Em 29 de setembro, WuHan Homsh Technology Co., Ltd. e a Universidade de Ciência e Tecnologia de Wuhan assinaram oficialmente o contrato de desenvolvimento técnico Desenvolvimento e adaptação lateral do algoritmo de detecção de ataque de apresentação de íris (PAD). Durante um período de 8 meses, as duas partes desenvolverão em conjunto um algoritmo antifalsificação de íris que requer apenas um único quadro de imagem ocular no infravermelho próximo e nenhum hardware adicional, e o implantará diretamente nos terminais de íris C20 da Homsh e nos módulos de reconhecimento de íris MD31.
O reconhecimento preciso é apenas metade do reconhecimento da íris; a outra metade confirma primeiro que o que está na frente da câmera é um olho humano real.
A textura da íris é estável e difícil de replicar, tornando-a uma das características biométricas mais seguras reconhecidas mundialmente. Mas “difícil de replicar” não significa “ninguém tenta”: fotos impressas de íris, lentes de contato coloridas texturizadas, próteses oculares 3D e vídeos de olhos reproduzidos em telas são falsificações que os invasores podem exibir diante da câmera. Na indústria, esses ataques são chamados de “ataques de apresentação” e a tecnologia para detectá-los é conhecida como PAD.
A dificuldade está na constante evolução dos métodos de ataque. Muitas soluções existentes funcionam bem contra tipos de ataques observados em treinamento, mas suas taxas de detecção caem significativamente ao encontrar novos materiais de lentes de contato, novos tipos de olhos protéticos ou telas de alta definição. Outras soluções dependem de iluminação multiespectral, luz estruturada ou vídeo multiquadro para determinar a vivacidade – embora eficazes, também aumentam os custos do dispositivo e o tempo de reconhecimento. Além disso, medidas anti-spoofing mais rigorosas levam a taxas de falsa rejeição mais altas para usuários reais, e modelos de alta precisão são difíceis de encaixar em chips incorporados. Estas contradições são exactamente os ossos duros que esta cooperação pretende quebrar.
A divisão do trabalho para esta cooperação é clara. A equipe de pesquisa da Universidade de Ciência e Tecnologia de Wuhan é responsável pela pesquisa independente e implementação do algoritmo, incluindo a construção de conjuntos de dados de amostras de ataque, design de modelos de discriminação, bem como poda de modelo, quantização e adaptação lateral. Homsh fornece terminais de íris C20 e módulos de reconhecimento de íris MD31, se encarrega da integração e depuração de dispositivos e organiza dois níveis de testes de aceitação.
As universidades se destacam na pesquisa de algoritmos, enquanto as empresas fornecem dispositivos e cenários de aplicação reais, com verificações de aceitação em dois níveis para garantir a qualidade dos resultados. 4 tipos principais de ataque, 2 plataformas de implantação, ciclo de pesquisa e desenvolvimento de 8 meses.
O projeto estabelece um pré-requisito estrito: usar apenas uma única imagem ocular monocular em escala de cinza no infravermelho próximo de 640×480, sem hardware adicional, para identificar vários tipos de ataques, incluindo íris impressas, lentes de contato texturizadas, olhos protéticos 3D e reprodução de tela. Enquanto isso, visa manter uma alta taxa de detecção de ataques e, ao mesmo tempo, controlar rigorosamente a taxa de falsa rejeição para usuários reais.
Em torno deste objetivo, as duas partes definiram quatro direções de P&D: caracterização da textura da íris, estrutura das bordas e reflexão especular simultaneamente com recursos multiescala para capturar diferenças sutis no material e na imagem entre olhos reais e falsificados; adoção de treinamento do tipo deixar um ataque de fora e discriminação aberta para melhorar a adaptabilidade a “ataques invisíveis”; integração de treinamento com reconhecimento de quantização e poda estruturada no processo de treinamento para garantir que o modelo permaneça preciso quando compactado em chips incorporados; e, finalmente, garantir uma avaliação credível da fonte de dados.
Quatro direções de P&D cobrindo toda a cadeia de recursos, generalização, implantação e dados.
As informações da Iris são informações pessoais confidenciais. Cada sujeito humano real no projeto será informado individualmente sobre a finalidade dos dados, período de armazenamento e seus direitos, e assinará um termo de consentimento informado por escrito individualmente, com direito de retirada a qualquer momento. Todos os dados são armazenados criptografados durante todo o processo, com registros de acesso mantidos para todas as operações.
A avaliação também segue regras rígidas: as amostras são agrupadas por assunto e fonte de ataque, e amostras da mesma fonte não aparecerão no conjunto de treinamento e no conjunto de teste ao mesmo tempo. O conjunto de teste independente é selado e mantido pela Homsh, e os resultados do autoteste da parte de P&D não podem substituir o teste de aceitação. O desempenho é julgado apenas com base em dados não vistos.
O algoritmo será executado em duas plataformas: o lado do PC para uso com terminais de íris Homsh C20; e a plataforma RK3588 como controlador principal para módulos de reconhecimento de íris MD31, com o algoritmo rodando diretamente dentro do módulo. O projeto avança de acordo com quatro marcos: a aceitação intermediária avalia a precisão do algoritmo, enquanto a aceitação final avalia a poda e a quantização, a implantação de plataforma dupla e a integração real do dispositivo.
Oito meses, quatro marcos, cada um com resultados claros e métodos de confirmação.
Desde chips de reconhecimento de íris desenvolvidos por conta própria até a incorporação do pipeline de reconhecimento completo em dispositivos de ponta, a Homsh sempre esteve comprometida com uma missão: tornar a autenticação de identidade mais confiável. A capacidade anti-spoofing é a parte mais crítica da “confiabilidade”.
Esta colaboração com a Universidade de Ciência e Tecnologia de Wuhan reúne a força de investigação das universidades e os cenários de produtos das empresas. Esperamos entregar um algoritmo anti-spoofing de íris autocontrolável que possa ser diretamente integrado aos terminais dentro de oito meses. Também damos as boas-vindas a mais universidades e equipes de pesquisa para se comunicarem e cooperarem com Homsh.
