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        1. news:多生物融合激发了未来的生活想象力您今天“刷”什么

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          • 来源:杏彩官网-官网首页

          深度学习技术将各种生物识别技术带入了大规模应用的快速通道。

          科幻电影中的场景正在逐步实施,并且我们越来越多的生物识别技术开始成为识别个人的关键要素。

          从指纹和面部的最初发展到克服技术和着陆问题的虹膜,声纹甚至眼球,甚至看起来更深的静脉也将成为我们生命印记的特征性代表。

          在最近由Core Intelligence主办的“融合·创新——2019生物识别技术与应用高峰论坛”上,许多专家指出,尤其是深度学习技术为大规模应用带来了多种生物识别技术。在此基础上,外部环境的支持和需求扩展正在进一步推动多生物技术的发展。

          喷发道路上的语音模式识别

          沉阳科技的首席科学家张伟斌最初学习语音识别相关专业。在两年前与市场接触期间,对声纹识别的需求逐渐出现。

          例如,在移动金融领域,有许多在线处理的业务。这时,对远程身份认证的呼吁非常迫切。目前,仅支持面部和声纹进行远程身份认证。越来越多可以看到。应用程序或金融机构倾向于以两种方式做到这一点。”他对《 21世纪经济报道》说。

          据说声纹识别技术已经发展了数十年,但是由于准确性等问题,尚未达到成熟应用的标准。但是现在已经超过了这个门槛。这也是他对声纹识别领域进行深入研究的原因。

          从技术角度来看,这与深度学习技术的发展有很大关系。此外,中央银行于2018年发布了声纹识别技术的应用标准,承认该技术可以满足金融的高度安全需求。在这方面,声纹识别技术进一步发展的背景因素已经逐渐成熟。

          张伟斌告诉《 21世纪经济报道》记者,实际上,人们的声音很难掩盖。这主要是因为每个人的声学特性都不同,包括声带的振动频率和声道,这也是声纹识别技术的主要目标。方向。容易掩饰的实际上是行为特征,例如口头禅。

          同时,公司在多个方面的研究和开发使声纹识别技术具有其技术领先地位。例如,声纹识别独立于语言和文本,并且可以实现2-3秒的超短时间语音认证。资源使用率也相对较低,可以支持高并发性。

          对于跨通道问题,张为斌表示,由于声音进入电子系统,需要使用麦克风,但是硬件上的巨大差异会影响实现效果,但是该技术可以实现声纹对比。资源不足。 “例如,PC单核单线程在一秒钟内执行100,000个声纹比较,而手机也可以执行。”

          他告诉记者,声纹识别技术的发展经历了三个阶段。最早的是需要注册和验证相同内容的,一对一的验证模板匹配阶段,但是固定内容输出限制了技术的进一步发展。

          第二阶段大约在2000年。基于概率模型,通过将录制的声音压缩到固定的向量中,可以达到95%的精度,但是如果存在外部噪声,它将进一步影响视线。因此,尚未达到商业标准。

          2011年,基于深度学习技术的声纹识别开始产生爆炸性影响。 2017年,我们找到了一种更合适的声纹识别技术方法,其准确性最终达到了商业标准。

          目前,在一些海外政府机构中,声纹识别技术已开始大规模应用。张伟斌说,例如,印度尼西亚已经在国家社会保障应用过程中开始普及该技术,而花旗银行在进行在线个人数据比较时也开始应用该技术。

          未来,基于声纹的信息还可以挖掘个人情感,将广泛用于公共安全,物联网,消费电子,教育和其他领域。例如,在家庭场景中,配备有该技术的机器人通过声纹识别哪个家庭成员正在发出命令,然后可以执行个性化的音乐播放。

          “我认为当前的声纹识别有点像处于市场初期的2013-2014年的人脸识别。您可以看到,一些行业正在开始应用声纹识别技术,例如公共安全。在未来,随着5G的到来,随着越来越多的场景的到来,需要声纹识别技术。和行业应用程序。现场构成了竞争壁垒。

          虹膜识别技术正在寻求进一步的突破

          相反,虹膜识别是一项较早被推广到公众视野的技术,业界认为这是一种更安全的生物识别解决方案。但是,多年来,它仍然面临一系列应用问题,包括由于确定距离要求而导致着陆困难。

          据中国科学院深圳先进技术研究所整合研究所研究员陈伟介绍,与欧洲人和美国人明显的虹膜特征相比,亚洲人的虹膜颜色通常更难区分。在亚洲场景中降落会更安全。

          他列出了一组数据。与语音识别,指纹识别,掌纹识别和面部识别相比,虹膜识别的交叉错误率可以降低到0.00077%,但前几种方案的错误率也为0.15。 %,并且在安全性,稳定性和实用性方面,虹膜识别具有良好的性能。

          此外,虹膜与人的DNA没有太大关联,因此可以解决双胞胎难以分辨的问题。“一年掉落在地球的雪片总数是10的23次方,但另个人拥有相同虹膜的概率是10的72次方分之一,因此两个人虹膜相同的概率比雪花掉落地球的概率还要低。”陈巍笑称,这些都证实了该项技术未来的发展前景。

          不过他进一步分析道,过去虹膜识别没有实现普及,主要在于国家方面尚未出台导向性的政策,采集虹膜信息的设备太贵,以及虹膜采集技术本身也待进一步发展,目前产业链不算太成熟。

          “远距离、大视场、大景深、非配合或少配合成像系统是趋势。”陈巍介绍道,这也是他所在团对主要攻克的方向所在。

          据称,目前该项技术在中东尤其是一些特殊女子学校得到了良好应用,这也与当地文化有强相关性。在我国,一些场景也开始用到虹膜识别技术。

          比如目前,该研究院已经实现国际上首次大批量(约100只)犬只虹膜识别实验,团队专注于动物的虹膜识别和服务,后期还可拓展到牛、马等,用于食品溯源、医疗、保险等领域。

          “我们希望通过对技术和工程的继续推进。比如在距离、少配合甚至无配合等方面,提高实验效果。终极目标是让虹膜识别技术能够普及推广。”陈巍总结道。

          多模态融合成未来趋势

          考虑到随着生物识别技术的进一步落地,关于相关场景被“攻破”的消息也随之涌现,这意味着,背后仍然存在部分没达到规范的企业在推动技术落地,因此多模态融合成为解决此问题的一个重要方向。

          张伟彬就表示,举例来说,单独的人脸技术可以被攻击,声纹也可能被攻击,假设人脸识别被攻击成功的概率是10%,声纹被攻击成功概率也是10%,但二者融合就会将被攻击成功概率变成1%,这将对安全性带来很大差别。

          这也是实现多模态融合的一大原因所在。

          在前述论坛现场,智冠股份总裁於巧红也指出,任何单模态生物识别的精度有上限,不管是静脉、虹膜,即便是百万级的安全性,也不可避免会出现误差。这时候必须有多模态配合。

          於巧红分析道,如今应用多模态的场景主要有二:一是两种技术配合,以解决部分的适度远距离和近距离场景交叉识别问题;二是“掌静脉+人脸”属于常见的组合方式,主要解决海量库里检索小库的精度识别,在后期,这种结合方式或许还会需要AI芯片进行推动。“客户方面也在推动我们做融合,我们相信在生物识别行业里技术的交流融合等,应该有更多的产品和场景出来。”

          据其介绍,智冠股份目前跟上海一家器械公司在沟通,将静脉图像应用于医疗的辅助,这在德国已有尝试,特别是针对婴幼儿、老人和肥胖人群的静脉注射。

          “这是比较简单的静脉图像成像的过程。我们身上任何有静脉的地方都可以通过红外成像。”於巧红表示,静脉识别也可以在未来与医学融合,但那需要与医疗机构合作进行。“目前手腕的静脉识别跟机构探讨的方向是可穿戴,我们的手腕静脉跟心脏连在一起,信号的传输相对更明显,虽然采集的周期会长一点。这些应用会突破固有的产品形态,我们可能是”刷手支付“,以后是戴在手上的微型静脉器,跟身份进行连接和识别。”

          (责任编辑:DF506)

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