Являясь основой для верификации личности и защиты безопасности в цифровую эпоху, биометрические технологии глубоко интегрированы в различные секторы социального производства и повседневной жизни. Среди ее ветвей технология распознавания радужной оболочки глаза — подкрепленная присущей уникальностью и пожизненной стабильностью текстур радужной оболочки глаза — становится одним из самых быстрорастущих сегментов в этой области. Движимая постоянным спросом на повышение безопасности, контроль финансовых рисков и общественные услуги, распознавание радужной оболочки глаза не только устраняет недостатки традиционных методов (например, уязвимость паролей и потеря физических карт), но и демонстрирует выдающиеся технические преимущества. Являясь ключевой ветвью системы биометрических технологий, распознавание радужной оболочки глаза с его «исключительной точностью и безопасностью» расширяется от сценариев с высокой степенью защиты до более широких гражданских применений, тем самым привлекая значительное внимание политиков, рынка и пользователей.
I. Взрывной рост рынка
Рынок распознавания радужной оболочки глаза переживает период быстрого расширения. В 2020 году мировой объем поставок терминалов распознавания радужной оболочки глаза корпоративного класса достиг почти 60 миллионов единиц, что соответствует размеру рынка примерно в 1,35 миллиарда долларов США. К 2023 году мировой объем продаж устройств распознавания радужной оболочки глаза вырос до 6,2 миллиарда юаней (около 900 миллионов долларов США), при этом поставки терминалов корпоративного класса превысили 100 миллионов единиц, что представляет собой совокупный среднегодовой темп роста (CAGR) в 22% с 2020 по 2023 год. В 2024 году мировой размер рынка вырос до 5,34 миллиарда долларов США, и прогнозируется, что к 2030 году он достигнет 13,87 миллиарда долларов США, сохраняя устойчивый среднегодовой темп роста в 17,2% в течение следующих шести лет, что подчеркивает сильный долгосрочный импульс роста.
Этот рост подпитывается множеством факторов, включая поддержку политики, снижение стоимости оборудования для 3D-съемки (способствующее популяризации технологий), повышение технической точности, более широкое проникновение мультимодальных решений в сценариях финансовой безопасности и постоянное расширение сценариев применения.
II. Прорывные технологические инновации от Homsh
Основанная в 2011 году, Homsh (Wuhan Homsh Technology Co., Ltd.) — это высокотехнологичное предприятие с полностью независимыми правами интеллектуальной собственности на основные алгоритмы распознавания радужной оболочки глаза. Компания добилась значительных технологических прорывов в области распознавания радужной оболочки глаза, успешно разработав высокоэффективную модель сегментации радужной оболочки глаза на основе глубокого обучения. Приняв передовую архитектуру нейронной сети, эта модель лидирует в отрасли как по точности, так и по скорости обработки, с коэффициентом Дайса, превышающим 0,97, и пересечением над объединением (IoU), превышающим 0,94.
Недавно запущенная система распознавания радужной оболочки глаза OVAI от Homsh имеет сквозную оптимизированную конструкцию, инновационно интегрирующую этапы предварительной обработки, сегментации и распознавания. Система включает в себя многоуровневую технологию интеллектуальной сегментации, которая повышает точность сегментации в сложных сценариях в три этапа: грубая сегментация, точная сегментация и детальная сегментация. Кроме того, она внедряет механизм двойного внимания CBAM (Convolutional Block Attention Module), оптимизируя извлечение признаков как из канального, так и из пространственного измерения внимания для достижения более точной локализации радужной оболочки глаза и извлечения признаков.
Homsh также успешно подала заявки на два патента на изобретения, представляющие собой крупные технологические прорывы: «Метод и система обнаружения границ зрачка на основе слияния нескольких алгоритмов» и «Метод и система оценки качества изображения радужной оболочки глаза».
Технология обнаружения границ зрачка слиянием нескольких алгоритмов использует инновационную трехступенчатую архитектуру алгоритма: во-первых, для первоначальной локализации используется преобразование круга Хафа; во-вторых, адаптивная пороговая обработка и обнаружение контуров обеспечивают точную локализацию; и, наконец, фиксированная пороговая обработка и морфологические операции завершают оптимизацию границ. Система также инновационно включает механизм проверки биологических признаков, который проверяет результаты на основе биологических характеристик зрачка, эффективно устраняя ложные обнаружения и значительно повышая точность обнаружения в сложных условиях освещения.
Система оценки качества изображения радужной оболочки глаза устанавливает многомерную структуру оценки, охватывающую ключевые технологии, такие как оценка контрастности Вебера, анализ использования серой шкалы на основе энтропии и интеллектуальное обнаружение век/ресниц. Инновационно система использует механизм оценки с регулируемым весом, который динамически регулирует весовое соотношение различных показателей качества в соответствии с требованиями различных сценариев применения для достижения персонализированной оценки.
Эти две запатентованные технологии дополняют друг друга, совместно решая ключевые проблемы в области получения изображений и контроля качества для систем распознавания радужной оболочки глаза. Благодаря сотрудничеству нескольких алгоритмов и интеллектуальной оценке качества они значительно повышают адаптируемость и надежность систем распознавания радужной оболочки глаза в сложных условиях, обеспечивая техническую поддержку для сценариев применения высокого класса, таких как финансовые платежи и контроль доступа к безопасности, а также способствуя крупномасштабной коммерциализации технологии распознавания радужной оболочки глаза.
III. Диверсифицированное расширение сценариев применения
Технология распознавания радужной оболочки глаза расширяется от традиционных областей безопасности до более широкого спектра сценариев применения.
В области контроля доступа распознавание радужной оболочки глаза стало стандартной конфигурацией для зон с высокой степенью защиты. По сравнению с традиционными системами контроля доступа, системы контроля доступа по радужной оболочке глаза требуют только сбора информации о глазах, предлагая такие преимущества, как уникальность, стабильность и защита от подделок, что эффективно повышает безопасность.
В секторе интеллектуальных автомобилей распознавание радужной оболочки глаза становится инновационной функцией в моделях автомобилей высокого класса. С помощью бортовых инфракрасных камер водители могут «разблокировать и запустить автомобиль глазами»; система также автоматически настраивает персонализированные параметры, такие как сиденья и зеркала заднего вида. Между тем, распознавание радужной оболочки глаза обеспечивает иерархическое управление разрешениями на вождение и обеспечивает безопасность на уровне миллисекунд для таких сценариев, как внутрисалонные платежи и авторизация приложений, обеспечивая безопасность автомобиля без необходимости использования физических ключей.
Технология распознавания радужной оболочки глаза также применяется в таких областях, как смартфоны, платежные устройства и медицинское оборудование. С наступлением эры Интернета вещей (IoT) требования к безопасности интеллектуальных устройств продолжают расти, что делает высокозащищенное распознавание радужной оболочки глаза ключевым направлением разработки технологий для производителей.
О компании Homsh
Являясь технологическим лидером, глубоко вовлеченным в область распознавания радужной оболочки глаза, Homsh (Wuhan Homsh Technology Co., Ltd.) будет продолжать использовать технологические инновации в качестве своей основной движущей силы, уделяя основное внимание распознаванию радужной оболочки глаза и биометрической идентификации, чтобы создавать более безопасные, удобные и надежные решения для распознавания для пользователей. В будущем компания будет и дальше увеличивать инвестиции в исследования и разработки, изучать углубленную синергию между распознаванием радужной оболочки глаза и передовыми технологиями, такими как искусственный интеллект (ИИ), большие данные и облачные вычисления, способствовать проникновению биометрических технологий в большее количество сценариев и придавать больший импульс построению безопасности цифрового общества.
