你的人臉不會被惡意「盜刷」，也有小視科技 AI 算法的一份力。
對于很多人來說，刷臉解鎖手機、進行快捷支付是每天必不可少的動作。不少銀行和支付機構(gòu)現(xiàn)在還開啟了手機 APP 人臉識別認證，讓以往需要前去營業(yè)網(wǎng)點才能申請的服務(wù)可被遠程驗證。但與此同時，利用圖片、3D 模型等破解人臉識別的方法也越來越多，甚至還出現(xiàn)了 Deepfake 這種仿照他人人臉，生成特定視頻的深度學習技術(shù)。隨著人臉識別破解技術(shù)的出現(xiàn)，人們對于活體檢測需求逐漸增多，安全級別要求也愈發(fā)嚴格。當前，活體檢測是人臉識別信息安全的重要保障：通過「觀察」圖像，AI 算法能夠識別異常操作情況，感知賬戶是否是本人操作，從而遏制欺詐行為。
國內(nèi)的計算機視覺創(chuàng)業(yè)公司中，有一家因為先進的活體檢測技術(shù)正在迅速引起人們的關(guān)注。
近日，小視科技自研的紅外活體檢測算法，結(jié)合迪威泰雙目攝像頭，正式通過了國家金融 IC 卡安全檢測中心 - 銀行卡檢測中心（BCTC）的權(quán)威技術(shù)測試，獲得「增強級」活體檢測的技術(shù)認證，達到國家金融權(quán)威機構(gòu)認證的增強級安全標準。
實現(xiàn)可信活體檢測，國際競賽排名前列
要想做到這一點并不容易，因為這意味著活體檢測算法需要直面現(xiàn)實環(huán)境中的黑客攻擊，抵御多種惡意工具的試探。
小視科技的紅外活體檢測算法在測試中，通過了人臉采集、圖像質(zhì)量分類、活體檢測等多個測試項。測試結(jié)果顯示，在不同光線 (正常光，強光，弱光，逆光，陰陽光，冷暖色光等)、不同距離、不同角度等測試環(huán)境下，該紅外活體算法能夠有效防御二維靜態(tài)紙質(zhì)圖像（多種材質(zhì)、呈現(xiàn)方式、裁剪方式等）、二維靜態(tài)電子圖像、二維動態(tài)視頻、三維逼真面具以及三維逼真頭模等假體的攻擊。
小視科技和迪威泰獲得的認證檢測報告
BCTC 是經(jīng)中國人民銀行總行批準成立的第三方專業(yè)技術(shù)檢測機構(gòu)，其檢測結(jié)果被 EMVCo、PCI、GlobalPlatform 等國際支付卡標準化組織及中國銀聯(lián)、VISA、MasterCard、Discover、JCB 等國內(nèi)外支付組織認可。
能登上「增強級」活體檢測的技術(shù)認證，在當前行業(yè)內(nèi)屬于較有難度的一件事。2019 年銀聯(lián)認證開始測試至今，全國僅有三十多家通過驗證，其中大部分使用的是 3D 結(jié)構(gòu)光活體技術(shù)。
經(jīng)過大量樣本的測試，小視科技的算法真人通過率在 99% 以上，假體攻擊防御率達到了 99.9% 以上，滿足《人臉識別線下支付安全應(yīng)用技術(shù)規(guī)范 (試行)》中活體檢測「增強級」性能指標要求。
據(jù)小視科技介紹，目前業(yè)界的活體檢測技術(shù)路線主要分為基于 RGB 活體、IR 紅外活體和 3D 結(jié)構(gòu)光活體。由于 3D 結(jié)構(gòu)光硬件成本較高，其在工業(yè)界的應(yīng)用不如 RGB 和 IR 紅外活體廣泛。而基于前兩種方法的活體檢測，也會面臨著設(shè)備鏡頭成像問題、端側(cè)設(shè)備算力限制等問題的挑戰(zhàn)。
在通過銀聯(lián)認證的解決方案中，小視科技團隊延續(xù)此前開源靜默活體檢測算法（Silent-Face-Anti-Spoofing）中的解決思路，將輸入由 RGB 圖片轉(zhuǎn)變成了 IR 紅外圖像，經(jīng)實驗驗證有效提升了活體模型的精度。
具體來說，在活體檢測算法中，研究人員采用了一種基于傅里葉頻譜圖輔助監(jiān)督的靜默活體檢測方法，模型架構(gòu)由分類主分支和傅里葉頻譜圖輔助監(jiān)督分支構(gòu)成，在模型訓練的過程中，結(jié)合真假臉數(shù)據(jù)的頻域信息進行優(yōu)化，增強活體模型的判別能力。
整體架構(gòu)如下圖所示：
不僅在活體檢測這樣的工業(yè)應(yīng)用場景中技術(shù)領(lǐng)先，小視科技在國際頂尖人臉識別競賽上也取得了不錯的成績。
近日，美國國家標準與技術(shù)研究院（NIST）國際人臉識別競賽 frvt 上，小視科技收獲了綜合排名第七的成績，在難度最高的 wild（開放場景）環(huán)境測試中，小視還取得了第二名。
FRVT 競賽目前的準確度綜合排行榜，minivision 即小視科技團隊的成績
參與比賽的成員們表示，在開放場景測試中數(shù)據(jù)的來源非常豐富，圖片分辨率范圍很大，人臉姿態(tài)多樣，還含有部分遮擋的情況。在如此復(fù)雜的場景中獲得第二名的成績，凸顯了小視人臉識別技術(shù)應(yīng)對復(fù)雜場景識別的能力。
原創(chuàng) 200 種算法，助力智慧城市
技術(shù)過硬的小視，選擇了一條獨特的發(fā)展道路。
與其他 AI 視覺科技公司大面積鋪開業(yè)務(wù)的方式不同，小視科技專注為智慧社區(qū)、智慧市政、智慧園區(qū)、智慧商業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)等細分場景提供全生態(tài)服務(wù)，以原創(chuàng)算法、智能硬件、AIoT 應(yīng)用服務(wù)平臺、行業(yè)解決方案為產(chǎn)品架構(gòu)體系，在多個層面保持開放合作的形式，產(chǎn)品形態(tài)可以做到即拿即用。
小視研發(fā)人員占比已達到 70%，在幾年的發(fā)展過程中研發(fā)出六大類近 200 種算法，包括人臉人體識別分析、行為分析、物品檢測及識別、文字識別、寵物識別、互娛算法等，這些技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于智慧社區(qū)、智慧城市治理及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等場景。
秉承生態(tài)合作的發(fā)展理念，小視已陸續(xù)開源多種算法，目前已開源人像卡通化、工業(yè)級靜默活體檢測等等，也得到了行業(yè)的廣泛認可。
在疫情期間，小視科技還推出過「人體測溫 + 口罩檢測」AI 解決方案
通過銀行卡檢測中心 BCTC 的技術(shù)認證，意味著小視科技具備了又一項為個人信息安全保駕護航的能力。
在未來的星空人工智能 2.0 時代，復(fù)雜場景的算法深度定制、高難度剛需算法的技術(shù)攻關(guān)、AIoT 應(yīng)用生態(tài)的技術(shù)融合，將是小視研發(fā)團隊研究的幾個重點方向，希望能為行業(yè)帶來高效優(yōu)質(zhì)的落地應(yīng)用。
小視科技的下一代技術(shù)，又將成為新故事的開始。
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