Công nghệ Homsh gần đây đã chính thức ra mắt Hệ thống Nhận dạng Mống mắt OVAI (Optical Valley Artificial Intelligence) do công ty tự phát triển. Áp dụng công nghệ học sâu, hệ thống này đã đạt được những đột phá công nghệ đáng kể về độ chính xác nhận dạng và khả năng chống nhiễu trong điều kiện hình ảnh không lý tưởng, dự kiến sẽ thúc đẩy sự phổ biến của công nghệ nhận dạng mống mắt trong nhiều tình huống hơn.
Là một nhánh quan trọng của công nghệ sinh trắc học, nhận dạng mống mắt có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực tài chính, an ninh, thiết bị di động và các lĩnh vực khác. Tuy nhiên, các thuật toán nhận dạng mống mắt truyền thống gặp phải nhiều thách thức kỹ thuật trong các ứng dụng thực tế.
Theo dữ liệu nghiên cứu trong ngành, tỷ lệ thành công nhận dạng của các hệ thống nhận dạng mống mắt truyền thống giảm đáng kể trong môi trường phức tạp. Các vấn đề trong tình huống thực tế như thiếu sáng, phản xạ kính, che khuất lông mi, nhận dạng từ xa và giới hạn độ phân giải của camera thiết bị thông minh đã trở thành những nút thắt chính hạn chế sự phổ biến của công nghệ.
Ngoài ra, các thuật toán truyền thống có sự mâu thuẫn giữa hiệu quả xử lý và độ chính xác nhận dạng: các thuật toán có độ chính xác cao thường yêu cầu thời gian xử lý dài, trong khi các thuật toán nhanh lại gặp khó khăn trong việc đảm bảo độ chính xác, gây khó khăn trong việc cân bằng trải nghiệm người dùng và bảo mật.
Hệ thống OVAI tái cấu trúc kiến trúc thuật toán nhận dạng mống mắt bằng công nghệ học sâu. Đổi mới cốt lõi của nó nằm ở việc áp dụng thiết kế tối ưu hóa end-to-end, tích hợp các bước tiền xử lý, phân đoạn và nhận dạng vốn được tách biệt truyền thống thành một mô hình mạng nơ-ron thống nhất.
Công nghệ phân đoạn thông minh đa cấp
Hệ thống OVAI đã phát triển công nghệ phân đoạn lũy tiến ba cấp. Giai đoạn phân đoạn thô nhanh chóng xác định vị trí vùng mắt, giai đoạn phân đoạn tinh xác định chính xác ranh giới mống mắt và giai đoạn phân đoạn chi tiết loại bỏ chính xác đồng tử và các yếu tố nhiễu. So với các phương pháp phát hiện cạnh truyền thống, công nghệ này cải thiện đáng kể độ chính xác phân đoạn trong các tình huống phức tạp.
Cơ chế chú ý kép CBAM
Hệ thống tích hợp Mô-đun Chú ý Khối Chập (CBAM), tối ưu hóa quá trình trích xuất đặc trưng thông qua hai chiều: chú ý kênh và chú ý không gian. Chú ý kênh tự động xác định thông tin đặc trưng quan trọng, trong khi chú ý không gian xác định chính xác các vùng quan trọng, cho phép định vị và trích xuất đặc trưng mống mắt chính xác hơn.
Tối ưu hóa chung End-to-End
Khác với phương pháp truyền thống là tối ưu hóa từng mô-đun một cách độc lập, OVAI áp dụng đào tạo tích hợp cho toàn bộ quá trình tiền xử lý-phân đoạn-nhận dạng và hỗ trợ học đa nhiệm. Nó có thể xuất ra kết quả phân đoạn và đánh giá chất lượng hình ảnh đồng thời, loại bỏ hiệu quả vấn đề tích lũy lỗi.
Theo dữ liệu thử nghiệm do Công nghệ Homsh công bố, hệ thống OVAI đã tạo ra những đột phá trong một số chỉ số kỹ thuật chính:
• Khả năng chịu lỗi tuyệt vời: Nhận dạng chính xác ngay cả trong điều kiện khắc nghiệt như mờ, che khuất và thiếu sáng
• Khả năng nhận dạng từ xa: Giải quyết vấn đề kỹ thuật về phân đoạn hình ảnh mờ trong các tình huống từ xa vốn gây khó khăn cho các thuật toán truyền thống
• Khả năng chống nhiễu: Xử lý hiệu quả các yếu tố nhiễu phổ biến như phản xạ kính và che khuất lông mi
• Tối ưu hóa end-to-end: Tránh tích lũy lỗi của các giải pháp truyền thống thông qua đào tạo chung tiền xử lý-phân đoạn-nhận dạng
• Đánh giá chất lượng thông minh: AI tự động đánh giá chất lượng của hình ảnh đầu vào và có thể từ chối các đầu vào chất lượng thấp
• Mô hình định lượng: Hỗ trợ triển khai lượng tử hóa INT8 để thích ứng với các môi trường phần cứng khác nhau
• Hỗ trợ tăng tốc GPU: Cải thiện hiệu quả xử lý thông qua tối ưu hóa tăng tốc phần cứng
Những đột phá kỹ thuật của hệ thống OVAI dự kiến sẽ thúc đẩy sự phổ biến của nhận dạng mống mắt trong nhiều lĩnh vực. Trong lĩnh vực điện tử tiêu dùng, công nghệ này có thể cho phép các thiết bị thông minh thông thường có khả năng nhận dạng mống mắt chuyên nghiệp. Trong lĩnh vực an ninh tài chính, nó có thể cung cấp xác thực danh tính bảo mật cao hơn cho các tình huống như thanh toán di động và rút tiền ATM. Trong lĩnh vực an ninh doanh nghiệp, nó có thể hỗ trợ các ứng dụng như hệ thống kiểm soát truy cập và quản lý truy cập trung tâm dữ liệu.
Các chuyên gia trong ngành tin rằng hệ thống OVAI đã giải quyết các điểm yếu chính của nhận dạng mống mắt truyền thống trong các ứng dụng thực tế, đặc biệt là khả năng nhận dạng của nó trong điều kiện hình ảnh không lý tưởng, do đó loại bỏ các rào cản kỹ thuật quan trọng để quảng bá thương mại công nghệ nhận dạng mống mắt.
Hệ thống OVAI cung cấp các giao diện SDK tiêu chuẩn và hỗ trợ tích hợp và triển khai đa nền tảng. Được thiết kế với nhu cầu điện toán biên, nó có thể thực hiện xử lý cục bộ trên các thiết bị di động mà không cần dựa vào các dịch vụ đám mây, đảm bảo cả tốc độ phản hồi và các yêu cầu bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
Hệ thống cũng hỗ trợ các môi trường phần cứng khác nhau, từ các thiết bị sinh trắc học chuyên nghiệp đến camera thiết bị thông minh thông thường, giảm ngưỡng phần cứng cho ứng dụng kỹ thuật.
Các nhà quan sát trong ngành tin rằng việc phát hành hệ thống OVAI đánh dấu sự tham gia chính thức của công nghệ nhận dạng mống mắt vào kỷ nguyên do AI điều khiển. Việc giới thiệu công nghệ học sâu không chỉ giải quyết những hạn chế kỹ thuật của các thuật toán truyền thống mà còn cung cấp một con đường phát triển mới cho sự phát triển công nghệ trong tương lai.
Với sự phát triển liên tục của trí tuệ nhân tạo và sự cải thiện hiệu suất phần cứng tính toán, công nghệ sinh trắc học dựa trên học sâu dự kiến sẽ thay thế các phương pháp xác thực truyền thống trong nhiều tình huống hơn, thúc đẩy việc nâng cấp công nghệ trên toàn bộ ngành xác thực danh tính.
Tiến sĩ Yi Kaijun, Chủ tịch Công ty TNHH Công nghệ Homsh Vũ Hán, đã phát biểu khi nói về việc phát hành hệ thống OVAI: "Đột phá công nghệ này có nghĩa là nhận dạng mống mắt đang bước vào kỷ nguyên thông minh 4.0. Những hạn chế của các thuật toán nhận dạng mống mắt truyền thống khi đối mặt với các tình huống thực tế phức tạp từ lâu đã là một nút thắt chính hạn chế sự phát triển của ngành. Thông qua việc ứng dụng sáng tạo công nghệ học sâu, hệ thống OVAI không chỉ giải quyết các vấn đề kỹ thuật cốt lõi như nhận dạng từ xa, ánh sáng phức tạp và nhiễu che khuất mà quan trọng hơn là cung cấp một con đường phát triển kỹ thuật hoàn toàn mới cho toàn bộ ngành sinh trắc học."
Tiến sĩ Yi Kaijun nói thêm: "Sự tích hợp sâu sắc của trí tuệ nhân tạo và công nghệ sinh trắc học là một xu hướng tất yếu. Chúng tôi tin tưởng chắc chắn rằng với sự trưởng thành liên tục của công nghệ AI và sự cải thiện ổn định về hiệu suất phần cứng, sinh trắc học dựa trên học sâu sẽ trở thành công nghệ chủ đạo để xác thực danh tính trong tương lai. Công nghệ Homsh sẽ tiếp tục tăng cường đầu tư R&D, duy trì những lợi thế kỹ thuật hàng đầu và tích cực thúc đẩy ứng dụng công nghiệp của công nghệ OVAI để đóng góp vào việc xây dựng một thế giới kỹ thuật số an toàn và đáng tin cậy hơn."
"Sự phát triển thành công của OVAI chứng minh sự theo đuổi bền bỉ và sự tích lũy sâu sắc của nhóm chúng tôi trong đổi mới công nghệ. Chúng tôi hy vọng công nghệ này có thể thực sự giải quyết các điểm yếu mà người dùng gặp phải trong các ứng dụng thực tế, cho phép nhận dạng mống mắt di chuyển từ phòng thí nghiệm đến hàng ngàn hộ gia đình và cho phép nhiều người hơn nữa tận hưởng sự tiện lợi và an ninh do tiến bộ công nghệ mang lại," Tiến sĩ Yi Kaijun kết luận.
Công nghệ Homsh là một doanh nghiệp công nghệ tập trung vào R&D công nghệ nhận dạng mống mắt, cam kết thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ sinh trắc học thông qua đổi mới công nghệ. Công ty có một hệ thống R&D hoàn chỉnh cho công nghệ nhận dạng mống mắt, với kinh nghiệm phong phú trong tối ưu hóa thuật toán, thiết kế chip, tích hợp hệ thống và sản xuất sản phẩm.
Dự án OVAI là một thành tựu quan trọng của Công nghệ Homsh trong việc tích hợp trí tuệ nhân tạo và công nghệ sinh trắc học, đại diện cho những tiến bộ mới trong đổi mới công nghệ và ứng dụng công nghiệp của công ty.
