качество Модуль опознавания радужки & Модуль блока развертки радужки производитель

В современную эпоху быстро развивающихся биометрических технологий,Homsh Technology достигла важной вехи мы успешно подали первую патентную заявку компании на алгоритм радужной оболочки, основанный на ИИПод названием "Метод сегментации радужной оболочки на основе усовершенствованной модели UNet",Этот патент является прочным шагом вперед для Hongshi Technology в углубленной интеграции искусственного интеллекта (ИИ) и биометрии. Признание радужной оболочки приветствуется как жемчужина биометрических технологий.Достижение точной сегментации области радужной оболочки в сложных условиях долгое время было технической проблемой для отраслиПрактические задачи, такие как изменение условий освещения, окклюзия век и размытие движения, все это проверяет надежность алгоритмов.Группа исследователей и разработчиков Homsh Technology инновационно объединила технологии глубокого обучения с распознаванием радужной оболочки для создания этого новаторского решения. Основное нововведение этого патента заключается в глубоком преобразовании классической сетевой архитектуры UNet.Группа исследований и разработок изобретательно приняла MobileNetV3 в качестве основной сети для извлечения функций и интегрировала механизм внимания CBAM (Convolutional Block Attention Module), что позволяет алгоритму автоматически фокусироваться на ключевых особенностях радужной оболочки.алгоритм может лучше улавливать глобальную контекстную информацию изображений, что значительно улучшает точность сегментации границ радужной оболочки. В частности, этот патент также инновационно интегрирует технологию обнаружения двойной полосы жизнеспособности.Система может использовать разницу в поглощении гемоглобина в разных диапазонах для эффективного различения между реальными глазами человека и поддельными атаками, такими как фотографии и видео.Эта конструкция не только повышает точность распознавания радужной оболочки, но, что более важно, повышает ее безопасность.Данные испытаний показывают, что показатель ложной приемки (FAR) и ложного отклонения (FRR) системы были значительно оптимизированы., полностью соответствующие строгим требованиям международного стандарта ISO 19794-6. С точки зрения технической реализации, команда НИОКР также полностью рассмотрела потребности практических применений.Принимая передовые стратегии оптимизации, такие как смешанная точность обучения и косинус отжигания обучения скорости планирования, они не только ускорили процесс обучения модели, но и значительно улучшили способность алгоритма к обобщению.Система поддерживает преобразование формата ONNX и может быть гибко развернута на различных аппаратных платформах, действительно достигнув плавного перехода от лабораторных исследований к промышленному применению. The submission of this patent not only demonstrates Homsh Technology’s technical strength in AI algorithm R&D but also highlights the company’s determination to pursue continuous innovation in the field of iris recognitionОт традиционных методов обработки изображений до полного применения технологий глубокого обучения,и от единой функции распознавания к комплексной защите безопасности, интегрированной с обнаружением жизнеспособности, Homsh Technology способствует технологическому прогрессу во всей отрасли посредством конкретных действий. Глядя в будущее, Homsh Technology продолжит углублять свои исследования в области технологии распознавания радужной оболочки.Мы будем постоянно исследовать новые границы в интеграции ИИ и биометрических технологий.Мы считаем, что благодаря устойчивым технологическим инновациям и накоплению прав интеллектуальной собственности,Homsh Technology, безусловно, обеспечит более безопасный и удобный опыт аутентификации личности для пользователей в более широких сценариях применения, таких как интеллектуальная безопасность., финансовых платежей и умных городов. The submission of this patent is not only an important milestone in Homsh Technology’s development journey but also a new starting point for us to move toward our vision of "becoming a world-leading provider of iris recognition technology"Мы хотели бы поблагодарить всех партнеров за их доверие и поддержку. Homsh Technology будет и впредь ориентироваться на инновации, обеспечивать безопасность с помощью технологий и сделать идентификацию умнее.

      Глубокая интеграция технологии искусственного интеллекта (ИИ) и распознавания радужной оболочки глаза (радужки) приносит революционные изменения в автомобильную индустрию. Эта комбинация не только повышает уровень защиты транспортных средств, но и переопределяет опыт интеллектуального взаимодействия человека и автомобиля. Технические преимущества распознавания радужной оболочки глаза   Технология распознавания радужной оболочки глаза обладает уникальными преимуществами в области биометрической идентификации, что делает ее идеальным выбором для обеспечения безопасности в интеллектуальных автомобилях:         Радужная оболочка глаза обладает высокой степенью уникальности. Структура текстуры радужной оболочки каждого человека уникальна, и научные исследования подтвердили, что радужная оболочка содержит богатую информацию о признаках, обеспечивая надежную основу для биометрической аутентификации.         Признаки радужной оболочки остаются стабильными в течение длительного времени. После полного развития текстура радужной оболочки остается практически неизменной с возрастом или изменениями окружающей среды. Эта характеристика делает ее очень подходящей в качестве долгосрочного метода идентификации транспортного средства.         Кроме того, распознавание радужной оболочки глаза обладает отличными характеристиками защиты от подделок. Сложную структуру текстуры радужной оболочки трудно воспроизвести или подделать. В сочетании с алгоритмами ИИ система может эффективно идентифицировать признаки живости, предлагая более надежные возможности защиты от подделок.   Как ИИ улучшает производительность распознавания радужной оболочки глаза   Применение технологии ИИ значительно улучшило общую производительность систем распознавания радужной оболочки глаза:         Технология интеллектуальной обработки изображений, основанная на алгоритмах глубокого обучения, может автоматически оптимизировать захваченные изображения радужной оболочки глаза, включая такие функции, как шумоподавление и улучшение контрастности. Даже при изменении условий освещения во время вождения или небольшом движении пользователя система все равно может получать высококачественные изображения радужной оболочки глаза.         С точки зрения извлечения признаков, алгоритмы ИИ могут автоматически идентифицировать эффективные признаки из изображений радужной оболочки глаза, избегая ограничений ручного проектирования признаков в традиционных методах. Благодаря обширной подготовке данных и оптимизации алгоритмов модели глубокого обучения продолжают повышать точность распознавания и скорость обработки.         Система также демонстрирует высокую адаптивность. Алгоритмы ИИ могут эффективно обрабатывать изменения изображений, вызванные такими факторами, как условия освещения, естественное расширение/сужение зрачка или различия в углах между пользователем и камерой, обеспечивая стабильно надежный опыт аутентификации.   Инновационные приложения в автомобильной сфере   В автомобильной промышленности технология распознавания радужной оболочки глаза на основе ИИ демонстрирует свою ценность в нескольких аспектах:         Аутентифицируя личность водителя с помощью распознавания радужной оболочки глаза, система может автоматически извлекать предустановленные персонализированные конфигурации, включая положение сиденья, настройки рулевого колеса, углы зеркал заднего вида и предпочтения кондиционирования воздуха. Эта технология уже имеет осуществимые планы реализации, предоставляя пользователям интеллектуальный опыт «немедленного использования при посадке».         Технология распознавания радужной оболочки глаза может служить методом идентификации перед запуском транспортного средства, повышая уровень защиты транспортного средства. Соответствующие технологии получили патентную защиту, предлагая новые решения для предотвращения несанкционированного использования.         Существующие технические решения могут реализовать распознавание радужной оболочки глаза с использованием автомобильных камер, поддерживая такие сценарии, как внутрисалонные платежи и идентификация для внутрисалонных приложений. Пользователи могут завершить аутентификацию безопасности без дополнительных операций, значительно повышая удобство использования.         Текущие системы мониторинга водителя обычно используют камеры для мониторинга состояния водителя. Технология распознавания радужной оболочки глаза фокусируется в первую очередь на области аутентификации личности, и ее высокоточные характеристики открывают возможности для интеграции большего количества биометрических приложений в будущем.   Техническая реализация и проблемы   Интеграция технологии распознавания радужной оболочки глаза в автомобильную среду требует решения нескольких технических задач:         Адаптивность к окружающей среде является основным фактором. Условия освещения внутри транспортных средств сильно различаются, от интенсивного солнечного света до тусклой среды. Благодаря передовым технологиям обработки изображений алгоритмы ИИ могут адаптироваться к этим изменениям, обеспечивая стабильную работу в любых условиях.         Динамическая способность распознавания не менее важна. Вибрации во время работы транспортного средства и незначительные движения водителя являются техническими трудностями при реализации. Благодаря технологии стабилизации изображения и алгоритмам прогнозирования система может компенсировать эти движения, обеспечивая точность распознавания.         Требования к отклику в реальном времени нельзя игнорировать. Автомобильные приложения предъявляют высокие требования к скорости отклика системы. Благодаря периферийным вычислениям и оптимизированным алгоритмам современные системы распознавания радужной оболочки глаза могут завершить идентификацию за чрезвычайно короткое время, удовлетворяя потребности приложений реального времени.         Конфиденциальность данных и защита безопасности имеют решающее значение. Как конфиденциальная биометрическая информация, данные радужной оболочки глаза требуют обработки с использованием передовых технологий шифрования. После захвата изображений радужной оболочки глаза система немедленно выполняет извлечение признаков и криптографическую обработку для создания необратимых значений признаков, по существу защищая исходную биологическую информацию.   Перспективы на будущее   По мере дальнейшего развития технологий применение ИИ и распознавания радужной оболочки глаза в автомобильной сфере будет расширяться:         Мультимодальные системы слияния — это направление будущего развития. Транспортные средства могут объединять несколько биометрических признаков для создания многоуровневых систем идентификации, обеспечивая более полную безопасность. Такие системы слияния могут выбирать наиболее подходящий метод аутентификации в зависимости от различных условий окружающей среды, обеспечивая надежность процесса аутентификации.         Интеграция с интеллектуальными транспортными системами также многообещающа. Технология распознавания радужной оболочки глаза может сочетаться с городскими интеллектуальными транспортными системами для достижения полной автоматизации процесса от доступа к транспортному средству до оплаты проезда, создавая более удобный опыт городских поездок.         Функции мониторинга здоровья могут стать направлением будущего расширения. Исследования показали, что признаки радужной оболочки глаза связаны с определенными состояниями здоровья. В будущем транспортные средства могут предоставлять базовые услуги мониторинга здоровья посредством сканирования радужной оболочки глаза, предлагая ценные рекомендации по здоровью водителям.         Персонализированный опыт автономного вождения также выиграет от технологии распознавания радужной оболочки глаза. С развитием технологии автономного вождения распознавание радужной оболочки глаза может поддерживать персонализированные настройки и средства управления безопасностью для транспортных средств, предоставляя каждому пользователю индивидуальный опыт автономного вождения.         Сочетание ИИ и технологии распознавания радужной оболочки глаза открывает новые возможности для развития автомобильной промышленности. Повышая безопасность, персонализацию и удобство, она улучшает способ взаимодействия пользователей с транспортными средствами. По мере дальнейшего развития технологий эта передовая технология постепенно становится важным компонентом современных транспортных средств, предлагая пользователям более интеллектуальный и безопасный опыт вождения.

      В цифровую эпоху безопасность идентификации сталкивается с беспрецедентными вызовами. С непрерывным развитием технологий аутентификация личности эволюционировала от паролей к отпечаткам пальцев и распознаванию лиц. Теперь технология распознавания радужной оболочки глаза становится «самым высоким уровнем безопасности» для цифровой безопасности благодаря своей непревзойденной защите. Эта статья углубится в логику, сценарии применения, технические механизмы и меры противодействия рискам AI + технологии радужной оболочки глаза, помогая вам полностью понять, как эта передовая технология защищает нашу цифровую безопасность и как она изменит нашу будущую жизнь. Логика: Почему «AI + Радужная оболочка»? Эволюция безопасности идентификации      Безопасность цифровой идентификации прошла долгую эволюцию от паролей к биометрии. В этом процессе мы стали свидетелями перехода от «чего-то, что вы знаете» (пароли) к «чему-то, что у вас есть» (отпечатки пальцев, черты лица). Как «жемчужина короны» биометрии, радужная оболочка глаза имеет три непревзойденных преимущества:       Уникальность: Текстура радужной оболочки глаза каждого человека уникальна, даже среди однояйцевых близнецов.Стабильность: Текстура радужной оболочки глаза формируется через несколько месяцев после рождения и остается стабильной на протяжении всей жизни, не меняясь с возрастом.      Невоспроизводимость: Сложную текстуру радужной оболочки глаза практически невозможно идеально воспроизвести, что значительно превосходит безопасность отпечатков пальцев и черт лица.       Эти характеристики делают радужную оболочку глаза признанной «самым высоким уровнем» биометрии, особенно подходящей для сценариев аутентификации личности с высокой степенью защиты. Необходимость расширения возможностей AI             Интеграция технологии AI значительно повысила надежность распознавания радужной оболочки глаза, обеспечивая высокую точность даже в неидеальных условиях. Например, в условиях низкой освещенности или когда пользователи носят очки, модели AI все равно могут точно извлекать признаки радужной оболочки глаза и завершать проверку личности. Это улучшение сделало возможным переход технологии распознавания радужной оболочки глаза из лабораторий в крупномасштабное коммерческое использование, привнося революционные изменения в цифровую безопасность в различных отраслях. Комплексный анализ сценариев применения AI + Радужная оболочка       Технология AI + радужная оболочка глаза — это не просто технология безопасности, а революция в цифровой жизни. От финансовых платежей до умных терминалов, от городской безопасности до здравоохранения и до будущей сети, эта технология меняет то, как мы взаимодействуем с цифровым миром. Финансовая безопасность (Банки, Платежи)      Текущая ситуация: Популярность мобильных платежей увеличила риск кражи аккаунтов.      Ценность радужной оболочки глаза: Сложнее подделать, чем черты лица, эффективно предотвращает «фото-атаки/видео-атаки».      Решение AI + Радужная оболочка: Интеграция технологий обнаружения дипфейков и определения живости для обеспечения доверенной среды платежей, обеспечивая «неприступную» защиту транзакций цифровых активов.Умные терминалы (Мобильные телефоны, ПК, XR)      Тенденция: Следующее поколение высококлассных умных устройств, как правило, будет интегрировать модули распознавания радужной оболочки глаза.      Расширение возможностей AI: Поддержание высокой точности распознавания даже с датчиками небольшого размера и сложными условиями освещения.      Сценарии безопасности: Шифрование конфиденциальных данных, защита корпоративных секретов, аутентификация личности для удаленной работы, создание «портативного цифрового сейфа» для пользователей.Умные города и системы контроля доступа      Проблема: Точность распознавания лиц значительно падает в условиях ношения масок или низкой освещенности.      Преимущество радужной оболочки глаза: Не подвержено влиянию маски, стабильная работа в различных условиях.      Возможности AI: Быстрое позиционирование области глаз + точная сегментация радужной оболочки глаза, обеспечивающая быстрый проход при высокой одновременной проходимости пешеходов.Здравоохранение      Тенденция: Радужная оболочка глаза — это не только идентификационный документ, но и «биологическое окно», отражающее состояние здоровья.      Двойная ценность: AI может не только идентифицировать личности, но и анализировать показатели, связанные с текстурой радужной оболочки глаза и здоровьем глазного дна.      Будущее применение: Объединение с умным оборудованием для реализации инновационной модели обслуживания «один сбор радужной оболочки глаза = проверка личности + раннее предупреждение о состоянии здоровья».Будущие сети (Web3, Метавселенная)      Дилемма идентификации: Безопасное сопоставление между цифровой идентификацией и реальной идентификацией связано с базовой безопасностью виртуального мира.      Ценность радужной оболочки глаза: Более надежный метод биометрической аутентификации, чем кошельки блокчейна.      Расширение AI: Радужная оболочка глаза + зашифрованные вычисления для реализации аутентификации личности на основе доказательства с нулевым разглашением, доказывая «кто я», не раскрывая личные данные.       В этих сценариях применения технология AI + радужная оболочка глаза не только обеспечивает более высокий уровень безопасности, но и создает новый пользовательский опыт. С ростом зрелости технологий и снижением затрат мы можем предвидеть, что в ближайшие 3-5 лет распознавание радужной оболочки глаза постепенно проникнет во все аспекты повседневной жизни из областей высокой безопасности, став «краеугольным камнем безопасности» цифрового мира. Технический механизм: Раскрытие принципа работы AI + Радужная оболочка       Чтобы помочь читателям без технического образования понять основной принцип работы технологии AI + радужная оболочка глаза, мы упростили сложный технический процесс до четырех ключевых шагов. Эти шаги показывают полный процесс от получения изображения радужной оболочки глаза до окончательной проверки личности и ключевую роль, которую играет технология AI на каждом этапе.Получение изображения радужной оболочки глаза      Для захвата текстуры радужной оболочки глаза используется камера ближнего инфракрасного (NIR) диапазона. Ближний инфракрасный свет может проникать через роговицу, четко отображать тонкую текстуру радужной оболочки глаза и не причинять вреда глазам. Алгоритмы AI будут в режиме реального времени оценивать качество изображения, чтобы гарантировать соответствие полученных изображений радужной оболочки глаза стандартам распознавания.Предварительная обработка изображений AIМодели компьютерного зрения на основе глубокого обучения выполняют ряд ключевых задач:       Точно определяют область глаз      Точно сегментируют границу зрачка и внешний край радужной оболочки глаза      Компенсируют изменения освещения и отклонения перспективы      Отфильтровывают мешающие факторы, такие как ресницы и векиИзвлечение глубоких признаков      Для извлечения высокоразмерных векторов признаков из текстур радужной оболочки глаза используются передовые архитектуры нейронных сетей, такие как Vision Transformer (ViT). Эти признаки имеют:       Высокую дискриминационную способность: Могут точно различать разных людей      Хорошую стабильность: Признаки одного и того же человека похожи в разных условиях      Сильную помехоустойчивость: Нечувствительны к изменениям освещения, угла и т. д.Сравнение и оценка признаков      Система сравнивает извлеченные векторы признаков с шаблонами, хранящимися в базе данных, и вычисляет оценку сходства (обычно используя косинусное сходство или расстояние Хэмминга). На основе заданного порога система выносит окончательное решение «принять» или «отклонить». Передовые системы также объединяют результаты обнаружения живости для предотвращения атак подделки. Как AI улучшает производительность распознавания радужной оболочки глаза       Как показано на рисунке выше, технология AI значительно улучшила различные ключевые показатели производительности распознавания радужной оболочки глаза. Особенно в отношении помехоустойчивости и обнаружения живости системы с поддержкой AI улучшили производительность более чем на 30% по сравнению с традиционными технологиями, что напрямую определяет надежность и безопасность технологии в практических приложениях.       Стоит отметить, что с развитием технологии периферийных вычислений эти сложные алгоритмы AI уже могут эффективно работать на мобильных устройствах и устройствах IoT, не полагаясь на облачные вычисления, тем самым обеспечивая локальную обработку частных данных и возможности быстрого реагирования. Эта смена парадигмы вычислений действительно сделала технологию AI + радужная оболочка глаза готовой к крупномасштабному коммерческому использованию. Риски и контрмеры: Создание устойчивой экосистемы распознавания радужной оболочки глаза       Хотя технология AI + радужная оболочка глаза имеет большой потенциал, мы должны объективно признать ее проблемы и риски и предложить соответствующие решения для обеспечения здорового и устойчивого развития этой технологии.Основные риски      Риски безопасности данных: Как стабильная биометрическая особенность на всю жизнь, утечка данных радужной оболочки глаза приведет к необратимым рискам безопасности. В отличие от паролей, пользователи не могут «изменить» свою радужную оболочку глаза.      Проблемы популяризации устройств: В настоящее время стоимость устройств для сбора радужной оболочки глаза относительно высока, особенно высокоточные камеры ближнего инфракрасного диапазона, которые намного дороже, чем датчики отпечатков пальцев, что ограничивает крупномасштабное применение технологии.      Опасения пользователей по поводу конфиденциальности: Многие пользователи опасаются, что сканирование радужной оболочки глаза будет собирать информацию о состоянии здоровья или проводить чрезмерный мониторинг, и этот психологический барьер влияет на принятие технологии.      Риски злоупотребления технологиями: Без эффективного надзора технология распознавания радужной оболочки глаза может использоваться для несанкционированного отслеживания личности или сценариев, противоречащих желаниям пользователей.Контрмеры      Шифрование и децентрализация: Принять передовые криптографические технологии, такие как гомоморфное шифрование и доказательство с нулевым разглашением, для защиты данных радужной оболочки глаза; реализовать безопасное обучение с помощью «данных, не покидающих локальную среду» посредством федеративного обучения; создать децентрализованную систему аутентификации личности с использованием технологии блокчейн.      Локализация и эффект масштаба: Содействовать локализованным исследованиям и разработкам модулей сбора радужной оболочки глаза, снизить стоимость оборудования за счет эффекта масштаба и интеграции цепочки поставок; изучить возможность повторного использования существующих модулей камер для сбора радужной оболочки глаза, чтобы уменьшить дополнительные инвестиции в оборудование.      Прозрачность и расширение возможностей пользователей: Повысить техническую прозрачность, четко информировать пользователей об использовании данных и мерах защиты; подчеркнуть двойную ценность распознавания радужной оболочки глаза (безопасность + здоровье); позволить пользователям полностью контролировать авторизацию и область использования своих данных радужной оболочки глаза.      Этические принципы и правила: Установить строгие отраслевые этические принципы и технические спецификации; содействовать законодательству о защите биометрических данных; требовать от всех приложений распознавания радужной оболочки глаза получения четкого информированного согласия пользователя. Перспективы на будущее: Путь развития AI + Радужная оболочка       AI + радужная оболочка — это «самый высокий уровень безопасности» для цифровой безопасности в ближайшие 20 лет. Он не только защищает ваши активы и информацию, но и может защитить ваше здоровье в ближайшем будущем.       С постоянным совершенствованием технологий и постоянным снижением затрат у нас есть основания полагать, что технология AI + радужная оболочка глаза постепенно проникнет во все аспекты повседневной жизни из конкретных сценариев с высокой степенью защиты в течение 5-10 лет. Она станет не только надежным барьером для цифровой безопасности, но и, благодаря своему удобству и универсальности, станет важным мостом, соединяющим физический мир и цифровой мир.       Как свидетели и участники этой технологической волны, мы должны не только сохранять энтузиазм в отношении технологических инноваций, но и придерживаться этических и безопасных основ и совместно строить более безопасное, удобное и гуманное цифровое будущее.       Homsh Technology стремится создавать ведущие в Китае решения для распознавания AI + радужной оболочки глаза, предоставляя услуги аутентификации личности с высокой степенью защиты для финансов, медицины, умных терминалов и других областей. Для получения дополнительной информации или делового сотрудничества, пожалуйста, посетите наш официальный сайт или свяжитесь с нашей технической командой.