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多生物识别融合引发未来生活想象,今天你“刷”了什么?

发布时间:2019-11-18 20:39:31
[摘要] 此外,2018年央行发布声纹识别技术的应用标准,承认这项技术可以满足金融的高安全性需求。就此,声纹识别技术走向进一步爆发的背景因素逐渐成熟。2017年,找到更适合方式的声纹识别技术,其准确率终于达到商

科幻电影中的场景正在逐步实现,我们越来越多的生物特征开始成为个人认同的关键要素。

从首先向前推进的指纹和人脸,到克服技术和着陆困难的虹膜、声纹,甚至眼球,甚至看起来更深的静脉都将成为我们生活印记的表征呈现。

在最近由SMIC主办的“融合与创新——2019生物识别技术与应用峰会论坛”上,许多专家指出,特别是深度学习技术的登陆,将使各种生物识别技术走上大规模应用的快车道。基于此,外部环境的支持和需求不断扩大,进一步推动了多种生物识别技术的联合集成和发展。

爆炸道路声纹的识别。

沈阳科技大学首席科学家张卫斌最初研究语音识别和相关专业。在两年前接触市场期间,他发现对声纹识别的需求正在逐渐显现。

“例如,在移动金融领域,许多业务都是在线处理的。此时,对远程身份认证的需求非常迫切。目前,只有人脸和声波纹支持远程身份认证。可以看出,越来越多的应用或金融机构倾向于将这两种方法结合起来。”他在《21世纪经济先驱报》上告诉记者。

据说声纹识别技术已经发展了几十年,但是由于精度等问题,还没有达到成熟的着陆应用标准。但目前,这一门槛已经越过。这也是他进入声纹识别领域进行深入研究的原因。

从技术角度来看,这也与深入学习技术的推广密切相关。此外,2018年,中央银行发布了声纹识别技术的应用标准,承认该技术能够满足金融的高安全性要求。在这方面,声纹识别技术进一步爆炸的背景因素逐渐成熟。

张卫斌在《21世纪经济先驱报》上告诉记者,很难掩饰人们的声音。这主要是因为每个人都有不同的声学特征,包括声带振动频率、声道等。这也是声纹识别技术的主要方向。容易伪装的实际上是行为特征,比如口语表达。

同时,公司在几个方面的研发已经使声纹识别技术拥有了它的技术领先地位。例如,声纹识别独立于语言和文本,可以实现2-3秒的超短时间语音认证,对系统的资源占用也相对较低,可以支持高并发性。

针对跨通道问题,张卫斌表示,由于进入电子系统的声音需要使用麦克风,硬件上的巨大差异会影响实现效果,但该技术已经可以用非常低的资源实现声纹比较。例如,如果电脑单核单线程在一秒钟内执行100,000次声纹比较,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。最早的阶段是在注册和验证时输入相同的内容。模板匹配阶段是一对一的验证,但是固定的内容输出限制了该技术的进一步发展。

第二阶段大约在2000年。基于概率统计模型,将输入声音压缩成固定矢量进行匹配,准确率可达95%。但是,如果有外部噪声干扰,会进一步影响视线,所以还没有达到商业标准。

2011年,基于深度学习技术的声纹识别开始产生爆炸效应。2017年,一种更合适的声纹识别方法被发现,其准确度最终达到商业标准。

目前,在一些海外政府机构中,声纹识别技术已经开始大规模应用。张卫斌说,例如,印尼已经开始在申请国家社会保障的过程中广泛使用这一技术,花旗银行也开始在网上个人数据比较中使用这一技术。

未来,基于声纹的信息还可以用于挖掘个人情感,并将广泛应用于公共安全、物联网、消费电子、教育等领域。张卫斌说,例如,在家庭场景中,装备了这项技术的机器人可以通过声纹识别哪个家庭成员发出指令,然后执行个性化音乐播放等动作。

“我认为声纹识别有点像2013年到2014年的人脸识别,这还处于市场的早期阶段。可以看出,一些行业已经开始应用声纹识别技术,如公安、金融等领域。未来,随着5g的出现,将会有越来越多的场景需要声波纹识别。”张卫斌指出,对该公司来说,机遇在于确保技术领先优势,不断扩大市场,通过积累数据和行业应用场景构建竞争壁垒。

虹膜识别寻求技术上的进一步突破

相对而言,虹膜识别是一种较早被推广到公众视野的技术,也被业界认为是一种安全性较高的生物识别方案。然而,多年来,它仍然面临着一系列的应用困难,包括识别距离要求带来的登陆困难。

中国科学院深圳先进技术研究所综合研究所研究员陈巍表示,与欧美人明显的虹膜特征相比,亚洲虹膜颜色一般难以区分,这也意味着在亚洲场景下着陆更安全。

他列出了一组数据。与语音识别、指纹识别、掌纹识别和人脸识别相比,虹膜识别的交叉错误率可以降低到0.00077%,但前几个方案的错误率也最低,为0.15%,虹膜识别具有良好的安全性、稳定性和实用性。

此外,虹膜与人类的dna关系不大,因此可以解决双胞胎难以区分的问题。“一年内落到地球上的雪花总数是10到23次方,但是另一个人拥有相同虹膜的概率是10的1/72,所以两个人拥有相同虹膜的概率低于雪花落到地球上的概率。”陈肖伟说,这些都证实了该技术的未来发展前景。

但是,他进一步分析说,虹膜识别在过去没有普及,主要是因为国家还没有出台指导性政策,采集虹膜信息的设备过于昂贵,虹膜采集技术本身需要进一步发展。目前,产业链还不太成熟。

"远距离、大视野、大景深、不协调或不协调的成像系统是发展趋势."陈巍说,这也是他所在的团要征服的方向。

据说这种技术在中东得到了很好的应用,特别是在一些特殊的女子学校,这也与当地文化有着密切的关系。在我国,虹膜识别技术也已经在一些场景中得到应用。

例如,目前,该研究所已经实现了世界上第一个大规模(大约100只狗)虹膜识别实验。该团队专注于虹膜识别和动物服务。后来,它可以扩展到牛和马的食品追溯,医疗,保险和其他领域。

“我们希望通过技术和工程的不断进步。例如,在距离方面,很少或没有协调,实验效果得到改善。最终目标是推广虹膜识别技术。”陈巍总结道。

面向未来趋势的多模态融合

考虑到随着生物识别技术的进一步登陆,相关场景被“攻破”的消息也随之出现,这意味着仍有一些企业不符合推动该技术登陆的标准,因此多模态融合已经成为解决这一问题的重要方向。

张卫斌说,例如,个人面部技术可能受到攻击,声波纹也可能受到攻击。假设人脸识别攻击成功的概率为10%,声波纹攻击成功的概率为10%,两者的融合将使攻击成功的概率变为1%,这将给安全性带来很大的差异。

这也是实现多模态融合的主要原因之一。

在上述论坛网站上,智冠股份总裁俞乔红也指出,任何单模生物识别的准确性都有一个上限,无论静脉和虹膜的安全性如何,误差都不可避免地会出现,即使误差在几百万的数量级。此时必须有多种模式的协调。

俞乔红表示,应用多模式的主要场景有两种:一是两种技术的合作,解决一些中长距离和短距离场景的交叉识别问题;二是“手掌静脉面”是一种常见的组合方法,主要解决从大型数据库中检索小型数据库的精度识别问题。在后期,这种组合方法可能需要人工智能芯片来推广。“客户也在推动我们进行整合。我们认为,在生物识别行业的技术交流和集成中,应该有更多的产品和场景。”

据介绍,智冠股份目前正在与上海的一家设备公司进行沟通,将静脉注射图像应用于医疗救助,德国已经进行了尝试,特别是针对婴幼儿、老年人和肥胖人群的静脉注射。

“这是一个相对简单的静脉成像过程。我们身上有静脉的任何部位都可以用红外线成像。”俞乔红说,静脉识别将来也可以与医学结合,但这需要与医疗机构合作进行。“目前,腕静脉识别和机理探讨的方向是穿戴式的。我们的手腕静脉与心脏相连,信号传输相对更明显,虽然采集周期会更长。这些应用将突破固有的产品形式。我们可以“刷刷我们的手付钱”,然后用戴在手上的微静脉装置来连接和识别我们的身份。

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