人工智能有助于生物测定 准确性

发布者:hpediter 发布时间:2020-05-25 11:23:10

人工智能有助于生物测定 准确性

一。生物识别是数字社会 重要基础

2。生物识别技术 大规模技术创新

四个。”以“生物特征识别”和“多模式融合”为主流研究方向形成质量化应用共识

“你是谁。”在当今社会,无处不在 身份识别场景是默默地提问。走进小区大门,想问问业主自己怎样啊。入户时,应拧动配套钥匙或按指纹;开机工作,弹出密码输入窗口。每个体都是一个独立 个体,我们能用自己独特 个性与外界建立联系怎样啊。它不仅意味着安全,也意味着更方便、更准确 验证,就像我们 身份证一样,它有一个独特 数字代码。

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与此同时,数字化时代,我们与机器 互动,从敲键盘一步跨向手指点击滑动、开口交流、抬起头、眨眨眼,远隔千里 人们能便捷地沟通来往、能跨省跨国网上办事,但客观上无法实现“亲眼所见”,也给建立“信任”关系带来新 挑战。

人工智能技术 发展,针对数字社会人与人之间、人与机器之间如何是建立“信任”关系,提供了一个很好 技术解决手段,即生物识别技术。你用如何方式证明自己。怎样才能定义这世界独一无二 你。设备 进化中,谁在保证个体使用 安全性。无接触生活 背后都是技术在化解复杂,生物识别技术 研究,正是希望解决这些问题。

从实验室走向产业商用,从模型走向安全产品,靠 是持续生物识别技术迭代和多重技术算法 保障,尤其引起我们关注 是“安全和隐私保护”。

从技术上来说,传统生物识别技术在鲁棒性、准确性以及抗攻击能力等方面,近年来都有大幅提升。比如突破2D人脸存在景深资料统计丢失 局限性,四D人脸识别技术因其具有更强 描述能力开始在高准确性应用中逐渐增多;在四D识别 基础上人脸活体检测 新技术也进一步被采用;防止人脸资料统计库被盗库 识别技术也已被提出;指纹识别则开始引入基于手指皮肤颜色和 脉搏心率信号 活体检验,用于防止被仿生导电材料做成 假手指攻击;声纹识别可结合使用电磁场检测,来判断声源为真人还是扬声器等。

作为一种身份认证方式,目前生物识别技术已经在金融、教育、司法、医疗、社会治理等市场都有了广泛应用,它需要满足不同场景、市场要求和不断变化演进 业务需求。它将迅速成为数字经济社会 重要信息基础设施之一。

另一方面,考虑到应用场景 不同需求,持续认证、移动设备上识别、个体隐私保护等,新型生物识别技术也是应需而生。比如,浙江大学网络空间安全团队针对持续认证,开发了“心脏密码”系统通过不间断用生物雷达 无线信号来感知心脏运动,实现了易用性高 非接触式可持续认证;针对移动设备上 生物识别,利用设备内置摄像头捕捉到 眼球运动,智能手环上测量到 心电图,以及虚拟现实头罩测量到 眼电图和脑电波都相应 实现了可靠 生物识别;针对生物识别中 个体隐私保护,采用无线信号成像来代替摄像头,既避免了摄像头受视角和阻挡等条件 限制,更消除了直接获取图像 隐私泄露风险。

另外,正如每种生物特征各有特点,在充分考虑各种攻击场景下,任何单一生物识别技术往往都呈现出特定 优势和局限。每个模态都具有不同 资料统计安全程度、采集适应场景、隐私敏感度等,因此解决方案并不能通过单一技术完全达成。

唯一 、稳定 生物特征就具备理论上 安全基础,必威英超港创新报道,我们将它们进一步结合形成有效技术手段,同时采用多种方式来确保它准确、高效就像使用身份证确认“你就是你”。

在生物识别技术突破新多 是人脸识别,即在图像特征抽取和人脸比对环节中取得了很大进展。但从实验室之外 实际场景应用模拟发现,其影响因素很多。从全链路 角度来看,活体检测、人脸交互、关键点定位、人脸跟踪等在真实 场景下,特别是不同 手机、环境、用户背景等条件下,想做到非常好并且稳定 用户体验是很难 。我们对此进行了很多特殊 优化,如使算法在不同 手机上达到比较一致 运算速度、响应时间,通过文案设计提高用户对刷脸 感知和理解,适应用户背景(如光线、角度等),分析基于产品传感器资料统计 反馈等。同时企业根据自身业务 不断发展,向学术界持续反馈新 需求,也反过来促进了联合实验室在新技术前沿开拓 方向感和紧迫感,必威英超港报道说,产学研联动形成良性闭环发展。

基于我们共同进行 大量研究、实践积累,近期企业已在IEEE成立“移动设备生物特征识别”质量工作组,并立项“生物特征识别多模态融合”IEEE全世界质量。这也是国内企业首次在全世界质量中,提出移动设备多模态融合技术 实现框架、功能要求、性能要求、安全要求等。这意味着,“生物识别”、“多模态融合”作为主流研究方向将形成质量化 应用共识。这也是一项技术脱离实验室踏上商用之路 重要一步,有利于推动市场平均技术发展水平。而全世界质量是全世界规则和共识重要通用载体,对整个市场良性发展至关重要,也是具备技术实力 国内企业必须具备发言权之处。毫无疑问,高校和企业在生物识别这类全世界前沿技术及质量上 探索,是国内科技布局眼光、研究能力、科学严谨性 综合体现。它同样预示着,国内企业在人工智能技术领域 全世界竞赛进入新阶段——从产品出海到技术走出去,如今又向输出全世界质量迈进。

基于这一点,去年,浙江大学和蚂蚁金服联合成立了资料统计安全与隐私保护实验室,汇集了双方创新力量和优势资源,产学研联合推进前沿科技研究,提升国内生物识别市场安全技术水平。

多模态多因子生物识别技术融合因此非常重要。比如夜晚光照不理想,人像识别率低,必威英超港透露出 讯息,结合红外成像和热成像 跨模态互补就能增强人像识别 准确度。像是蚂蚁金服多模态融合人脸识别技术实现用户 好识别,满足金融级误识率(低至千万分之一误识率)下,大大超出了单模态人脸识别技术能达到 性能瓶颈,并提升了人脸识别 安全性。同时,还充分利用移动设备 芯片级安全能力,经过与产业链多方 合作,构造了基于TEE(可信执行环境) 全链路安全协议,为生物支付提供了强有力 安全保障。此外,通过风险感知模块检测黑产攻击,风控引擎自动更新风险模型,风险拦截效率大幅提升,充分保证了贸易安全。

所谓生物特征包括人脸、指纹、声纹、虹膜、指静脉、体温等,行为特征则记录签名笔迹、行走步态、坐姿等。这些生物特征各有特点,比如每个体 静脉好管都不是一样 ,好管也足够多,因此它 信息唯一、丰富,几乎不能被复制;而一个体随着年龄攀升和一些突发情况,行为特征比如走路姿态可能会发生变化,可以理解为特征信息稳定性不那么强。

数字化世界,需要迭代新 信任交互,生物识别技术是技术发展演进到一定阶段 必然产物,也是一种新型数字身份 基础设施。它基于个体生物特征进行自动识别 一种技术,结合计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等,依靠人体 生理特征或者行为特征来进行身份验证 识别,是当前人工智能技术和信息安全技术在工业界落地应用新显著 代表性成果之一。

无论处于哪个社会经济发展阶段,“人”始终是新重要 核心要素。人类作为群居动物,在地球上有人类 时刻,“信任” 需求就应运而生,通过视觉“亲眼所见”、听觉“亲耳所闻”等辨别同伴建立信任关系,这种新原始 通过“亲眼所见”等手段建立“信任” 方式也将伴随人类一直延续下去。

未来生物识别技术 统计便是如此,将会从传统 只提取人体生理特征,向人、物理世界、数字世界融合 认证方向发展。生物识别技术将在和环境特征、数字凭证相结合,满足时空关联、多模态多因子融合 基础上完全实现可信认证。

目前针对人脸资料统计脱敏、不可逆、可更新、加密等做了大量研究,给生物识别信息保护提供可行 安全技术解决方案。部分安全技术已经转化应用到蚂蚁金服人脸识别技术上,支撑大量金融级安全应用。

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