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生物识别 智慧京东

  本课程由京东大学AI学院和金融技术研发部联合出品。技术研发部的算法大咖给大家带来5场AI技术分享,本期两个专题,下周将继续奉上另外三个,精彩纷呈,敬请期待...

  一、生物识别智慧京东

  二、深度学习在虹膜识别中的应用

  三、人脸防伪Handbook

  四、Face animation & ReID

  五、京东众智平台

  生物识别智慧京东

  1.生物识别和深度学习

  生物识别是利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的识别,一般常见的生物识别技术包括人脸识别,虹膜识别,声纹识别,步态识别,此外还有指纹识别,掌纹掌静脉识别等等。其中人脸识别,虹膜识别是基于生理特征进行识别,而声纹识别和步态识别除了利用生理特征外,还利用了行为特征。

  近几年随着计算能力的增长,深度学习得到了迅速的发展,特别是生物识别领域,比如基于深度学习的人脸识别技术的准确率已经远远超越人类了。

  2.生物识别的应用

  目前生物识别在很多领域得到了应用,比如在金融领域,新零售,智能监控等等。京东金融内部有大量的应用生物识别技术的场景,比如申请身份验证,刷脸登录等等,其中人脸识别技术发展相对成熟,并且已经用在了很多场景,而虹膜识别,声纹识别,身份重识别等技术正在内部验证阶段,相信很快也会在很多场景落地。

  我们的人脸识别技术在京东金融内部也支持了很多集团的场景,比如刷脸打卡,刷脸签到,访客刷脸,无人车刷脸快递业务,刷脸支付等等。同时在满足公司内部需求的同时我们也把刷脸识别技术向外输出,例如无人超市等等。

  3.生物识别的未来发展趋势

  生物识别技术的发展趋势有多模态生物识别,生物防伪,深度学习技术的应用等。



  后续的技术研究方向

  继续优化人脸识别技术,提升泛化能力

  其次是研发多模态生物识别技术,提高识别准确率

  深度学习在虹膜识别中的应用

  1.虹膜识别概述

  虹膜识别系统由采集图像的虹膜图像获取设备和提取虹膜纹理特征的虹膜识别算法两部分组成。虹膜识别的过程如下:

  虹膜图像获取。

  虹膜图像质量评价。

  虹膜图像预处理。

  虹膜特征提取和特征匹配。

  虹膜识别具有稳定性、唯一性、非接触、活体识别的特点,

  稳定性:人出生7个月后,虹膜基本稳定,终身不变;

  唯一性:每个人的左眼和右眼虹膜都是不一样的,即使是同卵双胞胎的虹膜纹理亦不相同;

  非接触:跟其他接触式生物认证技术如指纹、静脉识别等相比,虹膜识别在使用上更加灵活方便;

  活体识别:虹膜本身具有规律性的震颤以及随光强变化的特征可以通过虹膜相机短时间连续成像和算法比对来辨别出是活体还是伪造眼球;

  因此,基于虹膜识别的以上优点,该技术已经广泛应用在各个领域,具体有高档小区的门禁系统、公司的考勤系统、特殊环境如煤矿行业的考勤认证系统、金融证券行业的开户,金库保险柜系统、公安司法部门的追踪系统、医疗社保的认证系统及移动端设备如智能手机的解锁、支付系统等。

  2.传统算法的困境

  传统虹膜识别算法存在如下问题:用户主动配合度极高,需要按照指示进行识别,用户体验很差。

  3.深度学习的解决方案

  相对于传统的特征识别算法,深度学习的最大优势是其在提高了识别精度的前提下,还提高了模型对图像噪声的鲁棒性和泛化能力。深度学习技术的引入,使得虹膜识别系统对图像质量的要求没有传统算法那么严苛,深度学习是数据驱动的识别过程,通过加入眼睛偏斜、姿态变化、带有噪声的图像数据样本,使得模型能够识别出这些状态下的虹膜特征,从而又提高了用户体验。

  感谢裴博、费博两位老师给大家带来的精彩分享,培训现场学习交流气氛浓烈:

  《生物识别 智慧京东》 裴老师

  《深度学习在虹膜识别中的应用》费老师


  智能识别实验室隶属于京东金融技术研发部,其专注于基于深度学习和计算机视觉的原创技术研究,致力于用人工智能助力金融领域科技创新,践行金融科技发展战略,提升金融机构效率和科技能力。团队成员由来自清华、北大、中科院等多所海内外知名院校博士、博士后以及AI领域专家组成。研究领域主要包括人脸识别、虹膜识别、声纹识别、防伪识别、生物探针、深度学习欺诈识别、半监督欺诈识别、大数据风控体系建设等。在成立一年多的时间里落地AI产品包括人脸识别、人脸检索、人脸防伪、人脸属性、REID、生物探针、欺诈识别等。应用场景涵盖金融风控、零售、安检、监控安防、智能管理等领域。已成功支持了京东内部线上场景的刷脸登录、核身、风控、开新等;与京东支付联合打造了多个版本的刷脸支付产品;与京东商城合作落地了京东之家、四季优选的刷脸支付;对外为招商银行、大连银行、包商银行等多家银行提供人脸识别等金融科技服务。

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