【獵雲網上海】4月12日報道（文/孫媛）
4月9日，CIOE和麥姆斯諮詢共同主辦的“人臉識別·金融支付”創新峯會在滬舉行，的盧深視模組方案事業部總經理崔哲現場分享了《傳感+AI ，3D全棧提升支付安全與體驗的技術解析》主題內容，還與諸多嘉賓圍繞金融級3D人臉支付產業關鍵技術及發展趨勢進行了探討。
的盧深視模組方案事業部總經理崔哲表示，刷臉支付的主要痛點是安全問題，消費者擔憂個人信息被泄露、賬户資金被盜用。
“刷臉支付帶來便捷化體驗的同時，也給消費者帶來了個人信息泄露的安全隱患，目前3D人臉支付是平衡刷臉支付便捷性和安全性的最優解決方案之一。在我們看來，3D數據由於採集門檻更高、沒有批量修改工具，仿製成本高、彩色+深度數據需匹配等特點，可以有效地把生物識別隱私數據保護起來。相信未來2到3年內人臉信息安全可能是立法風口。”
隨着線下人臉識別金融支付逐漸進入爆發期，人臉識別亂象卻層出不窮，消費者急需人像數據的隱私保護。作為3D視覺的探路者，的盧深視也在用3D全棧技術解決方案提升支付安全與體驗。
AI+算法，3D視覺成為人臉識別亂象最優解人臉識別快速發展的同時也為技術帶來了更多考驗：市場需要更安全更高效的人臉識別技術。
目前的機器視覺身份識別系統主要是基於圖像的人臉識別，存在受光照影響大、魯棒性不夠好等問題。更重要的是，2D照片數據已經氾濫，且複製和批量修改成本極低，無法作為人像隱私數據得到保護。
二維識別無法滿足現有需求的情況下，三維機器視覺技術應運而生。
由於三維比二維多了一個維度的信息，因此在其拓展二維應用範圍的基礎上，又可以完成二維無法做到的“痛點型應用”。最重要的一點，三維機器視覺技術相較於傳統二維視覺，具有極高安全級別的防作偽優勢，可以抵抗照片、面具、頭模等多種攻擊手段。
“一開始三維視覺主要是面向一些強剛需的場景，譬如最早適用於安防市場。但隨着iPhone X手機等具備人臉識別功能的新設備的發佈，3D視覺開始第一次真正走到消費者領域，被消費者所感知。”
崔哲認為這對於3D視覺走向C端的一個利好趨勢。經過幾年的發展，隨着3D識別原有技術的積累，3D傳感器的價格已漸漸逼近2D，整體來看三維的方案就是一個性價比更優的方案，對於2D來説就是降維打擊。
“首先明確一點，三維是包含二維的，而不是獨立於二維之外的。所以我們認為在三維傳感器成本已經在無限貼近二維傳感器的時候，三維的方案就是一個性價比的方案，對於整個產業鏈而言是一個降維打擊。”
在產業鏈環節，的盧深視一直定位為三維視覺感知系統技術方案提供商。在此定位上，的盧深視核心專注算法和需求。
“目前我們對外的形態一般是軟硬件結合，因為這個市場還比較新，所以大家在做和選用3D視覺的方案不能各個硬件自己DIY搭配。單買一家公司的3D相機硬件，再從另一家用算法配合，很可能最終達不到想要的效果。”
為此，的盧深視目前主要為提供打包的軟硬件方案，基於客户的場景提供最好的、最適合的傳感器和算法。崔哲強調，這主要是看兩點，一是客户所應用的任務和場景，二是是否有自有平台。
“如果企業有自己的芯片平台，那麼如何去在芯片平台上落地，我們會給他提供一個打包方案。”
的盧深視相機模組
值得注意的是，的盧深視通過3D傳感模組化，成本可以無限貼近市場上的2D傳感，從而有效提高3D傳感模組的性價比。而相機形態則主要是看客户的場景，譬如工作距離、時長等，來推薦相應的一些攝像頭的搭配。
“有時候相機並不是一直工作的，例如門鎖，有人來了再喚醒相機工作。這些場景上我們會配備一個接近傳感器，用來提示這個相機是否有一定工作，就類似光傳感器。”崔哲表示，隨着3D視覺的設計理念慢慢貼近消費電子，整個3D視覺的模組設計也會往這個方向進行。
高精度RGBD相機青鸞
崔哲介紹，目前的盧深視從應用層面打磨硬件產品，已推出兩款自研“光學+算法”全技術棧、高度可控的高精度3D CV相機：高精度RGBD相機青鸞和3D-Face ID智能模組重明。
“這兩款自研國產3D CV相機均已實現量產，在5米範圍誤差小於1mm，且量產良率超99%，具備獨家專利技術，高度自主可控。基於前端低功耗嵌入式平台，兩款相機均可實現非接觸式精準識別，基於結構光原理，更可還原人臉高精度3D細節信息，通過人臉立體尺寸信息精準辨識人員身份，同時對於二維和三維攻擊識別正確率高達99.99%。”
據悉，在安全性上，該相機模組在辨識算法和活體檢測兩類測試認證中，均通過銀行卡檢測中心BCTC最高級別認證，滿足金融支付要求。
目前，的盧深視的客户主要是國家機構和行業頭部企業，其產品已經在智能門鎖、金融支付、軌道交通、公共安全等領域成功實現應用落地。
3D視覺有效提升數據安全體驗，更多技術應用將在未來展現在崔哲看來，3D視覺將成為未來機器視覺發展的趨勢，隨着金融支付、刷臉門鎖的落地應用，會有越來越多的企業進入該賽道，同時3D視覺技術的應用也會更為廣泛。
他表示，未來在智能門鎖、掃地機器人、汽車、虛擬偶像等領域3D視覺都有很豐富的落地。
“首先從消費者角度來考慮，人臉識別智能鎖體驗新穎。指紋解鎖需要觸摸，對於老人小孩可能都不那麼友好，比如有汗，或者是指紋不清晰的老人和勞動者就並不是特別好的一個不帶鑰匙的方案。如此一來，人臉識別會是一個更優解。”
過去，只要別人通過朋友圈的照片也許就能解鎖智能門鎖的人臉識別。在崔哲看來，3D視覺技術可以有效解決這個場景下的痛點。
二維視覺的時代，數據安全仍在相對存在漏洞，甚至可以用照片就可以完成人臉識別的考勤打卡。人臉識別二維數據氾濫，甚至可以通過微博朋友圈來獲取他人的面部生物信息。
但是到了三維視覺時代，一方面相對於二維物理上的安全進行提升，另一方面在掌握了人臉的整體信息之後，安全信息可以去進行管控。
“在當前2D數據問題已經放大的情況下，對3D視覺來説是一個非常好的機會。因為目前外部想獲取一個人的3D面部數據，沒有過多的數據可以取得，所以成本偏高，難度很大。”崔哲表示，至少從技術方案上來説，當前3D數據會比2D數據更安全。
其次，從立法或者是從監管的層面，包括像銀聯或者別的一些監管機構，現在已經對人臉數據的信息的安全性提出了一些要求，基於此，三維數據也可能就是下一個立法關口，未來司法部門會把3D生物信息作為個人的生物信息去進行管控。
“從標準和規範層面來看，從我們做方案的角度，無論是刷臉支付的設備還是門禁的設備，目前已經有一些規範的出台，要求前端設備不能有任何保留人臉信息的動作出現。所以當我們的設備送去認證的時候，機構會檢查APP有沒有做惡意存儲數據的動作，譬如是否有把數據上傳到後台等，這些動作完全是不被允許的。”崔哲表示，隨着大眾慢慢認識到生物信息的重要性，整個從監管層面也會做得更加嚴格。
與此同時，歐盟也正在對自動駕駛的管控出台嚴格的政策。在崔哲看來，未來3D視覺在自動駕駛和車內智能座艙領域都會是非常好的一個解決方案。此外，虛擬偶像在AR/VR方面，本身也和3D視覺密不可分，也會是3D視覺重點去從方案角度攻克的方向。
雖然現階段3D視覺行業的核心難點集中在產業鏈匹配並不完善，供應鏈匹配上存在技術難度高、標準不統一等諸多問題，但的盧深視會從定位出發，積極打通供應鏈，並參與行業標準制定中。
“我們將持續以三維視覺全棧技術為核心，提升‘人’的身份、行為、軌跡的精細數字化感知能力，來實現各行各業的應用。”
崔哲表示，的盧深視的人體數字孿生項目可通過構建參數化模板，重建出三維人體模型，獲取人體形狀和動作信息，目前，公司可實現人體三維高精度重建及誤差小於1mm的人體測量技術，可適用於虛擬形象驅動和各種真人模型進行動作驅動。
“隨着3D技術在數字孿生方向的不斷成熟，那意味着，未來我們很有可能看到外觀、動作、表情更像真人的可互動的3D虛擬人。”
據瞭解，目前的盧深視在虛擬數字人領域的技術預研已經取得初步成果。未來，的盧深視將持續以三維視覺全棧技術為核心，保障社會生活的安全與效率。