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那是你的指纹还是假的?这个AI Can Tell

发布时间:2019-07-05 03:00 来源:未知 编辑:admin

  这些天,下载CTO的爆头来制作3D复制品并闯入秘密实验室不仅仅是间谍电影的内容 - 它可能会发生。但USC研究人员正致力于AI,这将保护您的生物识别安全。

  随着高级安全系统过渡到通过面部识别,虹膜扫描和指纹收集生物识别数据,USC的Wael Abd-Almageed博士等研究人员正在创建AI神经网络以发现假货。

  因为这些天,下载CTO的爆头来制作3D复制品并闯入秘密实验室不仅仅是间谍电影的内容 - 它可能会发生。

  我们采访了南加州大学维特比工程信息科学研究所的研究团队负责人兼资深科学家Abd-Almageed博士,他在Marina del Rey的办公室谈到创建新的人工智能技术并将其应用于计算机视觉,生物识别和多媒体问题。以下是我们对话的编辑和简要摘录。

  Abd-Almageed博士,如果说你不是在教人们像人类一样思考机器,而是以一种全新的方式接近视觉,身份,犯罪生物伪造,这是不是过于简单化了?

  [WAA]这是完全正确的。我们不是在教机器像人类一样思考,仅仅因为我们还不知道人类的思考方式。我们正在开发人工智能算法,软件和传感器,使生物识别身份验证系统更加强大,可以抵御欺骗攻击。

  为此,我们受到了人类大脑如何连线的启发。我们正在教AI模仿人类的一个功能。例如,人类识别面部,即使他们被胡须,眼镜或帽子遮挡,也可以判断面部是真人还是印在一张纸上。计算机很难区分真人和假人,但这就是我们正在训练我们的系统。

  目前,您是一个名为生物识别身份验证和永恒学习者(BATL)的项目的首席研究员,该项目一直运行到2021年。您能谈谈您在那里的工作,以及您要完成的任务吗?

  现有的生物识别传感器,如照相机,指纹和虹膜传感器,本身并不是为了防欺骗而设计的。图像可以很好地识别,但它不会告诉您这个人是线D图像。在BATL中,我们正在开发新的反欺骗面部,指纹和虹膜传感器,提供丰富的数据,以及AI算法,使用传感器数据来判断生物特征演示是真实的还是假的。

  对。因此现有技术存在问题,我们的任务是使用包含激光散斑对比成像(LSCI)和短波红外(SWIR)等新感应模式的系统进行修复,以使认证更加准确。在指纹传感器的情况下,激光可以判断血液是否通过手指脉动。

  与使用具有正确指纹的3D打印硅设备的人相反。或者,在这里有点可怕,手指离开尸体?

  究竟。我们的系统结合了激光技术 - 查看是否存在血液 - 与AI和神经网络相关,每次都可以预测它是实时样本还是假样本。

  我们一直在不断改进,达到了新的里程碑,但我们为指纹命中的最后一个数字是97%的攻击百分比检测精度,误报率非常低(500分之一)。

  确实。但我必须说,我们所做的一切都是由一支伟大的学生,工程师和科学家团队努力工作的结果,而不仅仅是我的工作。

  大规模的人脸识别。我们开发了一个复杂的系统,我们在其中识别68个面部“地标” - 眉毛,嘴巴,鼻子等 - 并构建一个3D渲染的脸部。我们使用渲染的脸部和AI系统来数字旋转脸部并识别人物,即使被眼镜遮挡等也是如此。IEEE最近发表了一篇与此研究相关的论文,我们提出了“姿态感知模型(PAM)过程”,这是一种使用几种姿势特定的深度卷积神经网络的人脸图像。

  你正在使用的人工智能是在很大的图像数据集上训练过的,包括好奇的数字画家?

  对。这是一个非常有趣的问题需要解决,本文是一系列论文的一部分,讨论“假新闻”和具有相应假文本的改变用途的图像问题。在计算机视觉中,这几乎是一个新领域,因此我们必须使用代理数据集,[并且]其中一个是数字画家。系统通过检查图像本身以及可伪造的元数据或字幕来学习如何绘画是梵高还是雷诺阿。我们这样做的框架称为对抗图像重新调整检测(AIRD),专为大规模图像重新调整检测而设计。

  你在埃及长大,然后来到美国继续你的教育,获得博士学位。与你在2003年新墨西哥大学的区别。你什么时候开始对这个生物识别欺骗和机器视觉领域感兴趣?

  实际上很多年前。当我在埃及完成学士学位并开始学习硕士学位时,计算机内存非常有限,所以我开始对图像处理和压缩感兴趣。这使我早期对计算机视觉产生兴趣。

  英特尔刚刚推出了486DX处理器,但是在1989年我拿到第一台个人电脑时,电脑甚至都没有硬盘。我曾经写过汇编和C代码。基本上它与今天相比非常原始,但我们学会了艰难的编码方式。

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