Cách chọn mô-đun nhận dạng mống mắt để tích hợp OEM

Tích hợp nhận dạng mờ mờ vào sản phẩm của bạn là một quyết định kỹ thuật quan trọng.và các điểm chuẩn hiệu suất bạn cần đánh giá trước khi chọn một mô-đun nhận dạng mờ mắt OEM.

1. Hiểu hai loại module Iris

Trước khi so sánh thông số kỹ thuật, làm rõ loại mô-đun nào phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn:

• Các mô-đun chỉ chụp chụp và xử lý trước hình ảnh iris, sau đó gửi nó đến bộ xử lý máy chủ hoặc máy chủ để phù hợp. Chi phí thấp hơn, phần cứng đơn giản hơn, nhưng đòi hỏi cơ sở hạ tầng xử lý bên ngoài.
• Tất cả trong một mô-đun: thu thập, trích xuất các tính năng và phù hợp tại địa phương trên mô-đun. Chi phí cao hơn, nhưng hoạt động độc lập mà không phụ thuộc vào máy chủ.và triển khai ngoại tuyến.

2Các thông số kỹ thuật hiệu suất chính

Tỷ lệ chấp nhận sai (FAR)

FAR là xác suất một người không được phép được chấp nhận sai.

• 1 trong 1,000,000 (10−6) ‡ phù hợp với kiểm soát truy cập vật lý
• 1 trên 100,000,000 (10-8), dịch vụ tài chính, ID chính phủ
• 1 trong 1,000,000,000 (10-9), kiểm soát biên giới, các cơ sở an ninh cao

Thuật toán Phaselris TM của HOMSH đạt được 10−9 FAR, mức độ bảo mật cao nhất.

Tỷ lệ từ chối sai (FRR)

FRR là xác suất một người dùng hợp pháp bị từ chối không chính xác. Điều này ảnh hưởng đến trải nghiệm và thông lượng của người dùng:

• FRR < 1%: tốt cho sử dụng chung
• FRR < 0,5%: yêu cầu cho các điểm nhập cảnh có lưu lượng truy cập cao
• FRR < 0,1%: HOMSH D-series trong điều kiện tiêu chuẩn

Tốc độ xác định

Quan trọng đối với các kịch bản thông lượng cao (cổng nhà máy, trung tâm vận chuyển):

• 1:1 xác minh (người dùng trình bày ID + quét): thông thường 0,3 ∼0,5s
• 1:N nhận dạng (chỉ quét, khớp với cơ sở dữ liệu): phụ thuộc vào kích thước cơ sở dữ liệu và phần cứng xử lý
• Xử lý tăng tốc FPGA: <0,3 giây cho 1:1, <1s cho 1:N lên đến 10.000 người dùng
• Xử lý chỉ bằng CPU: 1 ¢ 3 cho 1:1, chậm hơn nhiều cho 1:N

3. Giao diện phần cứng

Khớp giao diện của module với kiến trúc hệ thống của bạn:

4. Đánh giá môi trường

Khớp xếp hạng IP với môi trường triển khai:

• IP54 chống bụi, chống phun nước. phòng khách văn phòng, gian hàng trong nhà.
• IP65 chống bụi, được bảo vệ chống lại các luồng nước.
• IP67 ️ ngâm tạm thời. ngoài trời, cổng khai thác mỏ.

5. Ánh sáng: NIR so với ánh sáng nhìn thấy

Tất cả các mô-đun nhận dạng tràng mùi chất lượng đều sử dụng chiếu sáng hồng ngoại gần (NIR) (chiều sóng 700 ∼ 900 nm).

• NIR thâm nhập vào iris đồng đều hơn, tiết lộ các mẫu kết cấu tinh tế ẩn khỏi ánh sáng nhìn thấy được
• NIR là vô hình đối với mắt người không khó chịu, không chói
• Hiệu suất NIR là phù hợp trên các màu mắt khác nhau (mắt màu nâu đậm xuất hiện kết cấu tương tự dưới NIR)

6Capacity database and matching architecture (Khả năng cơ sở dữ liệu và kiến trúc phù hợp)

Hãy xem xét quy mô triển khai của bạn:

• Tự lập (< 500 người dùng): lưu trữ trên mô-đun đủ, không cần máy chủ
• Phạm vi trung bình (500 ¥ 10.000): khớp FPGA trên mô-đun với cơ sở dữ liệu địa phương
• Enterprise (> 10,000): Khớp nối phía máy chủ với mô-đun hoạt động như một thiết bị thu thập

Các mô-đun HOMSH hỗ trợ cả hai chế độ. chip Qianxin TM FPGA cho phép trên thiết bị 1: N phù hợp với tối đa 100.000 mẫu mà không cần cơ sở hạ tầng máy chủ.

7. SDK và hỗ trợ hội nhập

Đánh giá hệ sinh thái phần mềm của nhà cung cấp trước khi cam kết:

• SDK có hỗ trợ hệ điều hành mục tiêu của bạn không? (Windows, Linux, Android, RTOS)
• API có được ghi chép đầy đủ không? Có mã mẫu có sẵn không?
• Các định dạng hình ảnh nào mà mô-đun phát ra? (hợp với ISO/IEC 19794-6 là một điểm cộng)
• Có chế độ mô phỏng / đánh giá cho phát triển mà không cần phần cứng không?
• SLA hỗ trợ cho khách hàng OEM là gì?

8. Khám phá sự sống động

Đối với các ứng dụng an toàn, hãy đảm bảo rằng mô-đun bao gồm chống giả mạo (nhận dạng sức sống). Điều này ngăn chặn các cuộc tấn công bằng cách sử dụng hình ảnh iris in hoặc mắt nhân tạo.

• Khám phá phản ứng mở rộng mắt
• Kích thước độ sâu 3D (thành đắn hơn)
• Phân tích NIR đa phổ

HOMSH OEM Module Lineup