多年來(lái)，生物特征認(rèn)證技術(shù)一直是重要的行業(yè)趨勢(shì)，尤其是在 2021 年，由于市場(chǎng)上出現(xiàn)了最新的人工智能創(chuàng)新。據(jù) IBM 稱，20% 的漏洞是由泄露的憑據(jù)造成的。更糟糕的是，識(shí)別和響應(yīng)數(shù)據(jù)泄露平均需要 287 天。

基于人工智能的安全性的使用正在增加，對(duì)于在任何行業(yè)中保持競(jìng)爭(zhēng)力都是必要的。 IBM 報(bào)告稱，截至 2021 年，25% 的企業(yè)已完成基于 AI 的安全性部署，而另外 40% 的企業(yè)已部分部署。剩下的 35% 尚未開(kāi)始此過(guò)程，如果您的業(yè)務(wù)屬于第三類，您可能會(huì)將您的客戶置于危險(xiǎn)數(shù)據(jù)泄露的巨大風(fēng)險(xiǎn)中。到 2021 年，投資于基于人工智能的安全性預(yù)計(jì)將幫助企業(yè)節(jié)省高達(dá) 381 萬(wàn)美元。

能夠使用人工智能來(lái)識(shí)別和自動(dòng)響應(yīng)數(shù)據(jù)泄露對(duì)于保護(hù)公司及其客戶的數(shù)據(jù)和隱私非常重要。 AI 生物識(shí)別身份驗(yàn)證提供了另一種防止數(shù)據(jù)泄露的保護(hù)措施，使其對(duì)任何規(guī)模的企業(yè)都至關(guān)重要。不僅如此，IBM 的研究表明，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，正確使用 AI 安全平臺(tái)將使企業(yè)成本更低。了解并咨詢安全領(lǐng)域的專家以開(kāi)發(fā)適合您業(yè)務(wù)的解決方案非常重要。

2021 年，我們將擁有比以往任何時(shí)候都更先進(jìn)的生物特征認(rèn)證、驗(yàn)證和識(shí)別技術(shù)，我們可以使行業(yè)系統(tǒng)更加安全，同時(shí)保持效率和可訪問(wèn)性。讓我們談?wù)勆镒R(shí)別認(rèn)證的工作原理，以及人工智能生物識(shí)別等最重要的新趨勢(shì)。

提到短焦指紋，大家可能會(huì)有些陌生，不清楚這到底是什么，其實(shí)它還有一個(gè)廣為人知的名字——光學(xué)指紋識(shí)別。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，這種解鎖技術(shù)需要一個(gè)透光的屏幕和一個(gè)短焦鏡頭，在我們按壓屏幕時(shí)，OLED屏幕會(huì)發(fā)出光線，把我們的手指照亮，再通過(guò)短焦鏡頭拍照并進(jìn)行對(duì)比分析。

短焦指紋識(shí)別解鎖的速度和精確度都非常高，價(jià)格也比較便宜，但卻有一個(gè)致命的缺點(diǎn)，那就是屏幕后要放置一個(gè)5角錢(qián)硬幣大小的短焦鏡頭模組。手機(jī)內(nèi)部寸土寸金，任何一點(diǎn)空間都非常重要，所有采用短焦指紋識(shí)別的手機(jī)都有一個(gè)特點(diǎn)，那就是識(shí)別區(qū)域接近手機(jī)尾部。

超聲波指紋識(shí)別則不同，該技術(shù)通過(guò)底部指紋模組發(fā)射超聲波，掃描用戶的手指，利用指紋對(duì)超聲波的反射建立3D圖像，識(shí)別區(qū)域比短焦指紋大一些，位置也可以更自由。超聲波指紋識(shí)別的區(qū)域，在手機(jī)內(nèi)部正是用于放置電池的部位，大家可以試一下，正常握持手機(jī)，拇指剛好可以碰到。

為了避免手機(jī)太厚，合理規(guī)劃手機(jī)內(nèi)部空間，短焦指紋識(shí)別模組就需要往下移一些。這種情況導(dǎo)致，采用短焦指紋識(shí)別的手機(jī)解鎖有些不舒服，拇指需要按壓的地方靠近尾部，給人一種手機(jī)拿不穩(wěn)的感覺(jué)。

此外，最初超聲波指紋的識(shí)別成功率低，解鎖時(shí)間也長(zhǎng)，但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，三星S22系列、魅族18系列的超聲波指紋識(shí)別已相當(dāng)成熟，而且在手指有水的情況下，也能做到秒解鎖，日常使用不比短焦指紋慢多少。

精準(zhǔn)可靠：跨入十億級(jí)別的高精準(zhǔn)、高可靠的生物識(shí)別時(shí)代

墨奇科技開(kāi)發(fā)了一套新的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表征和檢索的技術(shù)，以多尺度的向量和圖的表示，對(duì)圖像從整體到局部在每一層進(jìn)行了以向量和圖為核心的多尺度刻畫(huà)，使特征信息比單一尺度向量實(shí)現(xiàn)多個(gè)數(shù)量級(jí)的提升。

同時(shí)，墨奇也會(huì)基于多尺度的表征建立針對(duì)搜索友好的表示，比如多階段、多策略融合的異構(gòu)檢索，達(dá)到高速、高精度的效果。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求方面，因?yàn)樵诘讓訉?shí)現(xiàn)了多尺度的圖像表征，墨奇可以極大的提升單張圖像的利用率，并采取自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法。

相較于只依賴端到端的深度學(xué)習(xí)，需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量有了數(shù)量級(jí)的縮小，實(shí)現(xiàn)了墨奇的小樣本、自學(xué)習(xí)框架，這使得墨奇科技突破了傳統(tǒng)生物識(shí)別的大庫(kù)衰減難題，即使針對(duì)低質(zhì)量指紋，在10億庫(kù)容下，排前率第一名達(dá)到90%，排前率前五名達(dá)到99%，且無(wú)需人工標(biāo)注，大大提升了效率，幫助用戶在全球率先實(shí)現(xiàn)10億級(jí)別圖像上的秒級(jí)、高精度、自動(dòng)化搜索識(shí)別。

目前，墨奇科技已支撐構(gòu)建了超40億級(jí)的智能指掌紋平臺(tái)，支持在數(shù)十億的指掌紋圖像上進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)，并具備了高精度、高性能、智能化、安全性、易維護(hù)等特性，服務(wù)已應(yīng)用于全國(guó)28個(gè)省份。