परिचय
वैश्विक बायोमेट्रिक्स बाजार के तेजी से विकास की पृष्ठभूमि में, उच्च सटीकता और उच्च सुरक्षा के अद्वितीय लाभों के साथ, आइरिस पहचान तकनीक वित्तीय भुगतान, सीमा सुरक्षा और स्मार्ट शहरों जैसे प्रमुख परिदृश्यों के लिए पसंदीदा समाधान बनती जा रही है। बाजार अनुसंधान संस्थानों के पूर्वानुमानों के अनुसार, वैश्विक आइरिस पहचान बाजार का आकार 2025 में 5.14 बिलियन अमेरिकी डॉलर से बढ़कर 2030 में 12.92 बिलियन अमेरिकी डॉलर हो जाएगा, जिसकी चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) 20.3% होगी।
चित्र 1: वैश्विक आइरिस पहचान बाजार आकार वृद्धि प्रवृत्ति (2025-2030 पूर्वानुमान)
औद्योगिक परिवर्तन के इस महत्वपूर्ण मोड़ पर, होमश टेक्नोलॉजी ने दो मुख्य आविष्कार पेटेंट—"एक आइरिस फास्ट रिट्रीवल सिस्टम और वेक्टर डेटाबेस पर आधारित विधि" और "डीप न्यूरल नेटवर्क पर आधारित एक आइरिस कंटीन्यूअस फीचर एन्कोडिंग विधि"—के माध्यम से पारंपरिक प्रतिमान से एआई प्रतिमान में आइरिस पहचान तकनीक का एक छलांग-वार उन्नयन सफलतापूर्वक हासिल किया है, जो चीन और विश्व स्तर पर आइरिस पहचान तकनीक के क्षेत्र में सबसे आगे एक महत्वपूर्ण अभिनव स्थिति स्थापित करता है।
तकनीकी पृष्ठभूमि: पारंपरिक विधियों की बाधाएँ और एआई युग में अवसर
1990 के दशक में आइरिस पहचान तकनीक के व्यावसायीकरण के बाद से, यह लंबे समय से गाबोर फिल्टर पर आधारित आइरिसकोड एन्कोडिंग विधि पर निर्भर रही है। यह विधि मल्टी-स्केल और मल्टी-डायरेक्शनल गाबोर फिल्टर के माध्यम से आइरिस बनावट विशेषताओं को निकालती है, उन्हें 2048-बिट बाइनरी कोड में मात्राबद्ध करती है, और मिलान के लिए हैमिंग दूरी का उपयोग करती है। हालाँकि, यह पारंपरिक प्रतिमान तीन मुख्य बाधाओं का सामना करता है: पहला, निश्चित फिल्टर विभिन्न आइरिस छवियों की गुणवत्ता के अंतर के अनुकूल नहीं हो सकते; दूसरा, बाइनरीकरण एन्कोडिंग महत्वपूर्ण सूचना हानि का कारण बनता है, जिसके परिणामस्वरूप CASIA-Iris-Lamp मानक परीक्षण सेट पर केवल लगभग 1.75% की समान त्रुटि दर (EER) होती है; तीसरा, बड़े पैमाने के डेटाबेस (एक मिलियन से अधिक स्तर) में पुनर्प्राप्ति गति धीमी है, जिससे वास्तविक समय के अनुप्रयोगों की आवश्यकताओं को पूरा करना मुश्किल हो जाता है।
चित्र 2: आइरिस पहचान तकनीक प्रतिमान तुलना - पारंपरिक आइरिसकोड एन्कोडिंग बनाम डीप लर्निंग कंटीन्यूअस फीचर एन्कोडिंग
डीप लर्निंग तकनीक की परिपक्वता और बड़े पैमाने पर डेटासेट के संचय के साथ, आइरिस पहचान ने "हैंडक्राफ्टेड फीचर्स" से "एंड-टू-एंड लर्निंग" में प्रतिमान बदलाव के लिए एक अवसर का द्वार खोल दिया है। हाल के अकादमिक शोध से पता चला है कि डीप न्यूरल नेटवर्क पर आधारित आइरिस पहचान विधियों ने पारंपरिक विधियों से परे क्षमता का प्रदर्शन किया है। उदाहरण के लिए, अत्याधुनिक अकादमिक IrisFormer मॉडल उसी डेटासेट पर 0.88% की EER प्राप्त कर सकता है। हालाँकि, अकादमिक उपलब्धियों को औद्योगिक प्रतिस्पर्धात्मकता के साथ इंजीनियरिंग-व्यवहार्य तकनीकी समाधानों में कैसे बदला जाए, यह उद्योग द्वारा सामना की जाने वाली एक सामान्य चुनौती है।
तकनीकी नवाचार: दो पेटेंट एक पूर्ण-स्टैक एआई समाधान बनाने के लिए सहयोग करते हैं
इस बार होमश टेक्नोलॉजी द्वारा जारी किए गए दो मुख्य पेटेंट दो आयामों—"फ़ीचर प्रतिनिधित्व" और "पुनर्प्राप्ति दक्षता"—से पारंपरिक आइरिस पहचान की तकनीकी बाधाओं को व्यवस्थित रूप से हल करते हैं, जो फ्रंट-एंड एन्कोडिंग से बैक-एंड पुनर्प्राप्ति तक एक पूर्ण तकनीकी बंद लूप बनाते हैं।
चित्र 3: होमश टेक्नोलॉजी का डुअल-पेटेंट सहयोगी आर्किटेक्चर - एंड-टू-एंड आइरिस पहचान प्रणाली
पेटेंट 1: डीप न्यूरल नेटवर्क पर आधारित एक आइरिस कंटीन्यूअस फीचर एन्कोडिंग विधि
यह पेटेंट पहली बार कंप्यूटर विजन के क्षेत्र में EfficientNet-B3 कुशल कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को चेहरे की पहचान के क्षेत्र में ArcFace कोणीय मार्जिन लॉस फंक्शन के साथ जोड़ता है, जो आइरिस विशेषताओं का एंड-टू-एंड डीप लर्निंग एन्कोडिंग का एहसास कराता है। इसके मुख्य नवाचारों में शामिल हैं:
1. अनुकूली फीचर निष्कर्षण: कंपाउंड स्केलिंग रणनीति (गहराई, चौड़ाई और रिज़ॉल्यूशन का त्रि-आयामी संतुलित विस्तार) और कुशल MBConv मॉड्यूल (उलटा अवशिष्ट संरचना + स्क्वीज़-एंड-एक्साइटेशन अटेंशन मैकेनिज्म) के माध्यम से, EfficientNet-B3 केवल 12.14 मिलियन मापदंडों के प्रतिबंध के तहत आइरिस बनावट का उच्च-भेदभावपूर्ण फीचर निष्कर्षण प्राप्त करता है। निश्चित गाबोर फिल्टर की तुलना में, मॉडल स्वचालित रूप से इष्टतम फीचर प्रतिनिधित्व सीख सकता है।
2. कंटीन्यूअस फीचर एन्कोडिंग: पारंपरिक आइरिसकोड की बाइनरीकरण मात्राकरण सीमा को तोड़ते हुए, यह 16,384 बिट्स (आइरिसकोड से 8 गुना) की सूचना क्षमता के साथ 512-आयामी फ्लोट32 कंटीन्यूअस फीचर वेक्टर आउटपुट करता है। फीचर स्पेस को एक असतत हैमिंग स्पेस से एक कंटीन्यूअस यूक्लिडियन स्पेस में अपग्रेड किया गया है, जो अधिक परिष्कृत समानता माप को सक्षम करता है।
3. ArcFace कोणीय मार्जिन अनुकूलन: सामान्यीकृत हाइपरस्फेरिकल फीचर स्पेस में, 10° कोणीय मार्जिन जोड़ने से समान व्यक्ति के आइरिस फीचर वेक्टर के बीच के कोण को कम किया जाता है और विभिन्न लोगों के बीच के कोण को बढ़ाया जाता है, जिससे विशेषताओं की भेदभाव क्षमता में काफी सुधार होता है। प्रयोगात्मक सत्यापन से पता चलता है कि मानक Softmax हानि की तुलना में, ArcFace EER को 45.4% तक कम करता है।
4. क्लास-बैलेंस्ड बैच सैंपलिंग: आइरिस डेटासेट में विभिन्न व्यक्तियों के बीच असमान नमूना गणना की समस्या को हल करने के लिए, एक अभिनव क्लास-बैलेंस्ड सैंपलिंग रणनीति तैयार की गई है। प्रत्येक प्रशिक्षण बैच में 8 नमूनों के साथ 16 कक्षाएँ होती हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि ArcFace हानि फ़ंक्शन अंतर-वर्ग सीमाओं को पूरी तरह से सीख सकता है, यादृच्छिक सैंपलिंग की तुलना में 30% तक अभिसरण में तेजी लाता है।
पेटेंट 2: एक आइरिस फास्ट रिट्रीवल सिस्टम और वेक्टर डेटाबेस पर आधारित विधि
यह पेटेंट पहली बार वैश्विक स्तर पर आइरिस पहचान के क्षेत्र में FAISS (फेसबुक एआई सिमिलरिटी सर्च) वेक्टर डेटाबेस तकनीक लागू करता है, जो एक मिलियन-व्यक्ति डेटाबेस में मिलीसेकंड-स्तर की पुनर्प्राप्ति का एहसास कराता है और बड़े पैमाने पर आइरिस पहचान प्रणालियों के वास्तविक समय के अनुप्रयोग के लिए प्रमुख तकनीकी सहायता प्रदान करता है। इसके मुख्य नवाचारों में शामिल हैं:
1. FAISS वेक्टर इंडेक्स निर्माण: डीप लर्निंग द्वारा निकाले गए 512-आयामी आइरिस फीचर वेक्टर के L2 सामान्यीकरण के बाद, FAISS का IndexFlatIP इंडेक्स प्रकार भंडारण के लिए उपयोग किया जाता है। यह इंडेक्स प्रकार आंतरिक उत्पाद समानता खोज पर आधारित है, जो सामान्यीकृत वैक्टर की कोसाइन समानता के बराबर है। NumPy ब्रूट-फोर्स खोज की तुलना में, यह 10,000-व्यक्ति पैमाने के डेटाबेस में 15.9x CPU त्वरण और 75.0x GPU त्वरण प्राप्त करता है।
2. इंटेलिजेंट इंडेक्स रणनीति: एक अभिनव बहु-स्तरीय इंडेक्स आर्किटेक्चर तैयार किया गया है। फीचर वितरण अनुकूलन और अनुकूली क्लस्टरिंग के माध्यम से, गलत मिलान से बचा जाता है, और लचीले पहचान मोड समर्थित होते हैं, जिससे पहचान सटीकता और सिस्टम मजबूती में काफी सुधार होता है।
3. कुशल डेटा संरचना डिज़ाइन: सिस्टम FAISS इंडेक्स फ़ाइलों (.index.faiss) और मेटाडेटा फ़ाइलों (.meta.json) को अलग से संग्रहीत करता है। इंडेक्स फ़ाइलों को अनुमानित निकटतम पड़ोसी खोज के लिए सीधे मेमोरी में मैप किया जाता है, जबकि मेटाडेटा फ़ाइलें कर्मियों की आईडी, संग्रह समय और डिवाइस नंबर जैसी व्यावसायिक जानकारी संग्रहीत करती हैं। क्वेरी विलंबता को 8.5 मिलीसेकंड (CPU मोड) के भीतर नियंत्रित किया जाता है।
4. डीप लर्निंग मॉडल का निर्बाध एकीकरण: सिस्टम का फ्रंट-एंड आइरिस के क्षेत्र को निकालने के लिए EfficientNet-B5 (112MB ONNX) का उपयोग करता है; बैक-एंड फीचर निष्कर्षण के लिए EfficientNet-B3+ArcFace (44MB ONNX) का उपयोग करता है। पूरी प्रक्रिया छवि इनपुट से पुनर्प्राप्ति परिणाम आउटपुट तक एंड-टू-एंड अनुकूलित है, जो CPU और GPU दोनों अनुमान मोड का समर्थन करती है और एज डिवाइस और सर्वर जैसे विभिन्न परिनियोजन परिदृश्यों के अनुकूल होती है।
तकनीकी संकेतक: विश्व-स्तरीय स्तर तक पहुँचना
अंतर्राष्ट्रीय मानक आइरिस डेटासेट CASIA-Iris-Lamp (573 लोग, 11,845 छवियां) पर कठोर परीक्षण दिखाते हैं कि होमश टेक्नोलॉजी के दोहरे-पेटेंट समाधान ने निम्नलिखित सफलता संकेतक हासिल किए हैं:
चित्र 4: आइरिस पहचान प्रदर्शन तुलना (CASIA-Iris-Lamp डेटासेट)
1. समान त्रुटि दर (EER): 0.70%। पारंपरिक गाबोर+हैमिंग दूरी विधि (1.75% EER) की तुलना में, त्रुटि दर 60% कम हो जाती है; होमश टेक्नोलॉजी के पिछले EfficientNet-B3 बेसलाइन समाधान (2.66% EER) की तुलना में, त्रुटि दर 73.7% कम हो जाती है; अत्याधुनिक अकादमिक IrisFormer मॉडल (0.88% EER) की तुलना में, प्रदर्शन 20.5% बेहतर होता है, जो उद्योग में विश्व-स्तरीय अग्रणी स्थिति स्थापित करता है।
2. पहचान सटीकता (AUC): 99.97%, यह दर्शाता है कि अत्यधिक कम गलत पहचान दर पर भी बहुत अधिक सही पहचान दर बनाए रखी जा सकती है।
3. पुनर्प्राप्ति गति: 10,000-व्यक्ति पैमाने के डेटाबेस में, FAISS CPU मोड में औसत पुनर्प्राप्ति विलंबता 8.5 मिलीसेकंड है, जिसकी थ्रूपुट 117.6 QPS है; GPU मोड में पुनर्प्राप्ति विलंबता 1.8 मिलीसेकंड है, जिसकी थ्रूपुट 555.6 QPS है। पारंपरिक NumPy ब्रूट-फोर्स खोज की तुलना में, यह क्रमशः 15.9x और 75.0x त्वरण प्राप्त करता है, जो वास्तविक समय के अनुप्रयोगों की आवश्यकताओं को पूरी तरह से पूरा करता है।
4. मॉडल दक्षता: EfficientNet-B3 फीचर निष्कर्षण मॉडल में केवल 12.14 मिलियन पैरामीटर हैं, जिसमें 8 मिलीसेकंड (CPU) का ONNX अनुमान समय और 1.8GB का मेमोरी फ़ुटप्रिंट है, जो एज डिवाइस और मोबाइल टर्मिनलों पर परिनियोजन का समर्थन करता है; INT8 मात्राकरण के माध्यम से, मॉडल के आकार को आगे 11.2MB तक संकुचित किया जा सकता है, अनुमान समय को 5 मिलीसेकंड तक कम किया जा सकता है, और मेमोरी फ़ुटप्रिंट को 0.5GB तक कम किया जा सकता है।
उद्योग नेतृत्व: ASIC चिप्स से एआई प्रतिमानों तक दोहरे नवाचार
होमश टेक्नोलॉजी के पास चीन की आइरिस पहचान तकनीक के क्षेत्र में अद्वितीय तकनीकी संचय और अभिनव जीन हैं। 2020 से पहले ही, कंपनी ने आइरिस पहचान के लिए समर्पित दुनिया का पहला ASIC चिप सफलतापूर्वक विकसित किया, आइरिस पहचान एल्गोरिदम की हार्डवेयर त्वरण बाधा को तोड़ दिया, पहचान गति को मिलीसेकंड स्तर तक बढ़ा दिया, और आइरिस पहचान तकनीक के बड़े पैमाने पर व्यावसायीकरण के लिए एक हार्डवेयर आधार तैयार किया। इस नवाचार ने होमश टेक्नोलॉजी को औद्योगिकीकरण प्रक्रिया में एक प्रथम-प्रवर्तक लाभ दिया है।
एआई युग में प्रवेश करते हुए, होमश टेक्नोलॉजी ने डीप लर्निंग तकनीक के अवसर को आइरिस पहचान प्रतिमान को पुनर्गठित करने के लिए महसूस किया, दृढ़ता से आर एंड डी संसाधनों में निवेश किया, और एन्कोडिंग विधियों और पुनर्प्राप्ति प्रणालियों जैसे दो मुख्य आयामों में "पारंपरिक सिग्नल प्रोसेसिंग" से "एंड-टू-एंड डीप लर्निंग" में एक प्रतिमान उन्नयन हासिल किया। इस बार जारी किए गए दोहरे-पेटेंट समाधान न केवल तकनीकी संकेतकों में 0.7% के विश्व-स्तरीय EER स्तर को प्राप्त करते हैं, बल्कि, इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि आइरिस पहचान के क्षेत्र में FAISS वेक्टर डेटाबेस के वैश्विक अग्रणी अनुप्रयोग का एहसास होता है, इस तकनीकी मार्ग में अंतर को भरता है। यह दर्शाता है कि होमश टेक्नोलॉजी ने एक "चिप इनोवेटर" से एक "एआई प्रतिमान नेता" में रणनीतिक परिवर्तन पूरा कर लिया है, जो बुद्धिमान आइरिस पहचान के युग में एक तकनीकी कमान ऊंचाई स्थापित करता है।
संभावित अनुप्रयोग: कई क्षेत्रों में बुद्धिमान उन्नयन को सशक्त बनाना
उच्च सटीकता, उच्च गति और आसान परिनियोजन के अपने तकनीकी लाभों के साथ, होमश टेक्नोलॉजी का दोहरे-पेटेंट समाधान निम्नलिखित परिदृश्यों में व्यापक रूप से लागू किया जा सकता है:
चित्र 5: होमश टेक्नोलॉजी के दोहरे-पेटेंट समाधान के अनुप्रयोग परिदृश्य
वित्तीय भुगतान
बैंक एटीएम और मोबाइल भुगतान टर्मिनलों पर आइरिस पहचान को तैनात करना, 0.7% का अल्ट्रा-लो EER फंड सुरक्षा सुनिश्चित करता है, 8-मिलीसेकंड की पहचान गति एक सहज उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करती है, और सिंगल-आई मोड चश्मा पहनने वाले उपयोगकर्ताओं का समर्थन करता है।
सीमा सुरक्षा
हवाई अड्डों और बंदरगाहों पर बड़े पैमाने पर आइरिस पहचान प्रणालियों को तैनात करना, FAISS वेक्टर डेटाबेस एक मिलियन-व्यक्ति डेटाबेस में मिलीसेकंड-स्तर की पुनर्प्राप्ति का समर्थन करता है, और मल्टीमॉडल फ्यूजन रणनीति सटीकता में और सुधार करती है, प्रभावी रूप से पहचान धोखाधड़ी को रोकती है।
स्मार्ट पार्क
उद्यम पार्कों और सरकारी एजेंसियों में आइरिस एक्सेस कंट्रोल को तैनात करना, INT8 मात्राबद्ध मॉडल एज डिवाइस (एक्सेस कंट्रोल मशीन, टर्नस्टाइल) पर स्थानीय परिनियोजन का समर्थन करता है, नेटवर्किंग के बिना वास्तविक समय की पहचान को सक्षम करता है और डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करता है।
स्वास्थ्य सेवा
अस्पताल HIS सिस्टम में आइरिस पहचान को एकीकृत करना ताकि रोगी की पहचान को इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड के साथ सटीक रूप से जोड़ा जा सके, समान नाम के कारण होने वाले भ्रम से बचा जा सके और चिकित्सा सुरक्षा में सुधार किया जा सके; नवजात शिशु प्रबंधन में एक अद्वितीय बायोमेट्रिक आईडी स्थापित करना ताकि बच्चे के अपहरण को रोका जा सके।
सार्वजनिक सुरक्षा
शहरी निगरानी प्रणालियों में आइरिस पहचान को तैनात करना, लंबी दूरी के आइरिस संग्रह उपकरण के साथ संयुक्त, प्रमुख कर्मियों की निगरानी और नियंत्रण की प्रारंभिक चेतावनी का एहसास करने के लिए। GPU अनुमान मोड उच्च-समानांतर वास्तविक समय विश्लेषण का समर्थन करता है।
सीईओ की टिप्पणी: डॉ. यी कैजुन, सीईओ
होमश टेक्नोलॉजी के सीईओ डॉ. यी कैजुन ने एक साक्षात्कार में कहा: "इन दो पेटेंट का सफल आर एंड डी होमश टेक्नोलॉजी के एक दशक से अधिक के तकनीकी संचय और नवाचार में निरंतर निवेश का परिणाम है। हम गहराई से समझते हैं कि बायोमेट्रिक्स के अत्यधिक प्रतिस्पर्धी क्षेत्र में, केवल मुख्य तकनीकों में महारत हासिल करके ही हम अजेय रह सकते हैं। 2020 से पहले ASIC चिप नवाचार से लेकर आज डीप लर्निंग + वेक्टर डेटाबेस में दोहरे सफलताओं तक, होमश टेक्नोलॉजी हमेशा अत्याधुनिक तकनीक और औद्योगिक जरूरतों के गहन एकीकरण का पालन करती रही है। 0.7% EER संकेतक केवल एक संख्या नहीं है; यह सिस्टम द्वारा प्राप्त 'सुरक्षा' और 'उपयोगिता' के बीच इष्टतम संतुलन का प्रतिनिधित्व करता है। वित्त और सुरक्षा जांच जैसे प्रमुख परिदृश्यों के लिए, इसका मतलब है उच्च सुरक्षा गारंटी और एक बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव।"
"इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि हम आइरिस पहचान के क्षेत्र में FAISS वेक्टर डेटाबेस तकनीक पेश करने वाले दुनिया के पहले व्यक्ति हैं। यह नवाचार बड़े पैमाने पर आइरिस पहचान प्रणालियों के वास्तविक समय के अनुप्रयोग के लिए नई संभावनाएँ खोलता है। भविष्य में, हम एआई + बायोमेट्रिक्स के क्षेत्र में अपने प्रयासों को जारी रखेंगे, अधिक परिदृश्यों में आइरिस पहचान तकनीक के अनुप्रयोग को बढ़ावा देंगे, और एक स्मार्ट समाज के निर्माण में होमश की ताकत का योगदान करेंगे। नवाचार अंतहीन है, और होमश टेक्नोलॉजी उद्योग की तकनीकी प्रगति का नेतृत्व करना जारी रखेगी।"
आउटलुक: बुद्धिमान आइरिस पहचान का भविष्य
एआई तकनीक के निरंतर विकास और 5जी और एज कंप्यूटिंग जैसे बुनियादी ढांचे में सुधार के साथ, आइरिस पहचान "विशेषीकृत परिदृश्यों" से "समावेशी अनुप्रयोगों" की ओर बढ़ रही है। होमश टेक्नोलॉजी का दोहरे-पेटेंट समाधान, अपने उत्कृष्ट तकनीकी प्रदर्शन और इंजीनियरिंग क्षमताओं के साथ, अगले दशक में बाजार विस्फोट को पूरा करने के लिए पूरी तरह से तैयार है। कंपनी आर एंड डी संसाधनों में निवेश करना जारी रखेगी और मल्टीमॉडल फ्यूजन (आइरिस + चेहरा + फिंगरप्रिंट), जीवंतता का पता लगाने और गोपनीयता कंप्यूटिंग जैसी दिशाओं में निरंतर नवाचार करेगी, जो एक सुरक्षित, स्मार्ट और अधिक सुविधाजनक डिजिटल समाज बनाने में मुख्य तकनीकी शक्ति का योगदान करती है।
होमश टेक्नोलॉजी के बारे में
होमश टेक्नोलॉजी चीन में एक अग्रणी आइरिस पहचान तकनीक प्रदाता है, जो आइरिस पहचान एल्गोरिदम, चिप्स और सिस्टम के आर एंड डी और औद्योगिकीकरण पर ध्यान केंद्रित करता है। कंपनी के पास दुनिया का पहला ASIC चिप आइरिस पहचान के लिए समर्पित सहित कई मुख्य प्रौद्योगिकी पेटेंट हैं, और इसके उत्पादों का व्यापक रूप से वित्त, सुरक्षा और स्वास्थ्य सेवा जैसे क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है।
