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騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室針對(duì)金融支付場(chǎng)景研發(fā)的可信身份計(jì)算的技術(shù)

MEMS ? 來(lái)源:MEMS ? 作者:MEMS ? 2021-04-20 10:03 ? 次閱讀
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基于生物特征的可信身份計(jì)算是刷臉支付的核心技術(shù),準(zhǔn)確性和安全性是其關(guān)鍵指標(biāo)。日前由中國(guó)國(guó)際光電博覽會(huì)、麥姆斯咨詢、中新嘉善共同主辦的“人臉識(shí)別·金融支付”創(chuàng)新峰會(huì)上,騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室的高級(jí)研究員、人臉識(shí)別技術(shù)負(fù)責(zé)人李紹欣發(fā)表演講,分享了騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室針對(duì)金融支付場(chǎng)景研發(fā)的可信身份計(jì)算的技術(shù),暢想了未來(lái)提供可信身份計(jì)算進(jìn)一步發(fā)展的思路。

說(shuō)到人臉識(shí)別,普通的大眾用得比較多的還是人臉的核身,這是人臉識(shí)別技術(shù)真正落地的第一個(gè)應(yīng)用,應(yīng)用大概開(kāi)始于2013年,也是深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入到人臉識(shí)別這個(gè)領(lǐng)域之后技術(shù)的爆發(fā)。雖然現(xiàn)在行業(yè)的理解認(rèn)為人臉核身的技術(shù)很成熟,但是金融支付對(duì)于人臉識(shí)別的挑戰(zhàn)比人臉核身要求更高,尤其是準(zhǔn)確性和安全性的要求,所以辨識(shí)算法和活體算法都有挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn),騰訊優(yōu)圖在辨識(shí)算法和活體算法方面需要不斷地優(yōu)化和沉淀,打造了優(yōu)圖可信身份計(jì)算一系列的技術(shù)來(lái)保證金融級(jí)的支付安全。

優(yōu)圖可信身份計(jì)算分為兩部分,一個(gè)是辨識(shí)算法,一個(gè)是活體檢測(cè)算法。優(yōu)圖可信身份計(jì)算在辨識(shí)算法從全局的學(xué)習(xí)策略、多模態(tài)交叉驗(yàn)證、質(zhì)量評(píng)估/建模、普惠公平性優(yōu)化等四方面來(lái)全面提升辨識(shí)算法精度。 活體算法有三圖輸入,不同模態(tài)對(duì)不同類型的攻擊有不同的防御作用,Depth(深度)對(duì)屏幕比較簡(jiǎn)單2D攻擊有防御效果。IR(紅外)對(duì)3D硅膠面具比較好,優(yōu)圖針對(duì)設(shè)計(jì)了集連式3D的防御系統(tǒng),進(jìn)一步提升了安全性。同時(shí)為了提高活體算法在不同場(chǎng)景下的泛化效果優(yōu)圖設(shè)計(jì)了一種迭代式聚類的方法來(lái)混合域數(shù)據(jù),通過(guò)元學(xué)習(xí)框架來(lái)提取魯棒的泛化性特征;探索了更高效的黑盒攻擊方法攻防對(duì)抗知己知彼;針對(duì)人臉編輯,優(yōu)圖提出了基于局部模式檢測(cè)的方法,促進(jìn)偽造痕跡的捕捉。

通過(guò)優(yōu)圖可信身份計(jì)算的一系列優(yōu)化以及和合作伙伴的共同努力,目前優(yōu)圖的辨識(shí)算法和活體檢測(cè)算法均已獲得BCTC官方檢測(cè)認(rèn)證。優(yōu)圖也希望和行業(yè)合作伙伴一起來(lái)推動(dòng)刷臉支付,讓它成為每個(gè)老百姓都能用到的普惠AI技術(shù)。 現(xiàn)場(chǎng)優(yōu)圖還探討了關(guān)于“0”誤識(shí)支付方案的一些暢想和嘗試。比如布局多生物特征融合方案(如雙因子人臉+掌紋方案),經(jīng)過(guò)近一年的布局目前單RGB掌紋的水平在億分之一左右,掌臉融合方案的理論可支撐精度可以達(dá)到10^-22以上,完全有潛力實(shí)現(xiàn)全國(guó)范圍內(nèi)的“0”誤識(shí)金融支付方案。 最后,李博也提到金融支付這個(gè)領(lǐng)域生物特征識(shí)別和新型硬件的探索還有更多的機(jī)會(huì),隨著這些年的技術(shù)發(fā)展金融支付領(lǐng)域的人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)進(jìn)一步成熟,現(xiàn)在的重點(diǎn)肯定是刷臉支付。行業(yè)發(fā)展任重道遠(yuǎn),需要大家一起努力暢想未來(lái)。

責(zé)任編輯:lq

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原文標(biāo)題:騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室:金融支付中的可信身份計(jì)算

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