小視科技國際首發靜默活體技術 獲官方認證

日前，小視科技對外宣布，公司將1:1人臉識別與靜默活體相結合并引入到移動人臉身份認證系統中。該系統現已通過隸屬於公安部第三研究所的國家安全防範報警系統產品質量檢測監督中心（上海）、公安部安全防範報警系統產品質量監督檢驗測試中心的檢驗，成為國際首個通過官方認證的靜默活體技術的商業化應用。

視覺是人類獲取外界資訊的主要途徑，佔到總體感知的80%。人類從紛繁複雜的外部世界中，迅速而準確地找到感興趣的物體，有賴於視覺系統的正常運作。在人類生理構造之外的機器視覺，也成為了人工智慧細分領域中的一項核心技術。作為一家人工智慧高科技公司，小視科技擁有新加坡國立大學的人工智慧基因，很早就開始研究機器視覺領域下的人臉圖像技術。在國際最先進的基於深度學習平台和大數據分析的人臉比對技術的基礎上，模擬人腦神經網路結構，從海量數據自動學習特徵，集成了人工智慧、機器識別、機器學習、模型理論、視頻圖像處理等多種專業技術，具有穩定性高、適應性強、不易受外部環境變化影響的特點。

儘管近幾年人工智慧在海量數據訓練下爆發性發展，前景一片廣闊。不能否認的是，人臉識別技術的上升仍面臨著很多的難題，比如：在基數龐大的面孔中，怎樣快速準確地識別出不同人臉？對用戶進行人臉識別時，配合的動作越多用戶體驗越差，怎樣在減少交互的前提下實現精準識別？偽造人臉攻擊平台的行為屢見不鮮，如何高效辨別人臉真偽，抵抗欺騙攻擊以確保系統安全？

小視科技的1:1人臉識別技術針對第一個問題提出了解決方案。1:1人臉識別應用於證明「我是我」場景。當你提供身份證件，被關卡工作人員比對是否為證件所有人時，就是在經歷1:1的場景。小視提供的解決方案中，關卡的檢驗者不再是工作人員，而是機器視覺。在公安部國家安全防範報警系統產品質量檢測監督中心（上海）、公安部安全防範報警系統產品質量監督檢驗測試中心的檢驗中，小視科技1:1人臉識別系統對擁有10000張人臉的圖片庫L1與擁有1000對人像的圖片集L2進行1:1S識別精度測驗。選擇不在人像庫L1中的10個人的活體驗證照片，將每張圖與圖庫L1中的圖片進行比對，共進行100000次比對測試，將比對結果按相似度從高到低排序。設定閾值，若1對圖片比對相似度超過比對閾值，則記為1次誤識別，調整閾值至滿足0.01%的誤識率。在此閾值下，再調用圖庫L2中的1000對人像圖片，進行1000次1:1比對。結果顯示，測試的通過次數共有982次，通過率達到98.2%，大於95%左右的肉眼識別精度。而小視科技1:1人臉識別的響應時間≤1S，克服了肉眼識別易疲勞的缺點，也保證了人臉識別的效率。

解決了第一個問題，小視科技的研發團隊向另一個高階問題，被譽為人臉識別技術邁向更高層次的一大障礙——「活體檢測」發起挑戰。綜合考慮用戶體驗差和假臉攻擊不斷的難題，小視科技先於各大競品，推出國際首創的靜默活體技術。靜默活體演算法模型基於最新的深度卷積神經網路，結合百萬級人臉數據及假臉攻擊視頻數據訓練得到。微觀上，可以精準的捕捉到真實人臉與攻擊的假臉在成像上的些微不同，如拍攝屏幕留下的摩爾紋，圖片反光，扭曲，以及其他人眼無法區分的微小特徵；宏觀上，對人臉存在的環境進行理解分析，排除明顯不可能存在人臉的情況，如手機屏幕裡面，相框中等等，可從單幀或多幀人臉圖片直接預測是否活體。該技術被小視團隊搬運到了IOS和Android操作系統下，用戶可在手機、平板、電腦等多個場景使用。有別於傳統微表情活體識別技術，小視科技的活體技術無需用戶進行微表情等動作配合，直接通過取景框對人臉圖像進行實時分析，主動判定操作者是否為活人，實現了真正的0交互活體驗證。公安部國家安全防範報警系統產品質量檢測監督中心（上海）、公安部安全防範報警系統產品質量監督檢驗測試中心通過電子照片自動播放、列印照片等人工核驗的方式，對小視科技的活體測試系統進行檢驗。在攻擊總數為10000次時，假臉攻擊成功3次，假臉攻擊的成功率僅0.03%。

伴隨著機器視覺精度的提高，在金融、智能安防、智能醫療等多方面應用技術的成熟，其商業價值也得到了資本的認可。Facebook收購了面部識別技術公司FacioMetrics；蘋果收購了印度機器視覺公司Tuplejump；英特爾收購了俄羅斯計算機視覺公司Itseez。小視科技也在2017年獲得了資本的親睞，順利拿到B輪融資，公司估值超過2億美金。在市場需求不斷擴大，對技術的要求逐日提高，國內機器視覺企業競爭格局尚未穩固的局面下，小視科技未來的發展值得期待。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！