马上消费与重庆师范大学共建实验室取得重大突

近日，即时消费与重庆师范大学联合成立的智慧金融与大数据分析重点实验室（以下简称“实验室”）分阶段取得显著成果，开展了“攻关攻关研究”。面部防护”课题于日前正式结束，在慕尼黑工业大学与谷歌联合举办的FF++换脸检测挑战赛中取得优异成绩。

据悉，该防御方法已立即测试在集合上进行测试，结果显示召回率为99.9%，准确率为99.2%，远远超过完成标准。这意味着直接消费者已经具备了强大的人脸防伪能力。

校企合作是近年来培养创新复合型人才、注重科技攻关、加强技术实践的重要窗口。科技驱动的即食消费不断加强与优质学校的合作，目前已建成十大实验室。

从某种程度上说，很多技术创新归根结底是数学的创新，数学被誉为“自然科学之冠”。作为中国最早的师范大学之一，重庆师范大学获得多项自然科学奖项，并牵头组建了首批国家科技创新平台“国家应用数学中心”，有助于推动大数据智能化发展战略。有着非常重要的意义。

依托双方优势，我们立即与重庆师范大学建立了跨领域、跨学科的合作科研团队，在技术创新、人才培养等多领域开展深入合作。培训、成果转化，进一步提升协作创新能力，共同打造校企合作模式。

近年来，五官逐渐成为身份验证的重要凭证，但安全问题也随之而来，尤其是以Deepfakes为代表的换脸技术，严重侵犯了人们的隐私。 .由于金融场景的特殊性，更容易给人们的财产安全造成损失。人脸活体系统虽然可以过滤掉大部分的口罩、照片、头部模型等，但被攻击的可能性还是有很多的。

基于此，实验室对近年来最前沿的换脸技术进行了深入研究，再现了一套Deepfakes换脸方法，并针对一系列防御方法，用技术解决“卡脖子”问题。

面对人脸伪造技术的多样性，实验室采用综合方法并结合现有深度学习网络（强学习器）高效解决数据集中的主要问题，并应用混合专家为第一次模式（混合 专家）作为一种集成策略，解决了多种伪造技术和样本检测难、伪造质量高、清晰度低的问题。

另外，不同的仿冒方法对应不同的仿冒痕迹。实验室使用不同的模型对Deepfakes、FaceSwap等人脸身份和Face2Face、NerualTexture等面部表情进行针对性防御；针对伪造照片检测专家模型之间的强负相关性，还提出了一种轻量级线性组合方法，利用混合专家模型进行集成学习，通过数学建模找到最优阈值。

除了“伪造人脸攻防研究”外，实验室还在人脸领域开展了基于对抗网络生成的身份证去网应用，基于RGB-D 结构光传感器。应用研究、活体人脸检测方法和人脸反击研究三个横向课题，为行业发展带来了新的力量。

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