W dniu 29 września, WuHan Homsh Technology Co., Ltd.i Wuhan University of Science and Technology oficjalnie podpisały umowę rozwoju technicznego Rozwój i adaptacja Edge-Side Iris Presentation Attack Detection (PAD)W ciągu 8 miesięcy obie strony wspólnie opracować będą algorytm antyspoofingowy, który wymaga tylko jednej ramki obrazu okowego w bliskiej podczerwieni, bez dodatkowego sprzętu.i wdrożyć go bezpośrednio na terminalach homsh ′ s C20 i modułach rozpoznawania tęczówki MD31.
Dokładne rozpoznawanie to tylko połowa rozpoznawania tęczówki; druga połowa to najpierw potwierdzenie, że to, co jest przed kamerą, jest prawdziwym ludzkim okiem.
Tekstura tęczówki jest stabilna i trudno ją powielać, co czyni ją jedną z najbezpieczniejszych cech biometrycznych uznanych na całym świecie.szkła kontaktowe barwne z teksturą, 3D protetyczne oczy i wideo z oczu odtwarzane na ekranach to wszystkie podrabiania, które atakujący mogą wywierać na kamerę.A technologia do ich wykrywania jest znana jako PAD..
Wiele istniejących rozwiązań działa dobrze w stosunku do typów ataków obserwowanych w szkoleniach.ale ich wskaźniki wykrywania znacznie spadają w przypadku nowych materiałów soczewek kontaktowychInne rozwiązania opierają się na wieloaspektralnym oświetleniu, świetle strukturalnym lub wideo wielookresowym w celu określenia prędkości życia,Zwiększają one również koszty urządzenia i czas rozpoznawaniaCo więcej, bardziej rygorystyczne środki antyspoofingowe prowadzą do wyższych wskaźników fałszywego odrzucenia przez prawdziwych użytkowników, a modele o wysokiej precyzji trudno dopasować do wbudowanych układów.Te sprzeczności są dokładnie tymi twardymi orzechami, które ta współpraca ma rozbić..
Zespół badawczy z Wuhan University of Science and Technology jest odpowiedzialny za niezależne badania i wdrożenie algorytmu.w tym tworzenie zestawów danych prób ataków, projektowanie modeli dyskryminacji, a także przycinanie modeli, kwantizacja i adaptacja na krawędzi.zajmuje się integracją urządzeń i debugowaniem, i organizuje dwa poziomy testów akceptacyjnych.
Uniwersytety doskonaliły się w badaniach algorytmów, podczas gdy przedsiębiorstwa dostarczają rzeczywiste urządzenia i scenariusze zastosowań, z dwupoziomowymi kontrolami akceptacji w celu zapewnienia jakości wyników.2 platformy rozmieszczania, 8-miesięczny cykl B+R.
Projekt stawia sobie rygorystyczny warunek: wykorzystanie tylko jednego obrazu oka w warstwie szarości bliskiej podczerwieni 640×480, bez dodatkowego sprzętu,w celu zidentyfikowania wielu rodzajów ataków, w tym drukowanych tęczówekTymczasem ma na celu utrzymanie wysokiego wskaźnika wykrywania ataków przy jednoczesnej ścisłej kontroli fałszywego wskaźnika odrzucenia dla prawdziwych użytkowników.
W ramach tego celu obie strony zdefiniowały cztery kierunki badań i rozwoju: charakterystyka tekstury tęczówki,struktura krawędzi i odbicie lustrzane jednocześnie z funkcjami wieloskalowymi, aby uchwycić subtelne różnice w materiale i obrazowaniu między prawdziwymi oczami a podrobionymi; wprowadzenie szkolenia w zakresie "odstaw jeden atak" i dyskryminacji otwartych grup w celu poprawy zdolności adaptacyjnej do "niewidocznych ataków";integracja szkolenia świadomego kwantowania i ustrukturyzowanego przycinania do procesu szkolenia w celu zapewnienia, że model pozostaje dokładny, gdy jest skompresowany na wbudowanych chipach; wreszcie zapewnienie wiarygodnej oceny źródła danych.
Cztery kierunki badań i rozwoju obejmujące cały łańcuch cech, uogólnienia, wdrożenia i danych.
Informacje Iris to poufne dane osobowe.Każdy prawdziwy podmiot uczestniczący w projekcie będzie indywidualnie informowany o celu danych, okresie przechowywania i ich prawach,i podpisze pisemny formularz świadomej zgody na podstawie indywidualnejWszystkie dane są przechowywane szyfrowane w trakcie całego procesu, przy czym przechowywane są dzienniki dostępu do wszystkich operacji.
Ewaluacja następuje również według rygorystycznych zasad: próbki są grupowane według przedmiotu i źródła ataku, a próbki z tego samego źródła nie będą pojawiać się jednocześnie w zestawie szkoleniowym i zestawie testowym.Niezależny zestaw testowy jest zamknięty i przechowywany przez Homsh, a wyniki samodzielnych testów ze strony działającej w zakresie badań i rozwoju nie mogą zastąpić testów akceptacyjnych.
Algorytm będzie działał na dwóch platformach: stronie PC do użytku z końcówkami tęczówki Homsh C20 i platformie RK3588 jako głównego kontrolera modułów rozpoznawania tęczówki MD31,z algorytmem uruchamianym bezpośrednio wewnątrz modułuProjekt przebiega według czterech etapów milowych: akceptacja w połowie okresu ocenia dokładność algorytmu, podczas gdy akceptacja końcowa ocenia przycinanie i kwantowanie,wdrożenie podwójnej platformy i integracja rzeczywistych urządzeń.
Osiem miesięcy, cztery etapy, z jasnymi wynikami i metodami potwierdzenia.
Od samodzielnie opracowanych układów rozpoznawania tęczówki po wbudowanie całej linii rozpoznawania w urządzenia krańcowe, Homsh zawsze był zaangażowany w jedną misję:zwiększenie wiarygodności uwierzytelniania tożsamościZdolność antyspoofingowa jest najważniejszą częścią wiarygodności.
Współpraca z Wuhan University of Science and Technology łączy siłę badawczą uniwersytetów i scenariusze produktów przedsiębiorstw.Czekamy na dostarczenie samokontrolowanego algorytmu antyspoofingu tęczówki, który może być bezpośrednio zintegrowany z terminalami w ciągu ośmiu miesięcy.Zapraszamy również więcej uniwersytetów i zespołów badawczych do komunikacji i współpracy z Homsh.
