Εισαγωγή
Στο πλαίσιο της ταχείας ανάπτυξης της παγκόσμιας αγοράς βιομετρικών στοιχείων, η τεχνολογία αναγνώρισης ίριδας, με τα μοναδικά της πλεονεκτήματα της υψηλής ακρίβειας και της υψηλής ασφάλειας, γίνεται η προτιμώμενη λύση για βασικά σενάρια όπως οι χρηματοοικονομικές πληρωμές, η ασφάλεια των συνόρων και οι έξυπνες πόλεις. Σύμφωνα με προβλέψεις από ιδρύματα έρευνας αγοράς, το μέγεθος της παγκόσμιας αγοράς αναγνώρισης ίριδας θα αυξηθεί από 5,14 δισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ το 2025 σε 12,92 δισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ το 2030, με ένα Σύνθετο Ετήσιο Ρυθμό Ανάπτυξης (CAGR) 20,3%.
Εικόνα 1: Τάση ανάπτυξης του μεγέθους της παγκόσμιας αγοράς αναγνώρισης ίριδας (Πρόβλεψη 2025-2030)
Σε αυτή την κρίσιμη καμπή της βιομηχανικής μεταμόρφωσης, η Homsh Technology έχει επιτύχει με επιτυχία μια άλμα αναβάθμιση της τεχνολογίας αναγνώρισης ίριδας από το παραδοσιακό παράδειγμα στο παράδειγμα AI χάρη σε δύο βασικά διπλώματα ευρεσιτεχνίας — «Ένα σύστημα και μέθοδος γρήγορης ανάκτησης ίριδας βασισμένο σε βάση δεδομένων διανυσμάτων» και «Μια μέθοδος συνεχούς κωδικοποίησης χαρακτηριστικών ίριδας βασισμένη σε βαθιά νευρωνικά δίκτυα»—θεμελιώνοντας μια σημαντική καινοτόμο θέση στην πρώτη γραμμή της τεχνολογίας αναγνώρισης ίριδας στην Κίνα και παγκοσμίως.
Τεχνικό υπόβαθρο: Εμπόδια των παραδοσιακών μεθόδων και ευκαιρίες στην εποχή της AI
Από την εμπορευματοποίηση της τεχνολογίας αναγνώρισης ίριδας τη δεκαετία του 1990, βασίζεται εδώ και καιρό στη μέθοδο κωδικοποίησης IrisCode που βασίζεται σε φίλτρα Gabor. Αυτή η μέθοδος εξάγει χαρακτηριστικά υφής ίριδας μέσω φίλτρων Gabor πολλαπλών κλιμάκων και πολλαπλών κατευθύνσεων, τα ποσοτικοποιεί σε δυαδικούς κώδικες 2048 bit και χρησιμοποιεί την απόσταση Hamming για αντιστοίχιση. Ωστόσο, αυτό το παραδοσιακό παράδειγμα αντιμετωπίζει τρία βασικά εμπόδια: πρώτον, τα σταθερά φίλτρα δεν μπορούν να προσαρμοστούν στις διαφορές ποιότητας διαφορετικών εικόνων ίριδας. δεύτερον, η δυαδικοποίηση προκαλεί σημαντική απώλεια πληροφοριών, με αποτέλεσμα ένα Equal Error Rate (EER) μόνο περίπου 1,75% στο τυπικό σύνολο δοκιμών CASIA-Iris-Lamp. τρίτον, η ταχύτητα ανάκτησης είναι αργή σε βάσεις δεδομένων μεγάλης κλίμακας (πάνω από ένα εκατομμύριο επίπεδο), καθιστώντας δύσκολη την κάλυψη των αναγκών εφαρμογών σε πραγματικό χρόνο.
Εικόνα 2: Σύγκριση παραδείγματος τεχνολογίας αναγνώρισης ίριδας - Παραδοσιακή κωδικοποίηση IrisCode έναντι συνεχούς κωδικοποίησης χαρακτηριστικών βαθιάς μάθησης
Με την ωριμότητα της τεχνολογίας βαθιάς μάθησης και τη συσσώρευση συνόλων δεδομένων μεγάλης κλίμακας, η αναγνώριση ίριδας έχει εγκαινιάσει ένα παράθυρο ευκαιρίας για αλλαγή παραδείγματος από «χειροποίητα χαρακτηριστικά» σε «end-to-end learning». Πρόσφατη ακαδημαϊκή έρευνα έχει δείξει ότι οι μέθοδοι αναγνώρισης ίριδας που βασίζονται σε βαθιά νευρωνικά δίκτυα έχουν επιδείξει δυνατότητες πέρα από τις παραδοσιακές μεθόδους. Για παράδειγμα, το μοντέλο αιχμής IrisFormer μπορεί να επιτύχει EER 0,88% στο ίδιο σύνολο δεδομένων. Ωστόσο, το πώς να μετατρέψουμε τα ακαδημαϊκά επιτεύγματα σε τεχνικές λύσεις εφικτές για μηχανικούς με βιομηχανική ανταγωνιστικότητα είναι μια κοινή πρόκληση που αντιμετωπίζει ο κλάδος.
Τεχνική καινοτομία: Δύο διπλώματα ευρεσιτεχνίας συνεργάζονται για την κατασκευή μιας λύσης AI πλήρους στοίβας
Τα δύο βασικά διπλώματα ευρεσιτεχνίας που κυκλοφόρησαν από την Homsh Technology αυτή τη φορά επιλύουν συστηματικά τα τεχνικά εμπόδια της παραδοσιακής αναγνώρισης ίριδας από δύο διαστάσεις—«αναπαράσταση χαρακτηριστικών» και «αποτελεσματικότητα ανάκτησης», σχηματίζοντας ένα πλήρες τεχνικό κλειστό βρόχο από την κωδικοποίηση front-end έως την ανάκτηση back-end.
Εικόνα 3: Αρχιτεκτονική συνεργασίας διπλώματος ευρεσιτεχνίας της Homsh Technology - Σύστημα αναγνώρισης ίριδας End-to-End
Δίπλωμα ευρεσιτεχνίας 1: Μια μέθοδος συνεχούς κωδικοποίησης χαρακτηριστικών ίριδας βασισμένη σε βαθιά νευρωνικά δίκτυα
Αυτό το δίπλωμα ευρεσιτεχνίας συνδυάζει καινοτόμα την αρχιτεκτονική αποδοτικού νευρωνικού δικτύου EfficientNet-B3 στον τομέα της όρασης υπολογιστών με τη συνάρτηση απώλειας γωνιακού περιθωρίου ArcFace στον τομέα της αναγνώρισης προσώπου, πραγματοποιώντας για πρώτη φορά την κωδικοποίηση βαθιάς μάθησης end-to-end των χαρακτηριστικών της ίριδας. Οι βασικές του καινοτομίες περιλαμβάνουν:
1. Προσαρμοστική εξαγωγή χαρακτηριστικών: Μέσω της στρατηγικής κλιμάκωσης σύνθετων (τρισδιάστατη ισορροπημένη επέκταση βάθους, πλάτους και ανάλυσης) και αποδοτικών μονάδων MBConv (ανεστραμμένη δομή υπολειμμάτων + μηχανισμός προσοχής συμπίεσης και διέγερσης), το EfficientNet-B3 επιτυγχάνει εξαγωγή χαρακτηριστικών υψηλής διακριτικής ικανότητας των υφών της ίριδας υπό τον περιορισμό μόνο 12,14 εκατομμυρίων παραμέτρων. Σε σύγκριση με τα σταθερά φίλτρα Gabor, το μοντέλο μπορεί να μάθει αυτόματα τη βέλτιστη αναπαράσταση χαρακτηριστικών.
2. Συνεχής κωδικοποίηση χαρακτηριστικών: Ξεπερνώντας τον περιορισμό ποσοτικοποίησης δυαδικοποίησης του παραδοσιακού IrisCode, εξάγει 512-διάστατα διανύσματα συνεχών χαρακτηριστικών float32 με χωρητικότητα πληροφοριών 16.384 bit (8 φορές μεγαλύτερη από το IrisCode). Ο χώρος χαρακτηριστικών αναβαθμίζεται από έναν διακριτό χώρο Hamming σε έναν συνεχόμενο Ευκλείδειο χώρο, επιτρέποντας πιο εκλεπτυσμένη μέτρηση ομοιότητας.
3. Βελτιστοποίηση γωνιακού περιθωρίου ArcFace: Στον κανονικοποιημένο υπερσφαιρικό χώρο χαρακτηριστικών, η προσθήκη ενός γωνιακού περιθωρίου 10° αναγκάζει τη συγκέντρωση εντός της κλάσης και τον διαχωρισμό μεταξύ των κλάσεων, μειώνοντας τη γωνία μεταξύ των διανυσμάτων χαρακτηριστικών ίριδας του ίδιου ατόμου και επεκτείνοντας τη γωνία μεταξύ διαφορετικών ατόμων, βελτιώνοντας σημαντικά τη διακριτική ικανότητα των χαρακτηριστικών. Η πειραματική επαλήθευση δείχνει ότι σε σύγκριση με την τυπική απώλεια Softmax, το ArcFace μειώνει το EER κατά 45,4%.
4. Δειγματοληψία παρτίδας με ισορροπημένη κλάση: Για να αντιμετωπιστεί το πρόβλημα των ανομοιόμορφων μετρήσεων δειγμάτων μεταξύ διαφορετικών ατόμων σε σύνολα δεδομένων ίριδας, έχει σχεδιαστεί μια καινοτόμος στρατηγική δειγματοληψίας με ισορροπημένη κλάση. Κάθε παρτίδα εκπαίδευσης περιέχει 16 κλάσεις με 8 δείγματα ανά κλάση, διασφαλίζοντας ότι η συνάρτηση απώλειας ArcFace μπορεί να μάθει πλήρως τα όρια μεταξύ των κλάσεων, επιταχύνοντας τη σύγκλιση κατά 30% σε σύγκριση με την τυχαία δειγματοληψία.
Δίπλωμα ευρεσιτεχνίας 2: Ένα σύστημα και μέθοδος γρήγορης ανάκτησης ίριδας βασισμένο σε βάση δεδομένων διανυσμάτων
Αυτό το δίπλωμα ευρεσιτεχνίας εφαρμόζει την τεχνολογία βάσης δεδομένων διανυσμάτων FAISS (Facebook AI Similarity Search) στον τομέα της αναγνώρισης ίριδας για πρώτη φορά παγκοσμίως, πραγματοποιώντας ανάκτηση επιπέδου χιλιοστών του δευτερολέπτου σε μια βάση δεδομένων ενός εκατομμυρίου ατόμων και παρέχοντας βασική τεχνική υποστήριξη για την εφαρμογή σε πραγματικό χρόνο συστημάτων αναγνώρισης ίριδας μεγάλης κλίμακας. Οι βασικές του καινοτομίες περιλαμβάνουν:
1. Κατασκευή ευρετηρίου διανυσμάτων FAISS: Μετά την κανονικοποίηση L2 των 512-διάστατων διανυσμάτων χαρακτηριστικών ίριδας που εξάγονται από τη βαθιά μάθηση, ο τύπος ευρετηρίου IndexFlatIP του FAISS χρησιμοποιείται για αποθήκευση. Αυτός ο τύπος ευρετηρίου βασίζεται στην αναζήτηση ομοιότητας εσωτερικού γινομένου, η οποία είναι ισοδύναμη με την ομοιότητα συνημιτόνου των κανονικοποιημένων διανυσμάτων. Σε σύγκριση με την αναζήτηση ωμής βίας NumPy, επιτυγχάνει επιτάχυνση CPU 15,9x και επιτάχυνση GPU 75,0x σε μια βάση δεδομένων κλίμακας 10.000 ατόμων.
2. Έξυπνη στρατηγική ευρετηρίου: Έχει σχεδιαστεί μια καινοτόμος αρχιτεκτονική ευρετηρίου πολλαπλών επιπέδων. Μέσω της βελτιστοποίησης της κατανομής χαρακτηριστικών και της προσαρμοστικής ομαδοποίησης, αποφεύγεται η κακή αντιστοίχιση και υποστηρίζονται ευέλικτοι τρόποι αναγνώρισης, βελτιώνοντας σημαντικά την ακρίβεια αναγνώρισης και την ανθεκτικότητα του συστήματος.
3. Αποτελεσματικός σχεδιασμός δομής δεδομένων: Το σύστημα αποθηκεύει ξεχωριστά αρχεία ευρετηρίου FAISS (.index.faiss) και αρχεία μεταδεδομένων (.meta.json). Τα αρχεία ευρετηρίου αντιστοιχίζονται απευθείας στη μνήμη για αναζήτηση κατά προσέγγιση πλησιέστερου γείτονα, ενώ τα αρχεία μεταδεδομένων αποθηκεύουν επιχειρηματικές πληροφορίες όπως αναγνωριστικά προσωπικού, χρόνοι συλλογής και αριθμοί συσκευών. Η λανθάνουσα κατάσταση του ερωτήματος ελέγχεται εντός 8,5 χιλιοστών του δευτερολέπτου (λειτουργία CPU).
4. Απρόσκοπτη ενσωμάτωση μοντέλων βαθιάς μάθησης: Το front-end του συστήματος χρησιμοποιεί EfficientNet-B5 (112MB ONNX) για τμηματοποίηση ίριδας για την εξαγωγή της περιοχής ενδιαφέροντος. το back-end χρησιμοποιεί EfficientNet-B3+ArcFace (44MB ONNX) για εξαγωγή χαρακτηριστικών. Ολόκληρη η διαδικασία είναι βελτιστοποιημένη end-to-end από την είσοδο εικόνας έως την έξοδο αποτελέσματος ανάκτησης, υποστηρίζοντας τόσο λειτουργίες εξαγωγής συμπερασμάτων CPU όσο και GPU και προσαρμόζεται σε διάφορα σενάρια ανάπτυξης όπως συσκευές edge και διακομιστές.
Τεχνικοί δείκτες: Επίτευξη επιπέδων παγκόσμιας κλάσης
Αυστηρές δοκιμές στο διεθνές τυπικό σύνολο δεδομένων ίριδας CASIA-Iris-Lamp (573 άτομα, 11.845 εικόνες) δείχνουν ότι η λύση διπλού διπλώματος ευρεσιτεχνίας της Homsh Technology έχει επιτύχει τους ακόλουθους δείκτες ανακάλυψης:
Εικόνα 4: Σύγκριση απόδοσης αναγνώρισης ίριδας (Σύνολο δεδομένων CASIA-Iris-Lamp)
1. Equal Error Rate (EER): 0,70%. Σε σύγκριση με την παραδοσιακή μέθοδο Gabor+Hamming distance (1,75% EER), το ποσοστό σφάλματος μειώνεται κατά 60%. σε σύγκριση με την προηγούμενη βασική λύση EfficientNet-B3 της Homsh Technology (2,66% EER), το ποσοστό σφάλματος μειώνεται κατά 73,7%. σε σύγκριση με το μοντέλο αιχμής IrisFormer (0,88% EER), η απόδοση βελτιώνεται κατά 20,5%, καθιερώνοντας μια κορυφαία θέση παγκόσμιας κλάσης στον κλάδο.
2. Ακρίβεια αναγνώρισης (AUC): 99,97%, υποδεικνύοντας ότι μπορεί να διατηρηθεί ένα πολύ υψηλό ποσοστό σωστής αναγνώρισης ακόμη και σε εξαιρετικά χαμηλό ποσοστό ψευδούς αναγνώρισης.
3. Ταχύτητα ανάκτησης: Σε μια βάση δεδομένων κλίμακας 10.000 ατόμων, η μέση λανθάνουσα κατάσταση ανάκτησης είναι 8,5 χιλιοστά του δευτερολέπτου σε λειτουργία FAISS CPU με απόδοση 117,6 QPS. η λανθάνουσα κατάσταση ανάκτησης είναι 1,8 χιλιοστά του δευτερολέπτου σε λειτουργία GPU με απόδοση 555,6 QPS. Σε σύγκριση με την παραδοσιακή αναζήτηση ωμής βίας NumPy, επιτυγχάνει επιτάχυνση 15,9x και 75,0x αντίστοιχα, καλύπτοντας πλήρως τις ανάγκες εφαρμογών σε πραγματικό χρόνο.
4. Αποτελεσματικότητα μοντέλου: Το μοντέλο εξαγωγής χαρακτηριστικών EfficientNet-B3 έχει μόνο 12,14 εκατομμύρια παραμέτρους, με χρόνο εξαγωγής συμπερασμάτων ONNX 8 χιλιοστών του δευτερολέπτου (CPU) και αποτύπωμα μνήμης 1,8 GB, υποστηρίζοντας την ανάπτυξη σε συσκευές edge και τερματικά κινητών. μέσω ποσοτικοποίησης INT8, το μέγεθος του μοντέλου μπορεί να συμπιεστεί περαιτέρω σε 11,2 MB, ο χρόνος εξαγωγής συμπερασμάτων μειώνεται σε 5 χιλιοστά του δευτερολέπτου και το αποτύπωμα μνήμης μειώνεται σε 0,5 GB.
Ηγεσία στον κλάδο: Διπλές καινοτομίες από τσιπ ASIC έως παραδείγματα AI
Η Homsh Technology έχει μοναδική τεχνική συσσώρευση και καινοτόμα γονίδια στην πρώτη γραμμή της τεχνολογίας αναγνώρισης ίριδας της Κίνας. Από νωρίς πριν από το 2020, η εταιρεία ανέπτυξε με επιτυχία το πρώτο τσιπ ASIC στον κόσμο αφιερωμένο στην αναγνώριση ίριδας, ξεπερνώντας το εμπόδιο επιτάχυνσης υλικού των αλγορίθμων αναγνώρισης ίριδας, αυξάνοντας την ταχύτητα αναγνώρισης στο επίπεδο των χιλιοστών του δευτερολέπτου και θέτοντας ένα υλικό θεμέλιο για τη μεγάλης κλίμακας εμπορευματοποίηση της τεχνολογίας αναγνώρισης ίριδας. Αυτή η καινοτομία έχει δώσει στην Homsh Technology ένα πλεονέκτημα πρώτης κίνησης στη διαδικασία εκβιομηχάνισης.
Μπαίνοντας στην εποχή της AI, η Homsh Technology κατέγραψε έντονα την ευκαιρία της τεχνολογίας βαθιάς μάθησης να αναδιαρθρώσει το παράδειγμα αναγνώρισης ίριδας, επένδυσε αποφασιστικά σε πόρους Ε&Α και πέτυχε μια αναβάθμιση παραδείγματος από «παραδοσιακή επεξεργασία σήματος» σε «end-to-end deep learning» σε δύο βασικές διαστάσεις: μεθόδους κωδικοποίησης και συστήματα ανάκτησης. Η λύση διπλού διπλώματος ευρεσιτεχνίας που κυκλοφόρησε αυτή τη φορά όχι μόνο επιτυγχάνει ένα επίπεδο EER παγκόσμιας κλάσης 0,7% σε τεχνικούς δείκτες, αλλά, το σημαντικότερο, πραγματοποιεί την παγκόσμια πρωτοποριακή εφαρμογή της βάσης δεδομένων διανυσμάτων FAISS στον τομέα της αναγνώρισης ίριδας, καλύπτοντας το κενό σε αυτή την τεχνική διαδρομή. Αυτό σηματοδοτεί ότι η Homsh Technology έχει ολοκληρώσει τον στρατηγικό μετασχηματισμό από έναν «καινοτόμο τσιπ» σε έναν «ηγέτη παραδείγματος AI», καθιερώνοντας ένα τεχνολογικό ύψος διοίκησης στην εποχή της έξυπνης αναγνώρισης ίριδας.
Δυναμικές εφαρμογές: Ενδυνάμωση της έξυπνης αναβάθμισης σε πολλαπλούς τομείς
Με τα τεχνικά της πλεονεκτήματα της υψηλής ακρίβειας, της υψηλής ταχύτητας και της εύκολης ανάπτυξης, η λύση διπλού διπλώματος ευρεσιτεχνίας της Homsh Technology μπορεί να εφαρμοστεί ευρέως στα ακόλουθα σενάρια:
Εικόνα 5: Σενάρια εφαρμογής της λύσης διπλού διπλώματος ευρεσιτεχνίας της Homsh Technology
Χρηματοοικονομικές πληρωμές
Η ανάπτυξη αναγνώρισης ίριδας σε τραπεζικά ΑΤΜ και τερματικά πληρωμών μέσω κινητού, το εξαιρετικά χαμηλό EER 0,7% εξασφαλίζει την ασφάλεια των κεφαλαίων, η ταχύτητα αναγνώρισης 8 χιλιοστών του δευτερολέπτου παρέχει μια ομαλή εμπειρία χρήστη και η λειτουργία ενός ματιού υποστηρίζει χρήστες που φορούν γυαλιά.
Ασφάλεια συνόρων
Η ανάπτυξη συστημάτων αναγνώρισης ίριδας μεγάλης κλίμακας σε αεροδρόμια και λιμάνια, η βάση δεδομένων διανυσμάτων FAISS υποστηρίζει ανάκτηση επιπέδου χιλιοστών του δευτερολέπτου σε μια βάση δεδομένων ενός εκατομμυρίου ατόμων και η στρατηγική πολυτροπικής σύντηξης βελτιώνει περαιτέρω την ακρίβεια, αποτρέποντας αποτελεσματικά την απάτη ταυτότητας.
Έξυπνα πάρκα
Η ανάπτυξη ελέγχου πρόσβασης ίριδας σε εταιρικά πάρκα και κυβερνητικούς οργανισμούς, το ποσοτικοποιημένο μοντέλο INT8 υποστηρίζει την τοπική ανάπτυξη σε συσκευές edge (μηχανές ελέγχου πρόσβασης, περιστροφικές πόρτες), επιτρέποντας την αναγνώριση σε πραγματικό χρόνο χωρίς δικτύωση και διασφαλίζοντας το απόρρητο των δεδομένων.
Υγειονομική περίθαλψη
Η ενσωμάτωση της αναγνώρισης ίριδας σε συστήματα HIS νοσοκομείων για την ακριβή συσχέτιση των ταυτοτήτων των ασθενών με τα ηλεκτρονικά ιατρικά αρχεία, αποφεύγοντας τη σύγχυση που προκαλείται από το ίδιο όνομα και βελτιώνοντας την ιατρική ασφάλεια. η δημιουργία ενός μοναδικού βιομετρικού αναγνωριστικού στην διαχείριση νεογνών για την αποτροπή απαγωγής μωρών.
Δημόσια ασφάλεια
Η ανάπτυξη αναγνώρισης ίριδας σε συστήματα αστικής παρακολούθησης, σε συνδυασμό με εξοπλισμό συλλογής ίριδας μεγάλης απόστασης, για την πραγματοποίηση έγκαιρης προειδοποίησης της παρακολούθησης και του ελέγχου βασικού προσωπικού. Η λειτουργία εξαγωγής συμπερασμάτων GPU υποστηρίζει την ανάλυση σε πραγματικό χρόνο υψηλής ταυτόχρονης λειτουργίας.
Παρατηρήσεις Διευθύνοντος Συμβούλου: Δρ. Yi Kaijun, Διευθύνων Σύμβουλος
Ο Δρ. Yi Kaijun, Διευθύνων Σύμβουλος της Homsh Technology, δήλωσε σε μια συνέντευξη: «Η επιτυχημένη Ε&Α αυτών των δύο διπλωμάτων ευρεσιτεχνίας είναι η κρυστάλλωση της τεχνικής συσσώρευσης της Homsh Technology για περισσότερο από μια δεκαετία και η συνεχής επένδυση στην καινοτομία. Κατανοούμε βαθιά ότι στον εξαιρετικά ανταγωνιστικό τομέα των βιομετρικών στοιχείων, μόνο με την κατάκτηση βασικών τεχνολογιών μπορούμε να παραμείνουμε ανίκητοι. Από την καινοτομία τσιπ ASIC πριν από το 2020 έως τις σημερινές διπλές ανακαλύψεις στη βαθιά μάθηση + τη βάση δεδομένων διανυσμάτων, η Homsh Technology έχει πάντα προσκολληθεί στην εις βάθος ενσωμάτωση της τεχνολογίας αιχμής και των βιομηχανικών αναγκών. Ο δείκτης EER 0,7% δεν είναι απλώς ένας αριθμός. αντιπροσωπεύει τη βέλτιστη ισορροπία μεταξύ «ασφάλειας» και «χρηστικότητας» που επιτεύχθηκε από το σύστημα. Για βασικά σενάρια όπως η χρηματοδότηση και οι έλεγχοι ασφαλείας, αυτό σημαίνει υψηλότερες εγγυήσεις ασφάλειας και καλύτερη εμπειρία χρήστη.»
«Το πιο σημαντικό, είμαστε οι πρώτοι στον κόσμο που εισάγουμε την τεχνολογία βάσης δεδομένων διανυσμάτων FAISS στον τομέα της αναγνώρισης ίριδας. Αυτή η καινοτομία ανοίγει νέες δυνατότητες για την εφαρμογή σε πραγματικό χρόνο συστημάτων αναγνώρισης ίριδας μεγάλης κλίμακας. Στο μέλλον, θα συνεχίσουμε να εμβαθύνουμε τις προσπάθειές μας στον τομέα της AI + βιομετρικών στοιχείων, να προωθήσουμε την εφαρμογή της τεχνολογίας αναγνώρισης ίριδας σε περισσότερα σενάρια και να συμβάλουμε στη δύναμη της Homsh στην κατασκευή μιας έξυπνης κοινωνίας. Η καινοτομία είναι ατελείωτη και η Homsh Technology θα συνεχίσει να ηγείται της τεχνολογικής προόδου του κλάδου.»
Προοπτική: Το μέλλον της έξυπνης αναγνώρισης ίριδας
Με τη συνεχή εξέλιξη της τεχνολογίας AI και τη βελτίωση της υποδομής όπως το 5G και η edge computing, η αναγνώριση ίριδας μετακινείται από «εξειδικευμένα σενάρια» σε «περιεκτικές εφαρμογές». Η λύση διπλού διπλώματος ευρεσιτεχνίας της Homsh Technology, με την εξαιρετική τεχνική απόδοση και τις μηχανικές δυνατότητές της, είναι πλήρως προετοιμασμένη να ανταποκριθεί στην έκρηξη της αγοράς την επόμενη δεκαετία. Η εταιρεία θα συνεχίσει να επενδύει σε πόρους Ε&Α και να κάνει συνεχείς καινοτομίες σε κατευθύνσεις όπως η πολυτροπική σύντηξη (ίριδα + πρόσωπο + δακτυλικό αποτύπωμα), η ανίχνευση ζωντάνιας και η υπολογιστική ιδιωτικότητα, συμβάλλοντας στη βασική τεχνική δύναμη για την οικοδόμηση μιας ασφαλέστερης, εξυπνότερης και πιο βολικής ψηφιακής κοινωνίας.
Σχετικά με την Homsh Technology
Η Homsh Technology είναι ένας κορυφαίος πάροχος τεχνολογίας αναγνώρισης ίριδας στην Κίνα, εστιάζοντας στην Ε&Α και την εκβιομηχάνιση των αλγορίθμων, των τσιπ και των συστημάτων αναγνώρισης ίριδας. Η εταιρεία κατέχει μια σειρά από διπλώματα ευρεσιτεχνίας βασικής τεχνολογίας, συμπεριλαμβανομένου του πρώτου τσιπ ASIC στον κόσμο αφιερωμένου στην αναγνώριση ίριδας και τα προϊόντα της χρησιμοποιούνται ευρέως σε τομείς όπως η χρηματοδότηση, η ασφάλεια και η υγειονομική περίθαλψη.
