生物特征识别领域的“新星”——“脑纹”识别 纽约宾汉姆顿大学科研人员研究出一种根据大脑活动来识别身份的技术。与传统身份识别技术相比,生物识别技术具有唯一性、稳定性和可采集性等独特优势。作为生物特征识别领域的“新星”,“脑纹”识别通过向待检测人出示特定的书面文件或图像时测量脑电波信号,分析得到特定脑纹信息,就可以对身份进行区分识别,近年来逐渐得到广泛关注和研究。早在伊拉克战争时期,美军就专门完善了“战场敌首身份识别系统”,并在对重要人物的抓捕过程中发挥了重要作用。近年来,美国国防高级研究计划局启动了数十项大脑相关技术应用的项目,欧盟已正式将“人脑工程”列入“未来新兴技术旗舰计划”,用于开发先进的战场生物信息身份识别方案。 “脑纹”是基于特定脑电波信号的特征复合图。“脑纹”识别技术依靠提取人脑在浏览识记特定信息时产生的脑电波信号,进行特征提取和分析识别。作为人体独有的“身份”信息,“脑纹”将深刻改变人们生活,并在金融、信息安全、国防和军事应用的身份认证领域发挥重要作用。 相比于指纹识别和虹膜识别方式,脑纹识别可避免被恶意获取,具有可取消、可更换的独特优势。脑纹技术可作为筛选恐怖分子或其他危险人物的初选方法,向该类危险人群展现诸如武器装备等敏感信息时,会产生不同于普通人群的特殊脑电波信号,而且这种信号由大脑自发产生,不可“说谎”。 利用脑纹的这一生物密码,可以作为战场身份识别的重要工具。目前,美国陆军正在加紧生物监测识别系统的研制工作,通过搜集人员的生物信息对危险分子进行快速准确判断。依托“脑纹”建立的敌我身份认知系统,将大大提升战场辨别和侦察能力,由此构建的数字化士兵系统也将成为未来智慧军营和军事物联网的重要组成部分。 银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗(三) 7、云从最近在双创周展示了“1秒刷脸支付”,但近日也爆出最新木马acecard 可以刷用户照片盗取权限进行恶意操作,怎么从技术上防止这类问题? 答:银行对于安全的要求是非常极致的。我们的方法是对人脸采集系统采集的人脸,均用云从研究的图片加密方式对人脸图片进行了隐式的水印加密处理。 云从的人脸识别系统后端进行识别时,会判断人脸图片是否为云从采集并且加密的人脸图片。且这种加密方式需要的加密模板和加密参数很复杂,一般无法破解。 8、很多成果在 lfw 人脸数据集上的准确率都停留在 99.5% 左右,是不是很难再有突破了? 答:lfw 就像一套始终固定不变的考题,需要有一定的人脸识别算法功底才能够做到 99% 以上,因为这套考题本身的标准答案有错误,即使做全对,官方统计识别率也就 99.77%。一般的做到 99.5%以后,就表明了有基本的人脸识别算法能力,再去花大代价去提高到 99.77% 对实际应用并无多大帮助。 9、您认为哪些机器学习的方法可能会在人脸识别中有比较好的发展? 为什么? 答: 目前人脸识别最好的方法,还是基于多层神经网络的深度学习算法,而且已经被各大公司所应用。 因为深度学习基于类人脑的神经传导模型,通过足够多的数据进行训练,其模型复杂度和非线性程度比普通算法好很多,所以可以自动的将人脸图片的人脸本质特征进行抽象,高效的解决人脸识别因角度、光照、年龄等问题带来的难点。 10、云从有一个技术叫做双层异构深度神经网络,它有哪些出众的特性? 答:为了将两张照片映射到同一特征空间中进行比较,在异构深度神经网络基础上,我们提出了双层异构深度神经网络模型。
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