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孙媛
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来源:企业供图

的卢深视崔哲:传感+AI,3D全栈技术是支付安全体验的趋势所向

2021-04-12
A轮后
的卢深视将持续以三维视觉全栈技术为核心,保障社会生活的安全与效率。

【猎云网(微信:ilieyun)上海】4月12日报道(文/孙媛)

4月9日,CIOE和麦姆斯咨询共同主办的“人脸识别·金融支付”创新峰会在沪举行,的卢深视模组方案事业部总经理崔哲现场分享了《传感+AI ,3D全栈提升支付安全与体验的技术解析》主题内容,还与诸多嘉宾围绕金融级3D人脸支付产业关键技术及发展趋势进行了探讨。

的卢深视模组方案事业部总经理崔哲表示,刷脸支付的主要痛点是安全问题,消费者担忧个人信息被泄露、账户资金被盗用。

“刷脸支付带来便捷化体验的同时,也给消费者带来了个人信息泄露的安全隐患,目前3D人脸支付是平衡刷脸支付便捷性和安全性的最优解决方案之一。在我们看来,3D数据由于采集门槛更高、没有批量修改工具,仿制成本高、彩色+深度数据需匹配等特点,可以有效地把生物识别隐私数据保护起来。相信未来2到3年内人脸信息安全可能是立法风口。”

随着线下人脸识别金融支付逐渐进入爆发期,人脸识别乱象却层出不穷,消费者急需人像数据的隐私保护。作为3D视觉的探路者,的卢深视也在用3D全栈技术解决方案提升支付安全与体验。

AI+算法,3D视觉成为人脸识别乱象最优解

人脸识别快速发展的同时也为技术带来了更多考验:市场需要更安全更高效的人脸识别技术。

目前的机器视觉身份识别系统主要是基于图像的人脸识别,存在受光照影响大、鲁棒性不够好等问题。更重要的是,2D照片数据已经泛滥,且复制和批量修改成本极低,无法作为人像隐私数据得到保护。

二维识别无法满足现有需求的情况下,三维机器视觉技术应运而生。

由于三维比二维多了一个维度的信息,因此在其拓展二维应用范围的基础上,又可以完成二维无法做到的“痛点型应用”。最重要的一点,三维机器视觉技术相较于传统二维视觉,具有极高安全级别的防作伪优势,可以抵抗照片、面具、头模等多种攻击手段。

“一开始三维视觉主要是面向一些强刚需的场景,譬如最早适用于安防市场。但随着iPhone X手机等具备人脸识别功能的新设备的发布,3D视觉开始第一次真正走到消费者领域,被消费者所感知。”

崔哲认为这对于3D视觉走向C端的一个利好趋势。经过几年的发展,随着3D识别原有技术的积累,3D传感器的价格已渐渐逼近2D,整体来看三维的方案就是一个性价比更优的方案,对于2D来说就是降维打击。

“首先明确一点,三维是包含二维的,而不是独立于二维之外的。所以我们认为在三维传感器成本已经在无限贴近二维传感器的时候,三维的方案就是一个性价比的方案,对于整个产业链而言是一个降维打击。”

在产业链环节,的卢深视一直定位为三维视觉感知系统技术方案提供商。在此定位上,的卢深视核心专注算法和需求。

“目前我们对外的形态一般是软硬件结合,因为这个市场还比较新,所以大家在做和选用3D视觉的方案不能各个硬件自己DIY搭配。单买一家公司的3D相机硬件,再从另一家用算法配合,很可能最终达不到想要的效果。”

为此,的卢深视目前主要为提供打包的软硬件方案,基于客户的场景提供最好的、最适合的传感器和算法。崔哲强调,这主要是看两点,一是客户所应用的任务和场景,二是是否有自有平台。

“如果企业有自己的芯片平台,那么如何去在芯片平台上落地,我们会给他提供一个打包方案。”

的卢深视相机模组

值得注意的是,的卢深视通过3D传感模组化,成本可以无限贴近市场上的2D传感,从而有效提高3D传感模组的性价比。而相机形态则主要是看客户的场景,譬如工作距离、时长等,来推荐相应的一些摄像头的搭配。

“有时候相机并不是一直工作的,例如门锁,有人来了再唤醒相机工作。这些场景上我们会配备一个接近传感器,用来提示这个相机是否有一定工作,就类似光传感器。”崔哲表示,随着3D视觉的设计理念慢慢贴近消费电子,整个3D视觉的模组设计也会往这个方向进行。

高精度RGBD相机青鸾

崔哲介绍,目前的卢深视从应用层面打磨硬件产品,已推出两款自研“光学+算法”全技术栈、高度可控的高精度3D CV相机:高精度RGBD相机青鸾和3D-Face ID智能模组重明。

“这两款自研国产3D CV相机均已实现量产,在5米范围误差小于1mm,且量产良率超99%,具备独家专利技术,高度自主可控。基于前端低功耗嵌入式平台,两款相机均可实现非接触式精准识别,基于结构光原理,更可还原人脸高精度3D细节信息,通过人脸立体尺寸信息精准辨识人员身份,同时对于二维和三维攻击识别正确率高达99.99%。”

据悉,在安全性上,该相机模组在辨识算法和活体检测两类测试认证中,均通过银行卡检测中心BCTC最高级别认证,满足金融支付要求。

目前,的卢深视的客户主要是国家机构和行业头部企业,其产品已经在智能门锁、金融支付、轨道交通、公共安全等领域成功实现应用落地。

3D视觉有效提升数据安全体验,更多技术应用将在未来展现

在崔哲看来,3D视觉将成为未来机器视觉发展的趋势,随着金融支付、刷脸门锁的落地应用,会有越来越多的企业进入该赛道,同时3D视觉技术的应用也会更为广泛。

他表示,未来在智能门锁、扫地机器人、汽车、虚拟偶像等领域3D视觉都有很丰富的落地。

“首先从消费者角度来考虑,人脸识别智能锁体验新颖。指纹解锁需要触摸,对于老人小孩可能都不那么友好,比如有汗,或者是指纹不清晰的老人和劳动者就并不是特别好的一个不带钥匙的方案。如此一来,人脸识别会是一个更优解。”

过去,只要别人通过朋友圈的照片也许就能解锁智能门锁的人脸识别。在崔哲看来,3D视觉技术可以有效解决这个场景下的痛点。

二维视觉的时代,数据安全仍在相对存在漏洞,甚至可以用照片就可以完成人脸识别的考勤打卡。人脸识别二维数据泛滥,甚至可以通过微博朋友圈来获取他人的面部生物信息。

但是到了三维视觉时代,一方面相对于二维物理上的安全进行提升,另一方面在掌握了人脸的整体信息之后,安全信息可以去进行管控。

“在当前2D数据问题已经放大的情况下,对3D视觉来说是一个非常好的机会。因为目前外部想获取一个人的3D面部数据,没有过多的数据可以取得,所以成本偏高,难度很大。”崔哲表示,至少从技术方案上来说,当前3D数据会比2D数据更安全。

其次,从立法或者是从监管的层面,包括像银联或者别的一些监管机构,现在已经对人脸数据的信息的安全性提出了一些要求,基于此,三维数据也可能就是下一个立法关口,未来司法部门会把3D生物信息作为个人的生物信息去进行管控。

“从标准和规范层面来看,从我们做方案的角度,无论是刷脸支付的设备还是门禁的设备,目前已经有一些规范的出台,要求前端设备不能有任何保留人脸信息的动作出现。所以当我们的设备送去认证的时候,机构会检查APP有没有做恶意存储数据的动作,譬如是否有把数据上传到后台等,这些动作完全是不被允许的。”崔哲表示,随着大众慢慢认识到生物信息的重要性,整个从监管层面也会做得更加严格。

与此同时,欧盟也正在对自动驾驶的管控出台严格的政策。在崔哲看来,未来3D视觉在自动驾驶和车内智能座舱领域都会是非常好的一个解决方案。此外,虚拟偶像在AR/VR方面,本身也和3D视觉密不可分,也会是3D视觉重点去从方案角度攻克的方向。

虽然现阶段3D视觉行业的核心难点集中在产业链匹配并不完善,供应链匹配上存在技术难度高、标准不统一等诸多问题,但的卢深视会从定位出发,积极打通供应链,并参与行业标准制定中。

“我们将持续以三维视觉全栈技术为核心,提升‘人’的身份、行为、轨迹的精细数字化感知能力,来实现各行各业的应用。”

崔哲表示,的卢深视的人体数字孪生项目可通过构建参数化模板,重建出三维人体模型,获取人体形状和动作信息,目前,公司可实现人体三维高精度重建及误差小于1mm的人体测量技术,可适用于虚拟形象驱动和各种真人模型进行动作驱动。

“随着3D技术在数字孪生方向的不断成熟,那意味着,未来我们很有可能看到外观、动作、表情更像真人的可互动的3D虚拟人。”

据了解,目前的卢深视在虚拟数字人领域的技术预研已经取得初步成果。未来,的卢深视将持续以三维视觉全栈技术为核心,保障社会生活的安全与效率。

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