Wuhan Homsh Technology Co., Ltd. hat kürzlich zwei Erfindungspatente erhalten, die bedeutende technologische Durchbrüche darstellen: "Multi-Algorithm Fusion Pupil Boundary Detection Method and System" und "Iris Image Quality Assessment Method and System". Die erfolgreiche Entwicklung dieser Patente zeigt nicht nur das fundierte Fachwissen von Hongshi Technology im Bereich der Iris-Erkennung, sondern markiert auch einen erheblichen Fortschritt in ihren Innovationsfähigkeiten in den Bereichen Computer Vision und biometrische Erkennungstechnologie.
Patent 1: Multi-Algorithm Fusion Pupil Boundary Detection Method and System
Lösung von Industrieproblemen durch Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit
Die genaue Erkennung der Pupillengrenze ist der entscheidende erste Schritt bei der Iris-Segmentierung und wirkt sich direkt auf die Gesamtleistung jedes Iris-Erkennungssystems aus. Herausfordernde reale Bedingungen wie komplexe Beleuchtung, Störungen durch Rauschen und instabile Bildqualität machen jedoch herkömmliche Einzelalgorithmus-Ansätze in verschiedenen Szenarien oft unwirksam.
Homsh Technology hat innovativ eine Multi-Algorithmus-Fusionsmethode zur Erkennung der Pupillengrenze vorgeschlagen. Durch die Kaskadierung von drei komplementären Erkennungsalgorithmen – Hough-Kreistransformation, adaptive Schwellenwertbildung mit Konturerkennung und feste Schwellenwertbildung mit morphologischen Operationen – erreicht das System eine hochpräzise Erkennung der Pupillengrenze auf Irisbildern unter verschiedenen Umgebungsbedingungen.
Wichtige technologische Innovationen
Dieses Patent beinhaltet mehrere technologische Fortschritte:
1. Multi-Algorithmus-Synergie: Komplementäre Stärken verschiedener Algorithmen steigern die Systemrobustheit erheblich.
2. Verifizierung biologischer Merkmale: Die Ergebnisse werden anhand der biologischen Merkmale der Pupille validiert, wodurch Fehlermeldungen effektiv eliminiert werden.
3. Multi-Skalen-Vorverarbeitung: Die mehrstufige Bildverarbeitung verbessert die Bildqualität und legt eine solide Grundlage für die anschließende Erkennung.
4. Formanpassung: Optimiert die Erkennung, um Formvariationen der Pupille unter verschiedenen Blickwinkeln zu berücksichtigen und die Genauigkeit zu verbessern.
5. Diese Innovationen gewährleisten eine hochpräzise Erkennung der Pupillengrenze in komplexen Umgebungen und bilden eine solide Grundlage für den stabilen Betrieb von Iris-Erkennungssystemen.
Patent 2: Iris Image Quality Assessment Method and System
Umfassende Bewertung zur Gewährleistung der Erkennungszuverlässigkeit
Die Qualität der Irisbilder wirkt sich direkt auf die Erkennungsgenauigkeit aus. Um die Einschränkungen bestehender Methoden zu beheben, die sich oft auf einzelne Dimensionen konzentrieren und nicht robust sind, hat Hongshi Technology ein multidimensionales, hochrobustes System zur Bewertung der Irisbildqualität entwickelt.
Dieses System verwendet innovative technische Lösungen, um Irisbilder aus mehreren Blickwinkeln umfassend zu bewerten, einschließlich des nutzbaren Irisbereichs, der Kontrastanalyse, der geometrischen Eigenschaften und der Bildschärfe. Dies stellt sicher, dass nachfolgende Erkennungsalgorithmen nur qualitativ hochwertige Bilder verarbeiten.
Wichtige technologische Innovationen
Die Kerninnovationen dieses Patents umfassen:
1. Adaptive Pupillenerkennung und -verifizierung: Nutzt die Merkmale des Pupillenbereichs zur Verifizierung und verbessert so die Zuverlässigkeit der Grenzerkennung.
2. Intelligente Lid- und Wimpernerkennung: Identifiziert präzise Okklusionsbereiche und optimiert so die Berechnung des nutzbaren Irisbereichs.
3. Weber-Kontrastbewertung: Quantifiziert wissenschaftlich die Graustufenunterschiede in Schlüsselbereichen basierend auf dem menschlichen visuellen Wahrnehmungsmodell.
4. Entropiebasierte Graustufennutzungsbewertung: Analysiert den Reichtum der Graustufenverteilung in der Irisfaktur und fügt eine entscheidende Bewertungsebene hinzu.
5. Einstellbares Gewichtungssystem: Ermöglicht die Anpassung der Metrikgewichte basierend auf den Anwendungsanforderungen für eine personalisierte Bewertung.
6. Interaktive Anpassung und Visualisierung: Unterstützt manuelle Eingriffe und Ergebnisexport und verbessert so die Benutzererfahrung.
Technischer Wert und Anwendungsperspektiven
Diese beiden komplementären Patenttechnologien bilden eine vollständige technische Kette von der Bilderfassung bis zur Qualitätsbewertung und bieten grundlegende Unterstützung für Iris-Erkennungssysteme. Durch die Bewältigung langjähriger Herausforderungen in der Branche verbessern die Innovationen von Hongshi nicht nur die technischen Leistungskennzahlen, sondern ebnen auch den Weg für praktische Anwendungen in mehreren Sektoren.
Technischer Kernwert
1. Deutlich verbesserte Genauigkeit: Die Multi-Algorithmus-Fusions-Pupillenerkennung erhöht die Erkennungsgenauigkeit erheblich, insbesondere bei komplexer Beleuchtung und nicht idealen Erfassungsbedingungen.
2. Drastisch reduzierte Fehlerraten: Das Qualitätsbewertungssystem filtert effektiv Bilder von geringer Qualität heraus und senkt die Fehlerraten bei Akzeptanz/Ablehnung erheblich, um die Sicherheitsstandards für Finanzinstitute zu erfüllen.
3. Verbesserte Anpassungsfähigkeit: Das System zeigt eine stark verbesserte Anpassungsfähigkeit an verschiedene Ethnien und einzigartige Augenmerkmale und erweitert die Erkennung auf breitere Bevölkerungsgruppen.
4. Optimierte Recheneffizienz: Im Vergleich zu herkömmlichen Deep-Learning-Methoden behält diese patentierte Technologie eine hohe Genauigkeit bei und reduziert gleichzeitig den Bedarf an Rechenressourcen, was sie ideal für den Einsatz in eingebetteten Geräten macht.
Anwendungsperspektiven in mehreren Sektoren
Sicherheit bei Finanzzahlungen:
1. Biometrische Verifizierung bei mobilen Zahlungen: Bietet eine sicherere Authentifizierungsebene für Mobile-Banking- und Drittanbieter-Zahlungsplattformen und verhindert effektiv Betrug.
2. Bargeldabhebungen an Geldautomaten ohne Karte: Ermöglicht sichere und bequeme Bargeldabhebungen über die Iris-Erkennung und reduziert das Risiko des Karten-Skimmings.
3. Hochwertige Finanztransaktionen: Dient als kritische Komponente bei der Multi-Faktor-Authentifizierung für große Überweisungen oder den Zugriff auf Wertgegenstände.
Entsperren und Interaktion mit intelligenten Geräten
1. Entsperren von Smartphones der nächsten Generation: Bietet ein höheres Sicherheitsniveau im Vergleich zu Fingerabdruck- oder Gesichtserkennung.
2. Personalisierung des Smart Home: Ermöglicht die präzise Erkennung von Haushaltsmitgliedern für automatische personalisierte Einstellungen.
3. Fahrerauthentifizierung im Auto: Verhindert unbefugtes Fahren und überwacht die Ermüdung des Fahrers, wodurch die Verkehrssicherheit erhöht wird.
Mensch-Computer-Interaktion und Metaverse
1. AR/VR-Eye-Tracking: Bietet millimetergenaues Blickverfolgung für natürliche Interaktion in Augmented/Virtual Reality.
2. Grundlage für affektives Rechnen: Analysiert die Pupillenerweiterung für die emotionale Reaktion des Benutzers und unterstützt Emotion AI.
3. Metaverse-Identität: Etabliert eine sichere und zuverlässige Identitätsüberprüfung in virtuellen Welten, um digitale Assets zu schützen.
Öffentliche Sicherheit und Großveranstaltungen
1. Nahtlose Zugangssysteme: Ermöglicht eine schnelle, kontaktlose Identitätsüberprüfung und Zugangskontrolle an Flughäfen, Bahnhöfen und Stadien.
2. Echte Namensregistrierung für Veranstaltungen: Bietet eine effiziente Ticketüberprüfung für Konzerte und Sportveranstaltungen und verbessert die Sicherheit.
3. Zugangskontrolle für sensible Bereiche: Bietet Hochsicherheitslösungen für Rechenzentren und kritische Infrastrukturen.
Unternehmensstrategie und Zukunftsaussichten
Wuhan Homsh Technology engagiert sich weiterhin für Innovationen und vertieft sein Fachwissen in der Iris-Erkennung und Biometrie. Das Unternehmen wird diese patentierten Technologien aktiv produktisieren und kommerzialisieren, um sicherere, bequemere und zuverlässigere Erkennungslösungen anzubieten.
In Zukunft wird Homsh die Investitionen in Forschung und Entwicklung erhöhen und die tiefere Integration der Iris-Erkennung mit Spitzentechnologien wie künstlicher Intelligenz, Big Data und Cloud Computing erforschen. Ziel ist es, innovative Anwendungen der biometrischen Technologie in breiteren Bereichen voranzutreiben und einen wesentlichen Beitrag zur sicheren Entwicklung unserer digitalen Gesellschaft zu leisten.
