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　　余梓彤介绍，目前AI 换脸、3D 打印等技术使伪造人脸细节逼近真人，传统纹理、光流特征误检率高，难以达到金融级安全阈值。国内算法多基于单一肤色、场景训练，对深肤色及海外用户识别精度显著下降，制约国际化部署。现有方案主要依赖 RGB、红外、深度图像等外观单一视角线索，对非接触式生理视角线索利用率低，模型可解释性与复杂环境鲁棒性不足。反欺诈算法多停留在学术或软件层面，尚未形成自主知识产权、可量产的金融级”一体化设备。

　　在活体检测领域，余梓彤教授团队基于生理信号的多视角协同感知活体检测技术项目进一步融合非接触式生理信号与外观特征，提出多视角协同感知反欺诈检测方法。该方法突破了传统活体检测依赖单一RGB模态、易受环境干扰的局限，显著提高了系统对复杂场景和高仿真攻击的检测能力与可解释性。通过多摄像头同步采集人脸动态信息，提取rPPG生理信号(如心率、血流节律、血氧变化等)，并结合微表情、眨眼频率等动态行为特征，实现从外观到生理层面的多层次活体判别。

　　事实上，余梓彤教授团队研发的智能金融反欺诈终端系统集成与产业化应用在算法研究基础上，构建了具备“算法一硬件一系统”全链路自主可控的人脸反欺诈智能金融终端通过软硬件协同优化，研发嵌入式AI加速模块，实现反欺诈算法的实时检测与边缘推理。智能金融反欺诈终端系统集成人脸识别、反欺诈检测、身份认证及加密通信等功能模块，形成可批量生产的金融级反欺诈智能终端。目前，该终端已在中国工商银行等核心金融机构部署运行，并在东南亚地区成功商用，具备广泛的行业适配性与国际化应用前景。

　　余梓彤介绍，通过多模态融合与跨域自适应技术创新，系统解决了智能金融领域人脸活体检测在复杂环境下的可信识别难题，实现了算法理论创新、工程化落地与产业化应用的有机统一。该项目经广东省图像图形学会组织科技鉴定，在多模态人脸反欺诈关键技术装备及产业化应用方面取得了创造性成果，形成自主知识产权，整体技术达到国际先进水平；其中面向人脸反欺诈的多视觉线索驱动的中心差分卷积模型、多模态跨域适配方法达到国际领先水平。