金融中的人臉識(shí)別，主要用途分兩種：一種是身份核驗(yàn)，即一對(duì)一。其實(shí)你已經(jīng)知道了你當(dāng)前操作的這個(gè)待核驗(yàn)人的身份，接下來(lái)只要對(duì)這個(gè)身份和這個(gè)人之間進(jìn)行一個(gè)信息核驗(yàn)。；另外一種我們稱(chēng)之為叫1對(duì)N，應(yīng)用在規(guī)?；膱?chǎng)景應(yīng)用中，打個(gè)比方你光顧一家服務(wù)，你可能辦了貴賓卡，那么我們可以不用報(bào)名字，也不用掏出VIP卡，到門(mén)口刷一下臉?biāo)椭朗悄囊晃?，交易完成后自?dòng)扣錢(qián)。這樣一個(gè)場(chǎng)景因?yàn)閷?shí)際上誰(shuí)也沒(méi)有說(shuō)出誰(shuí)是誰(shuí)，但在這樣1：N的的情況下應(yīng)用，它可以對(duì)于不清楚的目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行了檢索然后找到了正確的目標(biāo)對(duì)象。

其實(shí)在遠(yuǎn)程身份核驗(yàn)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，所使用的技術(shù)不只人臉識(shí)別一項(xiàng)。任何一個(gè)技術(shù)落地到一個(gè)實(shí)際應(yīng)用時(shí)，實(shí)際上是一種綜合的技術(shù)解決方案的應(yīng)用。比如說(shuō)在1對(duì)1的識(shí)別中最常用的輔助技術(shù)：身份證文字內(nèi)容識(shí)別（身份證OCR）。還有一些行業(yè)特殊性問(wèn)題的解決，以手機(jī)刷臉為例，需要解決的一個(gè)問(wèn)題是防止用戶(hù)在用照片偽造刷臉，我們稱(chēng)之為活體識(shí)別，需要判斷進(jìn)行刷臉的是一個(gè)真人還是一個(gè)照片還是一個(gè)視頻。

很多人可能會(huì)問(wèn)，人臉識(shí)別的技術(shù)水平到達(dá)一個(gè)什么樣的程度了？其實(shí)，現(xiàn)在在金融行業(yè)進(jìn)行這樣的認(rèn)證支付，其安全性已經(jīng)非常高了。單純從人臉識(shí)別這一點(diǎn)上來(lái)講，現(xiàn)在比較常用的是把通過(guò)率、便捷性控制在90%或者是95%，去看誤識(shí)率、安全性。

有人說(shuō)為什么不設(shè)到99%，我們可以設(shè)到99%，但是99%對(duì)安全性會(huì)有影響，這兩個(gè)指標(biāo)會(huì)有沖突，金融行業(yè)要求在便捷性可接受的情況下安全性越高越好。

聲紋指紋虹膜等多生物特征融合認(rèn)證

是不是意味著說(shuō)人臉識(shí)別就已經(jīng)可以完全取代銀行卡密碼甚至達(dá)到一個(gè)更高的安全性呢？非也。

科大訊飛云平臺(tái)事業(yè)部人臉聲紋技術(shù)主管李繁表示，以人臉識(shí)別的技術(shù)來(lái)說(shuō)，在最新的DFDR算法下面，人臉的分辯能力已經(jīng)達(dá)到了99.47%的狀態(tài)。但是在實(shí)際的應(yīng)用中仍然面臨著一些挑戰(zhàn)——比如當(dāng)面對(duì)一位韓國(guó)小姐的時(shí)候。當(dāng)然，聲紋技術(shù)同樣也有應(yīng)用上的一些挑戰(zhàn)，比如說(shuō)聲紋易變形，易受身體狀況，年齡，情緒等的影響；實(shí)際應(yīng)用中也可能會(huì)受到錄音設(shè)備的影響，所以作為一個(gè)單一的生物特征都有各己的不穩(wěn)定性。

為應(yīng)對(duì)支付領(lǐng)域的一個(gè)高安全性需求，也為了解決單一生物特征存在的一個(gè)不穩(wěn)定性，業(yè)內(nèi)提出了多生物特征融合認(rèn)證解決方案，從不同維度對(duì)兩種生物特征進(jìn)行融合計(jì)算。

早前國(guó)際生物特征組織分別從干擾用戶(hù)程度，獨(dú)立性，費(fèi)用代價(jià)，易用性這四個(gè)層面對(duì)市場(chǎng)上在用的生物特征進(jìn)行了一個(gè)系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析，分析包括掌紋識(shí)別，簽名識(shí)別，指紋識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別，虹膜識(shí)別，視網(wǎng)膜識(shí)別，臉部識(shí)別以及溫譜識(shí)別。

理想的生物特征系統(tǒng)當(dāng)然是要具備高獨(dú)特性，高易用性，對(duì)用戶(hù)干擾程度低，且費(fèi)用代價(jià)低，從這里可以看出，在人類(lèi)認(rèn)知的范圍內(nèi)的聲紋識(shí)別，人臉識(shí)別技術(shù)以及人類(lèi)認(rèn)知范圍內(nèi)的指紋識(shí)別，虹膜識(shí)別，和掌紋識(shí)別，為何能在各自的領(lǐng)域中發(fā)揮著重要的作用。

其中，聲紋識(shí)別技術(shù)和人臉識(shí)別技術(shù)能夠被用作便捷的身份認(rèn)證形式，與其擁有的特點(diǎn)是分不開(kāi)的，首先這些生物特征與生俱來(lái)的，而且它都具備唯一性，不易被復(fù)制。其次這些特征都是易采集，且采集隱蔽性較強(qiáng)，還能夠被遠(yuǎn)程操作。

以聲紋技術(shù)來(lái)說(shuō)，聲紋是根據(jù)語(yǔ)音波形中反映說(shuō)話(huà)人心理和行為特征的語(yǔ)音參數(shù)，自動(dòng)識(shí)別說(shuō)話(huà)人身份，每個(gè)人無(wú)論別人說(shuō)話(huà)模仿的多么相似，他都具有獨(dú)一無(wú)二的聲紋。這是由每個(gè)人的發(fā)聲器官在成長(zhǎng)過(guò)程中形成的，這個(gè)唯一性能夠唯一確定一個(gè)用戶(hù)的身份。

目前，聲紋識(shí)別模式對(duì)外支持了聲紋自由說(shuō)、動(dòng)態(tài)數(shù)字密碼、開(kāi)放文本密碼、固定文本密碼。在金融支付中，動(dòng)態(tài)數(shù)字密碼因其使用便捷性，目前也成為最為廣泛的聲紋識(shí)別模式，當(dāng)然它其他三種模式也有相應(yīng)的適用場(chǎng)景。

在這個(gè)領(lǐng)域中聲紋識(shí)別主要用途分為兩種，與人臉識(shí)別相似，一是聲紋確認(rèn)，一比一比對(duì)，二是聲紋鑒別一比N比對(duì)。

而相信大家最好奇的是這個(gè)聲紋模型建立和配對(duì)的過(guò)程，究竟是怎樣的原理，能夠用算法和代碼來(lái)量化一個(gè)人的聲音。李繁告訴雷鋒網(wǎng)，就科大訊飛來(lái)說(shuō)，其使用了混合高斯-通用背景模型（GMM-UBM），是基于高速混合模型的說(shuō)話(huà)人系統(tǒng)，是說(shuō)話(huà)人識(shí)別中的主流算法。

然而，基于生理特征的生物識(shí)別技術(shù)存在以下幾個(gè)先天性缺陷：一、成本高昂，通常需要專(zhuān)門(mén)的硬件支持；二、容易泄露和仿冒，安全性低；三、應(yīng)用不當(dāng)后果嚴(yán)重，一旦泄露身份信息幾乎無(wú)法更改。所以，生物特征識(shí)別除了基于人體本身的生物對(duì)象進(jìn)行安全監(jiān)控，業(yè)內(nèi)人士也在研究基于擊鍵等行為類(lèi)生物特征進(jìn)行識(shí)別的方式。

擊鍵過(guò)程看似簡(jiǎn)單，實(shí)際上卻非常復(fù)雜，需要很多肌肉的高度配合。久而久之，就形成了一種固定的習(xí)慣，這種習(xí)慣會(huì)在擊鍵的時(shí)間和壓力上有所反映。

研究者表示，具體的應(yīng)用中，自由文本的擊鍵特征識(shí)別和固定文本的擊鍵特征識(shí)別也有所不同。對(duì)于固定文本而言，一般長(zhǎng)度較短，用戶(hù)鍵入固定文本時(shí)所表達(dá)的擊鍵特征受限制條件影響較大，最終的擊鍵形態(tài)也與限制條件有著緊密的聯(lián)系。這種情況下，可以直接存儲(chǔ)和比對(duì)擊鍵形態(tài)……對(duì)于自由文本而言，其內(nèi)容和長(zhǎng)度不受限制，限制條件對(duì)于最終擊鍵形態(tài)的影響可能十分有限。這種情況下，可以通過(guò)兩個(gè)方面辨識(shí)用戶(hù)的擊鍵特征樣本：一是限制條件；二是傳統(tǒng)的自由文本擊鍵特征識(shí)別算法。限制條件即與數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)進(jìn)行比對(duì)；自由文本擊鍵特征識(shí)別算法也有許多現(xiàn)成方案，比如，曼哈頓距離、歐氏距離、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、相對(duì)熵等等。

但也有用戶(hù)覺(jué)得，擊鍵特征是個(gè)偽命題，因?yàn)椴煌I盤(pán)實(shí)現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)不同，鍵程、彈力都會(huì)受到影響。事實(shí)上，每一種技術(shù)都有缺陷，我們能做的是不斷優(yōu)化，或以多種方式彌補(bǔ)配合。

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