《论语·颜渊》中提到，“夫达也者，质直而好义，察言而观色，虑以下人”。

自古以来，智者都可经过旁人的奇妙表情去揣摩其心思、看穿其想法，从而审时度势，更好地与人交流沟通。

科技指数进阶的明天，这种才能曾经不再是人类的专利，机器也被赋予这种才能，而且比人类“辨认”得愈加高效及精确。

安全科技就是该技术的赋能者与改造者。

微表情辨认相较于人脸辨认、虹膜辨认等生物辨认技术较为新颖。它次要经过深度学习、大数据剖析等技术将AI才能赋予机器，从而去捕获人们在微秒霎时发作的纤细面部变化。

据悉，在与北京大学等初等学府亲密协作的背景下，如今安全科技的微表情风控模型已逐渐完善，目前相关使用曾经无效预警了上万例能够存在风险的欺诈或诱骗案例，为客户成功防备了数千万元的资金风险。

为何上线“微表情辨认”技术？

“以信贷行业为例，目前业界存款的不良率高达10%以上，金融风险次要存在‘骗贷’行为。”在记者讯问为何要开发这个零碎时，安全科技微表情任务室主任张国辉搜索枯肠地说。

经过查阅地下材料，雷锋网 (大众号：雷锋网) 得悉，在外表黑暗的金融圈，庞大的黑色产业‘骗贷’正在疯狂繁殖。在此情形下，少数中小型金融机构左右为难。假如批缩小额存款，能够会存在骗贷能够；假如不放贷，在竞争白热化的线上借贷中又优势全无。

“微表情辨认技术的上线很大水平可以处理这些成绩。”张国辉通知雷锋网， 人脸的表情由几百条纤细的小肌肉控制，比方眼角肌肉的生物反响等。即使是骗贷者，他的表情也很难做到完全自主控制，十分纤细的表情变化也许人类看不出，但机器完全可以。

基于此，当触及大额的存款请求时，金融机构在批放存款之前都会让面审员与用户停止一个十到十五分钟的问答。后来会核对用户的根本信息，在用户答复的进程中，安全科技会为用户停止一个微表情的侧写，记载一个用户答复成绩的习气。

随着面审员成绩的深化，用户在答复之后地成绩时，假如呈现了违背他之前的答复习气（例如眼睛从直视屏幕转为眼睛往上瞟或往脚下看），零碎则会为其标志一个异常，当整个面审环节完毕后，零碎会依据之前记载的异常次数、等级停止一个综合评价反应给面审员。

假如前后差距过大，就意味着从根底成绩到诘问环节，此人的心情、心思变化较大，如此就可提示面审员此人有一定风险，要做更多地调查，以更好地降低风险。

安全科技微表情技术有何优势？

从这来看，该技术的片面使用可以给人们提供一些十分关键的信息，从而降低人们“犯错”的概率。其实，在此之前，曾经有一些国际外厂商发布相关产品，但落地使用效果都不尽善尽美。

据任务室资深微反响研讨员周浩剖析，与其他生物辨认技术的研发相比，该技术的研发门槛较高，技术难点次要表现在三个方面：

1. 数据搜集，这里的数据必需是静态的视频数据；

2. 肌肉单元很难做标注，每团体对表情的定义都不相反，“浅笑”“忧伤”等规范难以断定；

3. 微表情辨认必需在五分之一秒内抓取到心情变化，也就是要做到一秒钟处置五帧以上画面，让数据做到实时。

从以上三大技术攻钻痼疾来谈，也许安全科技艺够做好这件事。

安全集团深耕金融范畴多年，目前曾经累积了少量无效数据；另外，安全科技已与北京大学等初等学府协作，开设专门地实验室，约请先生模仿正常、异常的表情数据，片面解读微表情。

雷锋网理解到，在少量无效数据的训练下， 如今安全科技微表情辨认技术可完成30余个AU（最小表情举措单元）及10种心情的检测，其中AU的最高辨认精确度可达98.1%，均匀86.3%；心情的最高辨认精确度可达98.2%，均匀92.1%，并且序列帧检测（将单帧图像中的工夫跨度参加其中，来尝试剖析一段工夫内一团体的心思变化状况）也在不时地建立完善中。

值得一提的是，目前撒娇、无法、焦躁3种心情检测为安全科技独有；另外其还首创头部姿势（俯仰角、偏航角、横滚角）、眼球跟踪（向左看、向右看、眨眼频率）等检测。

“ 经过微表情去辨认一团体的心思变化曾经不是纸上谈兵，如今安全科技曾经将该技术使用于多个实践场景中。 ”张国辉引见说。

• 比方用于安全普惠O贷信贷审核，零碎辨认出存款请求人员的心情、AU，以辅佐信审员判别审查进程中用户的心情变化，并对这些数据停止深度学习，产出能就骗贷停止风险辨认的模型；

• 比方用于稽核审查的智能稽核平台，零碎可以辅佐察看被访谈人在稽核审查进程的心情变化，并应用积聚的数据研讨风险预警模型，就稽核中被访谈人的异常表现停止提示；

• 再比方还将使用于安全产险、寿险、养老险、安康险等理赔审核，产出能就骗保停止风险辨认的模型。

张国辉泄漏，目前该技术作为十分重要的辅佐工具，曾经在集团外部运用了大约半年工夫，业务员们反应实践运用效果颇佳；但也需同时留意，任何一项技术都不能做到百分百精确，任何一项技术都是人类力不能及的无效延伸，微表情辨认技术更多提供的是极具价值的‘参考信息’。

微表情辨认技术果真靠谱？

假如说该技术可以辨认出人们的表情变化，但这一辨认后果真的具有完全压服力吗？

雷锋网理解到，与普通人们收回的较为夸大或许往常的表情不同，微表情继续工夫很短、举措幅度很小；另外，微表情是一种自发式的表情，在人试图掩盖内在心情时发生, 既无法伪造也无法抑制。

假如经过肉眼去辨认必需经过专业培训且精确率较低，但假如经过高层和低层视觉特征，自动辨认微表情才能分明高于人类。

“微表情辨认是目前最牢靠的辨认谎话的手腕之一。”张国辉称，“ 将来该技术除了使用于金融范畴，还将进一步向安防等范畴浸透”。

比方使用于刑事审问，很多犯人心思素质奇佳，普通审问员难以发现漏洞，而这就很有能够形成很多漏判、误判。而这些微弱的表情变化，机器可以看得出来，从而给审问员以辅佐信息，假如差异较大，能够会针对此深究下去，做进一步地调查。

而就此块市场，某业内人士曾泄漏说，安防‘公检法’范畴关于微表情辨认技术使用需求宏大，将来前景可期。

知人知面，更要知心

安全并不是一个“安分”的企业。

得益于多年来在多个范畴的深耕细作，安全科技目前曾经在使用场景、大数据、机器学习算法和专业人才队伍四个方面曾经积聚起了中心优势，所触及的场景涵盖银行、证券、保险、医疗安康、安防、教育等100多个细分范畴，以无效推进AI使用的片面蓬勃开展。

• 譬如将AI技术使用于全国研讨生考试中，无效辨认“枪手”的同时也能加重教员压力；

• 譬如将AI技术使用于深圳宝安国际机场，以片面保证旅客平安；

• 再譬如将AI技术赋能海内，使用于南非首家数字银行，全方位保证金融平安。

如此等等，都是安全科技过来几年将AI技术赋能各行各业的无力见证。而此次，安全科技在此前寻人、识面的根底上还要攻克微表情技术，从而探求“人心”，而对这一技术的探究也将彰显安全科技在AI范畴角力的斗争决计及片面部署的恢宏战略。

九年前的美国，当美剧《lie to me》里的主人公卡尔.莱特曼经过心思学和微表情拆穿一个个谎话，破案才能神乎其技，让观众哑口称奇。

九年后的明天，电视剧中的高能已在理想中演出，在安全科技微表情辨认的“凝视”下，每团体都有能够成为卡尔.莱特曼。

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