Wprowadzenie
Na tle szybkiego wzrostu globalnego rynku biometrii, technologia rozpoznawania tęczówki oka, dzięki swoim unikalnym zaletom, takim jak wysoka precyzja i wysokie bezpieczeństwo, staje się preferowanym rozwiązaniem w kluczowych scenariuszach, takich jak płatności finansowe, bezpieczeństwo granic i inteligentne miasta. Zgodnie z prognozami instytucji badawczych, globalny rynek rozpoznawania tęczówki oka wzrośnie z 5,14 miliarda dolarów amerykańskich w 2025 roku do 12,92 miliarda dolarów amerykańskich w 2030 roku, ze skumulowanym rocznym wskaźnikiem wzrostu (CAGR) na poziomie 20,3%.
Rysunek 1: Trend wzrostu globalnego rynku rozpoznawania tęczówki oka (prognoza na lata 2025-2030)
W tym krytycznym momencie transformacji przemysłowej, Homsh Technology z powodzeniem osiągnęła skokową modernizację technologii rozpoznawania tęczówki oka z tradycyjnego paradygmatu do paradygmatu AI, dzięki dwóm kluczowym patentom na wynalazki — "System i metoda szybkiego wyszukiwania tęczówki oka oparte na bazie danych wektorowych" oraz "Metoda ciągłego kodowania cech tęczówki oka oparta na głębokich sieciach neuronowych" — ustanawiając ważną innowacyjną pozycję na czele technologii rozpoznawania tęczówki oka w Chinach i na świecie.
Tło techniczne: Wąskie gardła tradycyjnych metod i możliwości w erze AI
Od czasu komercjalizacji technologii rozpoznawania tęczówki oka w latach 90. XX wieku, opierała się ona na metodzie kodowania IrisCode opartej na filtrach Gabora. Metoda ta wydobywa cechy tekstury tęczówki za pomocą wieloskalowych i wielokierunkowych filtrów Gabora, kwantyfikuje je do 2048-bitowych kodów binarnych i wykorzystuje odległość Hamminga do dopasowywania. Jednak ten tradycyjny paradygmat napotyka trzy główne wąskie gardła: po pierwsze, stałe filtry nie mogą dostosować się do różnic w jakości różnych obrazów tęczówki; po drugie, kodowanie binarne powoduje znaczną utratę informacji, co skutkuje wskaźnikiem równej stopy błędów (EER) wynoszącym zaledwie około 1,75% w standardowym zestawie testowym CASIA-Iris-Lamp; po trzecie, prędkość wyszukiwania jest niska w dużych bazach danych (powyżej miliona), co utrudnia spełnienie potrzeb aplikacji działających w czasie rzeczywistym.
Rysunek 2: Porównanie paradygmatów technologii rozpoznawania tęczówki oka - tradycyjne kodowanie IrisCode vs. ciągłe kodowanie cech oparte na głębokim uczeniu
Wraz z dojrzałością technologii głębokiego uczenia i gromadzeniem dużych zbiorów danych, rozpoznawanie tęczówki oka zapoczątkowało okno możliwości dla zmiany paradygmatu z "ręcznie tworzonych cech" na "uczenie end-to-end". Ostatnie badania akademickie wykazały, że metody rozpoznawania tęczówki oka oparte na głębokich sieciach neuronowych wykazały potencjał wykraczający poza tradycyjne metody. Na przykład, najnowocześniejszy model akademicki IrisFormer może osiągnąć EER na poziomie 0,88% w tym samym zestawie danych. Jednakże, jak przekształcić osiągnięcia akademickie w wykonalne rozwiązania techniczne o konkurencyjności przemysłowej, jest wspólnym wyzwaniem stojącym przed branżą.
Innowacje techniczne: Dwa patenty współpracują w celu zbudowania kompleksowego rozwiązania AI
Dwa kluczowe patenty wydane tym razem przez Homsh Technology systematycznie rozwiązują wąskie gardła techniczne tradycyjnego rozpoznawania tęczówki oka z dwóch wymiarów — "reprezentacja cech" i "wydajność wyszukiwania", tworząc kompletny zamknięty obieg techniczny od kodowania front-end do wyszukiwania back-end.
Rysunek 3: Architektura współpracy dwóch patentów Homsh Technology - system rozpoznawania tęczówki oka end-to-end
Patent 1: Metoda ciągłego kodowania cech tęczówki oka oparta na głębokich sieciach neuronowych
Ten patent w innowacyjny sposób łączy architekturę wydajnej konwolucyjnej sieci neuronowej EfficientNet-B3 w dziedzinie wizji komputerowej z funkcją straty kątowej ArcFace w dziedzinie rozpoznawania twarzy, realizując po raz pierwszy kodowanie cech tęczówki oka end-to-end oparte na głębokim uczeniu. Jego główne innowacje obejmują:
1. Adaptacyjne wydobywanie cech: Dzięki strategii skalowania złożonego (trójwymiarowe zrównoważone rozszerzanie głębokości, szerokości i rozdzielczości) i wydajnym modułom MBConv (odwrócona struktura resztkowa + mechanizm uwagi typu squeeze-and-excitation), EfficientNet-B3 osiąga wysoce dyskryminacyjne wydobywanie cech tekstur tęczówki oka przy ograniczeniu zaledwie 12,14 miliona parametrów. W porównaniu ze stałymi filtrami Gabora, model może automatycznie uczyć się optymalnej reprezentacji cech.
2. Ciągłe kodowanie cech: Przełamywanie ograniczenia kwantyzacji binarnej tradycyjnego IrisCode, generuje 512-wymiarowe wektory cech zmiennoprzecinkowych float32 o pojemności informacyjnej 16 384 bitów (8 razy więcej niż IrisCode). Przestrzeń cech jest uaktualniana z dyskretnej przestrzeni Hamminga do ciągłej przestrzeni euklidesowej, umożliwiając bardziej precyzyjny pomiar podobieństwa.
3. Optymalizacja marginesu kątowego ArcFace: W znormalizowanej hipersferycznej przestrzeni cech, dodanie 10° marginesu kątowego wymusza agregację wewnątrzklasową i separację międzyklasową, zmniejszając kąt między wektorami cech tęczówki oka tej samej osoby i zwiększając kąt między różnymi osobami, znacznie poprawiając rozróżnialność cech. Weryfikacja eksperymentalna pokazuje, że w porównaniu ze standardową stratą Softmax, ArcFace zmniejsza EER o 45,4%.
4. Zrównoważone próbkowanie partii dla klas: Aby rozwiązać problem nierównej liczby próbek wśród różnych osób w zbiorach danych tęczówki oka, zaprojektowano innowacyjną strategię próbkowania zrównoważonego dla klas. Każda partia treningowa zawiera 16 klas z 8 próbkami na klasę, zapewniając, że funkcja straty ArcFace może w pełni nauczyć się granic międzyklasowych, przyspieszając konwergencję o 30% w porównaniu z próbkowaniem losowym.
Patent 2: System i metoda szybkiego wyszukiwania tęczówki oka oparte na bazie danych wektorowych
Ten patent po raz pierwszy na świecie stosuje technologię bazy danych wektorowych FAISS (Facebook AI Similarity Search) w dziedzinie rozpoznawania tęczówki oka, realizując wyszukiwanie na poziomie milisekund w bazie danych liczącej milion osób i zapewniając kluczowe wsparcie techniczne dla zastosowań w czasie rzeczywistym systemów rozpoznawania tęczówki oka na dużą skalę. Jego główne innowacje obejmują:
1. Konstrukcja indeksu wektorowego FAISS: Po normalizacji L2 512-wymiarowych wektorów cech tęczówki oka wydobytych przez głębokie uczenie, do przechowywania używany jest typ indeksu IndexFlatIP w FAISS. Ten typ indeksu opiera się na wyszukiwaniu podobieństwa iloczynu wewnętrznego, co jest równoważne z podobieństwem cosinusowym znormalizowanych wektorów. W porównaniu z wyszukiwaniem brutalną siłą NumPy, osiąga 15,9-krotne przyspieszenie procesora i 75,0-krotne przyspieszenie GPU w bazie danych liczącej 10 000 osób.
2. Inteligentna strategia indeksowania: Zaprojektowano innowacyjną wielopoziomową architekturę indeksowania. Poprzez optymalizację rozkładu cech i adaptacyjne grupowanie, unika się błędnych dopasowań i obsługiwane są elastyczne tryby rozpoznawania, co znacznie poprawia dokładność rozpoznawania i niezawodność systemu.
3. Wydajna konstrukcja struktury danych: System przechowuje pliki indeksu FAISS (.index.faiss) i pliki metadanych (.meta.json) oddzielnie. Pliki indeksu są bezpośrednio mapowane do pamięci w celu przybliżonego wyszukiwania najbliższego sąsiada, podczas gdy pliki metadanych przechowują informacje biznesowe, takie jak identyfikatory personelu, czasy zbierania i numery urządzeń. Opóźnienie zapytania jest kontrolowane w granicach 8,5 milisekundy (tryb CPU).
4. Bezproblemowa integracja modeli głębokiego uczenia: Front-end systemu wykorzystuje EfficientNet-B5 (112MB ONNX) do segmentacji tęczówki oka w celu wydobycia obszaru zainteresowania; back-end wykorzystuje EfficientNet-B3+ArcFace (44MB ONNX) do wydobywania cech. Cały proces jest zoptymalizowany end-to-end od wejścia obrazu do wyjścia wyniku wyszukiwania, obsługując zarówno tryby wnioskowania CPU, jak i GPU oraz dostosowując się do różnych scenariuszy wdrażania, takich jak urządzenia brzegowe i serwery.
Wskaźniki techniczne: Osiągnięcie światowego poziomu
Rygorystyczne testy na międzynarodowym standardowym zestawie danych tęczówki oka CASIA-Iris-Lamp (573 osoby, 11 845 obrazów) pokazują, że rozwiązanie dwupatentowe Homsh Technology osiągnęło następujące przełomowe wskaźniki:
Rysunek 4: Porównanie wydajności rozpoznawania tęczówki oka (zestaw danych CASIA-Iris-Lamp)
1. Wskaźnik równej stopy błędów (EER): 0,70%. W porównaniu z tradycyjną metodą Gabor+odległość Hamminga (1,75% EER), wskaźnik błędów jest zmniejszony o 60%; w porównaniu z poprzednim rozwiązaniem bazowym EfficientNet-B3 Homsh Technology (2,66% EER), wskaźnik błędów jest zmniejszony o 73,7%; w porównaniu z najnowocześniejszym modelem akademickim IrisFormer (0,88% EER), wydajność jest poprawiona o 20,5%, ustanawiając wiodącą pozycję na światowym poziomie w branży.
2. Dokładność rozpoznawania (AUC): 99,97%, co wskazuje, że bardzo wysoki wskaźnik poprawnego rozpoznawania może być utrzymany nawet przy ekstremalnie niskim wskaźniku fałszywego rozpoznawania.
3. Prędkość wyszukiwania: W bazie danych liczącej 10 000 osób, średnie opóźnienie wyszukiwania wynosi 8,5 milisekundy w trybie CPU FAISS z przepustowością 117,6 QPS; opóźnienie wyszukiwania wynosi 1,8 milisekundy w trybie GPU z przepustowością 555,6 QPS. W porównaniu z tradycyjnym wyszukiwaniem brutalną siłą NumPy, osiąga odpowiednio 15,9x i 75,0x przyspieszenie, w pełni spełniając potrzeby aplikacji działających w czasie rzeczywistym.
4. Wydajność modelu: Model wydobywania cech EfficientNet-B3 ma tylko 12,14 miliona parametrów, z czasem wnioskowania ONNX wynoszącym 8 milisekund (CPU) i zajętością pamięci 1,8 GB, obsługując wdrażanie na urządzeniach brzegowych i terminalach mobilnych; poprzez kwantyzację INT8, rozmiar modelu można dodatkowo skompresować do 11,2 MB, czas wnioskowania zmniejszyć do 5 milisekund, a zajętość pamięci zmniejszyć do 0,5 GB.
Lider w branży: Podwójne innowacje od układów ASIC po paradygmaty AI
Homsh Technology ma unikalną akumulację techniczną i innowacyjne geny na czele chińskiej technologii rozpoznawania tęczówki oka. Już przed 2020 rokiem firma z powodzeniem opracowała pierwszy na świecie układ ASIC dedykowany rozpoznawaniu tęczówki oka, przełamując wąskie gardło przyspieszenia sprzętowego algorytmów rozpoznawania tęczówki oka, zwiększając prędkość rozpoznawania do poziomu milisekundowego i kładąc podwaliny pod komercjalizację technologii rozpoznawania tęczówki oka na dużą skalę. Ta innowacja dała Homsh Technology przewagę pierwszego ruchu w procesie industrializacji.
Wchodząc w erę AI, Homsh Technology wnikliwie uchwyciła szansę na restrukturyzację paradygmatu rozpoznawania tęczówki oka dzięki technologii głębokiego uczenia, zdecydowanie zainwestowała w zasoby badawczo-rozwojowe i osiągnęła modernizację paradygmatu z "tradycyjnego przetwarzania sygnałów" do "głębokiego uczenia end-to-end" w dwóch kluczowych wymiarach: metodach kodowania i systemach wyszukiwania. Rozwiązanie dwupatentowe wydane tym razem nie tylko osiąga światowy poziom EER na poziomie 0,7% we wskaźnikach technicznych, ale co ważniejsze, realizuje globalne pionierskie zastosowanie bazy danych wektorowych FAISS w dziedzinie rozpoznawania tęczówki oka, wypełniając lukę w tej ścieżce technicznej. Oznacza to, że Homsh Technology zakończyła strategiczną transformację z "innowatora układów" w "lidera paradygmatu AI", ustanawiając technologiczne wzniesienie w erze inteligentnego rozpoznawania tęczówki oka.
Potencjalne zastosowania: Wzmacnianie inteligentnej modernizacji w wielu dziedzinach
Dzięki swoim zaletom technicznym, takim jak wysoka precyzja, duża prędkość i łatwe wdrażanie, rozwiązanie dwupatentowe Homsh Technology może być szeroko stosowane w następujących scenariuszach:
Rysunek 5: Scenariusze zastosowań rozwiązania dwupatentowego Homsh Technology
Płatności finansowe
Wdrażanie rozpoznawania tęczówki oka w bankomatach i terminalach płatności mobilnych, ultra-niski EER na poziomie 0,7% zapewnia bezpieczeństwo funduszy, prędkość rozpoznawania wynosząca 8 milisekund zapewnia płynne wrażenia użytkownika, a tryb jednooczny obsługuje użytkowników noszących okulary.
Bezpieczeństwo granic
Wdrażanie systemów rozpoznawania tęczówki oka na dużą skalę na lotniskach i w portach, baza danych wektorowych FAISS obsługuje wyszukiwanie na poziomie milisekund w bazie danych liczącej milion osób, a strategia multimodalna dodatkowo poprawia dokładność, skutecznie zapobiegając oszustwom tożsamości.
Inteligentne parki
Wdrażanie kontroli dostępu do tęczówki oka w parkach przedsiębiorstw i agencjach rządowych, skwantowany model INT8 obsługuje lokalne wdrażanie na urządzeniach brzegowych (maszyny kontroli dostępu, kołowroty), umożliwiając rozpoznawanie w czasie rzeczywistym bez sieci i zapewniając prywatność danych.
Opieka zdrowotna
Integracja rozpoznawania tęczówki oka z systemami HIS szpitali w celu dokładnego powiązania tożsamości pacjentów z elektronicznymi kartami medycznymi, unikanie pomyłek spowodowanych tym samym nazwiskiem i poprawa bezpieczeństwa medycznego; ustanowienie unikalnego identyfikatora biometrycznego w zarządzaniu noworodkami w celu zapobiegania porwaniom dzieci.
Bezpieczeństwo publiczne
Wdrażanie rozpoznawania tęczówki oka w miejskich systemach monitoringu, w połączeniu ze sprzętem do zbierania tęczówki oka z dużej odległości, w celu realizacji wczesnego ostrzegania o monitorowaniu i kontroli kluczowego personelu. Tryb wnioskowania GPU obsługuje analizę w czasie rzeczywistym o wysokiej współbieżności.
Uwagi dyrektora generalnego: Dr Yi Kaijun, dyrektor generalny
Dr Yi Kaijun, dyrektor generalny Homsh Technology, stwierdził w wywiadzie: "Pomyślne badania i rozwój tych dwóch patentów są ucieleśnieniem ponad dziesięcioletniej akumulacji technicznej i ciągłych inwestycji w innowacje Homsh Technology. Głęboko rozumiemy, że w wysoce konkurencyjnej dziedzinie biometrii tylko opanowanie kluczowych technologii pozwala pozostać niezwyciężonym. Od innowacji w zakresie układów ASIC przed 2020 rokiem do dzisiejszych podwójnych przełomów w głębokim uczeniu + bazie danych wektorowych, Homsh Technology zawsze przestrzegała dogłębnej integracji najnowocześniejszych technologii i potrzeb przemysłowych. Wskaźnik EER na poziomie 0,7% to nie tylko liczba; reprezentuje optymalną równowagę między 'bezpieczeństwem' a 'użytecznością' osiągniętą przez system. W przypadku kluczowych scenariuszy, takich jak finanse i kontrole bezpieczeństwa, oznacza to wyższe gwarancje bezpieczeństwa i lepsze wrażenia użytkownika."
"Co ważniejsze, jako pierwsi na świecie wprowadziliśmy technologię bazy danych wektorowych FAISS do dziedziny rozpoznawania tęczówki oka. Ta innowacja otwiera nowe możliwości dla zastosowań w czasie rzeczywistym systemów rozpoznawania tęczówki oka na dużą skalę. W przyszłości będziemy nadal pogłębiać nasze wysiłki w dziedzinie AI + biometrii, promować zastosowanie technologii rozpoznawania tęczówki oka w większej liczbie scenariuszy i wnosić siłę Homsh do budowy inteligentnego społeczeństwa. Innowacje są niekończące się, a Homsh Technology będzie nadal przewodzić postępowi technologicznemu w branży."
Perspektywy: Przyszłość inteligentnego rozpoznawania tęczówki oka
Wraz z ciągłą ewolucją technologii AI i ulepszaniem infrastruktury, takiej jak 5G i przetwarzanie brzegowe, rozpoznawanie tęczówki oka przechodzi od "specjalistycznych scenariuszy" do "aplikacji inkluzywnych". Rozwiązanie dwupatentowe Homsh Technology, dzięki swoim wybitnym osiągnięciom technicznym i możliwościom inżynieryjnym, jest w pełni przygotowane do sprostania eksplozji rynkowej w następnej dekadzie. Firma będzie nadal inwestować w zasoby badawczo-rozwojowe i wprowadzać ciągłe innowacje w kierunkach takich jak multimodalna fuzja (tęczówka oka + twarz + odcisk palca), wykrywanie żywotności i obliczenia prywatności, wnosząc kluczową siłę techniczną do budowy bezpieczniejszego, bardziej inteligentnego i wygodniejszego społeczeństwa cyfrowego.
O Homsh Technology
Homsh Technology jest wiodącym dostawcą technologii rozpoznawania tęczówki oka w Chinach, koncentrującym się na badaniach i rozwoju oraz industrializacji algorytmów, układów i systemów rozpoznawania tęczówki oka. Firma posiada szereg patentów na kluczowe technologie, w tym pierwszy na świecie układ ASIC dedykowany rozpoznawaniu tęczówki oka, a jej produkty są szeroko stosowane w takich dziedzinach, jak finanse, bezpieczeństwo i opieka zdrowotna.
