El 29 de septiembre, WuHan Homsh Technology Co., Ltd.y la Universidad de Ciencia y Tecnología de Wuhan firmaron oficialmente el contrato de desarrollo técnico de Desarrollo y Adaptación de Edge-Side del Algoritmo de Detección de Ataques de Presentación de Iris (PAD)Durante un período de 8 meses, las dos partes desarrollarán conjuntamente un algoritmo anti-falsificación del iris que requiere sólo un solo fotograma de imagen del ojo en el infrarrojo cercano y ningún hardware adicional.y desplegarlo directamente en los terminales de iris C20 de Homsh s y módulos de reconocimiento de iris MD31.
El reconocimiento preciso es solo la mitad del reconocimiento del iris; la otra mitad es primero confirmar que lo que está frente a la cámara es un ojo humano real.
La textura del iris es estable y difícil de replicar, por lo que es uno de los rasgos biométricos más seguros reconocidos en todo el mundo.Lentes de contacto texturizadas de colores, los ojos protésicos 3D y los videos de ojos reproducidos en pantallas son todos falsificaciones que los atacantes pueden sostener en la cámara.y la tecnología para detectarlos se conoce como PAD.
La dificultad radica en la constante evolución de los métodos de ataque.pero sus tasas de detección disminuyen significativamente cuando se encuentran con nuevos materiales de lentes de contactoEn el caso de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes de las imágenes.También aumentan los costos de los dispositivos y el tiempo de reconocimientoAdemás, las medidas más estrictas contra la falsificación conducen a tasas de rechazo falsas más altas para los usuarios reales, y los modelos de alta precisión son difíciles de encajar en los chips integrados.Estas contradicciones son exactamente las nueces duras que esta cooperación pretende romper..
El equipo de investigación de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Wuhan es responsable de la investigación independiente e implementación del algoritmo,incluida la construcción de conjuntos de datos de muestras de ataques, diseño de modelos de discriminación, así como poda de modelos, cuantización y adaptación en el borde.se encarga de la integración y depuración de dispositivos, y organiza dos niveles de pruebas de aceptación.
Las universidades destacan en la investigación de algoritmos, mientras que las empresas proporcionan dispositivos reales y escenarios de aplicación, con controles de aceptación de dos niveles para garantizar la calidad de los resultados.2 plataformas de despliegue, ciclo de I+D de 8 meses.
El proyecto se propone un estricto requisito previo: utilizar sólo una sola imagen de ojo monocular de 640×480 en la escala de grises del infrarrojo cercano, sin hardware adicional,para identificar múltiples tipos de ataques incluyendo iris impresosMientras tanto, tiene como objetivo mantener una alta tasa de detección de ataques mientras controla estrictamente la tasa de rechazo falso para los usuarios reales.
En torno a este objetivo, las dos partes han definido cuatro direcciones de I+D:estructura de borde y reflexión especular simultáneamente con características de múltiples escalas para capturar diferencias sutiles en el material y la imagen entre ojos reales y falsificados; adopción de la capacitación de "dejar un ataque" y la discriminación abierta para mejorar la adaptabilidad a los "ataques no vistos";integrar el entrenamiento con conciencia de cuantización y la poda estructurada en el proceso de entrenamiento para garantizar que el modelo permanezca preciso cuando se comprima en chips incrustados; y, por último, garantizar una evaluación creíble de la fuente de datos.
Cuatro direcciones de I+D que abarcan toda la cadena de características, generalización, implementación y datos.
La información de Iris es información personal sensible. Cada sujeto humano real en el proyecto será informado individualmente del propósito de los datos, el período de almacenamiento y sus derechos,y firmará un formulario de consentimiento informado por escrito sobre una base individualTodos los datos se almacenan encriptados durante todo el proceso, y se mantienen registros de acceso para todas las operaciones.
La evaluación también sigue reglas estrictas: las muestras se agrupan por sujeto y fuente de ataque, y las muestras de la misma fuente no aparecerán en el conjunto de entrenamiento y el conjunto de pruebas al mismo tiempo.El conjunto de prueba independiente está sellado y mantenido por Homsh, y los resultados de las auto-pruebas de la parte de I+D no pueden sustituir a las pruebas de aceptación.
El algoritmo se ejecutará en última instancia en dos plataformas: el lado del PC para su uso con terminales de iris Homsh C20; y la plataforma RK3588 como controlador principal para módulos de reconocimiento de iris MD31,con el algoritmo ejecutado directamente dentro del móduloEl proyecto avanza de acuerdo con cuatro hitos: la aceptación a medio plazo evalúa la precisión del algoritmo, mientras que la aceptación final evalúa la poda y la cuantización.Implementación de plataformas duales e integración de dispositivos reales.
Ocho meses, cuatro hitos, cada uno con resultados claros y métodos de confirmación.
Desde los chips de reconocimiento de iris desarrollados por Homsh hasta la integración de toda la línea de reconocimiento en dispositivos de borde, Homsh siempre se ha comprometido con una misión:hacer más confiable la autenticación de identidadLa capacidad anti-falsificación es la parte más crítica de la confiabilidad.
Esta colaboración con la Universidad de Ciencia y Tecnología de Wuhan reúne la fuerza de investigación de las universidades y los escenarios de productos de las empresas.Esperamos entregar un algoritmo anti-espoofing de iris autocontrolado que pueda integrarse directamente en terminales en ocho meses.También damos la bienvenida a más universidades y equipos de investigación para comunicarse y cooperar con Homsh.
