Introduzione
Sulla scia della rapida crescita del mercato globale della biometria, la tecnologia di riconoscimento dell'iride, con i suoi vantaggi unici di alta precisione e alta sicurezza, sta diventando la soluzione preferita per scenari chiave come i pagamenti finanziari, la sicurezza delle frontiere e le città intelligenti. Secondo le previsioni degli istituti di ricerca di mercato, le dimensioni del mercato globale del riconoscimento dell'iride cresceranno da 5,14 miliardi di dollari USA nel 2025 a 12,92 miliardi di dollari USA nel 2030, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 20,3%.
Figura 1: Tendenza di crescita delle dimensioni del mercato globale del riconoscimento dell'iride (previsioni 2025-2030)
In questa fase critica di trasformazione industriale, Homsh Technology ha ottenuto con successo un aggiornamento rivoluzionario della tecnologia di riconoscimento dell'iride dal paradigma tradizionale al paradigma AI in virtù di due brevetti di invenzione fondamentali: "Un sistema e metodo di recupero rapido dell'iride basato su database vettoriale" e "Un metodo di codifica continua delle caratteristiche dell'iride basato su reti neurali profonde", stabilendo un'importante posizione innovativa all'avanguardia della tecnologia di riconoscimento dell'iride in Cina e a livello globale.
Contesto tecnico: colli di bottiglia dei metodi tradizionali e opportunità nell'era dell'IA
Dalla commercializzazione della tecnologia di riconoscimento dell'iride negli anni '90, essa si è a lungo basata sul metodo di codifica IrisCode basato sui filtri di Gabor. Questo metodo estrae le caratteristiche della trama dell'iride attraverso filtri di Gabor multi-scala e multidirezionali, le quantifica in codici binari a 2048 bit e utilizza la distanza di Hamming per l'abbinamento. Tuttavia, questo paradigma tradizionale deve affrontare tre colli di bottiglia fondamentali: in primo luogo, i filtri fissi non possono adattarsi alle differenze di qualità delle diverse immagini dell'iride; in secondo luogo, la codifica di binarizzazione causa una significativa perdita di informazioni, con conseguente tasso di errore uguale (EER) di solo circa l'1,75% sul set di test standard CASIA-Iris-Lamp; in terzo luogo, la velocità di recupero è lenta nei database su larga scala (oltre il livello di un milione), rendendo difficile soddisfare le esigenze delle applicazioni in tempo reale.
Figura 2: Confronto del paradigma della tecnologia di riconoscimento dell'iride - Codifica IrisCode tradizionale vs. Codifica continua delle caratteristiche di deep learning
Con la maturità della tecnologia di deep learning e l'accumulo di set di dati su larga scala, il riconoscimento dell'iride ha inaugurato una finestra di opportunità per il cambio di paradigma da "caratteristiche fatte a mano" a "apprendimento end-to-end". Recenti ricerche accademiche hanno dimostrato che i metodi di riconoscimento dell'iride basati su reti neurali profonde hanno dimostrato un potenziale superiore ai metodi tradizionali. Ad esempio, il modello accademico all'avanguardia IrisFormer può raggiungere un EER dello 0,88% sullo stesso set di dati. Tuttavia, come trasformare i risultati accademici in soluzioni tecniche fattibili per l'ingegneria con competitività industriale è una sfida comune affrontata dal settore.
Innovazione tecnica: due brevetti collaborano per costruire una soluzione AI completa
I due brevetti fondamentali rilasciati da Homsh Technology questa volta risolvono sistematicamente i colli di bottiglia tecnici del riconoscimento dell'iride tradizionale da due dimensioni: "rappresentazione delle caratteristiche" ed "efficienza di recupero", formando un ciclo tecnico completo dalla codifica front-end al recupero back-end.
Figura 3: Architettura collaborativa a doppio brevetto di Homsh Technology - Sistema di riconoscimento dell'iride end-to-end
Brevetto 1: Un metodo di codifica continua delle caratteristiche dell'iride basato su reti neurali profonde
Questo brevetto combina in modo innovativo l'architettura di rete neurale convoluzionale EfficientNet-B3 efficiente nel campo della computer vision con la funzione di perdita del margine angolare ArcFace nel campo del riconoscimento facciale, realizzando per la prima volta la codifica di deep learning end-to-end delle caratteristiche dell'iride. Le sue innovazioni fondamentali includono:
1. Estrazione adattiva delle caratteristiche: attraverso la strategia di ridimensionamento composto (espansione tridimensionale bilanciata di profondità, larghezza e risoluzione) e gli efficienti moduli MBConv (struttura residua invertita + meccanismo di attenzione squeeze-and-excitation), EfficientNet-B3 ottiene un'estrazione di caratteristiche altamente discriminanti delle trame dell'iride con la vincolo di soli 12,14 milioni di parametri. Rispetto ai filtri di Gabor fissi, il modello può apprendere automaticamente la rappresentazione ottimale delle caratteristiche.
2. Codifica continua delle caratteristiche: superando la limitazione di quantizzazione di binarizzazione dell'IrisCode tradizionale, produce vettori di caratteristiche continue float32 a 512 dimensioni con una capacità di informazioni di 16.384 bit (8 volte quella di IrisCode). Lo spazio delle caratteristiche viene aggiornato da uno spazio di Hamming discreto a uno spazio euclideo continuo, consentendo una misurazione della somiglianza più raffinata.
3. Ottimizzazione del margine angolare ArcFace: nello spazio delle caratteristiche ipersferiche normalizzate, l'aggiunta di un margine angolare di 10° forza l'aggregazione intra-classe e la separazione inter-classe, riducendo l'angolo tra i vettori di caratteristiche dell'iride della stessa persona ed espandendo l'angolo tra persone diverse, migliorando significativamente la capacità di discriminazione delle caratteristiche. La verifica sperimentale mostra che, rispetto alla perdita Softmax standard, ArcFace riduce l'EER del 45,4%.
4. Campionamento batch bilanciato per classe: per affrontare il problema del conteggio irregolare dei campioni tra i diversi individui nei set di dati dell'iride, viene progettata un'innovativa strategia di campionamento bilanciata per classe. Ogni batch di addestramento contiene 16 classi con 8 campioni per classe, garantendo che la funzione di perdita ArcFace possa apprendere completamente i confini inter-classe, accelerando la convergenza del 30% rispetto al campionamento casuale.
Brevetto 2: Un sistema e metodo di recupero rapido dell'iride basato su database vettoriale
Questo brevetto applica per la prima volta a livello globale la tecnologia del database vettoriale FAISS (Facebook AI Similarity Search) al campo del riconoscimento dell'iride, realizzando il recupero a livello di millisecondi in un database di un milione di persone e fornendo un supporto tecnico fondamentale per l'applicazione in tempo reale di sistemi di riconoscimento dell'iride su larga scala. Le sue innovazioni fondamentali includono:
1. Costruzione dell'indice vettoriale FAISS: dopo la normalizzazione L2 dei vettori di caratteristiche dell'iride a 512 dimensioni estratti tramite deep learning, viene utilizzato il tipo di indice IndexFlatIP di FAISS per l'archiviazione. Questo tipo di indice si basa sulla ricerca di somiglianza del prodotto interno, che equivale alla somiglianza del coseno dei vettori normalizzati. Rispetto alla ricerca a forza bruta NumPy, ottiene un'accelerazione della CPU di 15,9 volte e un'accelerazione della GPU di 75,0 volte in un database su scala di 10.000 persone.
2. Strategia di indicizzazione intelligente: viene progettata un'innovativa architettura di indice multilivello. Attraverso l'ottimizzazione della distribuzione delle caratteristiche e il clustering adattivo, si evitano gli errori di corrispondenza e vengono supportate modalità di riconoscimento flessibili, migliorando significativamente l'accuratezza del riconoscimento e la robustezza del sistema.
3. Progettazione efficiente della struttura dei dati: il sistema archivia separatamente i file di indice FAISS (.index.faiss) e i file di metadati (.meta.json). I file di indice vengono mappati direttamente alla memoria per la ricerca del vicino più prossimo approssimativo, mentre i file di metadati archiviano informazioni aziendali come ID del personale, orari di raccolta e numeri di dispositivo. La latenza della query è controllata entro 8,5 millisecondi (modalità CPU).
4. Integrazione perfetta dei modelli di deep learning: il front-end del sistema utilizza EfficientNet-B5 (112 MB ONNX) per la segmentazione dell'iride per estrarre la regione di interesse; il back-end utilizza EfficientNet-B3+ArcFace (44 MB ONNX) per l'estrazione delle caratteristiche. L'intero processo è ottimizzato end-to-end dall'input dell'immagine all'output del risultato del recupero, supportando sia le modalità di inferenza CPU che GPU e adattandosi a vari scenari di implementazione come dispositivi edge e server.
Indicatori tecnici: raggiungimento di livelli di classe mondiale
Test rigorosi sul set di dati standard internazionale dell'iride CASIA-Iris-Lamp (573 persone, 11.845 immagini) mostrano che la soluzione a doppio brevetto di Homsh Technology ha raggiunto i seguenti indicatori rivoluzionari:
Figura 4: Confronto delle prestazioni del riconoscimento dell'iride (set di dati CASIA-Iris-Lamp)
1. Tasso di errore uguale (EER): 0,70%. Rispetto al metodo tradizionale Gabor+distanza di Hamming (EER dell'1,75%), il tasso di errore è ridotto del 60%; rispetto alla precedente soluzione di base EfficientNet-B3 di Homsh Technology (EER del 2,66%), il tasso di errore è ridotto del 73,7%; rispetto al modello IrisFormer accademico all'avanguardia (EER dello 0,88%), le prestazioni sono migliorate del 20,5%, stabilendo una posizione di leadership di livello mondiale nel settore.
2. Accuratezza del riconoscimento (AUC): 99,97%, indicando che è possibile mantenere un tasso di riconoscimento corretto molto elevato anche a un tasso di riconoscimento errato estremamente basso.
3. Velocità di recupero: in un database su scala di 10.000 persone, la latenza media di recupero è di 8,5 millisecondi in modalità CPU FAISS con un throughput di 117,6 QPS; la latenza di recupero è di 1,8 millisecondi in modalità GPU con un throughput di 555,6 QPS. Rispetto alla ricerca a forza bruta NumPy tradizionale, ottiene rispettivamente un'accelerazione di 15,9x e 75,0x, soddisfacendo pienamente le esigenze delle applicazioni in tempo reale.
4. Efficienza del modello: il modello di estrazione delle caratteristiche EfficientNet-B3 ha solo 12,14 milioni di parametri, con un tempo di inferenza ONNX di 8 millisecondi (CPU) e un ingombro di memoria di 1,8 GB, supportando l'implementazione su dispositivi edge e terminali mobili; attraverso la quantizzazione INT8, le dimensioni del modello possono essere ulteriormente compresse a 11,2 MB, il tempo di inferenza ridotto a 5 millisecondi e l'ingombro di memoria ridotto a 0,5 GB.
Leadership del settore: doppie innovazioni dai chip ASIC ai paradigmi AI
Homsh Technology ha un'accumulazione tecnica unica e geni innovativi all'avanguardia della tecnologia di riconoscimento dell'iride cinese. Già prima del 2020, l'azienda ha sviluppato con successo il primo chip ASIC al mondo dedicato al riconoscimento dell'iride, superando il collo di bottiglia dell'accelerazione hardware degli algoritmi di riconoscimento dell'iride, aumentando la velocità di riconoscimento al livello dei millisecondi e ponendo le basi hardware per la commercializzazione su larga scala della tecnologia di riconoscimento dell'iride. Questa innovazione ha dato a Homsh Technology un vantaggio del primo attore nel processo di industrializzazione.
Entrando nell'era dell'IA, Homsh Technology ha colto con acutezza l'opportunità della tecnologia di deep learning per ristrutturare il paradigma del riconoscimento dell'iride, ha investito risolutamente in risorse di ricerca e sviluppo e ha ottenuto un aggiornamento del paradigma da "elaborazione del segnale tradizionale" a "deep learning end-to-end" in due dimensioni fondamentali: metodi di codifica e sistemi di recupero. La soluzione a doppio brevetto rilasciata questa volta non solo raggiunge un livello EER di classe mondiale dello 0,7% negli indicatori tecnici, ma, cosa ancora più importante, realizza l'applicazione pionieristica globale del database vettoriale FAISS nel campo del riconoscimento dell'iride, colmando il divario in questo percorso tecnico. Ciò indica che Homsh Technology ha completato la trasformazione strategica da "innovatore di chip" a "leader del paradigma AI", stabilendo un'altezza tecnologica di comando nell'era del riconoscimento dell'iride intelligente.
Potenziali applicazioni: potenziare l'aggiornamento intelligente in più campi
Con i suoi vantaggi tecnici di alta precisione, alta velocità e facile implementazione, la soluzione a doppio brevetto di Homsh Technology può essere ampiamente applicata nei seguenti scenari:
Figura 5: Scenari applicativi della soluzione a doppio brevetto di Homsh Technology
Pagamento finanziario
L'implementazione del riconoscimento dell'iride sugli sportelli automatici bancari e sui terminali di pagamento mobile, l'EER ultra-basso dello 0,7% garantisce la sicurezza dei fondi, la velocità di riconoscimento di 8 millisecondi offre un'esperienza utente fluida e la modalità a occhio singolo supporta gli utenti che indossano occhiali.
Sicurezza delle frontiere
L'implementazione di sistemi di riconoscimento dell'iride su larga scala negli aeroporti e nei porti, il database vettoriale FAISS supporta il recupero a livello di millisecondi in un database di un milione di persone e la strategia di fusione multimodale migliora ulteriormente l'accuratezza, prevenendo efficacemente le frodi di identità.
Parchi intelligenti
L'implementazione del controllo accessi dell'iride nei parchi aziendali e nelle agenzie governative, il modello quantizzato INT8 supporta l'implementazione locale su dispositivi edge (macchine di controllo accessi, tornelli), consentendo il riconoscimento in tempo reale senza rete e garantendo la privacy dei dati.
Assistenza sanitaria
L'integrazione del riconoscimento dell'iride nei sistemi HIS ospedalieri per associare con precisione le identità dei pazienti alle cartelle cliniche elettroniche, evitando confusione causata dallo stesso nome e migliorando la sicurezza medica; stabilire un ID biometrico univoco nella gestione dei neonati per prevenire il rapimento dei bambini.
Pubblica sicurezza
L'implementazione del riconoscimento dell'iride nei sistemi di monitoraggio urbano, combinata con apparecchiature di raccolta dell'iride a lunga distanza, per realizzare l'allerta precoce del monitoraggio e del controllo del personale chiave. La modalità di inferenza GPU supporta l'analisi in tempo reale ad alta concorrenza.
Osservazioni dell'amministratore delegato: Dr. Yi Kaijun, CEO
Il Dr. Yi Kaijun, CEO di Homsh Technology, ha dichiarato in un'intervista: "La ricerca e lo sviluppo di successo di questi due brevetti sono la cristallizzazione di oltre un decennio di accumulazione tecnica e di continui investimenti nell'innovazione di Homsh Technology. Comprendiamo profondamente che nel campo altamente competitivo della biometria, solo padroneggiando le tecnologie fondamentali possiamo rimanere invincibili. Dall'innovazione del chip ASIC prima del 2020 agli odierni doppi progressi nel deep learning + database vettoriale, Homsh Technology ha sempre aderito all'integrazione approfondita della tecnologia all'avanguardia e delle esigenze industriali. L'indicatore EER dello 0,7% non è solo un numero; rappresenta l'equilibrio ottimale tra 'sicurezza' e 'usabilità' raggiunto dal sistema. Per scenari chiave come la finanza e i controlli di sicurezza, ciò significa maggiori garanzie di sicurezza e una migliore esperienza utente."
"Ancora più importante, siamo i primi al mondo a introdurre la tecnologia del database vettoriale FAISS nel campo del riconoscimento dell'iride. Questa innovazione apre nuove possibilità per l'applicazione in tempo reale di sistemi di riconoscimento dell'iride su larga scala. In futuro, continueremo ad approfondire i nostri sforzi nel campo dell'IA + biometria, promuoveremo l'applicazione della tecnologia di riconoscimento dell'iride in più scenari e contribuiremo con la forza di Homsh alla costruzione di una società intelligente. L'innovazione è infinita e Homsh Technology continuerà a guidare il progresso tecnologico del settore."
Prospettive: il futuro del riconoscimento dell'iride intelligente
Con la continua evoluzione della tecnologia AI e il miglioramento delle infrastrutture come il 5G e l'edge computing, il riconoscimento dell'iride si sta spostando da "scenari specializzati" a "applicazioni inclusive". La soluzione a doppio brevetto di Homsh Technology, con le sue eccezionali prestazioni tecniche e capacità ingegneristiche, è pienamente preparata a soddisfare l'esplosione del mercato nel prossimo decennio. L'azienda continuerà a investire in risorse di ricerca e sviluppo e a fare continue innovazioni in direzioni come la fusione multimodale (iride + viso + impronta digitale), il rilevamento della vivacità e il calcolo della privacy, contribuendo con la forza tecnica fondamentale alla costruzione di una società digitale più sicura, più intelligente e più conveniente.
Informazioni su Homsh Technology
Homsh Technology è un fornitore leader di tecnologia di riconoscimento dell'iride in Cina, focalizzato sulla ricerca e sviluppo e sull'industrializzazione di algoritmi, chip e sistemi di riconoscimento dell'iride. L'azienda detiene numerosi brevetti tecnologici fondamentali, tra cui il primo chip ASIC al mondo dedicato al riconoscimento dell'iride, e i suoi prodotti sono ampiamente utilizzati in settori come la finanza, la sicurezza e l'assistenza sanitaria.
