29 सितंबर को, वुहान होम्स टेक्नोलॉजी कं, लिमिटेडऔर वुहान विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय ने आधिकारिक तौर पर तकनीकी विकास अनुबंध पर हस्ताक्षर किए आईरिस प्रस्तुति हमले का पता लगाने (पीएडी) एल्गोरिथ्म के विकास और एज-साइड अनुकूलनआठ महीने की अवधि में दोनों पक्ष संयुक्त रूप से एक आईरिस एंटी-स्पूफिंग एल्गोरिथ्म विकसित करेंगे, जिसके लिए केवल एक ही फ्रेम की आवश्यकता होगी।और इसे सीधे होम्स के सी20 आईरिस टर्मिनलों और एमडी31 आईरिस पहचान मॉड्यूल पर तैनात करें.
सटीक पहचान आईरिस की पहचान का केवल आधा हिस्सा है; दूसरा आधा पहले यह पुष्टि कर रहा है कि कैमरे के सामने क्या है एक वास्तविक मानव आंख है।
आइरिस बनावट स्थिर है और प्रतिकृति के लिए कठिन है, यह दुनिया भर में मान्यता प्राप्त सबसे सुरक्षित बायोमेट्रिक लक्षणों में से एक है। लेकिन "कठिन प्रतिकृति" का मतलब यह नहीं है कि "कोई भी कोशिश नहीं करता है": मुद्रित आईरिस तस्वीरें,बनावट वाले रंगीन संपर्क लेंस, थ्रीडी प्रोस्थेटिक आंखें, और स्क्रीन पर फिर से दिखाई देने वाले आंखों के वीडियो सभी नकली हैं जो हमलावर कैमरे के सामने रख सकते हैं। उद्योग में ऐसे हमलों को "प्रस्तुति हमले" कहा जाता है,और उन्हें पता लगाने के लिए प्रौद्योगिकी PAD के रूप में जाना जाता है.
चुनौती हमले के तरीकों के निरंतर विकास में निहित है। कई मौजूदा समाधान प्रशिक्षण में देखे जाने वाले हमले के प्रकारों के खिलाफ अच्छी तरह से प्रदर्शन करते हैं,लेकिन नए संपर्क लेंस सामग्री का सामना करते समय उनके पता लगाने की दर में काफी गिरावट आती है, नए प्रकार की प्रोस्थेटिक आंखें, या उच्च-परिभाषा वाले स्क्रीन। अन्य समाधान बहु-स्पेक्ट्रल प्रकाश व्यवस्था, संरचित प्रकाश, या बहु-फ्रेम वीडियो पर निर्भर करते हैं।वे उपकरण की लागत और पहचान के समय को भी बढ़ा देते हैंइसके अतिरिक्त, सख्त एंटी-स्पूफिंग उपाय वास्तविक उपयोगकर्ताओं के लिए उच्च झूठी अस्वीकृति दर का कारण बनते हैं, और उच्च-सटीक मॉडल एम्बेडेड चिप्स में फिट होना मुश्किल है।ये विरोधाभास ही इस सहयोग का उद्देश्य है।.
इस सहयोग के लिए श्रम का विभाजन स्पष्ट है। वुहान विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय की अनुसंधान टीम स्वतंत्र अनुसंधान और एल्गोरिथ्म के कार्यान्वयन के लिए जिम्मेदार है,हमले के नमूना डेटासेट के निर्माण सहित, भेदभाव मॉडल के डिजाइन के साथ-साथ मॉडल प्रूनिंग, क्वांटिज़ेशन और एज-साइड अनुकूलन। होमश सी 20 आईरिस टर्मिनल और एमडी 31 आईरिस मान्यता मॉड्यूल प्रदान करता है।डिवाइस एकीकरण और डिबगिंग का प्रभार लेता है, और स्वीकृति परीक्षण के दो स्तरों का आयोजन करता है।
विश्वविद्यालय एल्गोरिथ्म अनुसंधान में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, जबकि उद्यम वास्तविक उपकरणों और अनुप्रयोग परिदृश्य प्रदान करते हैं, जिसमें दो-स्तरीय स्वीकृति जाँच होती है ताकि वितरित की गई सामग्री की गुणवत्ता सुनिश्चित की जा सके।2 तैनाती प्लेटफार्म, 8 महीने का अनुसंधान एवं विकास चक्र।
इस परियोजना के लिए एक सख्त पूर्व शर्त निर्धारित की गई है: बिना किसी अतिरिक्त हार्डवेयर के केवल एक 640×480 मोनोकुलर नज़दीकी इन्फ्रारेड ग्रेस्केल आंख की छवि का उपयोग करके,मुद्रित आइरिस सहित कई प्रकार के हमलों की पहचान करने के लिएइस बीच, इसका उद्देश्य वास्तविक उपयोगकर्ताओं के लिए झूठे अस्वीकृति दर को सख्ती से नियंत्रित करते हुए एक उच्च हमले का पता लगाने की दर बनाए रखना है।
इस लक्ष्य के आसपास दोनों पक्षों ने चार अनुसंधान एवं विकास दिशाओं को परिभाषित किया हैः आईरिस बनावट की विशेषता,वास्तविक आंखों और नकली आंखों के बीच सामग्री और इमेजिंग में सूक्ष्म अंतर को पकड़ने के लिए बहु-स्केल सुविधाओं के साथ एक साथ किनारे की संरचना और दर्पण प्रतिबिंब¢अदृश्य हमलों के लिए अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए ¢एक-आक्रमण-टाइप-आउट प्रशिक्षण और खुले सेट भेदभाव को अपनाना;प्रशिक्षण प्रक्रिया में क्वांटिज़ेशन-सचेत प्रशिक्षण और संरचित छँटाई को एकीकृत करना ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि मॉडल एम्बेडेड चिप्स पर संपीड़ित होने पर सटीक बना रहे; और अंत में, डेटा स्रोत से विश्वसनीय मूल्यांकन सुनिश्चित करना।
चार अनुसंधान एवं विकास दिशाएं, जो कि सुविधाओं, सामान्यीकरण, तैनाती और डेटा की पूरी श्रृंखला को कवर करती हैं।
आईरिस जानकारी संवेदनशील व्यक्तिगत जानकारी है। परियोजना में प्रत्येक वास्तविक मानव विषय को व्यक्तिगत रूप से डेटा के उद्देश्य, भंडारण अवधि और उनके अधिकारों के बारे में सूचित किया जाएगा,और व्यक्तिगत आधार पर एक लिखित सूचित सहमति पत्र पर हस्ताक्षर करेगासभी डेटा को प्रक्रिया के दौरान एन्क्रिप्टेड रखा जाता है, सभी संचालनों के लिए एक्सेस लॉग रखे जाते हैं।
मूल्यांकन में भी सख्त नियम हैं: नमूने विषय और हमले के स्रोत के अनुसार समूहीकृत किए जाते हैं, और एक ही स्रोत के नमूने एक ही समय में प्रशिक्षण सेट और परीक्षण सेट दोनों में दिखाई नहीं देंगे।स्वतंत्र परीक्षण सेट सील है और Homsh द्वारा रखा जाता है, और अनुसंधान एवं विकास पक्ष के स्व-परीक्षण के परिणाम स्वीकृति परीक्षण का विकल्प नहीं बना सकते हैं। प्रदर्शन का आकलन केवल अनदेखे आंकड़ों पर किया जाता है।
एल्गोरिथ्म अंततः दो प्लेटफार्मों पर चलेगा: होमश सी20 आईरिस टर्मिनलों के साथ उपयोग के लिए पीसी पक्ष; और एमडी 31 आईरिस मान्यता मॉड्यूल के लिए मुख्य नियंत्रक के रूप में आरके 3588 प्लेटफॉर्म,मॉड्यूल के अंदर सीधे चल रहे एल्गोरिथ्म के साथपरियोजना चार मील के पत्थरों के अनुसार आगे बढ़ती हैः मध्य अवधि की स्वीकृति एल्गोरिथ्म की सटीकता का आकलन करती है, जबकि अंतिम स्वीकृति छँटाई और क्वांटिज़ेशन का आकलन करती है,दो-प्लेटफ़ॉर्म तैनाती और वास्तविक डिवाइस एकीकरण.
आठ महीने, चार मील के पत्थर, प्रत्येक के साथ स्पष्ट deliverables और पुष्टिकरण विधियों.
खुद विकसित आईरिस पहचान चिप्स से लेकर एज उपकरणों में पूर्ण पहचान पाइपलाइन को एम्बेड करने तक, होम्स हमेशा एक मिशन के लिए प्रतिबद्ध रहा हैःपहचान प्रमाणीकरण को अधिक विश्वसनीय बनाना. एंटी-स्पूफिंग क्षमता विश्वसनीयता का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है.
वुहान विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय के साथ इस सहयोग में विश्वविद्यालयों की अनुसंधान शक्ति और उद्यमों के उत्पाद परिदृश्य एक साथ आते हैं।हम एक स्व-नियंत्रित आईरिस एंटी-स्पूफिंग एल्गोरिथ्म वितरित करने के लिए तत्पर हैं जिसे आठ महीने में सीधे टर्मिनलों में एकीकृत किया जा सकता है।हम होमश के साथ संवाद करने और सहयोग करने के लिए अधिक विश्वविद्यालयों और अनुसंधान टीमों का भी स्वागत करते हैं।
