基于多种生物特征的身份验证系统
项目背景
随着基于生物特征的验证系统的普及，其安全性受到越来越多的重视。基于单一生物特征信息的验证系统的局限性逐渐暴露出来。市场普遍应用的单一特征验证方式受到越来越多的安全性挑战。
然而，将多种生物特征信息在合理的逻辑组织下进行结合验证可以大大提高验证系统的安全性。但是逻辑组织方式不同带来的安全性能却参差不齐。
本方案寻求一种严格的逻辑验证过程，将多种特征的验证方式所能产生的安全性发挥到最高。
关键技术
本系统设计了一种独特的验证流程，将人脸识别结果与声纹识别结果结合，抛弃简单的将二者结果进行逻辑“与”操作，而是结合中间结果和用户ID等信息输出最后判断结果。
人脸识别部分结合了当下工程上效果领先的MTCNN、Light CNN和VGG face等算法，针对实际应用中遇到的各种问题，设计了RINC-Face框架，在实际应用中取得了很好的效果。
声纹识别部分，针对实际需要，结合GMM模型，设计了RINC-Voice算法框架，达到了很高的识别率。
两个部分通过合理的逻辑结合，达到高可靠性身份验证的目标。团队正在进行步态识别的研究，下一步计划将步态识别加入判断逻辑中，为身份验证系统的保护对象再添一层“金钟罩”。
目前国内外对于多种身份特征结合验证的系统还很少，验证准确率和便捷性低下、验证逻辑不够合理，在这种现状下，本产品作为新增或者补充的验证方式，有很好的经济效益和应用前景，为社会带来更安全的验证系统。