在電影《阿凡達(dá)》中，科學(xué)家制造出一個克隆 Na‘vi 人，并讓人類的意識進駐其中，使其得以識別人類的腦波信號，人們利用自己的腦電波就可以完成對它的操縱。

在《碟中諜 5：神秘國度》電影中，Benji 必須通過一個檢驗姿態(tài)的通道來驗證身份，從而可以進入配合 Ethan 的行動。

這樣一系列的腦波與步態(tài)識別的電影場景既映照著人類對科技與未來的美好想象，也成為我們對科技的進一步嘗試與探索的方向之一。

由新南威爾士大學(xué)副教授姚麗娜和學(xué)生張翔等人于近期發(fā)表在美國計算機學(xué)會智能系統(tǒng)與技術(shù)匯刊（ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology）的論文《DeepKey： 一種通過深度解碼步態(tài)和腦波的多模態(tài)生物識別系統(tǒng)》（DeepKey： A Multimodal Biometric Authentication System via Deep Decoding Gaits and Brainwaves）進一步為上述設(shè)想提供了實現(xiàn)可能性。

生物識別技術(shù)，是一種用人類生物特征進行身份認(rèn)證的技術(shù)，這些生物特征通常具有唯一性的。而生物識別的認(rèn)證則包括利用個體獨特的、可測量的生理和行為特征識別個體的各種技術(shù)。

傳統(tǒng)的生物識別系統(tǒng)如人臉識別、虹膜、視網(wǎng)膜、聲音和指紋目前正在被廣泛應(yīng)用，但隨著反監(jiān)視面具、隱形眼鏡、聲碼器或指紋膜等技術(shù)的出現(xiàn)，人類被生物測量工具欺騙的風(fēng)險也越來越高。

在此次研究中，姚麗娜團隊獨具一格地設(shè)計了一個多模態(tài)生物識別系統(tǒng)，命名為 DeepKey。該系統(tǒng)能夠利用腦電圖（EEG） 和步態(tài)信號雙認(rèn)證系統(tǒng)進行生物識別，以克服傳統(tǒng)的單模態(tài)生物認(rèn)證系統(tǒng)的局限性，更大程度地提高生物識別的準(zhǔn)確性和風(fēng)險防范。

DeepKey 包含了兩個關(guān)鍵部分：一個是用于屏蔽未授權(quán)受試者的無效 ID 過濾模塊，一個是基于注意力的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN） 的識別模塊，用于并行識別受試者的腦電圖 ID 和步態(tài) ID。

只有當(dāng)使用者順利通過無效 ID 過濾模塊并且其腦電圖 ID 與步態(tài) ID 相匹配的時候，才會獲得通行權(quán)限。研究團隊設(shè)計了一個包括基于注意力的 RNN 來檢測和分類多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)的框架，并對人們?nèi)绾瓮瑫r執(zhí)行步態(tài)和大腦活動的巨大多樣性進行解碼。

DeepKey—— 基于 MindID 的進一步擴展

先前，姚麗娜和張翔就提出了一種基于腦電圖的生物特征識別方法 ——MindID，以實現(xiàn)高精度和魯棒性能。

姚麗娜表示，“腦電波技術(shù)的分析以及應(yīng)用 （如腦機接口）一直以來都是比較活躍的領(lǐng)域。之前許多工作主要集中在通過腦電波識別人的意圖從而可以實現(xiàn)人腦與外部世界的直接交流，例如控制相關(guān)硬件比如打字鍵盤、機器人、輪椅等。這次的研究來自于我們最初的一些思考，即人的腦電波是否也有獨特性，并且獨特到可以區(qū)分不同的人，就像指紋和聲紋一樣，也有腦紋?！?/p>

圖 | 密鑰認(rèn)證系統(tǒng)的工作流程（來源：受訪者）

研究團隊通過大量的數(shù)據(jù)分析確認(rèn)了腦電波對于每個人都有獨特性的假設(shè)，并將目前一些已有的識別技術(shù)從通用性、對攻擊的魯棒性、計算復(fù)雜度等 7 個不同的尺度與腦紋識別做對比，得出了一些比較優(yōu)勢。

比如，與傳統(tǒng)的生物識別技術(shù)相比，基于腦電波的識別具有一個巨大的優(yōu)點，即承載腦電波的電磁場是不可見的，腦電波是很難被復(fù)制和攻擊的，因此基于腦紋的 ID 識別具有非常高的安全性和抗攻擊性。

另外，腦電波有不同的波段，并分別承載不同的特征，例如 Delta 波段更多地反應(yīng)了人在深度睡眠狀態(tài)中的低意識狀態(tài)；Beta 波段更多地顯示了人的相對清醒及日常行為中的活躍狀態(tài)等。

經(jīng)過逐層分析和探究后，研究團隊提出了一個從端到端的、基于腦電波的 ID 識別深度學(xué)習(xí)框架。

不同于以往一般需要多階段、大量的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程配合統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)的腦電波分析，MindID 可以直接處理腦電波的原始數(shù)據(jù)，做波段分解后只保留 Delta 波段。

基于此，他們設(shè)計出一個基于注意力機制的 LSTM 的 encoder-decoder 架構(gòu)來學(xué)習(xí)魯棒的腦電波表征，并在此基礎(chǔ)上進行識別。這項研究于 2018 年正式被 UbiComp 接收。

DeepKey 模型與實際環(huán)境中的可行性

為了克服傳統(tǒng)的單模態(tài)生物認(rèn)證系統(tǒng)的局限性，適應(yīng)對身份識別的安全可靠性越來越高的要求，姚麗娜團隊提出了一種基于 EEG 和步態(tài)的多模態(tài)生物認(rèn)證系統(tǒng) DeepKey。

DeepKey 包含了三個獨立的模塊：無效 ID 過濾模塊、基于 Delta 波段的腦電信號識別模塊和步態(tài)識別模塊。

當(dāng) DeepKey 系統(tǒng)收到一個用戶的通行權(quán)限請求時，系統(tǒng)會通過非侵入式腦波采集頭盔收集用戶的實時腦電波信號并通過可穿戴式傳感器采集用戶的步態(tài)信號。

例如腕部、腰部和腿部的三維加速度和角動量等信息，DeepKey 系統(tǒng)會首先將實時采集到的腦電波與步態(tài)信號輸入至無效 ID 過濾模塊。無效 ID 過濾模塊會旨在通過無監(jiān)督的腦電波信號對比快速做出初步判斷。

如果用戶被判斷為冒名頂替者，其通行請求會直接被拒絕。如果用戶通過了初步判斷，系統(tǒng)則會對其腦電波與步態(tài)信號進行進一步分析。

研究團隊通過自主設(shè)計的結(jié)合注意力模型的 RNN 算法同時對腦電波信號和步態(tài)信號進行 ID 識別。腦電信號識別模塊會根據(jù)學(xué)習(xí)到腦電波信號的表征確認(rèn)用戶的身份即腦電圖 ID。

同理，步態(tài)識別模塊會確認(rèn)用戶的步態(tài) ID。其后，DeepKey 系統(tǒng)會對照用戶的腦電圖 ID 和步態(tài) ID，只有二者一致時才會予以通行，否則會拒絕通行請求。

另外，研究團隊還通過大量的實驗對關(guān)鍵參數(shù)（如會話和腦電頻帶） 和系統(tǒng)延遲進行了研究。例如，DeepKey 系統(tǒng)在接收到用戶信號后只需要 0.39 秒即可完成身份驗證，在系統(tǒng)延遲方面完全滿足實際應(yīng)用的要求。

實驗團隊還測試了外界干擾對于系統(tǒng)準(zhǔn)確性的影響，實驗結(jié)果表明 DeepKey 系統(tǒng)在多種環(huán)境因素的影響下依然具有很好的性能，表現(xiàn)出良好的魯棒性。并且 DeepKey 對于硬件的依賴較低，在較少的腦電波通道上依然可以取得令人滿意的識別效果。

由于腦電波信號的不可復(fù)制性，相較于傳統(tǒng)的生物識別系統(tǒng)而言，DeepKey 和 MindID 能夠提供更好的安全性，更加滿足一些高保密場所的要求。

在這些場所中，使用者更加關(guān)注的是拒絕一切可疑的通行請求，最大化的避免 “漏網(wǎng)之魚”。就此而言，DeepKey 在實驗室條件下實現(xiàn)了很好的甄別效果（全數(shù)識別并拒絕了來自假冒者的 1000 個通行請求）。

這一成果為進一步研究基于腦電和步態(tài)數(shù)據(jù)的多模態(tài)生物特征認(rèn)證系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。

姚麗娜表示，其一，Deepkey 和 MindID 的系統(tǒng)設(shè)計推廣了深度學(xué)習(xí)在生物信息識別方面的應(yīng)用，并且證明了深度學(xué)習(xí)可以促進并完善這個領(lǐng)域的研究；

其二，基于一些獨特的優(yōu)勢，比如不可復(fù)制性和可靠性等，腦電波可以作為一種有效的手段來進行生物識別，并且通過實驗證明了人的腦電波信號的‘獨一無二性’，證實了‘腦紋’的存在；

其三，在實驗室條件下證明了這一類解決方案的可行性以及有效性，系統(tǒng)可以在很短時間內(nèi)準(zhǔn)確識別出具有通行權(quán)限的用戶和假冒者，這也為以后在商業(yè)以及真實場景中的推廣提供了佐證；

其四，DeepKey 的硬件設(shè)備只需要腦電波采集器（由于近年來的科技發(fā)展，非侵入式腦電波采集設(shè)備的價格已大大降低）和步態(tài)傳感器，可以將系統(tǒng)成本控制在較低范圍內(nèi)。

而就 DeepKey 多模態(tài)生物識別系統(tǒng)在現(xiàn)實場景中應(yīng)用的可行性上來說，姚麗娜表示：“目前在我們的實驗環(huán)境下，這個工作的可靠性是比較好的。這項研究也提供了一個可行的解決方向?！?/p>

而運用到實際環(huán)境的話，可能還需要進一步更復(fù)雜的驗證。比如，在姚麗娜目前的實驗中，腦波主要采集于非侵入式的 EEG 采集頭盔，這種設(shè)備雖然易于攜帶而且低廉，但是劣勢也很明顯，比如信噪比很低，容易受客觀環(huán)境以及受試人自身身體、心理以及情緒變化的影響。

而這項研究提供一個新的視角，即在一些對安全和驗證要求相當(dāng)高的場所和地點，這種多模態(tài)的解決方案依然值得深入探索。

談及研究過程，姚麗娜告訴 DeepTech：“MindID 和 DeepKey 是我的學(xué)生張翔跟我在 2016 年著手正式開始做的。我們起步較晚，基礎(chǔ)也相對薄弱。這幾年的探索是個比較艱辛的過程，對每個科研人來說也許都會感同身受。我個人覺得做研究最重要的是真正的熱愛，這會讓我們自然而然產(chǎn)生一種內(nèi)生的驅(qū)動力，從而持之以恒，不輕易放棄。真理無窮，進一寸有一寸的歡喜。”

原文標(biāo)題：科學(xué)家研發(fā)多模態(tài)生物識別系統(tǒng)，基于腦紋獨特性來防范身份欺騙 | 專訪

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