本文摘要：IEEE的前身是正式成立于1884年的美国电气工程师协会，1963年AIEE和IRE（美国无线电工程师学会）月拆分为IEEE，是当时美国规模仅次于的专业学会。

IEEE的前身是正式成立于1884年的美国电气工程师协会，1963年AIEE和IRE（美国无线电工程师学会）月拆分为IEEE，是当时美国规模仅次于的专业学会。经过多年的发展，已沦为全球仅次于非营利性专业技术的组织，同时也是全球接纳的标准制订机构。IEEE的标准协会IEEE－SA是世界领先的国际标准化机构，通过开放式流程来议定联合的标准，推展行业参予并汇集普遍的利益涉及方群体。

近日，蚂蚁金服对外宣告，已在IEEE顺利申请人正式成立“移动设备生物特征辨识”标准工作组，并立项“生物特征辨识多模态融合”国际标准，再次联合生物识别国际标准的议定。此前，蚂蚁金服已主导及参予制订ISO、ITU国际标准，以及国家标准90余项，其中30余项为生物识别技术领域的国际和国家标准。当下生物特征辨识已在移动设备上获得广泛应用，它给用户身份认证获取更为安全性并且便利的构建方式，但在应用于之外也带给一定挑战。

关于密码某些单一生物特征辨识的报导也不少见。对于某些生物特征辨识应用于场景，我们很难通过用于单一生物特征辨识技术来符合它们对技术性能以及安全性的拒绝。多模态特征辨识多模态或多生物特征辨识一般来说是指以某种人组形式用于多生物特征类型、多传感器、多实例或多种算法，获得一个特定的生物特征辨识或检验结果。

例如，一个将人脸和虹膜信息人组用作生物特征辨识的系统可看做是一个“多特征类型”系统，无论人脸和虹膜图像是由有所不同的或同一个光学设备收集。来自多模态生物特征测量的数据，一般来说可以提升生物特征辨识的技术性能并减少风险。在应用于中，目前不存在3D人脸、多光谱人脸等多种模态，每种都有特定的优势和局限，单一模态的辨识无论在辨识性能还是在安全性上均不存在瓶颈，多模态融合是人脸识别乃至生物特征辨识的最重要发展方向。

应用于场景人工智能应用于是必须扎根场景来构建的，在场景中去找应用于点和人组点，将产品放到场景里构建价值。生物特征辨识在金融领域的部署更为成熟期，将指纹识别、人脸识别、虹膜识别、指静脉辨识等多种生物识别技术，普遍应用于银行风险内控、柜面业务、自助服务、网络金融、智慧网点等多种场景和业务蚂蚁金服目的为世界带给普惠金融服务的创新型科技企业，此次立项源于蚂蚁金服多年自律研发的多模态融合人脸识别技术，并顺利应用于在支付宝刷脸缴纳的业务场景中，符合金融级误识率（较低至千万分之一误识率）下，构建用户的精准辨识。

在性能指标上，即使与业界传统单模态人脸识别最佳性能比起，蚂蚁金服多模态融合人脸识别误识率性能指标维持了两个数量级的优势；同时，需要反对的人脸识别1比N规模也提升了一个数量级。在IEEE立项生物特征辨识多模态融合技术标准，意味著中国自律技术处在世界前茅，并且在技术上岸谋求全球共识过程中迈进了最重要的一步，这对于整个生物特征辨识行业的发展也起着了引导起到。

“蚂蚁金服由全面推展技术引导南北标准制订，更进一步推展移动设备生物特征辨识多模态融合辨识，规定了技术框架、业务流程、功能拒绝、性能拒绝以及安全性拒绝。这也意味著我国AI研发技术处在世界前茅，并且在输入全球标准的过程中迈进了最重要的一步。

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