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技術引領,螞蟻金服立項IEEE國際標準

IEEE的前身是成立于1884年的美國電氣工程師協會,1963年AIEE和IRE(美國無線電工程師學會)正式合并為IEEE,是當時美國規模最大的專業學會。經過多年的發展,已成為全球最大非營利性專業技術組織,同時也是全球認可的標準制定機構。

IEEE的標準協會IEEE-SA是世界領先的國際標準化機構,通過開放式流程來訂立共同的標準,推動行業參與并匯聚廣泛的利益相關方群體。

近日,螞蟻金服對外宣布,已在IEEE成功申請成立“移動設備生物特征識別”標準工作組,并立項“生物特征識別多模態融合”國際標準,再度牽頭生物識別國際標準的訂立。

此前,螞蟻金服已主導及參與制定ISO、ITU國際標準,以及國家標準90余項,其中30余項為生物識別技術領域的國際和國家標準。

當下生物特征識別已在移動設備上得到廣泛應用,它給用戶身份認證提供較為安全并且便捷的實現方式,但在應用之外也帶來一定挑戰。

關于破解某些單一生物特征識別的報道也不鮮見。對于某些生物特征識別應用場景,我們很難通過使用單一生物特征識別技術來滿足它們對技術性能以及安全性的要求。

多模態特征識別

多模態或多生物特征識別通常是指以某種組合形式使用多生物特征類型、多傳感器、多實例或多種算法,得到一個特定的生物特征識別或驗證結果。

例如,一個將人臉和虹膜信息組合用于生物特征識別的系統可看作是一個“多特征類型”系統,無論人臉和虹膜圖像是由不同的或同一個成像設備采集。

來自多模態生物特征測量的數據,通常可以提高生物特征識別的技術性能并降低風險。

在應用中,目前存在3D人臉、多光譜人臉等多種模態,每種都有特定的優勢和局限,單一模態的識別無論在識別性能還是在安全性上均存在瓶頸,多模態融合是人臉識別乃至生物特征識別的重要發展方向。

應用場景

人工智能應用是需要立足場景來實現的,在場景中找應用點和組合點,將產品放在場景里實現價值。

生物特征識別在金融領域的部署較為成熟,將指紋識別、人臉識別、虹膜識別、指靜脈識別等多種生物識別技術,廣泛應用于銀行風險內控、柜面業務、自助服務、網絡金融、智慧網點等多種場景和業務

螞蟻金服旨在為世界帶來普惠金融服務的創新型科技企業,此次立項源自螞蟻金服多年自主研發的多模態融合人臉識別技術,并成功應用在支付寶刷臉支付的業務場景中,滿足金融級誤識率(低至千萬分之一誤識率)下,實現用戶的精準識別。

在性能指標上,即使與業界傳統單模態人臉識別最佳性能相比,螞蟻金服多模態融合人臉識別誤識率性能指標保持了兩個數量級的優勢;同時,能夠支持的人臉識別1比N規模也提高了一個數量級。

在IEEE立項生物特征識別多模態融合技術標準,意味著中國自主技術處在世界前列,并且在技術出海爭取全球共識過程中邁出了重要的一步,這對于整個生物特征識別行業的發展也起到了引領作用。“

螞蟻金服由全面推動技術引領走向標準制定,進一步推動移動設備生物特征識別多模態融合識別,規定了技術框架、業務流程、功能要求、性能要求以及安全要求。

這也意味著我國AI研發技術處在世界前列,并且在輸出全球標準的過程中邁出了重要的一步。

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