近日,微众银行自研的人脸引擎在国际AI顶赛WIDER Face and Person Challenge 2019的人脸检测性能比赛(Face Detection Runtime)中,以0.2792的优异成绩,力压其他竞争对手,夺得冠军。
近日, 微众银行自研的人脸引擎在国际 AI 顶赛 WIDER Face and Person Challenge 2019 的人脸检测性能比赛 (Face Detection Runtime) 中, 以 0.2792 的优异成绩, 力压其他竞争对手, 夺得冠军。
WIDER Face and Person Challenge 是在全球范围内具有影响力的计算机视觉顶级赛事, 本届比赛与 ICCV 2019 联合举办,ICCV 即 IEEE International Conference on Computer Vision(国际计算机视觉大会), 由 IEEE 主办, 与计算机视觉模式识别会议 (CVPR) 和欧洲计算机视觉会议 (ECCV) 并称计算机视觉方向的三大顶级会议。本次比赛的队伍来自互联网知名企业和著名高校, 包括百度、科大讯飞、旷视科技、微软亚洲研究院 (MSAR)、北大、中科院、浙大等。比赛的主旨在于激励设计创新性的算法模型, 解决计算机视觉中难以解决的任务, 达到业界领先水平, 同时提供了互相交流分享相关算法心得的平台。
其中「Face Detection Runtime」赛道综合评价模型的精度和速度, 比赛所用数据为 WIDER FACE, 是目前世界公开的数据规模最大 (约 40 万人脸标注)、真实度最贴近实际 (数据来自 61 类真实场景)、检测难度最高的人脸检测数据集。此次比赛需要在尽可能保持模型原有精度的前提下, 极大地降低模型计算量, 提高模型速度。微众银行是该赛道唯一上榜且夺冠的金融机构, 以 0.2792 的分数获第一名, 并且远超第二名的 0.1759 和第三名的 0.1619。
微众银行本次参赛的模型提出一种新的网络结构——WeFace, 核心优势在于轻量化, 达到了 31.8 FPS 的实时速度, 是传统基础模型 (baseline) 的 3 倍, 所需的计算量仅有其 32.28%, 模型真正做到了精度与速度并重, 从技术层面上实现了「识别精度高」、「耗时低」、「计算资源占用低」的「一高两低」。
自研人脸引擎, 独创核心算法, 实现金融级安全
在现今技术的发展潮流中, 人脸识别是机器视觉技术落地的最大场景之一, 并且已有了非常广泛的商业应用, 包含在金融、安防、零售、教育等领域。如何在保证人脸检测高性能高精度的前提下, 保证应用安全, 一直是人脸识别技术在各行业复杂场景中大规模应用遇到的主要问题, 尤其是对于线上开户、核身放贷等实时性与安全性要求极高的金融服务场景。
微众银行在确保人脸引擎的高性能和高精度的前提下, 通过引入「活体抗攻击」技术, 能够抵御包括「照片攻击」、「视频攻击」、「面具攻击」、「合成攻击」等在内的一系列攻击手段, 大大提升人脸识别系统的安全性;同时, 微众银行还引入「生成对抗学习」技术, 大大提升模型的鲁棒性, 有效提升人脸识别系统抗攻击能力。
立足业务场景, 打造安全「智能核身」方案, 助力普惠金融服务
作为国内首家互联网银行, 微众银行无线下网点, 而开户、小额信贷等各业务环节都涉及用户身份信息的核验。除自研人脸引擎外, 微众银行还自研了 OCR(光学字符识别) 引擎、语音引擎等。基于这些自研的 AI 核心引擎, 拓展多种核心场景应用, 打造了「智能核身」解决方案, 综合运用多种方式验证用户真实身份, 目前已应用于线上服务各环节。
经过海量金融业务场景实践, 一些恶意造假行为包括人脸伪造、证件伪造、遮挡、修改字段等, 都能被识别并发出警告, 确保整个核身验证过程符合金融场景的安全需求, 为开户、修改手机号、重置交易密码、绑定他行银行卡等高敏感高风险场景提供安全保障。
据了解,「智能核身」只是微众银行 AI 团队打造的「AI+服务」领域解决方案之一, 此外还有智能客服、智能质检等核心应用。目前这些技术方案与应用已全面接入微众银行内部业务系统, 用户只需打开微众银行 APP 或公众号, 便能完成传统情况下需要本人到柜台办理业务的过程, 将线下的工作完全转移到线上, 整体服务效率大幅提升, 为便捷化的金融服务提供支撑。同时大幅降低小微企业信贷门槛, 加快贷款审批流程, 助力普惠金融发展。
