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      迎難而上:遠鑒科技堅做多維身份認證的拓荒者

      發布時間:2021-10-23 10:09:51 閱讀: 來源:刻線機廠家

      實名認證的基礎是人工智能

      1956年,當約翰•麥卡錫在達特茅斯(Dartmouth)學院第一次提出“人工智能”概念之時,他并沒有意識到自己已經推開了一扇通往新世界的大門。隨后人工智能駛入了高速發展的軌道,被很多研究者認為將在20年內取代人類工作者。這種樂觀主義在70年代遭到了無情痛擊,也迎來了人工智能發展史上的第一次寒冬。

      在經歷了稍有苗頭便又被壓折了的80年代后,人工智能終于再一次聚焦了世界的視線——1997年IBM“深藍”戰勝國際象棋大師。

      在此之后全球人工智能迎來了第三次浪潮。這一階段伴隨著深度學習算法的成熟以及硬件計算能力的大幅度提升,人工智能的研究也有了突破性發展。2016年AlphaGo的橫空出世,徹底奠定了其“人工智能元年”的里程碑地位。

      而今年兩會和十九大,“人工智能”首次被寫入政府工作報告,這將助推AI技術在多個產業的應用,并把我們帶入人工智能2.0的洪流。盡管從產業、資本、政策以及大眾的關注熱度來看,人工智能已經站到了新的“浪潮之巔”,但是人工智能并不能獨立產生價值,而是要跟具體的行業結合,其中“實名認證”正是讓人工智能大展拳腳的一個重要機會。

      從實名到實人

      在經歷了火車購票實名制、網絡回帖實名制等政策后,“實名認證”概念已經為人熟知。如今隨著互聯網產業的多元化發展,尤其是互聯網金融,O2O,共享經濟等新興商業形式的興起,企業對實名認證業務的數據形式和數據質量有了更高的需求。在此基礎上就產生了一個新的需求——“從實名到實人”,而這也是將實名認證與人工智能徹底聯系在一起的催化劑。

      實人要求你要證明“輸入身份證號”的是你本人,而這就需要結合人工智能+大數據服務來做到這件事。如今炙手可熱的“人臉識別”“聲紋識別”等技術也在這個領域大展宏圖。

      多維的難題:聲紋識別

      從應用層面來看冰箱用久了費電怎么辦,AI公司大多以人臉識別落地,我們最熟悉的可能就是每家公司都宣傳的“人臉識別準確率”大戰,因此這一項技術也是最早被應用到實名認證環節的。不少銀行交易、公司打卡都是使用的人臉識別技術美的變頻空調e1怎么辦。而相對比較而言,國內真正擁有聲紋識別技術的廠商卻寥寥無幾。

      聲紋識別最早誕生于上世紀四十年代的貝爾實驗室。它是通過對一種或多種語音信號的特征分析來達到對未知聲音辨別的目的,簡單來說就是辨別某一句話是否是某一個人說的技術。聲紋識別通過抽取說話人聲音的基音頻譜及包絡、基音幀的能量、基音共振峰的出現頻率及其軌跡等參數表征,然后再與模式識別等傳統匹配方法結合進行聲紋識別。

      國內為數不多擁有聲紋識別技術的遠鑒科技,其首席科學家鄭榕博士,曾在今年的一場演講中指出,人工智能和實名制的結合,不僅可以使用人臉識別,也可以將人臉與聲紋識別結合,提高效率與安全。而遠鑒科技已經開發出“聲紋識別+人臉識別+X”的多維身份識別與認證系統,將多種人工智能技術徹底融合。

      其實和鄭博士在臺上精簡干練的陳述不同,聲紋識別的研發攻堅難度是相當大的。聲紋識別的數據訓練需要非常龐大的聲紋數據庫積累以及對數據的精確標注,而聲紋數據庫的建立比人臉大數據也艱難數倍——采集設備、環境噪音、文本檢測等等因素的影響都決定了聲紋識別注定是一項難攻堅、高技術、長戰線的人工智能技術。

      這條荊棘密布的路并沒有阻擋住遠鑒探索的步伐。在夜以繼日的研究之后,遠鑒科技終于還是啃下了這塊硬骨頭,并將聲紋識別與人臉識別、語音識別、OTP技術結合,精妙地融合成了一套多維身份認證與識別系統。而這套系統也完美詮釋了鄭博士所提倡的“提高效率與安全”——

      效率:遠鑒多維身份識別操作非常簡單便捷——用戶對著屏幕朗讀OTP密碼數字串,麥克風、攝像頭可以同時采集語音圖像信息,通過語音識別技術識別出數字串內容提供給OTP模塊驗證,同時一個步驟完成多維身份認證中“人臉識別”+“聲紋識別”,達成“所見所聞皆本人”的目的。

      安全:目前市面上有非常多的虛假數據、接口,造成了羊毛軍團的惡意泛濫。而遠鑒科技受公安部相關監管單位及部所屬身份核驗數據管理機構委托,以法律為依托,提供合法、有效、快速、安全的一站式身份實名認證服務。

      多維身份認證與識別系統所邁過的高山、征服的風浪其實還有更多,然而這些都沒有阻止遠鑒科技成為它的第一代拓荒者。讓每一個人在可信的網絡空間里生活,遠鑒科技正在為自己的愿景而努力。而這不也正是我們希望期望每一個公司所秉承的“初心不變”么?

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