Introductie
Tegen de achtergrond van de snelle groei van de wereldwijde biometrische markt, wordt irisherkenningstechnologie, met zijn unieke voordelen van hoge precisie en hoge beveiliging, de voorkeursoplossing voor belangrijke scenario's zoals financiële betalingen, grensbewaking en slimme steden. Volgens prognoses van marktonderzoeksinstellingen zal de wereldwijde markt voor irisherkenning groeien van 5,14 miljard US dollar in 2025 tot 12,92 miljard US dollar in 2030, met een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 20,3%.
Figuur 1: Groeitrend van de wereldwijde markt voor irisherkenning (prognose 2025-2030)
Op dit cruciale moment van industriële transformatie heeft Homsh Technology met succes een sprong voorwaarts gemaakt in de upgrade van irisherkenningstechnologie van het traditionele paradigma naar het AI-paradigma, dankzij twee kernuitvindingsoctrooien: "Een snel ophaalsysteem en -methode voor iris, gebaseerd op vector database" en "Een continue iris-feature-coderingsmethode gebaseerd op deep neural networks" - waarmee een belangrijke innovatieve positie wordt gevestigd aan de top van de irisherkenningstechnologie in China en wereldwijd.
Technische achtergrond: knelpunten van traditionele methoden en kansen in het AI-tijdperk
Sinds de commercialisering van irisherkenningstechnologie in de jaren 90, is het lange tijd afhankelijk geweest van de IrisCode-coderingsmethode gebaseerd op Gabor-filters. Deze methode extraheert iristextuurkenmerken via multi-scale en multi-directionele Gabor-filters, kwantificeert ze in 2048-bits binaire codes en gebruikt Hamming-afstand voor matching. Dit traditionele paradigma staat echter voor drie kernknelpunten: ten eerste kunnen vaste filters zich niet aanpassen aan de kwaliteitsverschillen van verschillende irisbeelden; ten tweede veroorzaakt binarisatiecodering aanzienlijk informatieverlies, wat resulteert in een Equal Error Rate (EER) van slechts ongeveer 1,75% op de CASIA-Iris-Lamp standaard testset; ten derde is de ophaalsnelheid traag in grootschalige databases (meer dan een miljoen niveau), waardoor het moeilijk wordt om te voldoen aan de behoeften van real-time applicaties.
Figuur 2: Vergelijking van het paradigma van irisherkenningstechnologie - Traditionele IrisCode-codering versus Deep Learning Continuous Feature Encoding
Met de volwassenheid van deep learning-technologie en de accumulatie van grootschalige datasets, heeft irisherkenning een kans gekregen voor een paradigmaverschuiving van "handgemaakte features" naar "end-to-end learning". Recent academisch onderzoek heeft aangetoond dat irisherkenningsmethoden gebaseerd op deep neural networks potentieel hebben getoond dat verder gaat dan traditionele methoden. Het geavanceerde academische IrisFormer-model kan bijvoorbeeld een EER van 0,88% bereiken op dezelfde dataset. Het is echter een gemeenschappelijke uitdaging voor de industrie om academische prestaties om te zetten in technisch haalbare technische oplossingen met industriële concurrentiekracht.
Technische innovatie: twee patenten werken samen om een full-stack AI-oplossing te bouwen
De twee kernpatenten die Homsh Technology deze keer heeft vrijgegeven, lossen systematisch de technische knelpunten van traditionele irisherkenning op vanuit twee dimensies - "feature-representatie" en "ophaalefficiëntie", en vormen een complete technische gesloten lus van front-end codering tot back-end ophalen.
Figuur 3: Homsh Technology's Dual-Patent Collaborative Architecture - End-to-End Iris Recognition System
Patent 1: Een continue iris-feature-coderingsmethode gebaseerd op deep neural networks
Dit patent combineert op innovatieve wijze de efficiënte convolutionele neural network-architectuur EfficientNet-B3 op het gebied van computervisie met de ArcFace angular margin loss-functie op het gebied van gezichtsherkenning, waardoor voor het eerst end-to-end deep learning-codering van iris-features wordt gerealiseerd. De kerninnovaties zijn onder meer:
1. Adaptieve feature-extractie: Door de samengestelde schaalstrategie (driedimensionale evenwichtige uitbreiding van diepte, breedte en resolutie) en efficiënte MBConv-modules (omgekeerde residuele structuur + squeeze-and-excitation attention-mechanisme), bereikt EfficientNet-B3 een zeer discriminerende feature-extractie van iristexturen onder de beperking van slechts 12,14 miljoen parameters. Vergeleken met vaste Gabor-filters kan het model automatisch de optimale feature-representatie leren.
2. Continue feature-codering: Doorbreken van de binarisatiekwantiseringsbeperking van traditionele IrisCode, het geeft 512-dimensionale float32 continue feature-vectoren uit met een informatiecapaciteit van 16.384 bits (8 keer die van IrisCode). De feature-ruimte wordt geüpgraded van een discrete Hamming-ruimte naar een continue Euclidische ruimte, waardoor een meer verfijnde gelijkenismeting mogelijk wordt.
3. ArcFace Angular Margin Optimization: In de genormaliseerde hypersferische feature-ruimte dwingt het toevoegen van een hoekmarge van 10° intra-klasse-aggregatie en inter-klasse-scheiding af, waardoor de hoek tussen iris-feature-vectoren van dezelfde persoon wordt verkleind en de hoek tussen verschillende mensen wordt vergroot, waardoor de onderscheidbaarheid van features aanzienlijk wordt verbeterd. Experimentele verificatie toont aan dat ArcFace de EER met 45,4% vermindert in vergelijking met het standaard Softmax-verlies.
4. Class-Balanced Batch Sampling: Om het probleem van ongelijke steekproefaantallen tussen verschillende individuen in irisdatasets aan te pakken, is een innovatieve class-balanced sampling-strategie ontworpen. Elke trainingsbatch bevat 16 klassen met 8 voorbeelden per klasse, waardoor de ArcFace-loss-functie de inter-klasse-grenzen volledig kan leren, waardoor de convergentie met 30% wordt versneld in vergelijking met willekeurige sampling.
Patent 2: Een snel ophaalsysteem en -methode voor iris, gebaseerd op vector database
Dit patent past voor het eerst wereldwijd FAISS (Facebook AI Similarity Search) vector database-technologie toe op het gebied van irisherkenning, waardoor ophalen op millisecondeniveau in een database van een miljoen personen wordt gerealiseerd en belangrijke technische ondersteuning wordt geboden voor de real-time toepassing van grootschalige irisherkenningssystemen. De kerninnovaties zijn onder meer:
1. FAISS Vector Index Construction: Na L2-normalisatie van de 512-dimensionale iris-feature-vectoren die door deep learning zijn geëxtraheerd, wordt het IndexFlatIP-indextype van FAISS gebruikt voor opslag. Dit indextype is gebaseerd op zoekopdrachten naar inner product-gelijkenis, wat equivalent is aan de cosinusgelijkenis van genormaliseerde vectoren. Vergeleken met brute-force-zoekopdrachten van NumPy, bereikt het 15,9x CPU-versnelling en 75,0x GPU-versnelling in een database van 10.000 personen.
2. Intelligent Index Strategy: Er is een innovatieve multi-level indexarchitectuur ontworpen. Door feature-distributie-optimalisatie en adaptieve clustering worden verkeerde matches vermeden en worden flexibele herkenningsmodi ondersteund, waardoor de herkenningsnauwkeurigheid en systeemrobustheid aanzienlijk worden verbeterd.
3. Efficiënt ontwerp van gegevensstructuur: Het systeem slaat FAISS-indexbestanden (.index.faiss) en metagegevensbestanden (.meta.json) afzonderlijk op. De indexbestanden worden direct in het geheugen gemapt voor benaderde zoekopdrachten naar de dichtstbijzijnde buur, terwijl de metagegevensbestanden bedrijfsinformatie opslaan, zoals personeels-ID's, verzameltijden en apparaatnummers. De query-latentie wordt binnen 8,5 milliseconden (CPU-modus) gehouden.
4. Naadloze integratie van deep learning-modellen: De front-end van het systeem gebruikt EfficientNet-B5 (112MB ONNX) voor iris-segmentatie om de regio van interesse te extraheren; de back-end gebruikt EfficientNet-B3+ArcFace (44MB ONNX) voor feature-extractie. Het hele proces is end-to-end geoptimaliseerd van beeldingang tot uitvoer van het ophaalresultaat, ondersteunt zowel CPU- als GPU-inferentiemodi en past zich aan verschillende implementatiescenario's aan, zoals edge-apparaten en servers.
Technische indicatoren: Wereldklasse niveaus bereiken
Rigoureuze tests op de internationale standaard irisdataset CASIA-Iris-Lamp (573 personen, 11.845 beelden) tonen aan dat de dual-patent-oplossing van Homsh Technology de volgende baanbrekende indicatoren heeft bereikt:
Figuur 4: Prestatievergelijking van irisherkenning (CASIA-Iris-Lamp Dataset)
1. Equal Error Rate (EER): 0,70%. Vergeleken met de traditionele Gabor+Hamming-afstandsmethode (1,75% EER), is de foutenmarge met 60% verminderd; vergeleken met de eerdere EfficientNet-B3-basislijnoplossing van Homsh Technology (2,66% EER), is de foutenmarge met 73,7% verminderd; vergeleken met het geavanceerde academische IrisFormer-model (0,88% EER), zijn de prestaties met 20,5% verbeterd, waarmee een toonaangevende positie van wereldklasse in de industrie wordt gevestigd.
2. Herkenningsnauwkeurigheid (AUC): 99,97%, wat aangeeft dat een zeer hoge correcte herkenningssnelheid kan worden gehandhaafd, zelfs bij een extreem lage onjuiste herkenningssnelheid.
3. Ophaalsnelheid: In een database van 10.000 personen is de gemiddelde ophaallatentie 8,5 milliseconden in de FAISS CPU-modus met een doorvoer van 117,6 QPS; de ophaallatentie is 1,8 milliseconden in de GPU-modus met een doorvoer van 555,6 QPS. Vergeleken met traditionele brute-force-zoekopdrachten van NumPy, bereikt het respectievelijk 15,9x en 75,0x versnelling, wat volledig voldoet aan de behoeften van real-time applicaties.
4. Modelefficiëntie: Het EfficientNet-B3 feature-extractiemodel heeft slechts 12,14 miljoen parameters, met een ONNX-inferentietijd van 8 milliseconden (CPU) en een geheugenvoetafdruk van 1,8 GB, wat implementatie op edge-apparaten en mobiele terminals ondersteunt; door INT8-kwantisatie kan de modelgrootte verder worden gecomprimeerd tot 11,2 MB, de inferentietijd worden verkort tot 5 milliseconden en de geheugenvoetafdruk worden verkleind tot 0,5 GB.
Industrieleiderschap: Dubbele innovaties van ASIC-chips tot AI-paradigma's
Homsh Technology heeft unieke technische accumulatie en innovatieve genen aan de top van de irisherkenningstechnologie van China. Al voor 2020 ontwikkelde het bedrijf met succes 's werelds eerste ASIC-chip die speciaal is ontworpen voor irisherkenning, waardoor het hardware-acceleratie-knelpunt van irisherkenningsalgoritmen werd doorbroken, de herkenningssnelheid werd verhoogd tot het millisecondenniveau en een hardwarebasis werd gelegd voor de grootschalige commercialisering van irisherkenningstechnologie. Deze innovatie heeft Homsh Technology een first-mover-voordeel gegeven in het industrialisatieproces.
Bij het betreden van het AI-tijdperk heeft Homsh Technology de kans van deep learning-technologie om het irisherkenningsparadigma te herstructureren scherp opgemerkt, resoluut geïnvesteerd in R&D-middelen en een paradigma-upgrade bereikt van "traditionele signaalverwerking" naar "end-to-end deep learning" in twee kern dimensies: coderingsmethoden en ophaalsystemen. De dual-patent-oplossing die deze keer is vrijgegeven, bereikt niet alleen een EER-niveau van wereldklasse van 0,7% in technische indicatoren, maar realiseert ook, en dat is nog belangrijker, de wereldwijde baanbrekende toepassing van FAISS vector database op het gebied van irisherkenning, waarmee de kloof in deze technische route wordt gedicht. Dit markeert dat Homsh Technology de strategische transformatie van een "chip-innovator" naar een "AI-paradigma-leider" heeft voltooid, waarmee een technologische commandopost in het tijdperk van intelligente irisherkenning wordt gevestigd.
Potentiële toepassingen: intelligente upgrade in meerdere velden mogelijk maken
Met zijn technische voordelen van hoge precisie, hoge snelheid en eenvoudige implementatie, kan de dual-patent-oplossing van Homsh Technology op grote schaal worden toegepast in de volgende scenario's:
Figuur 5: Toepassingsscenario's van Homsh Technology's Dual-Patent Solution
Financiële betaling
Door irisherkenning te implementeren op bank-ATM's en mobiele betalingsterminals, zorgt de ultra-lage EER van 0,7% voor de veiligheid van fondsen, de herkenningssnelheid van 8 milliseconden zorgt voor een soepele gebruikerservaring en de single-eye-modus ondersteunt gebruikers die een bril dragen.
Grensbewaking
Door grootschalige irisherkenningssystemen te implementeren op luchthavens en in havens, ondersteunt de FAISS vector database ophalen op millisecondenniveau in een database van een miljoen personen, en de multimodale fusie-strategie verbetert de nauwkeurigheid verder, waardoor identiteitsfraude effectief wordt voorkomen.
Slimme parken
Door iris-toegangscontrole te implementeren in bedrijfsparken en overheidsinstanties, ondersteunt het INT8-gekwantiseerde model lokale implementatie op edge-apparaten (toegangscontrolemachines, tourniquets), waardoor real-time herkenning zonder netwerken mogelijk wordt en de gegevensprivacy wordt gewaarborgd.
Gezondheidszorg
Door irisherkenning te integreren in de HIS-systemen van ziekenhuizen om patiëntidentiteiten nauwkeurig te koppelen aan elektronische medische dossiers, waardoor verwarring door dezelfde naam wordt voorkomen en de medische veiligheid wordt verbeterd; het vaststellen van een unieke biometrische ID in de pasgeborenenadministratie om babyontvoering te voorkomen.
Openbare veiligheid
Door irisherkenning te implementeren in stedelijke bewakingssystemen, in combinatie met apparatuur voor irisverzameling op lange afstand, om vroegtijdige waarschuwing te realiseren van monitoring en controle van sleutelpersoneel. De GPU-inferentiemodus ondersteunt real-time analyse met hoge gelijktijdigheid.
Opmerkingen van de CEO: Dr. Yi Kaijun, CEO
Dr. Yi Kaijun, CEO van Homsh Technology, verklaarde in een interview: "De succesvolle R&D van deze twee patenten is de kristallisatie van de technische accumulatie van Homsh Technology van meer dan een decennium en continue investeringen in innovatie. We begrijpen diepgaand dat we in het zeer competitieve veld van biometrie alleen onoverwinnelijk kunnen blijven door kerntechnologieën te beheersen. Van de ASIC-chipinnovatie vóór 2020 tot de dubbele doorbraken van vandaag in deep learning + vector database, heeft Homsh Technology zich altijd gehouden aan de diepgaande integratie van geavanceerde technologie en industriële behoeften. De 0,7% EER-indicator is niet zomaar een getal; het vertegenwoordigt de optimale balans tussen 'veiligheid' en 'bruikbaarheid' die door het systeem wordt bereikt. Voor belangrijke scenario's zoals financiën en veiligheidscontroles betekent dit hogere veiligheidsgaranties en een betere gebruikerservaring."
"Wat nog belangrijker is, we zijn de eersten ter wereld die FAISS vector database-technologie introduceren op het gebied van irisherkenning. Deze innovatie opent nieuwe mogelijkheden voor de real-time toepassing van grootschalige irisherkenningssystemen. In de toekomst zullen we onze inspanningen op het gebied van AI + biometrie blijven verdiepen, de toepassing van irisherkenningstechnologie in meer scenario's bevorderen en de kracht van Homsh bijdragen aan de opbouw van een slimme samenleving. Innovatie is eindeloos en Homsh Technology zal de technologische vooruitgang van de industrie blijven leiden."
Vooruitzichten: De toekomst van intelligente irisherkenning
Met de voortdurende evolutie van AI-technologie en de verbetering van de infrastructuur zoals 5G en edge computing, verschuift irisherkenning van "gespecialiseerde scenario's" naar "inclusieve toepassingen". De dual-patent-oplossing van Homsh Technology, met zijn uitstekende technische prestaties en engineeringmogelijkheden, is volledig voorbereid om de marktexplosie in het volgende decennium aan te gaan. Het bedrijf zal blijven investeren in R&D-middelen en continue innovaties doorvoeren in richtingen zoals multimodale fusie (iris + gezicht + vingerafdruk), liveness-detectie en privacy computing, en zo een bijdrage leveren aan de kerntechnische kracht voor het bouwen van een veiligere, slimmere en handigere digitale samenleving.
Over Homsh Technology
Homsh Technology is een toonaangevende leverancier van irisherkenningstechnologie in China, die zich richt op de R&D en industrialisatie van irisherkenningsalgoritmen, chips en systemen. Het bedrijf bezit een aantal kerntechnologiepatenten, waaronder 's werelds eerste ASIC-chip die speciaal is ontworpen voor irisherkenning, en zijn producten worden veel gebruikt op gebieden als financiën, beveiliging en gezondheidszorg.
