29 Eylül'de WuHan Homsh Technology Co., Ltd.ve Wuhan Bilim ve Teknoloji Üniversitesi resmi olarak teknik geliştirme sözleşmesini imzaladı İris Sunum Saldırı Algoritması (PAD) Geliştirme ve Kenar Taraf Adaptasyonu8 aylık bir süre boyunca, iki taraf birlikte, sadece bir adet yakın kızılötesi göz görüntüsünü gerektiren ve ek donanım gerektirmeyen, iris sahtekarlığı karşıtı bir algoritma geliştirecekler.Ve doğrudan Homsh ın C20 iris terminallerine ve MD31 iris tanıma modüllerine yerleştir..
Kesin tanıma, iris tanımalarının sadece yarısıdır; diğer yarısı öncelikle kameranın önündeki şeyin gerçek bir insan gözü olduğunu doğrulamaktır.
Iris dokusu istikrarlıdır ve çoğaltılması zordur, bu da onu dünya çapında tanınan en güvenli biyometrik özelliklerden biri haline getirir.dokulu renkli kontakt lensler, 3 boyutlu protez gözler ve ekranlarda oynatılan göz videoları, saldırganların kameraya karşı tutabileceği sahtelerdir.Ve onları tespit etmek için kullanılan teknoloji PAD olarak bilinir..
Zorluk, saldırı yöntemlerinin sürekli gelişmesinde yatıyor.Ancak yeni kontakt lens malzemeleri ile karşılaştığında algılama oranları önemli ölçüde düşer.Diğer çözümler, canlılığı belirlemek için çok spektrumlu aydınlatmaya, yapılandırılmış ışığa veya çok kareli videoya dayanır.Ayrıca cihaz maliyetlerini ve tanıma süresini de artırırlar.Buna ek olarak, daha sıkı sahteleme önleme önlemleri, gerçek kullanıcılar için daha yüksek yanlış reddetme oranlarına yol açar ve yüksek hassasiyetli modeller gömülü yongalara sığması zordur.Bu çelişkiler tam olarak bu işbirliğinin çözmek istediği sert fındıklar..
Wuhan Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nin araştırma ekibi algoritmanın bağımsız araştırması ve uygulanmasından sorumludur.saldırı örnek veri kümelerinin yapımı dahil, ayrımcılık modellerinin tasarımı, ayrıca model budama, kuantumlama ve kenar taraflı uyarlama.Aygıt entegrasyonu ve hata ayıklama sorumluluğunu üstlenir, ve iki seviyeli kabul testini organize eder.
Üniversiteler algoritma araştırmalarında üstünlük kazanırken, işletmeler gerçek cihazlar ve uygulama senaryoları sunarken, teslimatların kalitesini sağlamak için iki seviyeli kabul kontrolleri yaparlar.2 dağıtım platformu, 8 aylık Ar-Ge döngüsü.
Proje kendine katı bir ön koşul koymuştur: sadece tek bir 640×480 tek gözlü yakın kızılötesi gri ölçekli göz görüntüsünü kullanarak, ek donanım olmadan,basılı irisler de dahil olmak üzere birden fazla saldırı türünü tanımlamak içinBu arada, gerçek kullanıcılar için yanlış reddedilme oranını sıkı bir şekilde kontrol ederken yüksek bir saldırı tespit oranını sürdürmeyi amaçlıyor.
Bu amaçla ilgili olarak, iki taraf dört Ar-Ge yönü belirledi: iris dokularının karakterize edilmesi,Kenar yapısı ve aynalı yansıma aynı anda gerçek gözler ile sahte gözler arasındaki malzeme ve görüntülemedeki ince farkları yakalamak için çok ölçekli özelliklerle; "Görünmeyen saldırılara" uyum sağlama yeteneğini artırmak için "tek bir saldırıyı bırakın" (leave-one-attack-type-out) eğitimi ve açık grup ayrımcılığını benimsemek;modelin gömülü yongalara sıkıştırıldığında doğru kalmasını sağlamak için kuantumlama bilinçli eğitimi ve yapılandırılmış budama eğitimi sürecine entegre etmekVe son olarak, veri kaynağından güvenilir bir değerlendirme sağlamak.
Özelliklerin, genellemenin, dağıtımın ve verilerin tüm zincirini kapsayan dört Ar-Ge yönü.
Iris bilgileri hassas kişisel bilgilerdir. Projede yer alan her gerçek insana verilerin amacı, saklama süresi ve hakları hakkında bireysel olarak bilgi verilecektir.ve bireysel olarak yazılı olarak onay formunu imzalayacaktır.Tüm veriler tüm işlem boyunca şifreli olarak depolanır ve tüm işlemler için erişim günlükleri tutulur.
Değerlendirme ayrıca sıkı kurallara uyar: numuneler konu ve saldırı kaynağına göre gruplandırılır ve aynı kaynaktan alınan numuneler hem eğitim setinde hem de test setinde aynı anda görünmez.Bağımsız test seti Homsh tarafından mühürlenmiş ve saklanmıştır., ve Ar-Ge tarafının kendi test sonuçları kabul testlerinin yerini alamıyor.
Algoritma nihayetinde iki platformda çalışacaktır: Homsh C20 iris terminalleri ile kullanmak için PC tarafı; ve MD31 iris tanıma modülleri için ana denetleyici olarak RK3588 platformu,Algorithm doğrudan modülün içinde çalışıyorProje dört dönüm noktasına göre ilerliyor: Orta süreli kabul algoritmanın doğruluğunu değerlendirirken, nihai kabul budama ve kuantumlamayı değerlendirir.Çift platform kullanımı ve gerçek cihaz entegrasyonu.
Sekiz ay, dört dönüm noktası, her biri açık teslimatlar ve onaylama yöntemleriyle.
Kendi geliştirdiği iris tanıma yongalarından, tüm tanıma borusunu kenar cihazlara yerleştirmeye kadar, Homsh her zaman bir göreve bağlıydı:Kimlik kimlik doğrulama daha güvenilir yapmakAnti-spoofing yeteneği güvenilirliğin en kritik parçasıdır.
Wuhan Bilim ve Teknoloji Üniversitesi ile bu işbirliği, üniversitelerin araştırma gücünü ve işletmelerin ürün senaryolarını bir araya getiriyor.8 ay içinde terminallere doğrudan entegre edilebilecek kendiliğinden kontrol edilebilen bir iris sahtekarlığı karşıtı algoritma sunmayı umuyoruz.Ayrıca daha fazla üniversite ve araştırma ekibinin Homsh ile iletişim kurmasını ve işbirliği yapmasını istiyoruz.
