आज के तेजी से आगे बढ़ रहे बायोमेट्रिक तकनीक के युग में, होमश टेक्नोलॉजी ने एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर हासिल किया है - हमने AI-आधारित आईरिस एल्गोरिदम के लिए कंपनी का पहला पेटेंट आवेदन सफलतापूर्वक जमा कर दिया है। "एक बेहतर UNet मॉडल पर आधारित एक आईरिस सेगमेंटेशन विधि" शीर्षक वाला यह पेटेंट, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और बायोमेट्रिक्स के गहन एकीकरण में होंगशी टेक्नोलॉजी के लिए एक ठोस कदम है।
आईरिस पहचान को बायोमेट्रिक तकनीक का ताज माना जाता है। इसकी विशिष्टता और स्थिरता इसे उच्च-सुरक्षा परिदृश्यों में अत्यधिक पसंद करती है। हालाँकि, जटिल वातावरण में सटीक आईरिस क्षेत्र विभाजन प्राप्त करना लंबे समय से उद्योग के लिए एक तकनीकी चुनौती रही है। विभिन्न प्रकाश व्यवस्था की स्थिति, पलक का अवरोधन, और गति धुंधलापन जैसी व्यावहारिक चुनौतियों ने सभी एल्गोरिदम की मजबूती का परीक्षण किया है। गहन शोध के बाद, होमश टेक्नोलॉजी की आर एंड डी टीम ने इस अभूतपूर्व समाधान को बनाने के लिए आईरिस पहचान के साथ डीप लर्निंग तकनीक का नवीनता से संयोजन किया।
इस पेटेंट का मुख्य नवाचार क्लासिक UNet नेटवर्क आर्किटेक्चर का गहन परिवर्तन है। आर एंड डी टीम ने फीचर निष्कर्षण के लिए चालाकी से MobileNetV3 को बैकबोन नेटवर्क के रूप में अपनाया और CBAM (कनवल्शनल ब्लॉक अटेंशन मॉड्यूल) ध्यान तंत्र को एकीकृत किया, जिससे एल्गोरिदम को आईरिस की प्रमुख विशेषताओं पर स्वचालित रूप से ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाया गया। इस बीच, ASPP (एट्राउस स्पेशल पिरामिड पूलिंग) मल्टी-स्केल डाइलेटेड कनवल्शन मॉड्यूल को पेश करके, एल्गोरिदम छवियों की वैश्विक प्रासंगिक जानकारी को बेहतर ढंग से कैप्चर कर सकता है, जिससे आईरिस सीमाओं की विभाजन सटीकता में काफी सुधार होता है।
अधिक उल्लेखनीय रूप से, यह पेटेंट नवीनता से दोहरे-बैंड जीवंतता का पता लगाने की तकनीक को भी एकीकृत करता है। दो निकट-अवरक्त बैंड (810nm और 940nm) के समन्वित संग्रह के माध्यम से, सिस्टम वास्तविक मानव आंखों और तस्वीरों और वीडियो जैसे स्पूफिंग हमलों के बीच अंतर करने के लिए विभिन्न बैंडों में हीमोग्लोबिन अवशोषण में अंतर का लाभ उठा सकता है। यह डिज़ाइन न केवल आईरिस पहचान की सटीकता को बढ़ाता है, बल्कि, इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि इसकी सुरक्षा में सुधार होता है। परीक्षण डेटा से पता चलता है कि सिस्टम की गलत स्वीकृति दर (FAR) और गलत अस्वीकृति दर (FRR) को काफी अनुकूलित किया गया है, जो ISO 19794-6 अंतर्राष्ट्रीय मानक की सख्त आवश्यकताओं को पूरी तरह से पूरा करता है।
तकनीकी कार्यान्वयन के संदर्भ में, आर एंड डी टीम ने व्यावहारिक अनुप्रयोगों की आवश्यकताओं पर भी पूरी तरह से विचार किया। मिश्रित-सटीक प्रशिक्षण और कोसाइन एनीलिंग लर्निंग रेट शेड्यूलिंग जैसी उन्नत अनुकूलन रणनीतियों को अपनाकर, उन्होंने न केवल मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया में तेजी लाई, बल्कि एल्गोरिदम की सामान्यीकरण क्षमता में भी काफी सुधार किया। सिस्टम ONNX प्रारूप रूपांतरण का समर्थन करता है और विभिन्न हार्डवेयर प्लेटफार्मों पर लचीले ढंग से तैनात किया जा सकता है, वास्तव में प्रयोगशाला अनुसंधान से औद्योगिक अनुप्रयोग तक एक सहज संक्रमण प्राप्त करता है।
इस पेटेंट को जमा करने से न केवल AI एल्गोरिदम R&D में होमश टेक्नोलॉजी की तकनीकी ताकत का प्रदर्शन होता है, बल्कि आईरिस पहचान के क्षेत्र में निरंतर नवाचार को आगे बढ़ाने के कंपनी के दृढ़ संकल्प पर भी प्रकाश डाला जाता है। पारंपरिक छवि प्रसंस्करण विधियों से लेकर डीप लर्निंग तकनीक के पूर्ण अनुप्रयोग तक, और एकल पहचान फ़ंक्शन से लेकर जीवंतता का पता लगाने के साथ एकीकृत व्यापक सुरक्षा सुरक्षा तक, होमश टेक्नोलॉजी ठोस कार्यों के माध्यम से पूरे उद्योग में तकनीकी प्रगति को आगे बढ़ा रही है।
आगे देखते हुए, होमश टेक्नोलॉजी आईरिस पहचान तकनीक में अपने शोध को गहरा करना जारी रखेगी। इस पेटेंट को एक शुरुआती बिंदु के रूप में लेते हुए, हम AI और बायोमेट्रिक तकनीक के एकीकरण में लगातार नई सीमाओं का पता लगाएंगे। हमें विश्वास है कि निरंतर तकनीकी नवाचार और बौद्धिक संपदा अधिकारों के संचय के माध्यम से, होमश टेक्नोलॉजी निश्चित रूप से बुद्धिमान सुरक्षा, वित्तीय भुगतान और स्मार्ट शहरों जैसे व्यापक अनुप्रयोग परिदृश्यों में उपयोगकर्ताओं को सुरक्षित और अधिक सुविधाजनक पहचान प्रमाणीकरण अनुभव प्रदान करेगी।
इस पेटेंट को जमा करना न केवल होमश टेक्नोलॉजी की विकास यात्रा में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है, बल्कि "आईरिस पहचान तकनीक के एक विश्व-अग्रणी प्रदाता बनने" के हमारे दृष्टिकोण की ओर बढ़ने के लिए एक नया शुरुआती बिंदु भी है। हम हर साथी को उनके विश्वास और समर्थन के लिए धन्यवाद देना चाहेंगे। होमश टेक्नोलॉजी नवाचार से प्रेरित होना जारी रखेगी, तकनीक के साथ सुरक्षा की रक्षा करेगी, और पहचान को और अधिक स्मार्ट बनाएगी।
