点击图片查看原图
在云从科技公司的3D结构光人脸识别技术面前，假人无法生成3D模型。该技术用毫秒级的分析时间完成精确的活体验证。（本报资料图片）
记者 张锦辉 摄
不良贷款、交易欺诈、恶意攻击等问题，正在加速金融风险。而生物识别技术可让金融业变得更“智慧”，能快速精准“揪”出这些恶意行为。由重庆中科云从科技有限公司、中国科学院重庆绿色智能技术研究院、重庆邮电大学等5家单位共同研发的“智慧金融集成生物识别关键技术及应用”项目，获得了2018年度重庆市科技进步奖一等奖。
据项目完成人罗辛介绍，项目研究取得的创新成果包括大规模人脸图像“云－端”智能感知技术、3D结构光与主动近红外多模态生物活体检测技术、复杂场景多层异构深度神经网络生物识别技术等。
比如大规模人脸图像“云－端”智能感知技术，目的是实现金融行业的大规模人脸图像可靠采集和快速处理，这主要是依靠智能故障诊断近红外与可见光图像获取技术和多层负反馈云资源自适应协同控制技术来实现。
“近红外光可以获取到人脸的热力学特征，而可见光可以获取到更细致的人脸轮廓等特征，系统在获取人脸信息时，可以自主判断哪种获取信息途径更有效，就以哪种信息为主，目的是保证获取信息的可靠性。”罗辛解释。
与此同时，多层负反馈云资源自适应协同控制技术可以帮助实现高负载、高并发、强实时、低能耗的金融应用生物识别计算。“计算效率得以提高，基本上能达到毫秒级快速响应。”他说。
准确获取人脸信息之后，就是检测识别。对此，项目研发的3D结构光与主动近红外多模态生物活体检测技术可以实现非常精确的判断。
“如何判断不是用的照片、面具来进行人脸识别？我们这项技术采用的是多摄像头识别，3D摄像头会从不同角度采集信息，然后再经过建模、计算来进行判断。”罗辛介绍，3D结构光可以识别人脸的微表情，哪怕是嘴角微小的抽动、鼻子轻微抖动等都可以被识别出来，误识率可以降低至千万分之一。
此外，通过复杂场景多层异构深度神经网络生物识别技术，人脸图像出现尺寸大小不一、模糊、几何结构畸变、质量被损坏等情况下，仍然可以进行精准的人脸识别。
“就算光线不好出现‘阴阳脸’，甚至戴口罩人脸被遮挡了一半，也可以通过提取非负局部特征进行识别。”罗辛表示。
据悉，该项目已获得国家发明专利10件、实用新型专利17件、软件著作权39件，多家银行进行的多次POC测试（即：业界流行的针对客户具体应用的验证性测试）结果显示，与国内同行业同类技术相比，该项目的相关技术在人脸检测检出率及误检率、证件照与现场照1∶1比对、水印照与现场照1∶1比对、人脸属性分析指标、单张人脸检测耗时、身份证银行卡OCR识别速度和身份证银行卡OCR识别准确率等几项指标上都处于国内领先水平。
目前，项目成果已经在中国农业银行、中国银行、中国建设银行等超过400家各级银行机构应用，包括银行柜面、手机银行、直销银行、自助机具等各个业务渠道，智能服务覆盖全国超过14.7万个网点，日均使用量超过2.16亿次。此外还在证券保险行业、互联网金融行业等进行大规模应用示范。