【汇刷】人脸识别的未来发展与关键技术【刷脸支付】

      金融级认证技术能力不同于互联网级识别能力，因为它直接与金融资产和服务挂钩，对准确性、安全性和稳定性要求更高。目前蚂蚁金服“刷脸”的差错率已经低至百万分之一，但未来仍是一个长期的动态螺旋上升过程，需要持续的基础研发投资来保障。
 

     这些关键技术领域包括：接近100%的准确率、多因子验证、信息安全保护、活体检测等。具体来说:
 

     1，深度学习开启了生物识别的“任督二脉”，并不断接近100%的准确率
 

     近年来，由于深度学习的快速发展，我们可以使机器基于神经网络模拟人脑的学习过程，并通过神经网络模型和海量图像数据进行训练。这对生物特征识别有明显影响，准确率从过去的70%和80%提高到近两年的99.6%甚至99.7%，可以大规模商用。
 

     深度学习的作用是什么？想象一下在用肉眼鉴别“你是谁”的过程中存在哪些困难(更准确的说是“你长得像我认识的那个人”的筛选过程)。一、角度、光线、表情、年龄、妆容、遮挡、照片质量等。会影响我们的判断；第二，随着我们“社交圈”的扩大(也就是数据库样本增加)，两个不同的人长相相似的概率会迅速上升。这两点对以前不会思考的电脑来说是致命的，而深度学习让电脑更聪明，可以自己克服这些困难。
 

     比如我们的算法一开始识别眼镜不准确的概率很大，尤其是黑框眼镜。但是当数据集积累到大量不同的帧时，机器就可以了解到什么样的帧有什么样的效果，以及它们之间的细微差别，甚至我们可以在后面模拟各种帧，从而保证对戴眼镜的人有非常高的识别率。
 

     众所周知，通过深度学习，Alphago的棋艺进步神速，在短时间内超越了世界顶尖棋手。在生物识别领域，“任督二脉”也可以借助深度学习打开，未来准确率将接近100%。

     2，交叉验证法进一步提高了识别率，双胞胎也被“判定为两个人”
 

     在错误识别率极低的金融等领域，即使单个识别要素的准确率很高，也仍有可能被漏网，需要结合多因素综合验证。比如在同卵双胞胎最极端的情况下，会很难使用人脸识别单认证元素，这也是线下和跨线业务处理中无法克服的问题。这一点完全可以用我们独创的眼纹识别技术来克服。
 

     眼纹识别模式，也称为眼静脉识别，允许用户在不增加额外硬件设备的情况下，只需在可见光环境下，用普通智能手机摄像头采集用户眼白上的血管纹理特征，就可以准确区分不同的用户。实验表明，当用户积累足够多的眼图模板时，深度学习技术使得眼图识别准确率接近虹膜级准确率(大于99.99%)和亚秒级识别速度。

     此外，其他生理特征识别(如指纹)和行为特征识别(如击键，即使用键盘时击键的强度和频率)也是参与交叉验证的生物特征。每增加一个特征因子，虚假识别的概率就会大大降低，可以保证生物识别的准确性满足金融要求。
 

     3，多模态识别：与“活体检测”分离的生物识别技术是纸老虎
 

     在许多科幻电影中，特工使用照片或视频来“欺骗”生物识别技术。在现实生活中，能够区分真实人物和照片、视频的活体检测是核心技术，也是生物识别必须解决的问题。
 

     目前，活体检测的算法趋于成熟，一是传感器相关的解决方案，二是纯软件方法。比如指纹识别，就是通过电容、电感传感器来检测它是不是活的；虹膜识别是由红外摄像机完成的。对于人脸识别，在手机上部署红外摄像头等设备比较困难，所以我们开发了软件算法来实现基于动作交互和图像分析的识别模型。动作交互识别模型允许用户完成眨眼、摇头、张口等随机动作，检测动作的连续性，保证照片无法通过；我们使用基于图像分析的识别模型来区分正常图像和模拟或编辑图像之间的差异。
 

     此外，蚂蚁金服引入眼纹识别技术，采用专为眼睛区域开发的活体检测专利技术，也能有效抵抗人脸照片和视频攻击。
 

     4，“眼”与“脑”的结合——生物特征识别与大数据风险控制技术构建的双保险
 

     安全是一场攻防战。在生物识别技术提高安全屏障的同时，黑色产业链也试图突破这条防线。除了生物识别技术，蚂蚁金服还构建了基于大数据技术的实时安全决策系统，通过地理位置、设备指纹、消费习惯等多维因素形成综合决策，从而进一步提高用户身份的验证——而所有的决策过程都发生在一眨眼之间，这是帮助实现“活体检测”的另一种手段。
 

     事实上，蚂蚁在活体检测方面的研发工作远远超过了人脸比对过程。因为财务场景涉及财务损失，收益巨大，所以黑产业链会想尽一切办法攻击，比如使用照片和视频软件，甚至包括市面上越来越多的换脸软件或者二维和三维人脸建模软件。没有活体检测的保障，我们无法将这项技术大规模应用到金融层面。
 

     自从“刷脸”服务推出以来，蚂蚁们在基础市场上经历了各种各样的攻击，现在每天甚至拦截上千次攻击，有的是恶意的，有的只是为了让用户尝试玩玩。这也是一个动态的过程，所谓动态过程，指的是连续的攻防过程。黑产业链会根据我们的技术进行研究，提高攻击能力，所以要依次提高反攻击能力和识别能力，这是一个持续攻防和持续改进的过程。
 

     5，“阅后即焚”的“天书”让信息窃贼无从下手
 

     用户隐私保护是生物识别的第三个门槛。因此，生物特征识别必须对生物特征数据进行加密和脱敏，以确保即使数据泄露也无法恢复。

     以人脸识别为例，人像是用户隐私，但在技术实现上，用户的“人像”是不存在的。经过生物特征的多重加密和脱敏，它只是一长串通过网络传输并在服务器端存储和比较的数字密码。因为人脸图像脱敏技术和拥有核心知识产权的非对称密钥，即使这一系列密码泄露，也只是无人能理解的“天书”。

     另外，这一长串密码有令牌属性，意味着一旦使用或几分钟后，这一串密码就失去了作用，是真正的“阅后即焚”。
 

     结语
 

     未来，随着5G时代的到来和移动互联网的深入发展，数字服务将会普及，而“刷脸支付”等黑技术也将渗透到人们的日常生活中。为了帮助更多的用户解决数字认证问题，适应新时代的变化，目前蚂蚁佐罗全球可信身份平台也在加速科技开放，支持全球移动支付认证，帮助更多机构加速数字转型。