生物識(shí)別學(xué)科和技術(shù)領(lǐng)域經(jīng)過(guò)50多年的發(fā)展,積累了豐富的理論和方法,在嚴(yán)格受控的條件下可以正確識(shí)別高度配合的用戶。但是,在數(shù)字化生物特征信息獲取過(guò)程受到內(nèi)在生理變化(如眨眼、斜視、姿態(tài)、表情、運(yùn)動(dòng)等)和外界環(huán)境變化(如光照、遮擋、距離等)時(shí),生物識(shí)別的性能急劇下降,不能滿足現(xiàn)實(shí)世界復(fù)雜環(huán)境下身份識(shí)別的需求,嚴(yán)重制約了生物識(shí)別的學(xué)科進(jìn)步、技術(shù)推廣和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。人工智能時(shí)代的新傳感、新算法、新架構(gòu)給生物識(shí)別帶來(lái)了新的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)機(jī)遇,總體趨勢(shì)是從單模態(tài)到多模態(tài)信息融合、從受控場(chǎng)景到復(fù)雜場(chǎng)景、從身份識(shí)別到活體檢測(cè)。本文以中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所近三年孵化的虹膜、人臉、步態(tài)識(shí)別產(chǎn)業(yè)化公司為例,介紹人工智能時(shí)代生物識(shí)別創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的新趨勢(shì)。

虹膜人臉融合識(shí)別技術(shù)

轉(zhuǎn)化與應(yīng)用

多模態(tài)生物識(shí)別系統(tǒng)使用多種生物特征進(jìn)行身份識(shí)別,如虹膜和人臉融合識(shí)別、指紋和掌紋融合識(shí)別等。雖然使用多種生物特征增加了系統(tǒng)的復(fù)雜度和成本,但是,其相對(duì)單模態(tài)的身份識(shí)別系統(tǒng)具有許多優(yōu)勢(shì):1.更高的識(shí)別精度。通過(guò)精心設(shè)計(jì)融合算法,可以綜合考慮各個(gè)模態(tài)對(duì)身份識(shí)別的貢獻(xiàn),從而顯著提高單模態(tài)的識(shí)別精度。2.更廣的適用范圍。由于疾病或外界因素的影響,少部分用戶不具有某種模態(tài)如先天性無(wú)虹膜或外傷導(dǎo)致指紋磨損等。多模態(tài)生物識(shí)別系統(tǒng)可以在單模態(tài)缺少的情況下正常工作,因而適用于更廣的人群。3.更強(qiáng)的防偽能力。同時(shí)使用多種生物特征,可以彌補(bǔ)單個(gè)生物特征容易被偽造的弱點(diǎn),并且同時(shí)偽造多個(gè)生物特征的難度更高。

相較于其他多模態(tài)融合識(shí)別,虹膜和人臉融合識(shí)別具有許多獨(dú)特的優(yōu)勢(shì):1.分布集中。虹膜和人臉都分布于面部,可以同時(shí)進(jìn)行圖像采集。這樣既減少了成像設(shè)備的復(fù)雜程度,也降低了用戶配合的難度。有些多模態(tài)識(shí)別系統(tǒng),例如人臉和指紋融合識(shí)別,需要兩套單獨(dú)的成像裝置,而且要求用戶進(jìn)行多次配合。2.遠(yuǎn)距離成像。研究者采用普通的攝像頭即可方便地對(duì)人臉進(jìn)行成像。虹膜作為一種外部可見(jiàn)的內(nèi)部器官,對(duì)其成像時(shí)不需要用戶接觸成像設(shè)備。近年來(lái)開(kāi)發(fā)的遠(yuǎn)距離虹膜成像裝置,可以實(shí)現(xiàn)幾米遠(yuǎn)的虹膜成像。3.信息互補(bǔ)。人臉的結(jié)構(gòu)和形狀富含身份信息,而虹膜的紋理細(xì)節(jié)變化豐富。因此,將虹膜和人臉進(jìn)行融合識(shí)別,可以綜合考慮不同尺度的信息,從而提升識(shí)別精度。

中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所在實(shí)現(xiàn)虹膜和人臉融合識(shí)別技術(shù)落地的長(zhǎng)期技術(shù)攻關(guān)中,取得了三點(diǎn)關(guān)鍵技術(shù)突破。

第一,遠(yuǎn)距離場(chǎng)景下的虹膜高清成像。由于虹膜直徑僅11mm,普通成像設(shè)備很難在1.2米處采集到清晰的虹膜紋理圖像,需要特殊的成像系統(tǒng)設(shè)計(jì)。為解決這個(gè)問(wèn)題,研究團(tuán)隊(duì)使用了千萬(wàn)像素以上的圖像傳感器來(lái)保證足夠高的虹膜分辨率,并且計(jì)算了近紅外光源角度和強(qiáng)度,有效保證了在不傷害人眼的情況下照亮1米以外的虹膜紋理。此外,為進(jìn)一步提高成像質(zhì)量、加快成像速度,該團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造性地引入了光場(chǎng)成像等計(jì)算成像技術(shù),并將部分以前運(yùn)行在后端CPU上的智能算法前移到成像設(shè)備內(nèi),使成像與計(jì)算協(xié)同作業(yè)。

第二,高效的虹膜圖像序列識(shí)別算法。由于用戶配合度低,虹膜圖像序列中包含大量模糊、有遮擋、斜眼的低質(zhì)量虹膜圖像。研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)快速的圖像質(zhì)量判斷算法先按質(zhì)量高、中、低把圖像分成三類(lèi)。然后,丟棄低質(zhì)量圖像,以減少計(jì)算資源浪費(fèi),把注意力集中在提升中等質(zhì)量圖像的識(shí)別精度上。傳統(tǒng)方法只能正確識(shí)別高質(zhì)量虹膜圖像,最新基于深度學(xué)習(xí)的虹膜識(shí)別算法既可以識(shí)別高質(zhì)量虹膜圖像,也可以在中等質(zhì)量圖像上取得很高的識(shí)別精度。最后,針對(duì)嵌入式芯片內(nèi)的計(jì)算資源進(jìn)行算法優(yōu)化,使算法一秒鐘可以處理上百?gòu)埱f(wàn)像素的虹膜圖像。

第三,精準(zhǔn)的虹膜人臉融合識(shí)別算法。傳統(tǒng)融合識(shí)別方法僅采用傳統(tǒng)局部特征和分?jǐn)?shù)層融合策略,沒(méi)有對(duì)虹膜和人臉的差異和互補(bǔ)性做深入研究,不能充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì),融合后難以形成合力提升系統(tǒng)性能。研究團(tuán)隊(duì)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式學(xué)習(xí)單模態(tài)的區(qū)分性特征,并通過(guò)子空間學(xué)習(xí)挖掘模態(tài)間的相關(guān)性,在特征空間實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息的有機(jī)融合,顯著提升了單模態(tài)的識(shí)別精度。

基于自主研發(fā)的遠(yuǎn)距離虹膜人臉融合識(shí)別技術(shù),中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所于2017年孵化了高科技企業(yè)虹星科技。虹星科技的遠(yuǎn)距離虹膜人臉融合識(shí)別產(chǎn)品已經(jīng)在港口、監(jiān)獄和武警營(yíng)地使用,取得了良好的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。

圖1 武警營(yíng)地利用虹膜識(shí)別進(jìn)行司機(jī)身份認(rèn)證

步態(tài)識(shí)別技術(shù)轉(zhuǎn)化與應(yīng)用

在央視播出的大型科技挑戰(zhàn)節(jié)目《機(jī)智過(guò)人》中,中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所的步態(tài)識(shí)別研究團(tuán)隊(duì)在與“最強(qiáng)人類(lèi)”袁夢(mèng)的挑戰(zhàn)中勝出,接受了姚期智院士、撒貝寧等組成的嘉賓團(tuán)現(xiàn)場(chǎng)鑒定,引起社會(huì)廣泛關(guān)注。在該期節(jié)目中,步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)先后對(duì)10個(gè)身高、體型相似的蒙面人"嫌疑犯"與21只體型、毛色相似的金毛犬進(jìn)行識(shí)別,均取得了成功。

中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所科研團(tuán)隊(duì)利用智能分析算法賦予了計(jì)算機(jī)這種通過(guò)步態(tài)識(shí)別身份的能力。與其他生物識(shí)別技術(shù)相比,步態(tài)識(shí)別具有遠(yuǎn)距離、非接觸、不易偽裝等優(yōu)點(diǎn):1.步態(tài)識(shí)別適用距離更廣。步態(tài)識(shí)別的目標(biāo)可以遠(yuǎn)達(dá)50米。指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、人臉識(shí)別等都需要識(shí)別對(duì)象主動(dòng)配合。步態(tài)是遠(yuǎn)距離、非受控場(chǎng)景下唯一可清晰成像的生物特征,即便一個(gè)人在幾十米外背對(duì)普通監(jiān)控?cái)z像頭隨意走動(dòng),步態(tài)識(shí)別算法也可對(duì)其進(jìn)行身份判斷。3.步態(tài)難以偽裝。不同的體型、頭型、肌肉骨骼特點(diǎn)、運(yùn)動(dòng)神經(jīng)靈敏度、走路姿態(tài)等特征共同決定了步態(tài)具有較好的區(qū)分能力,通過(guò)精巧設(shè)計(jì)的算法和海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,機(jī)器可以更好地識(shí)別這些細(xì)節(jié)特征。

圖2 實(shí)時(shí)步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)

中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所孵化的國(guó)際上第一家步態(tài)識(shí)別公司銀河水滴擁有的步態(tài)識(shí)別技術(shù)、超大的步態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)均穩(wěn)居行業(yè)前列,跨視角步態(tài)識(shí)別精度在多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)上大幅刷新現(xiàn)有水平,在人形檢測(cè)、人形分割、序列識(shí)別、跟蹤四個(gè)步態(tài)識(shí)別關(guān)鍵領(lǐng)域均處于行業(yè)前列,并申請(qǐng)相關(guān)專(zhuān)利50多項(xiàng),授權(quán)30多項(xiàng)(包括多項(xiàng)美國(guó)專(zhuān)利)。目前,銀河水滴步態(tài)識(shí)別技術(shù)可對(duì)2K高清攝像機(jī)下50米外的目標(biāo)人員進(jìn)行360度全視角識(shí)別,抗光照變化,且無(wú)需識(shí)別目標(biāo)配合。嵌入式步態(tài)識(shí)別在家電領(lǐng)域應(yīng)用,步態(tài)識(shí)別已在公安系統(tǒng)累計(jì)試用超過(guò)1000小時(shí),參與了20多個(gè)案件的偵破,累計(jì)檢索了2000G公安視頻。

生物識(shí)別賦能金融創(chuàng)新

在人臉識(shí)別核心算法方面,中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所從人臉檢測(cè)、關(guān)鍵點(diǎn)定位、人臉對(duì)齊、超分辨、姿態(tài)校正、特征提取、特征比對(duì)、活體檢測(cè)全流程提出了一系列創(chuàng)新理論和方法,包括人臉圖像的魯棒稀疏表示方法、定序測(cè)量人臉識(shí)別方法、子空間人臉識(shí)別方法、基于互補(bǔ)同伴策略的多模態(tài)人臉對(duì)匹配方法等,在國(guó)際學(xué)術(shù)界產(chǎn)生了重要影響。數(shù)據(jù)和知識(shí)(人臉五官拓?fù)?融合的Light CNN 人臉特征模型成為國(guó)際公認(rèn)的最佳人臉模型之一,600 多個(gè)團(tuán)隊(duì)申請(qǐng)使用。

中科博宏(北京)科技有限公司將生物識(shí)別和人工智能技術(shù)應(yīng)用于金融科技創(chuàng)新,通過(guò)服務(wù)于金融、社保、安防等細(xì)分領(lǐng)域,累積了大量行業(yè)數(shù)據(jù)及經(jīng)驗(yàn),能夠基于行業(yè)深刻認(rèn)知下,將科技高效轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品,推動(dòng)社會(huì)產(chǎn)業(yè)加速進(jìn)步,已經(jīng)為國(guó)有四大行中半數(shù)以及國(guó)內(nèi)30多家銀行及金融機(jī)構(gòu)提供身份認(rèn)證以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)服務(wù),包括工商銀行、建設(shè)銀行、蘭州銀行、唐山銀行等單位。

以中國(guó)工商銀行為例,人臉識(shí)別平臺(tái)服務(wù)日活量高達(dá)123萬(wàn),如果按照業(yè)務(wù)經(jīng)辦時(shí)長(zhǎng)每筆節(jié)省1分鐘計(jì)算,可為全行每日節(jié)省2萬(wàn)多工時(shí),按照業(yè)務(wù)等待時(shí)長(zhǎng)每筆節(jié)省1.5分鐘計(jì)算,全行每日客戶節(jié)省排隊(duì)3萬(wàn)多小時(shí),大大提升銀行運(yùn)營(yíng)效益。目前,生物識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在銀行認(rèn)證合一柜面、自助終端刷臉取款、手機(jī)銀行遠(yuǎn)程開(kāi)戶、生物識(shí)別建檔、電話銀行智能語(yǔ)音、銀行VIP要客識(shí)別等六大系列上百個(gè)細(xì)分場(chǎng)景中全面應(yīng)用。

針對(duì)普惠金融、普惠百姓、小微貸款方面,除了政府政策的大力支持,科技重新定義和改變普惠金融的發(fā)展路徑,借助科技的力量,身份認(rèn)證體系能夠基于個(gè)人信用記錄和個(gè)人匹配風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力兩個(gè)關(guān)鍵要素進(jìn)行認(rèn)證評(píng)估。針對(duì)交易數(shù)據(jù)、認(rèn)證數(shù)據(jù)、國(guó)家基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、身份憑證數(shù)據(jù)、簽發(fā)數(shù)據(jù),建設(shè)可信身份認(rèn)證體系;針對(duì)系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn),通過(guò)多模式生物識(shí)別技術(shù)產(chǎn)品,可實(shí)現(xiàn)可信身份鑒權(quán)、識(shí)別、安全、檢索,實(shí)現(xiàn)了銀行安全管理、成本降低、簡(jiǎn)單易用。通過(guò)大數(shù)據(jù)及身份認(rèn)證,不僅能準(zhǔn)確識(shí)別和管理風(fēng)險(xiǎn),大大提高服務(wù)體驗(yàn),降低服務(wù)成本,相對(duì)以往傳統(tǒng)銀行數(shù)周的審批和放款周期,可信身份認(rèn)證產(chǎn)品體系,可以事先對(duì)借款人進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和授信,借款人只需要在線提交申請(qǐng)后,大約1秒鐘就可以完成貸款,不需要人工干預(yù)。傳統(tǒng)信貸操作成本大概需要2000元,而智能信貸模式卻能控制在2元左右,優(yōu)勢(shì)巨大。

未來(lái),新型銀行將采取數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+信用體系的業(yè)務(wù)模式,通過(guò)大數(shù)據(jù)、生物識(shí)別技術(shù)去識(shí)別和管理風(fēng)險(xiǎn),打造可量化的信用指標(biāo),并提供價(jià)格低廉快捷的金融產(chǎn)品。無(wú)論是在信用體系還是商業(yè)領(lǐng)域,只要某個(gè)方面占有壟斷優(yōu)勢(shì),就有可能贏家通吃。征信體系與商業(yè)應(yīng)用的結(jié)合是最大的機(jī)會(huì),可量化的信用平臺(tái),提供了可靠的信用保障,類(lèi)似這樣新型銀行將迎來(lái)蓬勃的發(fā)展。金融機(jī)構(gòu)可以利用區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合生物驗(yàn)證手段,如虹膜、人臉、聲紋等加上個(gè)人征信信息,就能建成一套完整、安全、可追溯的記賬系統(tǒng),讓普惠金融各種項(xiàng)目更安全、成本更低廉。

總之,人臉、虹膜、步態(tài)等生物特征在人工智能時(shí)代采集更便捷、識(shí)別更精確、防偽更安全、應(yīng)用更廣闊,已經(jīng)成為人們暢行物理和網(wǎng)絡(luò)空間、高效完成安檢、支付、考試、醫(yī)療等日常事務(wù)的身份標(biāo)識(shí)。人工智能時(shí)代,生物識(shí)別創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)層出不窮,多模態(tài)生物識(shí)別融合將實(shí)現(xiàn)取長(zhǎng)補(bǔ)短,實(shí)現(xiàn)大范圍推廣,基于生物特征識(shí)別的信息安全新技術(shù)、新應(yīng)用、新產(chǎn)業(yè)將成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步和人類(lèi)文明的新動(dòng)力。