Einleitung
Vor dem Hintergrund des rasanten Wachstums des globalen Biometrie-Marktes entwickelt sich die Iris-Erkennungstechnologie mit ihren einzigartigen Vorteilen wie hoher Präzision und hoher Sicherheit zur bevorzugten Lösung für Schlüsselszenarien wie Finanzzahlungen, Grenzsicherheit und Smart Cities. Laut Prognosen von Marktforschungsinstituten wird das globale Marktvolumen für Iris-Erkennung von 5,14 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 12,92 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 20,3 % entspricht.
Abbildung 1: Wachstumstrend des globalen Marktes für Iris-Erkennung (Prognose 2025-2030)
In diesem kritischen Moment des industriellen Wandels hat Homsh Technology durch zwei Kern-Erfindungspatente — "Ein Iris-Schnellabrufsystem und -verfahren basierend auf einer Vektordatenbank" und "Ein Iris-Kontinuierliches-Merkmals-Codierungsverfahren basierend auf Deep Neural Networks" — erfolgreich eine sprunghafte Verbesserung der Iris-Erkennungstechnologie vom traditionellen Paradigma zum KI-Paradigma erzielt und damit eine wichtige innovative Position an der Spitze der Iris-Erkennungstechnologie in China und weltweit etabliert.
Technischer Hintergrund: Engpässe traditioneller Methoden und Chancen im KI-Zeitalter
Seit der Kommerzialisierung der Iris-Erkennungstechnologie in den 1990er Jahren stützte sie sich lange Zeit auf die IrisCode-Codierungsmethode, die auf Gabor-Filtern basiert. Diese Methode extrahiert Iris-Texturmerkmale durch Multi-Skalen- und Multi-Direktions-Gabor-Filter, quantifiziert sie in 2048-Bit-Binärcodes und verwendet die Hamming-Distanz für den Abgleich. Dieses traditionelle Paradigma steht jedoch vor drei Kernengpässen: Erstens können feste Filter sich nicht an die Qualitätsunterschiede verschiedener Iris-Bilder anpassen; zweitens führt die Binärcodierung zu erheblichen Informationsverlusten, was zu einer Equal Error Rate (EER) von nur etwa 1,75 % auf dem CASIA-Iris-Lamp-Standard-Testdatensatz führt; drittens ist die Abrufgeschwindigkeit in großen Datenbanken (über einer Million) langsam, was es schwierig macht, die Anforderungen von Echtzeitanwendungen zu erfüllen.
Abbildung 2: Vergleich des Iris-Erkennungstechnologie-Paradigmas - Traditionelle IrisCode-Codierung vs. Deep-Learning-Kontinuierliche-Merkmals-Codierung
Mit der Reife der Deep-Learning-Technologie und der Anhäufung großer Datensätze hat die Iris-Erkennung ein Fenster der Gelegenheit für einen Paradigmenwechsel von "handgefertigten Merkmalen" zu "End-to-End-Lernen" eingeläutet. Jüngste akademische Forschung hat gezeigt, dass Iris-Erkennungsmethoden, die auf Deep Neural Networks basieren, Potenzial über traditionelle Methoden hinaus gezeigt haben. Beispielsweise kann das hochmoderne akademische IrisFormer-Modell eine EER von 0,88 % auf demselben Datensatz erreichen. Wie man jedoch akademische Leistungen in ingenieurtechnisch realisierbare technische Lösungen mit industrieller Wettbewerbsfähigkeit umwandelt, ist eine gemeinsame Herausforderung für die Branche.
Technische Innovation: Zwei Patente arbeiten zusammen, um eine vollständige KI-Lösung aufzubauen
Die beiden Kernpatente, die Homsh Technology dieses Mal veröffentlicht hat, lösen systematisch die technischen Engpässe der traditionellen Iris-Erkennung aus zwei Dimensionen — "Merkmalsdarstellung" und "Abrufeffizienz" — und bilden so einen vollständigen technischen geschlossenen Kreislauf von der Front-End-Codierung bis zum Back-End-Abruf.
Abbildung 3: Die Dual-Patent-Kooperationsarchitektur von Homsh Technology - End-to-End-Iris-Erkennungssystem
Patent 1: Ein Iris-Kontinuierliches-Merkmals-Codierungsverfahren basierend auf Deep Neural Networks
Dieses Patent kombiniert innovativ die effiziente Convolutional-Neural-Network-Architektur EfficientNet-B3 im Bereich Computer Vision mit der ArcFace-Angular-Margin-Loss-Funktion im Bereich Gesichtserkennung und realisiert erstmals eine End-to-End-Deep-Learning-Codierung von Iris-Merkmalen. Zu den Kerninnovationen gehören:
1. Adaptive Merkmalsextraktion: Durch die Compound-Scaling-Strategie (dreidimensionale, ausgewogene Erweiterung von Tiefe, Breite und Auflösung) und effiziente MBConv-Module (Inverted-Residual-Struktur + Squeeze-and-Excitation-Attention-Mechanismus) erreicht EfficientNet-B3 eine hochdiskriminierende Merkmalsextraktion von Iris-Texturen unter der Einschränkung von nur 12,14 Millionen Parametern. Im Vergleich zu festen Gabor-Filtern kann das Modell automatisch die optimale Merkmalsdarstellung erlernen.
2. Kontinuierliche Merkmalskodierung: Durchbricht die Binärisierungs-Quantisierungsbeschränkung des traditionellen IrisCode und gibt 512-dimensionale float32-kontinuierliche Feature-Vektoren mit einer Informationskapazität von 16.384 Bit (8-mal so viel wie IrisCode) aus. Der Feature-Raum wird von einem diskreten Hamming-Raum auf einen kontinuierlichen euklidischen Raum aufgerüstet, was eine verfeinerte Ähnlichkeitsmessung ermöglicht.
3. ArcFace Angular Margin Optimierung: Im normalisierten hypersphärischen Feature-Raum erzwingt das Hinzufügen eines 10°-Angular-Margin die Intra-Class-Aggregation und die Inter-Class-Trennung, wodurch der Winkel zwischen Iris-Feature-Vektoren derselben Person verringert und der Winkel zwischen verschiedenen Personen erweitert wird, was die Diskriminierbarkeit der Features erheblich verbessert. Experimentelle Überprüfungen zeigen, dass ArcFace im Vergleich zum Standard-Softmax-Loss die EER um 45,4 % reduziert.
4. Klassen-ausgewogenes Batch-Sampling: Um das Problem der ungleichmäßigen Stichprobenanzahl zwischen verschiedenen Personen in Iris-Datensätzen zu lösen, wird eine innovative Klassen-ausgewogene Sampling-Strategie entwickelt. Jeder Trainings-Batch enthält 16 Klassen mit 8 Stichproben pro Klasse, wodurch sichergestellt wird, dass die ArcFace-Loss-Funktion Inter-Class-Grenzen vollständig erlernen kann, was die Konvergenz im Vergleich zum Zufalls-Sampling um 30 % beschleunigt.
Patent 2: Ein Iris-Schnellabrufsystem und -verfahren basierend auf einer Vektordatenbank
Dieses Patent wendet erstmals weltweit die FAISS (Facebook AI Similarity Search) Vektordatenbanktechnologie auf den Bereich der Iris-Erkennung an und realisiert einen Abruf im Millisekundenbereich in einer Datenbank mit einer Million Personen, was eine wichtige technische Unterstützung für die Echtzeitanwendung von groß angelegten Iris-Erkennungssystemen bietet. Zu den Kerninnovationen gehören:
1. FAISS-Vektorindex-Konstruktion: Nach der L2-Normalisierung der 512-dimensionalen Iris-Feature-Vektoren, die durch Deep Learning extrahiert wurden, wird der IndexFlatIP-Indextyp von FAISS für die Speicherung verwendet. Dieser Indextyp basiert auf der Suche nach innerer Produktähnlichkeit, was der Kosinusähnlichkeit normalisierter Vektoren entspricht. Im Vergleich zur Brute-Force-Suche von NumPy erreicht er eine 15,9-fache CPU-Beschleunigung und eine 75,0-fache GPU-Beschleunigung in einer Datenbank mit 10.000 Personen.
2. Intelligente Indexstrategie: Es wird eine innovative Multi-Level-Indexarchitektur entwickelt. Durch die Optimierung der Feature-Verteilung und das adaptive Clustering werden Fehlzuordnungen vermieden und flexible Erkennungsmodi unterstützt, wodurch die Erkennungsgenauigkeit und die Systemrobustheit erheblich verbessert werden.
3. Effizientes Datenstrukturdesign: Das System speichert FAISS-Indexdateien (.index.faiss) und Metadaten-Dateien (.meta.json) separat. Die Indexdateien werden direkt in den Speicher abgebildet, um eine Suche nach dem nächsten Nachbarn durchzuführen, während die Metadaten-Dateien Geschäftsinformationen wie Personal-IDs, Erfassungszeiten und Gerätenummern speichern. Die Abfragelatenz wird innerhalb von 8,5 Millisekunden (CPU-Modus) gehalten.
4. Nahtlose Integration von Deep-Learning-Modellen: Das Front-End des Systems verwendet EfficientNet-B5 (112 MB ONNX) zur Iris-Segmentierung, um den Bereich von Interesse zu extrahieren; das Back-End verwendet EfficientNet-B3+ArcFace (44 MB ONNX) zur Merkmalsextraktion. Der gesamte Prozess ist von der Bildeingabe bis zur Ausgabe des Abrufergebnisses End-to-End optimiert und unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-Inferenzmodi und passt sich an verschiedene Einsatzszenarien wie Edge-Geräte und Server an.
Technische Indikatoren: Erreichen von Weltklasse-Niveaus
Strenge Tests mit dem internationalen Standard-Iris-Datensatz CASIA-Iris-Lamp (573 Personen, 11.845 Bilder) zeigen, dass die Dual-Patent-Lösung von Homsh Technology die folgenden bahnbrechenden Indikatoren erreicht hat:
Abbildung 4: Leistungsvergleich der Iris-Erkennung (CASIA-Iris-Lamp-Datensatz)
1. Equal Error Rate (EER): 0,70 %. Im Vergleich zur traditionellen Gabor+Hamming-Distanz-Methode (1,75 % EER) wird die Fehlerrate um 60 % reduziert; im Vergleich zur vorherigen EfficientNet-B3-Baseline-Lösung von Homsh Technology (2,66 % EER) wird die Fehlerrate um 73,7 % reduziert; im Vergleich zum hochmodernen akademischen IrisFormer-Modell (0,88 % EER) wird die Leistung um 20,5 % verbessert, wodurch eine weltweit führende Position in der Branche etabliert wird.
2. Erkennungsgenauigkeit (AUC): 99,97 %, was darauf hindeutet, dass selbst bei einer extrem niedrigen Falscherkennungsrate eine sehr hohe korrekte Erkennungsrate aufrechterhalten werden kann.
3. Abrufgeschwindigkeit: In einer Datenbank mit 10.000 Personen beträgt die durchschnittliche Abruflatenz im FAISS-CPU-Modus 8,5 Millisekunden bei einem Durchsatz von 117,6 QPS; die Abruflatenz beträgt im GPU-Modus 1,8 Millisekunden bei einem Durchsatz von 555,6 QPS. Im Vergleich zur traditionellen Brute-Force-Suche von NumPy erreicht sie eine 15,9-fache bzw. 75,0-fache Beschleunigung und erfüllt damit die Anforderungen von Echtzeitanwendungen vollständig.
4. Modelleffizienz: Das EfficientNet-B3-Merkmalsextraktionsmodell hat nur 12,14 Millionen Parameter, mit einer ONNX-Inferenzzeit von 8 Millisekunden (CPU) und einem Speicherbedarf von 1,8 GB, was den Einsatz auf Edge-Geräten und mobilen Terminals unterstützt; durch INT8-Quantisierung kann die Modellgröße weiter auf 11,2 MB komprimiert, die Inferenzzeit auf 5 Millisekunden reduziert und der Speicherbedarf auf 0,5 GB reduziert werden.
Branchenführerschaft: Duale Innovationen von ASIC-Chips bis zu KI-Paradigmen
Homsh Technology verfügt über einzigartige technische Akkumulation und innovative Gene an der Spitze der chinesischen Iris-Erkennungstechnologie. Bereits vor 2020 entwickelte das Unternehmen erfolgreich den weltweit ersten ASIC-Chip, der der Iris-Erkennung gewidmet ist, durchbrach den Hardware-Beschleunigungsengpass von Iris-Erkennungsalgorithmen, erhöhte die Erkennungsgeschwindigkeit auf den Millisekundenbereich und legte damit eine Hardware-Grundlage für die groß angelegte Kommerzialisierung der Iris-Erkennungstechnologie. Diese Innovation hat Homsh Technology einen First-Mover-Vorteil im Industrialisierungsprozess verschafft.
Mit dem Eintritt in das KI-Zeitalter erkannte Homsh Technology die Chance der Deep-Learning-Technologie, das Iris-Erkennungsparadigma neu zu strukturieren, investierte entschlossen in F&E-Ressourcen und erreichte eine Paradigmenverbesserung von "traditioneller Signalverarbeitung" zu "End-to-End-Deep-Learning" in zwei Kernbereichen: Codierungsmethoden und Abrufsysteme. Die diesmal veröffentlichte Dual-Patent-Lösung erreicht nicht nur einen Weltklasse-EER-Wert von 0,7 % in den technischen Indikatoren, sondern realisiert vor allem auch die weltweit bahnbrechende Anwendung der FAISS-Vektordatenbank im Bereich der Iris-Erkennung und schließt damit die Lücke in diesem technischen Ansatz. Dies zeigt, dass Homsh Technology die strategische Transformation von einem "Chip-Innovator" zu einem "KI-Paradigmenführer" abgeschlossen hat und damit eine technologische Kommandohöhe im Zeitalter der intelligenten Iris-Erkennung etabliert hat.
Potenzielle Anwendungen: Ermächtigung des intelligenten Upgrades in mehreren Bereichen
Mit seinen technischen Vorteilen wie hoher Präzision, hoher Geschwindigkeit und einfacher Bereitstellung kann die Dual-Patent-Lösung von Homsh Technology in folgenden Szenarien weit verbreitet eingesetzt werden:
Abbildung 5: Anwendungsszenarien der Dual-Patent-Lösung von Homsh Technology
Finanzielle Zahlung
Durch den Einsatz der Iris-Erkennung an Bankautomaten und mobilen Zahlungsterminals gewährleistet die extrem niedrige EER von 0,7 % die Sicherheit der Gelder, die Erkennungsgeschwindigkeit von 8 Millisekunden sorgt für ein reibungsloses Benutzererlebnis, und der Einzelaugenmodus unterstützt Benutzer, die eine Brille tragen.
Grenzsicherheit
Durch den Einsatz groß angelegter Iris-Erkennungssysteme an Flughäfen und in Häfen unterstützt die FAISS-Vektordatenbank den Abruf im Millisekundenbereich in einer Datenbank mit einer Million Personen, und die multimodale Fusionsstrategie verbessert die Genauigkeit weiter und verhindert effektiv Identitätsbetrug.
Intelligente Parks
Durch den Einsatz der Iris-Zugangskontrolle in Unternehmensparks und Regierungsbehörden unterstützt das INT8-quantisierte Modell den lokalen Einsatz auf Edge-Geräten (Zugangskontrollmaschinen, Drehkreuze), wodurch eine Echtzeit-Erkennung ohne Vernetzung ermöglicht und die Datensicherheit gewährleistet wird.
Gesundheitswesen
Durch die Integration der Iris-Erkennung in Krankenhaus-HIS-Systeme werden die Patientenidentitäten genau mit elektronischen Krankenakten verknüpft, wodurch Verwechslungen durch den gleichen Namen vermieden und die medizinische Sicherheit verbessert wird; durch die Einrichtung einer eindeutigen biometrischen ID in der Neugeborenenverwaltung wird die Entführung von Babys verhindert.
Öffentliche Sicherheit
Durch den Einsatz der Iris-Erkennung in städtischen Überwachungssystemen, kombiniert mit Langstrecken-Iris-Erfassungsgeräten, um eine Frühwarnung bei der Überwachung und Kontrolle von Schlüsselpersonen zu realisieren. Der GPU-Inferenzmodus unterstützt die Echtzeitanalyse mit hoher Parallelität.
Bemerkungen des CEO: Dr. Yi Kaijun, CEO
Dr. Yi Kaijun, CEO von Homsh Technology, erklärte in einem Interview: "Die erfolgreiche Forschung und Entwicklung dieser beiden Patente ist die Kristallisation der mehr als zehnjährigen technischen Akkumulation und der kontinuierlichen Investitionen von Homsh Technology in Innovationen. Wir verstehen tief, dass wir in dem hart umkämpften Bereich der Biometrie nur durch die Beherrschung von Kerntechnologien unbesiegbar bleiben können. Von der ASIC-Chip-Innovation vor 2020 bis zu den heutigen doppelten Durchbrüchen in Deep Learning + Vektordatenbank hat Homsh Technology stets an der tiefgreifenden Integration von Spitzentechnologie und industriellen Bedürfnissen festgehalten. Der EER-Indikator von 0,7 % ist nicht nur eine Zahl; er steht für das optimale Gleichgewicht zwischen 'Sicherheit' und 'Benutzerfreundlichkeit', das durch das System erreicht wird. Für Schlüsselszenarien wie Finanzen und Sicherheitskontrollen bedeutet dies höhere Sicherheitsgarantien und ein besseres Benutzererlebnis."
"Noch wichtiger ist, dass wir weltweit als Erste die FAISS-Vektordatenbanktechnologie in den Bereich der Iris-Erkennung eingeführt haben. Diese Innovation eröffnet neue Möglichkeiten für die Echtzeitanwendung von groß angelegten Iris-Erkennungssystemen. In Zukunft werden wir unsere Bemühungen im Bereich KI + Biometrie weiter vertiefen, die Anwendung der Iris-Erkennungstechnologie in weiteren Szenarien fördern und Homshs Stärke zum Aufbau einer intelligenten Gesellschaft beitragen. Innovation ist endlos, und Homsh Technology wird weiterhin den technologischen Fortschritt der Branche anführen."
Ausblick: Die Zukunft der intelligenten Iris-Erkennung
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der KI-Technologie und der Verbesserung der Infrastruktur wie 5G und Edge Computing bewegt sich die Iris-Erkennung von "spezialisierten Szenarien" zu "inklusiven Anwendungen". Die Dual-Patent-Lösung von Homsh Technology ist mit ihrer hervorragenden technischen Leistung und ihren technischen Fähigkeiten bestens gerüstet, um die Marktexplosion im nächsten Jahrzehnt zu bewältigen. Das Unternehmen wird weiterhin in F&E-Ressourcen investieren und kontinuierlich Innovationen in Bereichen wie multimodale Fusion (Iris + Gesicht + Fingerabdruck), Lebenderkennung und Datenschutz-Computing vorantreiben und so einen wesentlichen technischen Beitrag zum Aufbau einer sichereren, intelligenteren und komfortableren digitalen Gesellschaft leisten.
Über Homsh Technology
Homsh Technology ist ein führender Anbieter von Iris-Erkennungstechnologie in China, der sich auf die Forschung und Entwicklung sowie die Industrialisierung von Iris-Erkennungsalgorithmen, Chips und Systemen konzentriert. Das Unternehmen hält eine Reihe von Kerntechnologiepatenten, darunter den weltweit ersten ASIC-Chip, der der Iris-Erkennung gewidmet ist, und seine Produkte werden in Bereichen wie Finanzen, Sicherheit und Gesundheitswesen eingesetzt.
