Homsh Technology, yakın zamanda bağımsız olarak geliştirdiği OVAI (Optical Valley Artificial Intelligence) İris Tanıma Sistemini resmen kullanıma sundu. Derin öğrenme teknolojisini benimseyen bu sistem, ideal olmayan görüntü koşullarında tanıma doğruluğu ve parazit önleme yeteneğinde önemli teknolojik atılımlar elde etti ve bu durum, iris tanıma teknolojisinin daha geniş senaryolarda yaygınlaşmasını teşvik etmesi bekleniyor.
Biyometrik teknolojinin önemli bir kolu olan iris tanıma, finans, güvenlik, mobil cihazlar ve diğer alanlarda geniş uygulama olanaklarına sahiptir. Ancak, geleneksel iris tanıma algoritmaları pratik uygulamalarda çok sayıda teknik zorlukla karşılaşmaktadır.
Sektör araştırma verilerine göre, geleneksel iris tanıma sistemlerinin tanıma başarı oranı karmaşık ortamlarda önemli ölçüde düşmektedir. Yetersiz ışık, gözlük yansıması, kirpik tıkanıklığı, uzun mesafe tanıma ve akıllı cihaz kameralarının çözünürlük sınırlamaları gibi pratik senaryo sorunları, teknolojinin yaygınlaşmasını kısıtlayan başlıca engeller haline gelmiştir.
Ek olarak, geleneksel algoritmalar, işleme verimliliği ve tanıma doğruluğu arasında bir çelişkiye sahiptir: yüksek hassasiyetli algoritmalar genellikle uzun işlem süresi gerektirirken, hızlı algoritmalar doğruluğu sağlamakta zorlanır ve bu da kullanıcı deneyimi ile güvenliği dengelemeyi zorlaştırır.
OVAI sistemi, derin öğrenme teknolojisini kullanarak iris tanıma algoritma mimarisini yeniden yapılandırır. Temel yeniliği, geleneksel olarak ayrılmış ön işleme, segmentasyon ve tanıma adımlarını birleşik bir sinir ağı modeline entegre eden uçtan uca bir optimizasyon tasarımını benimsemesidir.
Çok Seviyeli Akıllı Segmentasyon Teknolojisi
OVAI sistemi, üç seviyeli aşamalı segmentasyon teknolojisi geliştirmiştir. Kaba segmentasyon aşaması, göz bölgesini hızla konumlandırır, ince segmentasyon aşaması iris sınırlarını doğru bir şekilde çıkarır ve detaylı segmentasyon aşaması, öğrenci ve parazit faktörlerini hassas bir şekilde ortadan kaldırır. Geleneksel kenar algılama yöntemleriyle karşılaştırıldığında, bu teknoloji karmaşık senaryolarda segmentasyon doğruluğunu önemli ölçüde artırır.
CBAM Çift Dikkat Mekanizması
Sistem, Evrişimsel Blok Dikkat Modülünü (CBAM) entegre ederek, özellik çıkarma sürecini iki boyutta optimize eder: kanal dikkati ve uzamsal dikkat. Kanal dikkati, önemli özellik bilgilerini otomatik olarak tanımlarken, uzamsal dikkat, anahtar bölgeleri doğru bir şekilde konumlandırır ve daha hassas iris konumlandırma ve özellik çıkarma sağlar.
Uçtan Uca Ortak Optimizasyon
Her modülü ayrı ayrı optimize etme şeklindeki geleneksel yöntemden farklı olarak, OVAI, ön işleme-segmentasyon-tanıma sürecinin tamamı için entegre eğitim uygular ve çok görevli öğrenmeyi destekler. Segmentasyon sonuçlarını ve görüntü kalitesi değerlendirmesini aynı anda çıkarabilir, böylece hata birikimi sorununu etkili bir şekilde ortadan kaldırır.
Homsh Technology tarafından yayınlanan test verilerine göre, OVAI sistemi birkaç temel teknik göstergede atılımlar yapmıştır:
• Üstün sağlamlık: Bulanıklık, tıkanıklık ve düşük ışık gibi zorlu koşullarda bile doğru tanıma
• Uzun mesafe tanıma yeteneği: Geleneksel algoritmaları rahatsız eden uzun mesafe senaryolarında bulanık görüntü segmentasyonu sorununu çözdü
• Parazit önleme yeteneği: Gözlük yansıması ve kirpik tıkanıklığı gibi yaygın parazit faktörlerini etkili bir şekilde ele alır
• Uçtan uca optimizasyon: Ön işleme-segmentasyon-tanıma işlemlerinin ortak eğitimi yoluyla geleneksel çözümlerin hata birikimini önler
• Akıllı kalite değerlendirmesi: Yapay zeka, giriş görüntülerinin kalitesini otomatik olarak değerlendirir ve düşük kaliteli girişleri reddedebilir
• Nicel model: Farklı donanım ortamlarına uyum sağlamak için INT8 nicelleştirme dağıtımını destekler
• GPU hızlandırma desteği: Donanım hızlandırma optimizasyonu yoluyla işleme verimliliğini artırır
OVAI sisteminin teknik atılımlarının, iris tanımanın birçok alanda yaygınlaşmasını sağlaması bekleniyor. Tüketici elektroniği sektöründe, bu teknoloji, sıradan akıllı cihazların profesyonel iris tanıma yeteneklerine sahip olmasını sağlayabilir. Finansal güvenlik alanında, mobil ödemeler ve ATM para çekme gibi senaryolar için daha yüksek güvenlikli kimlik doğrulama sağlayabilir. Kurumsal güvenlik alanında, erişim kontrol sistemleri ve veri merkezi erişim yönetimi gibi uygulamaları destekleyebilir.
Sektör uzmanları, OVAI sisteminin, geleneksel iris tanımanın pratik uygulamalardaki temel sorunlarını, özellikle ideal olmayan görüntü koşullarındaki tanıma yeteneğini ele aldığını ve böylece iris tanıma teknolojisinin ticari olarak tanıtılması için önemli teknik engelleri ortadan kaldırdığını düşünüyor.
OVAI sistemi, standartlaştırılmış SDK arayüzleri sağlar ve çok platformlu entegrasyon ve dağıtımı destekler. Kenar bilişim ihtiyaçları göz önünde bulundurularak tasarlanan bu sistem, bulut hizmetlerine ihtiyaç duymadan mobil cihazlarda yerel işlem yapabilir, hem yanıt hızını hem de veri gizliliği koruma gereksinimlerini sağlar.
Sistem ayrıca, profesyonel biyometrik cihazlardan sıradan akıllı cihaz kameralarına kadar çeşitli donanım ortamlarını destekleyerek, teknik uygulama için donanım eşiğini azaltır.
Sektör gözlemcileri, OVAI sisteminin piyasaya sürülmesinin, iris tanıma teknolojisinin yapay zeka destekli çağa resmi girişini işaret ettiğine inanıyor. Derin öğrenme teknolojisinin tanıtımı, yalnızca geleneksel algoritmaların teknik sınırlamalarını çözmekle kalmamış, aynı zamanda gelecekteki teknolojik evrim için yeni bir gelişim yolu sağlamıştır.
Yapay zekanın sürekli gelişimi ve hesaplama donanım performansının iyileştirilmesiyle, derin öğrenmeye dayalı biyometrik teknolojinin, tüm kimlik doğrulama endüstrisinde teknolojik yükseltmeyi sağlayarak, daha fazla senaryoda geleneksel kimlik doğrulama yöntemlerinin yerini alması bekleniyor.
Wuhan Homsh Technology Co., Ltd. Yönetim Kurulu Başkanı Dr. Yi Kaijun, OVAI sisteminin piyasaya sürülmesinden bahsederken şunları söyledi: "Bu teknolojik atılım, iris tanımanın akıllı 4.0 çağına girdiğini gösteriyor. Geleneksel iris tanıma algoritmalarının karmaşık gerçek dünya senaryoları karşısındaki sınırlamaları, uzun süredir sektör gelişimini kısıtlayan önemli bir engeldi. Derin öğrenme teknolojisinin yenilikçi uygulaması sayesinde, OVAI sistemi yalnızca uzun mesafe tanıma, karmaşık aydınlatma ve tıkanıklık paraziti gibi temel teknik sorunları çözmekle kalmadı, aynı zamanda tüm biyometri endüstrisi için yepyeni bir teknik gelişim yolu sağladı."
Dr. Yi Kaijun ayrıca şunları belirtti: "Yapay zeka ve biyometrik teknolojinin derinlemesine entegrasyonu kaçınılmaz bir eğilimdir. Yapay zeka teknolojisinin sürekli olgunlaşması ve donanım performansının istikrarlı bir şekilde iyileşmesiyle, derin öğrenmeye dayalı biyometrinin gelecekteki kimlik doğrulama için ana akım teknoloji olacağına inanıyoruz. Homsh Technology, Ar-Ge yatırımlarını artırmaya, lider teknik avantajlarını korumaya ve OVAI teknolojisinin endüstriyel uygulamasını aktif olarak teşvik etmeye devam edecek ve daha güvenli ve güvenilir bir dijital dünya inşa etmeye katkıda bulunacaktır."
Dr. Yi Kaijun sözlerini şöyle tamamladı: "OVAI'nin başarılı bir şekilde geliştirilmesi, ekibimizin teknolojik inovasyondaki ısrarlı çabasını ve derin birikimini göstermektedir. Bu teknolojinin, kullanıcıların pratik uygulamalarda karşılaştıkları sorunları gerçekten çözmesini, iris tanımanın laboratuvarlardan binlerce haneye taşınmasını ve daha fazla insanın teknolojik ilerlemenin getirdiği kolaylık ve güvenlikten yararlanmasını umuyoruz."
Homsh Technology, teknolojik inovasyon yoluyla biyometrik teknolojinin geliştirilmesini ve uygulanmasını teşvik etmeye kendini adamış, iris tanıma teknolojisi Ar-Ge'sine odaklanan bir teknoloji şirketidir. Şirket, algoritma optimizasyonu, çip tasarımı, sistem entegrasyonu ve ürünleştirme konusunda zengin deneyime sahip, iris tanıma teknolojisi için eksiksiz bir Ar-Ge sistemine sahiptir.
OVAI projesi, Homsh Technology'nin yapay zeka ve biyometrik teknolojinin entegrasyonundaki önemli bir başarısıdır ve şirketin teknolojik inovasyon ve endüstriyel uygulamasında yeni bir ilerlemeyi temsil etmektedir.
