29 сентября компания WuHan Homsh Technology Co., Ltd.и Уханьский университет науки и технологий официально подписали контракт на техническую разработку Разработка и Эйдж-Сайд Адаптация алгоритма обнаружения атак на представление радужной оболочки (PAD)В течение 8 месяцев обе стороны совместно разработают алгоритм, который требует только одного кадра изображения ближнего инфракрасного глаза и никакого дополнительного оборудования.и развернуть его непосредственно на терминалах ириса Homsh s C20 и модулях распознавания ириса MD31.
Точное распознавание - это только половина распознавания радужной оболочки; другая половина - это подтверждение того, что перед камерой находится реальный человеческий глаз.
Текстура радужной оболочки стабильна и ее трудно воспроизводить, что делает ее одной из самых безопасных биометрических черт, признанных во всем мире.текстурированные цветные контактные линзы, 3D-протетические глаза и видео с глазами, воспроизводимые на экранах, являются подделками, которые злоумышленники могут держать перед камерой.И технология для их обнаружения известна как PAD.
Проблема заключается в постоянной эволюции методов атаки.но их показатели обнаружения значительно снижаются при встрече с новыми материалами контактных линзДругие решения опираются на мультиспектральное освещение, структурированный свет или многокадровое видео для определения жизнеспособности,Они также увеличивают стоимость устройства и время распознаванияКроме того, более строгие меры по борьбе с фальсификацией приводят к более высоким показателям ложного отклонения для реальных пользователей, а высокоточные модели трудно вписывать в встроенные чипы.Именно эти противоречия и является целью нашего сотрудничества..
Исследовательская группа Уханьского университета науки и технологий отвечает за независимое исследование и внедрение алгоритма.в том числе построение наборов данных о образцах атакHomsh предоставляет терминалы ириса C20 и модули распознавания ириса MD31,отвечает за интеграцию устройств и отладку, и организует два уровня приема.
Университеты преуспевают в исследованиях алгоритмов, в то время как предприятия предоставляют реальные устройства и сценарии применения, с двухуровневыми проверками принятия для обеспечения качества результатов.2 платформы развертывания, 8-месячный цикл НИОКР.
Проект ставит себе строгое условие: использовать только одно изображение глазного цвета в инфракрасном диапазоне, без дополнительного оборудования.для выявления нескольких типов атак, включая печатные ирисыВ то же время он стремится поддерживать высокий показатель обнаружения атак, строго контролируя уровень ложного отклонения для реальных пользователей.
Вокруг этой цели обе стороны определили четыре направления НИОКР: характеристика текстуры радужной оболочки,структура края и зеркальное отражение одновременно с многомасштабными особенностями для захвата тонких различий в материале и изображении между настоящими глазами и подделками; принятие обучения "оставь одну атаку" и открытая дискриминация для улучшения адаптивности к "невидимым атакам";интеграция обучения квантизации и структурированной обрезки в процесс обучения, чтобы гарантировать, что модель остается точной при сжатии на встроенные чипы; и, наконец, обеспечение достоверной оценки из источника данных.
Четыре направления НИОКР, охватывающие всю цепочку функций, обобщения, развертывания и данных.
Любой реальный человек, участвующий в проекте, будет индивидуально информирован о цели данных, периоде хранения и их правах.и будет подписывать письменную форму информированного согласия на индивидуальной основеВсе данные хранятся зашифрованными на протяжении всего процесса, при этом для всех операций хранятся журналы доступа.
Оценка также проводится по строгим правилам: образцы группируются по предмету и источнику атаки, и образцы из одного и того же источника не будут появляться в одновременном наборе для обучения и наборе для тестирования.Независимый тестовый комплект запечатан и хранится Homsh, и результаты самостоятельных испытаний от сторон НИОКР не могут заменить испытания на приемлемость.
Алгоритм в конечном итоге будет работать на двух платформах: на стороне ПК для использования с терминалами ириса Homsh C20; и на платформе RK3588 в качестве основного контроллера для модулей распознавания ириса MD31,с алгоритмом, работающим прямо внутри модуляПрогресс проекта определяется четырьмя этапами: в промежуточном этапе принятие оценивает точность алгоритма, в то время как в окончательном этапе принятие оценивает обрезку и квантование.развертывание двухплатформ и интеграция реального устройства.
Восемь месяцев, четыре этапа, каждый с четкими результатами и методами подтверждения.
От самостоятельно разработанных чипов распознавания радужной оболочки до внедрения полной системы распознавания в краевые устройства, Homsh всегда был привержен одной миссии:повышение надежности аутентификации личностиСпособность противодействовать подделке является наиболее важной частью надежности.
Это сотрудничество с Уханьским университетом науки и технологий объединяет исследовательскую мощь университетов и продуктовые сценарии предприятий.Мы с нетерпением ждем поставки самоконтролируемого алгоритма анти-спуфинга радужной оболочки, который может быть напрямую интегрирован в терминалы в течение восьми месяцев.Мы также приветствуем больше университетов и исследовательских команд для общения и сотрудничества с Homsh.
