人工智能时代：生物识别创新创业新趋势

生物识别学科和技术领域经过50多年的发展,积累了丰富的理论和方法,在严格受控的条件下可以正确识别高度配合的用户。但是,在数字化生物特征信息获取过程受到内在生理变化(如眨眼、斜视、姿态、表情、运动等)和外界环境变化(如光照、遮挡、距离等)时,生物识别的性能急剧下降,不能满足现实世界复杂环境下身份识别的需求,严重制约了生物识别的学科进步、技术推广和产业发展。人工智能时代的新传感、新算法、新架构给生物识别带来了新的创新创业机遇,总体趋势是从单模态到多模态信息融合、从受控场景到复杂场景、从身份识别到活体检测。本文以中国科学院自动化研究所近三年孵化的虹膜、人脸、步态识别产业化公司为例,介绍人工智能时代生物识别创新创业的新趋势。

虹膜人脸融合识别技术

转化与应用

多模态生物识别系统使用多种生物特征进行身份识别,如虹膜和人脸融合识别、指纹和掌纹融合识别等。虽然使用多种生物特征增加了系统的复杂度和成本,但是,其相对单模态的身份识别系统具有许多优势:1.更高的识别精度。通过精心设计融合算法,可以综合考虑各个模态对身份识别的贡献,从而显著提高单模态的识别精度。2.更广的适用范围。由于疾病或外界因素的影响,少部分用户不具有某种模态如先天性无虹膜或外伤导致指纹磨损等。多模态生物识别系统可以在单模态缺少的情况下正常工作,因而适用于更广的人群。3.更强的防伪能力。同时使用多种生物特征,可以弥补单个生物特征容易被伪造的弱点,并且同时伪造多个生物特征的难度更高。

相较于其他多模态融合识别,虹膜和人脸融合识别具有许多独特的优势:1.分布集中。虹膜和人脸都分布于面部,可以同时进行图像采集。这样既减少了成像设备的复杂程度,也降低了用户配合的难度。有些多模态识别系统,例如人脸和指纹融合识别,需要两套单独的成像装置,而且要求用户进行多次配合。2.远距离成像。研究者采用普通的摄像头即可方便地对人脸进行成像。虹膜作为一种外部可见的内部器官,对其成像时不需要用户接触成像设备。近年来开发的远距离虹膜成像装置,可以实现几米远的虹膜成像。3.信息互补。人脸的结构和形状富含身份信息,而虹膜的纹理细节变化丰富。因此,将虹膜和人脸进行融合识别,可以综合考虑不同尺度的信息,从而提升识别精度。

中国科学院自动化研究所在实现虹膜和人脸融合识别技术落地的长期技术攻关中,取得了三点关键技术突破。

第一,远距离场景下的虹膜高清成像。由于虹膜直径仅11mm,普通成像设备很难在1.2米处采集到清晰的虹膜纹理图像,需要特殊的成像系统设计。为解决这个问题,研究团队使用了千万像素以上的图像传感器来保证足够高的虹膜分辨率,并且计算了近红外光源角度和强度,有效保证了在不伤害人眼的情况下照亮1米以外的虹膜纹理。此外,为进一步提高成像质量、加快成像速度,该团队创造性地引入了光场成像等计算成像技术,并将部分以前运行在后端CPU上的智能算法前移到成像设备内,使成像与计算协同作业。

第二,高效的虹膜图像序列识别算法。由于用户配合度低,虹膜图像序列中包含大量模糊、有遮挡、斜眼的低质量虹膜图像。研究团队通过快速的图像质量判断算法先按质量高、中、低把图像分成三类。然后,丢弃低质量图像,以减少计算资源浪费,把注意力集中在提升中等质量图像的识别精度上。传统方法只能正确识别高质量虹膜图像,最新基于深度学习的虹膜识别算法既可以识别高质量虹膜图像,也可以在中等质量图像上取得很高的识别精度。最后,针对嵌入式芯片内的计算资源进行算法优化,使算法一秒钟可以处理上百张千万像素的虹膜图像。

第三,精准的虹膜人脸融合识别算法。传统融合识别方法仅采用传统局部特征和分数层融合策略,没有对虹膜和人脸的差异和互补性做深入研究,不能充分发挥各自的优势,融合后难以形成合力提升系统性能。研究团队以数据驱动的方式学习单模态的区分性特征,并通过子空间学习挖掘模态间的相关性,在特征空间实现多模态信息的有机融合,显著提升了单模态的识别精度。

基于自主研发的远距离虹膜人脸融合识别技术,中国科学院自动化研究所于2017年孵化了高科技企业虹星科技。虹星科技的远距离虹膜人脸融合识别产品已经在港口、监狱和武警营地使用,取得了良好的经济和社会效益。

图1 武警营地利用虹膜识别进行司机身份认证

步态识别技术转化与应用

在央视播出的大型科技挑战节目《机智过人》中,中国科学院自动化研究所的步态识别研究团队在与“最强人类”袁梦的挑战中胜出,接受了姚期智院士、撒贝宁等组成的嘉宾团现场鉴定,引起社会广泛关注。在该期节目中,步态识别系统先后对10个身高、体型相似的蒙面人"嫌疑犯"与21只体型、毛色相似的金毛犬进行识别,均取得了成功。

中国科学院自动化研究所科研团队利用智能分析算法赋予了计算机这种通过步态识别身份的能力。与其他生物识别技术相比,步态识别具有远距离、非接触、不易伪装等优点:1.步态识别适用距离更广。步态识别的目标可以远达50米。指纹识别、虹膜识别、人脸识别等都需要识别对象主动配合。步态是远距离、非受控场景下唯一可清晰成像的生物特征,即便一个人在几十米外背对普通监控摄像头随意走动,步态识别算法也可对其进行身份判断。3.步态难以伪装。不同的体型、头型、肌肉骨骼特点、运动神经灵敏度、走路姿态等特征共同决定了步态具有较好的区分能力,通过精巧设计的算法和海量数据的训练,机器可以更好地识别这些细节特征。

图2 实时步态识别系统

中国科学院自动化研究所孵化的国际上第一家步态识别公司银河水滴拥有的步态识别技术、超大的步态数据库均稳居行业前列,跨视角步态识别精度在多个数据库上大幅刷新现有水平,在人形检测、人形分割、序列识别、跟踪四个步态识别关键领域均处于行业前列,并申请相关专利50多项,授权30多项(包括多项美国专利)。目前,银河水滴步态识别技术可对2K高清摄像机下50米外的目标人员进行360度全视角识别,抗光照变化,且无需识别目标配合。嵌入式步态识别在家电领域应用,步态识别已在公安系统累计试用超过1000小时,参与了20多个案件的侦破,累计检索了2000G公安视频。

生物识别赋能金融创新

在人脸识别核心算法方面,中国科学院自动化研究所从人脸检测、关键点定位、人脸对齐、超分辨、姿态校正、特征提取、特征比对、活体检测全流程提出了一系列创新理论和方法,包括人脸图像的鲁棒稀疏表示方法、定序测量人脸识别方法、子空间人脸识别方法、基于互补同伴策略的多模态人脸对匹配方法等,在国际学术界产生了重要影响。数据和知识(人脸五官拓扑)融合的Light CNN 人脸特征模型成为国际公认的最佳人脸模型之一,600 多个团队申请使用。

中科博宏(北京)科技有限公司将生物识别和人工智能技术应用于金融科技创新,通过服务于金融、社保、安防等细分领域,累积了大量行业数据及经验,能够基于行业深刻认知下,将科技高效转化为产品,推动社会产业加速进步,已经为国有四大行中半数以及国内30多家银行及金融机构提供身份认证以及计算机视觉服务,包括工商银行、建设银行、兰州银行、唐山银行等单位。

以中国工商银行为例,人脸识别平台服务日活量高达123万,如果按照业务经办时长每笔节省1分钟计算,可为全行每日节省2万多工时,按照业务等待时长每笔节省1.5分钟计算,全行每日客户节省排队3万多小时,大大提升银行运营效益。目前,生物识别技术已经在银行认证合一柜面、自助终端刷脸取款、手机银行远程开户、生物识别建档、电话银行智能语音、银行VIP要客识别等六大系列上百个细分场景中全面应用。

针对普惠金融、普惠百姓、小微贷款方面,除了政府政策的大力支持,科技重新定义和改变普惠金融的发展路径,借助科技的力量,身份认证体系能够基于个人信用记录和个人匹配风险承担能力两个关键要素进行认证评估。针对交易数据、认证数据、国家基础数据、身份凭证数据、签发数据,建设可信身份认证体系;针对系统安全风险、数据安全风险,通过多模式生物识别技术产品,可实现可信身份鉴权、识别、安全、检索,实现了银行安全管理、成本降低、简单易用。通过大数据及身份认证,不仅能准确识别和管理风险,大大提高服务体验,降低服务成本,相对以往传统银行数周的审批和放款周期,可信身份认证产品体系,可以事先对借款人进行风险评估和授信,借款人只需要在线提交申请后,大约1秒钟就可以完成贷款,不需要人工干预。传统信贷操作成本大概需要2000元,而智能信贷模式却能控制在2元左右,优势巨大。

未来,新型银行将采取数据驱动+信用体系的业务模式,通过大数据、生物识别技术去识别和管理风险,打造可量化的信用指标,并提供价格低廉快捷的金融产品。无论是在信用体系还是商业领域,只要某个方面占有垄断优势,就有可能赢家通吃。征信体系与商业应用的结合是最大的机会,可量化的信用平台,提供了可靠的信用保障,类似这样新型银行将迎来蓬勃的发展。金融机构可以利用区块链技术结合生物验证手段,如虹膜、人脸、声纹等加上个人征信信息,就能建成一套完整、安全、可追溯的记账系统,让普惠金融各种项目更安全、成本更低廉。

总之,人脸、虹膜、步态等生物特征在人工智能时代采集更便捷、识别更精确、防伪更安全、应用更广阔,已经成为人们畅行物理和网络空间、高效完成安检、支付、考试、医疗等日常事务的身份标识。人工智能时代,生物识别创新创业机会层出不穷,多模态生物识别融合将实现取长补短,实现大范围推广,基于生物特征识别的信息安全新技术、新应用、新产业将成为推动社会进步和人类文明的新动力。