Bei der Entwicklung der Identitäts-Authentifizierungstechnologie war es für die Branche stets ein zentraler Ansatz, das optimale Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Komfort zu finden.Während eine einzige biometrische Erkennung den Bedürfnissen spezifischer Szenarien gerecht werden kann, ist es, ist es schwierig, alle Anwendungsbereiche abzudecken ̇ die Iris-Erkennung übertrifft in Hochsicherheitsszenarien, die Gesichtserkennung hat größere Vorteile in Bezug auf die Bequemlichkeit,und Fingerabdruckerkennung haben lange eine breite Grundlage für Benutzergewohnheiten geschaffenDiese praktische Nachfrage hat uns dazu veranlasst, die Grenzen unserer Technologieforschung und -entwicklung von der Iriserkennung auf den breiteren multimodalen Bereich auszuweiten.
Durch systematische technische Forschung und Entwicklung hat die Homsh-Technologie grundsätzlich den Aufbau eines einheitlichen Rahmens für multimodale biometrische Erkennung abgeschlossen.Das Kernkonzept dieses Frameworks besteht darin, unser Iris-Erkennungs-Segmentierungs- und Codierungsmodell (das wir über viele Jahre hinweg verfeinert haben) als Grundarchitektur zu verwenden., und das Transferlernen der beiden neuen Modalitäten (Gesichts- und Fingerabdruckerkennung) durch die Wiederverwendung der zugrunde liegenden Merkmal-Extraktionsschicht abschließen.Die Wahl dieser technischen Route ist nicht zufällig., Merkmal-Codierungsmethoden, und Matching-Logik, die wir auf dem Gebiet der Iris-Erkennung angesammelt haben, sind im Wesentlichen strukturell sehr ähnlich wie die Verarbeitung der Arbeitsabläufe anderer biometrischer Merkmale.Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse ermöglicht der einheitliche Rahmen einen modalen Wissenstransfer, anstatt drei unabhängige Systeme von Grund auf aufzubauen.
In Bezug auf die Leistungsüberprüfung erreichte das Gesichtserkennungsmodul eine gleiche Fehlerquote (EER) von 0,4% auf dem international verwendeten CASIA Face V5-Evaluierungsdatensatz,Während das Fingerabdruckerkennungsmodul eine EER von 0 erreichteEs ist besonders zu beachten, dass diese beiden Leistungsindikatoren nicht unsere endgültigen Ziele sind,aber stufenweise Ergebnisse zur Überprüfung der Durchführbarkeit des RahmensIm Vergleich zu dedizierten Algorithmen, die für eine einzelne Modalität stark optimiert sind, ist die Leistung des einheitlichen Rahmens in jeder Modalität möglicherweise nicht die beste.Der Kernwert liegt jedoch darin, eine technische Grundlage für die spätere Anerkennung der Fusionstechnik und den flexiblen Einsatz zu schaffen..
Derzeit ist die vorläufige Überprüfung der dreimodalen Fusionserkennungsfunktion abgeschlossen.Fusionserkennung bezieht sich auf die Fähigkeit des Systems, drei biometrische Informationen (Iris) umfassend zu verwenden., Gesichts- und Fingerabdrücke) zur Identifizierung, was theoretisch die Zuverlässigkeit und die Angriffssicherheit der Erkennung erheblich verbessert.Diese Fähigkeit hat einen direkten Anwendungswert in Szenarien mit hoher Sicherheit wie Finanzzahlungen, Grenzsicherung und Zugang zu kritischen Infrastrukturen.
In der nachfolgenden FuE-Arbeit werden wir uns auf die Erforschung zweier technischer Richtungen konzentrieren.
Zunächst werden wir eine systematische vergleichende Studie über die Auswirkungen zweier technischer Routen durchführen: die unabhängige Kanaldekodierung für jede Modalität und die gemeinsame Ausbildung gemeinsamer Basisnetze.Ziel ist es, das optimale Gleichgewicht zwischen Erkennungsleistung und Modellgröße zu finden. Dies ist entscheidend für die Bereitstellung des Algorithmus für ressourcenbeschränkte Edge-Geräte..
Zweitens werden wir schnell die technische Entwicklung der freien Schaltfunktion der Erkennungsmodi abschließen.die Endnutzer in die Lage versetzen, die Anerkennungsmethode flexibel gemäß den Anforderungen an die Sicherheitsstufe des tatsächlichen Anwendungsszenarios zu wählen;. Zum Beispiel kann die Iris- oder Fingerabdruckerkennung in Hochsicherheitsszenarien aktiviert werden, die Gesichtserkennung kann in täglichen Bequemlichkeitsszenarien eingeschaltet werden,und multimodale Fusion für besondere Situationen geeignet, die höchste Glaubwürdigkeit erfordern.
Aus einer längerfristigen Perspektive, the construction of the multi-modal unified framework is a key step for Homsh’s technology to evolve from a professional iris recognition manufacturer to a comprehensive biometric recognition solution providerOb in Anwendungsbereichen wie intelligenten tragbaren Geräten, VR/AR-Terminals, intelligenter Sicherheit oder Authentifizierung finanzieller Identität,Multimodale Fusionserkennung wird zu einer der grundlegenden Fähigkeiten des Mensch-Computer-Interaktionssystems der nächsten GenerationWir freuen uns darauf, dass dieser technologische Erfolg in naher Zukunft Partnern und Endnutzern eine sicherere und flexiblere Authentifizierungserfahrung bietet.
