大湾区大学余梓彤教授团队针对AI伪造攻击导致的人脸识别欺诈风险，研发出高安全、通用化的人脸活体检测技术及配套软硬件系统。该系统基于大模型关键技术，融合智能图像采集成像、多态异构生物特征防伪鉴伪等方法，可秒级识别活体人脸并生成分析报告，实测准确率99.9%以上。

余梓彤为大湾区大学长聘副教授，长期从事微视觉计算与多模态基础模型研究。其团队在芬兰和新加坡求学期间提出中心差分卷积操作子的空域微弱信息增强算法，显著提升模型对高保真伪造样本及复杂环境变化的鲁棒性，并成功应用于人脸反欺诈领域。

当前人脸识别技术面临纸质照片、电子屏幕、3D头模及DeepFake视频等多类攻击，传统活体检测依赖RGB单一模态，存在误检率高、跨人种泛化能力弱、生理信号利用不足等问题。国内算法多基于单一肤色与场景训练，对深肤色人群及海外用户识别精度明显下降；反欺诈方案亦多停留于学术或软件层面，缺乏自主知识产权、可量产的金融级一体化设备。

团队围绕时空微弱信号增强、多模态跨域自适应、生理信号级活体检测开展攻关，提出多视角协同感知反欺诈检测方法。该方法融合非接触式rPPG生理信号（如心率、血流节律、血氧变化）与微表情、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，突破传统单模态检测易受环境干扰的局限。

2024年团队研发出类似3D云台的人脸抓取技术，提升交互便利性。所研制终端集成人脸识别、反欺诈检测、身份认证与加密通信功能，搭载嵌入式AI加速模块，支持实时检测与边缘推理，具备良好用户交互性与国际适应性，可有效解决跨人种、跨种族识别难题。

该系统已在中国工商银行等核心金融机构部署运行，并在东南亚地区实现商用。项目经广东省图像图形学会科技鉴定，在多模态人脸反欺诈关键技术装备及产业化应用方面达国际先进水平；其中面向人脸反欺诈的多视觉线索驱动中心差分卷积模型、多模态跨域适配方法达国际领先水平。

相关装备通过广电运通集团在各类金融机具中推广应用，三年累计实现整机销售收入18.14亿元，净利润7264.48万元，国内市场占有率第一、国际排名前三。

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