品質 アイリス認識モジュール & アイリス走査器モジュール メーカー

バイオメトリック技術が急速に進歩する現代ではホムシュ・テクノロジーが重要なマイルストーンに達しました 企業初のAIベースの虹彩アルゴリズム特許申請を成功裏に提出しました"改善されたUNetモデルに基づく虹膜分割方法"この特許は,人工知能 (AI) と生体測定の深層統合における,香港シ・テクノロジーにとって大きな前進を意味しています. アイリス認識は,生体測定技術の宝石として称賛されています.そのユニークさと安定性は,高度なセキュリティのシナリオで非常に好ましいものになります.しかし,複雑な環境で正確な虹彩領域の分割を達成することは,長い間業界にとって技術的な課題でした. 異なる照明条件,眼蓋の閉ざし,動きの模糊といった 実践的な課題は,アルゴリズムの信頼性をテストしてきました.Homsh Technologyの研究開発チームは 革新的な方法で ディープラーニング技術と アイリス認識を組み合わせて この画期的なソリューションを作り出しました. この特許の核心革新は,古典的なUNetネットワークアーキテクチャの深遠な変革にあります.機能抽出のための骨組みネットワークとして MobileNetV3 を巧みに採用し,CBAM (Convolutional Block Attention Module) 注意メカニズムを統合しました,アルゴリズムがアイリスの主要な特徴に自動的に焦点を当てることを可能にします.一方,ASPP (Atrous Spatial Pyramid Pooling) 多スケール拡張収束モジュール導入により,アルゴリズムは画像のグローバルコンテキスト情報をより良く捉えることができます虹膜の境界のセグメントの精度を大幅に改善しました この特許は,特に,二帯電波検出技術を革新的に統合しています.システムでは異なる帯域の hemoglobin 吸収の違いを活用して リアルな人間の目と 写真やビデオなどの偽造攻撃を 効果的に区別できますこの設計は虹彩認識の精度を向上させるだけでなく,さらに重要なことに,そのセキュリティを向上させます.テストデータによると,システムの誤認率 (FAR) と誤棄率 (FRR) は著しく最適化されています.ISO 19794-6国際規格の厳格な要件を完全に満たしています. 技術的な実施に関しては,研究開発チームは実用的な応用の必要性も十分に考慮した.混合精度トレーニングやコシノスアニール学習率スケジューリングなどの先進的な最適化戦略を採用することでモデル訓練プロセスを加速しただけでなく,アルゴリズムの一般化能力を大幅に改善しました.システムはONNX形式の変換をサポートし,さまざまなハードウェアプラットフォームに柔軟に展開できます.実験室の研究から産業応用へのシームレスな移行を実現する. The submission of this patent not only demonstrates Homsh Technology’s technical strength in AI algorithm R&D but also highlights the company’s determination to pursue continuous innovation in the field of iris recognition伝統的な画像処理方法から ディープラーニング技術の完全な応用までそして,単一の認識機能から,生命感知と統合された包括的なセキュリティ保護へ具体的行動を通じて 産業全体で技術的進歩を推進しています この特許を出発点として,Homsh Technologyは,アイリス認識技術の研究を深め続けます.私たちはAIとバイオメトリック技術の統合において 絶えず新しい境界線を探るでしょう我々は,持続的な技術革新と知的財産権の蓄積を通じて,Homsh テクノロジーは確実により安全で便利な アイデンティティ認証体験をスマートセキュリティなどの幅広いアプリケーションシナリオでユーザーに提供しますスマートシティです The submission of this patent is not only an important milestone in Homsh Technology’s development journey but also a new starting point for us to move toward our vision of "becoming a world-leading provider of iris recognition technology"信頼と支援をいただいたすべてのパートナーに感謝します. Homsh Technologyはイノベーションによって推進され,技術でセキュリティを保障し,識別をスマートにします.

人工知能 (AI) 技術と虹膜認識の深層統合は 自動車産業に革命的な変化をもたらしていますこの組み合わせは,車両のセキュリティ保護レベルを向上させるだけでなく,インテリジェントな人間と車両のインタラクション体験を再定義します. アイリス 認識 の 技術 的 利点 アイリス認識技術は,バイオメトリック認識の分野でユニークな利点を持ち,インテリジェントな自動車安全のための理想的な選択となっています. 虹彩は高度な独特性を持っています それぞれの人の虹彩の質感構造はユニークで 科学的研究によって 虹彩には 豊かな特徴情報が含まれていることが 確認されていますバイオメトリック認証の信頼できる基盤を提供すること. アイリスの特徴は長期的に安定している.完全に発達すると,アイリスの質感は年齢や環境の変化に伴い基本的に変化しないままである.この特性により,長期にわたる車両識別確認方法として非常に適しています.. さらに,虹膜認識は優れた偽造防止性能を持っています.虹膜の複雑な質感構造は複製または偽造するのが困難です.AIアルゴリズムと組み合わせると,AIは人工知能の技術で機能します.システムで有効に生命力の特徴を識別できる偽造防止の能力が強化される. 人工知能が虹膜認識能力を向上させる方法 人工知能技術の応用により,虹膜認識システムの全体的な性能が著しく向上しました. ディープラーニングアルゴリズムに基づいたインテリジェントな画像処理技術は,ノイズ削減やコントラスト強化などの機能を含む,アイリス画像を自動的に最適化することができます.運転中に照明条件が変化したり,ユーザがわずかに動いているときでもシステムでは依然として高品質の虹彩画像が得られます 機能抽出に関しては,AIアルゴリズムが アイリス画像から有効な機能を自動的に識別し,従来の方法での手動機能設計の制限を回避できます.広範なデータトレーニングとアルゴリズム最適化を通じてディープラーニングモデルは,認識の精度と処理速度を向上させ続けています. システムには高度な適応力も備わっている.AIアルゴリズムは,照明条件,自然瞳孔の拡張/収縮,ユーザーとカメラの角度差,一貫して信頼性の高い認証体験を保証します. 自動車分野における革新的な応用 自動車業界では AI駆動の虹膜認識技術が 多方面での価値を証明しています アイリス認識によって運転手の身元を認証することで 自動で 座席位置,方向盤設定,後ろ鏡の角度この技術には既に実行可能な実施計画があり,ユーザーに"乗船時にすぐに使用できる"インテリジェント体験を提供します. アイリス認識技術は,車両の起動前に身元確認方法として機能し,車両のセキュリティ保護レベルを高めることができます.関連技術 は 特許 保護 を 取得 し て い ます許可のない使用を防ぐための新しいソリューションを提供しています. 既存の技術ソリューションでは,車載カメラを用いて虹膜認識を実装し,車内の支払いや車載アプリケーションの身元確認などのシナリオをサポートできます.ユーザーは追加操作なしでセキュリティ認証を完了できます.ユーザビリティを大幅に向上させる. 現在のドライバーモニタリングシステムは,通常,カメラを使用してドライバーの状態を監視します. アイリス認識技術は,主に身元認証分野に焦点を当てています.高精度な特性により,将来,より多くの生体測定アプリケーションを統合する可能性が生まれます. 技術的実施と課題 自動車環境への虹膜認識技術を統合するには,いくつかの技術的な課題に対処する必要があります. 自動車内での照明条件は,強烈な日光から薄暗い環境まで大きく異なります.先進的な画像処理技術によってAIアルゴリズムはこれらの変化に適応し,あらゆる条件下で安定した動作を保証します 動的認識能力も同等に重要であり,車両運転中の振動や運転手の軽微な動きは技術的な困難である.画像安定化技術と予測アルゴリズムを通じて認識の精度を保証する. リアルタイム応答の要求は無視できない.自動車アプリケーションはシステムの応答速度に高い要求を持っています. エッジコンピューティングと最適化されたアルゴリズムにより,現代の虹膜認識システムは,身元確認を非常に短時間で完了することができますリアルタイムアプリケーションのニーズを満たす. データのプライバシーとセキュリティ保護は極めて重要です 敏感な生体認証情報として アイリスデータは高度な暗号化技術を使用して処理する必要がありますシステムは,非可逆の特性値を生成するために,すぐに特性抽出と暗号処理を実行します.本質的にオリジナルの生物情報を保護しています 将来の見通し テクノロジーの進歩に伴い,AIと虹膜認識の応用は自動車業界でさらに拡大する. マルチモダル・フュージョン・システムは将来の開発方向である.車両は複数の生体認証機能を組み合わせて,複数のレベルの身元確認システムを構築することができる.より包括的なセキュリティを提供このような核融合システムは,異なる環境条件に基づいて最も適切な認証方法を選択し,認証プロセスの信頼性を保証することができます. 知的輸送システムとの統合も 有望ですアイリス認識技術が都市におけるインテリジェント交通システムと組み合わせられ,車両のアクセスから交通費の支払いまでの完全なプロセスを自動化することができる.より便利な都市旅行の体験を 作り出すこと. 健康モニタリング機能は将来の拡大方向かもしれません.研究によると,虹膜の特徴は特定の健康状態と関連しています.自動車は虹膜スキャンを通じて基本的な健康モニタリングサービスを提供できます運転手にとって貴重な健康基準を提供しています. 自動運転技術の発展により 自動運転技術が普及し 自動運転技術が普及しアイリス認識は,車両のパーソナライズされた設定とセキュリティ制御をサポートすることができます.自動運転体験を各ユーザーに提供します AIと虹膜認識技術の組み合わせは 自動車産業に新たな発展の機会をもたらしています セキュリティ,パーソナライゼーション,便利性を向上させることで自動車との関わり方を改善していますテクノロジーの発展が進むにつれ,この高度な技術は 徐々に現代の車両の重要な部品となり,より知的で安全な運転体験を ユーザーに提供しています.

      デジタル時代において、アイデンティティセキュリティは前例のない課題に直面しています。テクノロジーの継続的な発展に伴い、本人認証はパスワードから指紋、顔認識へと進化してきました。現在、虹彩認識技術は、その比類のないセキュリティにより、デジタルセキュリティの「最高セキュリティゲートウェイ」となりつつあります。この記事では、AI + 虹彩技術の背景にある論理、応用シナリオ、技術メカニズム、リスク対策について掘り下げ、この最先端技術がどのように私たちのデジタルセキュリティを保護し、どのように私たちの将来の生活を再構築するのかを完全に理解するのに役立ちます。 背景にある論理：なぜ「AI + 虹彩」なのか？ アイデンティティセキュリティの進化      デジタルアイデンティティセキュリティは、パスワードから生体認証へと長い進化を遂げてきました。この過程で、「あなたが知っているもの」（パスワード）から「あなたが持っているもの」（指紋、顔の特徴）への変革を目撃しました。生体認証の「至宝」である虹彩には、3つの比類のない利点があります。       独自性：各個人の虹彩のテクスチャはユニークであり、一卵性双生児の間でさえ異なります。安定性：虹彩のテクスチャは、生後数ヶ月で形成され、年齢とともに変化することなく生涯安定しています。      複製不可能性：虹彩の複雑なテクスチャを完全に複製することはほぼ不可能であり、指紋や顔の特徴のセキュリティをはるかに上回ります。       これらの特性により、虹彩は「最高レベル」の生体認証として認識されており、特に高セキュリティの本人認証シナリオに適しています。 AIエンパワーメントの必要性             AI技術の統合は、虹彩認識の堅牢性を大幅に向上させ、理想的でない条件下でも高い精度を可能にしました。たとえば、薄暗い環境やユーザーがメガネをかけている場合でも、AIモデルは虹彩の特徴を正確に抽出し、本人確認を完了できます。この改善により、虹彩認識技術は研究室から大規模な商用利用へと移行し、さまざまな業界でデジタルセキュリティに革命的な変化をもたらしています。 AI + 虹彩の応用シナリオの包括的な分析       AI + 虹彩技術は単なるセキュリティ技術ではなく、デジタルライフにおける革命でもあります。金融決済からスマート端末、都市セキュリティからヘルスケア、そして未来のネットワークまで、この技術は私たちがデジタル世界とやり取りする方法を再構築しています。 金融セキュリティ（銀行、決済）      現状：モバイル決済の普及により、アカウント盗難のリスクが増加しています。      虹彩の価値：顔の特徴よりも偽造が難しく、「写真攻撃/ビデオ攻撃」を効果的に防止します。      AI + 虹彩ソリューション：ディープフェイク検出とライブネス検出技術を統合して、信頼できる決済環境を確保し、デジタル資産取引に「難攻不落」の保護を提供します。スマート端末（携帯電話、PC、XR）      トレンド：次世代のハイエンドスマートデバイスは、一般的に虹彩認識モジュールを統合します。      AIエンパワーメント：小型センサーと複雑な照明条件下でも高い認識精度を維持します。      セキュリティシナリオ：機密データの暗号化、企業秘密の保護、リモートワークの本人認証、ユーザー向けの「ポータブルデジタル金庫」の作成。スマートシティとアクセス制御システム      課題：マスク着用環境や薄暗い条件下では、顔認識の精度が大幅に低下します。      虹彩の利点：マスクの影響を受けず、さまざまな環境で安定した動作を実現します。      AI機能：目の領域の迅速な位置特定+正確な虹彩セグメンテーションにより、高同時歩行者フロー下での高速通行体験を保証します。ヘルスケア      トレンド：虹彩は、アイデンティティクレデンシャルであるだけでなく、健康状態を反映する「生物学的窓」でもあります。      二重の価値：AIは、アイデンティティを識別できるだけでなく、虹彩のテクスチャと眼底の健康に関連する指標を分析することもできます。      将来のアプリケーション：「1回の虹彩収集=本人確認+健康早期警告」の革新的なサービスモデルを実現するために、スマートハードウェアと組み合わせます。未来のネットワーク（Web3、メタバース）      アイデンティティのジレンマ：デジタルアイデンティティと現実のアイデンティティ間の安全なマッピングは、仮想世界の基本的なセキュリティに関連しています。      虹彩の価値：ブロックチェーンウォレットよりも信頼できる生体認証方法。      AI拡張：虹彩+暗号化計算により、ゼロ知識証明ベースの本人認証を実現し、個人データを公開することなく「私が誰であるか」を証明します。       これらのアプリケーションシナリオにおいて、AI + 虹彩技術は、より高いレベルのセキュリティを提供するだけでなく、新しいユーザーエクスペリエンスも生み出します。技術の成熟とコストの削減に伴い、今後3〜5年で、虹彩認識はハイエンドセキュリティ分野から日常生活のあらゆる側面に徐々に浸透し、「デジタル世界のセキュリティの基盤」となることが予測できます。 技術メカニズム：AI + 虹彩の動作原理の解明       技術的な背景を持たない読者がAI + 虹彩技術の中核的な動作原理を理解できるように、複雑な技術プロセスを4つの主要なステップに簡素化しました。これらのステップは、虹彩画像の取得から最終的な本人確認までの完全なプロセスと、各リンクでAI技術が果たす重要な役割を示しています。虹彩画像の取得      近赤外線（NIR）カメラを使用して、虹彩のテクスチャをキャプチャします。近赤外光は角膜を透過し、虹彩の微細なテクスチャを鮮明に表示し、目に害を与えません。AIアルゴリズムは、リアルタイムで画像品質を評価し、キャプチャされた虹彩画像が認識基準を満たしていることを確認します。AI画像の前処理ディープラーニングに基づくコンピュータビジョンモデルは、一連の重要なタスクを完了します。       目の領域を正確に特定する      瞳孔境界と虹彩の外縁を正確にセグメント化する      光の変化と遠近法のずれを補正する      まつげやまぶたなどの干渉要因を除去するディープ特徴抽出      Vision Transformer（ViT）などの高度なニューラルネットワークアーキテクチャを使用して、虹彩のテクスチャから高次元の特徴ベクトルを抽出します。これらの特徴は、次の特徴を持っています。       高い識別性：異なる個人を正確に区別できます      優れた安定性：同じ個人の特徴は、さまざまな条件下で類似しています      強い干渉防止能力：光、角度などの変化に影響を受けにくい特徴の比較と判断      システムは、抽出された特徴ベクトルをデータベースに保存されているテンプレートと比較し、類似度スコア（通常はコサイン類似度またはハミング距離を使用）を計算します。プリセットされたしきい値に基づいて、システムは最終的な「承認」または「拒否」の判断を行います。高度なシステムは、偽造攻撃を防ぐためにライブネス検出の結果も組み合わせています。 AIが虹彩認識のパフォーマンスをどのように向上させるか       上図に示すように、AI技術は虹彩認識のさまざまな主要なパフォーマンス指標を大幅に向上させました。特に干渉防止能力とライブネス検出において、AIを活用したシステムは、従来の技術と比較して30％以上パフォーマンスが向上しており、これは技術の実用的なアプリケーションにおける信頼性とセキュリティを直接決定します。       エッジコンピューティング技術の開発により、これらの複雑なAIアルゴリズムは、クラウドコンピューティングに依存することなく、モバイルデバイスやIoTデバイスで効率的に実行できるようになったことは注目に値します。これにより、プライベートデータのローカル処理と高速な応答能力が保証されます。このコンピューティングパラダイムの変化は、AI + 虹彩技術を大規模な商用利用に本当に適したものにしました。 リスクと対策：持続可能な虹彩認識エコシステムの構築       AI + 虹彩技術には大きな可能性が秘められていますが、その課題とリスクを客観的に認識し、この技術の健全で持続可能な発展を確保するための対応策を提案する必要があります。主なリスク      データセキュリティリスク：生涯安定した生体認証機能として、虹彩データが一度漏洩すると、取り返しのつかないセキュリティリスクが発生します。パスワードとは異なり、ユーザーは虹彩を「変更」することはできません。      デバイスの普及に関する課題：現在、虹彩収集デバイスのコストは比較的高く、特に高精度近赤外線カメラは、指紋センサーよりもはるかに高価であり、技術の大規模なアプリケーションを制限しています。      ユーザーのプライバシーに関する懸念：多くのユーザーは、虹彩スキャンが健康情報を収集したり、過剰な監視を行ったりすることを懸念しており、この心理的障壁は技術の受け入れに影響を与えます。      技術の乱用リスク：効果的な監督がない場合、虹彩認識技術は、ユーザーの意向に反して、不正な身元追跡やシナリオに使用される可能性があります。対策      暗号化と分散化：準同型暗号化やゼロ知識証明などの高度な暗号化技術を採用して、虹彩データを保護します。フェデレーテッドラーニングを通じて「データはローカルに残らない」安全なトレーニングを実現します。ブロックチェーン技術を使用して、分散型アイデンティティ認証システムを構築します。      ローカライゼーションとスケール効果：虹彩収集モジュールのローカライズされた研究開発を促進し、スケール効果とサプライチェーンの統合を通じてハードウェアコストを削減します。追加のハードウェア投資を削減するために、既存のカメラモジュールを虹彩収集に再利用する可能性を探ります。      透明性とユーザーエンパワーメント：技術的な透明性を向上させ、データの使用と保護対策をユーザーに明確に通知します。虹彩認識の二重の価値（セキュリティ+健康）を強調します。ユーザーが虹彩データの承認と使用範囲を完全に制御できるようにします。      倫理的ガイドラインと規制：厳格な業界倫理ガイドラインと技術仕様を確立します。生体認証データを保護するための法制化を促進します。すべての虹彩認識アプリケーションに、明確なユーザーのインフォームドコンセントを取得することを義務付けます。 将来の見通し：AI + 虹彩の開発パス       AI + 虹彩は、今後20年間のデジタルセキュリティの「最高セキュリティゲートウェイ」です。資産や情報を保護するだけでなく、近い将来には健康も保護する可能性があります。       技術の継続的な成熟とコストの継続的な削減に伴い、5〜10年以内に、AI + 虹彩技術が特定の高セキュリティシナリオから日常生活のあらゆる側面に徐々に浸透すると信じる理由があります。デジタルセキュリティの強固な障壁となるだけでなく、その利便性と汎用性により、物理世界とデジタル世界をつなぐ重要な架け橋となるでしょう。       この技術革新の目撃者であり参加者として、私たちは技術革新への熱意を維持するだけでなく、倫理とセキュリティの最低限のラインを遵守し、より安全で、より便利で、より人間らしいデジタルな未来を共に構築する必要があります。       Homsh Technologyは、中国をリードするAI + 虹彩認識ソリューションの創出に尽力し、金融、医療、スマート端末などの分野に高セキュリティの本人認証サービスを提供しています。詳細情報またはビジネス協力については、当社の公式ウェブサイトにご注目いただくか、当社の技術チームにお問い合わせください。