Introdução
Em um cenário de rápido crescimento do mercado global de biometria, a tecnologia de reconhecimento de íris, com suas vantagens únicas de alta precisão e alta segurança, está se tornando a solução preferida para cenários-chave como pagamento financeiro, segurança de fronteiras e cidades inteligentes. De acordo com previsões de instituições de pesquisa de mercado, o tamanho do mercado global de reconhecimento de íris crescerá de 5,14 bilhões de dólares americanos em 2025 para 12,92 bilhões de dólares americanos em 2030, com uma Taxa de Crescimento Anual Composta (CAGR) de 20,3%.
Figura 1: Tendência de Crescimento do Tamanho do Mercado Global de Reconhecimento de Íris (Previsão 2025-2030)
Neste momento crítico de transformação industrial, a Homsh Technology alcançou com sucesso uma atualização de salto da tecnologia de reconhecimento de íris do paradigma tradicional para o paradigma de IA, em virtude de duas patentes de invenção principais—"Um Sistema e Método de Recuperação Rápida de Íris Baseado em Banco de Dados Vetorial" e "Um Método de Codificação Contínua de Características de Íris Baseado em Redes Neurais Profundas"—estabelecendo uma importante posição inovadora na vanguarda da tecnologia de reconhecimento de íris na China e globalmente.
Contexto Técnico: Gargalos dos Métodos Tradicionais e Oportunidades na Era da IA
Desde a comercialização da tecnologia de reconhecimento de íris na década de 1990, ela tem se baseado no método de codificação IrisCode baseado em filtros Gabor. Este método extrai características de textura da íris por meio de filtros Gabor multi-escala e multi-direcionais, quantificando-as em códigos binários de 2048 bits e usando a distância de Hamming para correspondência. No entanto, este paradigma tradicional enfrenta três gargalos principais: primeiro, filtros fixos não podem se adaptar às diferenças de qualidade de diferentes imagens de íris; segundo, a codificação de binarização causa perda significativa de informações, resultando em uma Taxa de Erro Igual (EER) de apenas cerca de 1,75% no conjunto de testes padrão CASIA-Iris-Lamp; terceiro, a velocidade de recuperação é lenta em bancos de dados em larga escala (acima de um milhão de níveis), tornando difícil atender às necessidades de aplicações em tempo real.
Figura 2: Comparação do Paradigma da Tecnologia de Reconhecimento de Íris - Codificação IrisCode Tradicional vs. Codificação Contínua de Características de Aprendizado Profundo
Com a maturidade da tecnologia de aprendizado profundo e o acúmulo de conjuntos de dados em larga escala, o reconhecimento de íris inaugurou uma janela de oportunidade para a mudança de paradigma de "características artesanais" para "aprendizado end-to-end". Pesquisas acadêmicas recentes mostraram que os métodos de reconhecimento de íris baseados em redes neurais profundas demonstraram potencial além dos métodos tradicionais. Por exemplo, o modelo acadêmico de ponta IrisFormer pode alcançar um EER de 0,88% no mesmo conjunto de dados. No entanto, como transformar as conquistas acadêmicas em soluções técnicas de engenharia com competitividade industrial é um desafio comum enfrentado pela indústria.
Inovação Técnica: Duas Patentes Colaboram para Construir uma Solução de IA Completa
As duas patentes principais lançadas pela Homsh Technology desta vez resolvem sistematicamente os gargalos técnicos do reconhecimento de íris tradicional a partir de duas dimensões—"representação de características" e "eficiência de recuperação", formando um ciclo técnico completo da codificação front-end à recuperação back-end.
Figura 3: Arquitetura Colaborativa de Duas Patentes da Homsh Technology - Sistema de Reconhecimento de Íris End-to-End
Patente 1: Um Método de Codificação Contínua de Características de Íris Baseado em Redes Neurais Profundas
Esta patente combina inovadoramente a arquitetura de rede neural convolucional eficiente EfficientNet-B3 no campo da visão computacional com a função de perda de margem angular ArcFace no campo do reconhecimento facial, realizando a codificação de aprendizado profundo end-to-end de características de íris pela primeira vez. Suas principais inovações incluem:
1. Extração de Características Adaptativa: Por meio da estratégia de dimensionamento composto (expansão tridimensional equilibrada de profundidade, largura e resolução) e módulos MBConv eficientes (estrutura residual invertida + mecanismo de atenção squeeze-and-excitation), o EfficientNet-B3 alcança a extração de características altamente discriminativas de texturas de íris sob a restrição de apenas 12,14 milhões de parâmetros. Em comparação com os filtros Gabor fixos, o modelo pode aprender automaticamente a representação de características ideal.
2. Codificação Contínua de Características: Rompendo a limitação de quantização de binarização do IrisCode tradicional, ele produz vetores de características contínuas float32 de 512 dimensões com uma capacidade de informação de 16.384 bits (8 vezes maior que o IrisCode). O espaço de características é atualizado de um espaço de Hamming discreto para um espaço euclidiano contínuo, permitindo uma medição de similaridade mais refinada.
3. Otimização da Margem Angular ArcFace: No espaço de características hipersféricas normalizadas, adicionar uma margem angular de 10° força a agregação intra-classe e a separação inter-classe, reduzindo o ângulo entre os vetores de características de íris da mesma pessoa e expandindo o ângulo entre pessoas diferentes, melhorando significativamente a discriminabilidade das características. A verificação experimental mostra que, em comparação com a perda Softmax padrão, o ArcFace reduz o EER em 45,4%.
4. Amostragem de Lote Balanceada por Classe: Para resolver o problema de contagens de amostras desiguais entre diferentes indivíduos em conjuntos de dados de íris, uma estratégia inovadora de amostragem balanceada por classe é projetada. Cada lote de treinamento contém 16 classes com 8 amostras por classe, garantindo que a função de perda ArcFace possa aprender totalmente os limites inter-classe, acelerando a convergência em 30% em comparação com a amostragem aleatória.
Patente 2: Um Sistema e Método de Recuperação Rápida de Íris Baseado em Banco de Dados Vetorial
Esta patente aplica a tecnologia de banco de dados vetorial FAISS (Facebook AI Similarity Search) ao campo do reconhecimento de íris pela primeira vez globalmente, realizando a recuperação em nível de milissegundos em um banco de dados de um milhão de pessoas e fornecendo suporte técnico fundamental para a aplicação em tempo real de sistemas de reconhecimento de íris em larga escala. Suas principais inovações incluem:
1. Construção de Índice Vetorial FAISS: Após a normalização L2 dos vetores de características de íris de 512 dimensões extraídos por aprendizado profundo, o tipo de índice IndexFlatIP do FAISS é usado para armazenamento. Este tipo de índice é baseado na pesquisa de similaridade de produto interno, que é equivalente à similaridade de cosseno de vetores normalizados. Em comparação com a pesquisa de força bruta NumPy, ele alcança uma aceleração de CPU de 15,9x e uma aceleração de GPU de 75,0x em um banco de dados em escala de 10.000 pessoas.
2. Estratégia de Índice Inteligente: Uma arquitetura de índice multinível inovadora é projetada. Por meio da otimização da distribuição de características e do agrupamento adaptativo, a correspondência incorreta é evitada e modos de reconhecimento flexíveis são suportados, melhorando significativamente a precisão do reconhecimento e a robustez do sistema.
3. Design Eficiente da Estrutura de Dados: O sistema armazena arquivos de índice FAISS (.index.faiss) e arquivos de metadados (.meta.json) separadamente. Os arquivos de índice são mapeados diretamente para a memória para pesquisa de vizinhos mais próximos aproximados, enquanto os arquivos de metadados armazenam informações comerciais, como IDs de pessoal, horários de coleta e números de dispositivos. A latência da consulta é controlada em 8,5 milissegundos (modo CPU).
4. Integração Perfeita de Modelos de Aprendizado Profundo: A extremidade frontal do sistema usa EfficientNet-B5 (112MB ONNX) para segmentação de íris para extrair a região de interesse; a extremidade traseira usa EfficientNet-B3+ArcFace (44MB ONNX) para extração de características. Todo o processo é otimizado end-to-end da entrada da imagem à saída do resultado da recuperação, suportando os modos de inferência CPU e GPU e adaptando-se a vários cenários de implantação, como dispositivos de borda e servidores.
Indicadores Técnicos: Atingindo Níveis de Classe Mundial
Testes rigorosos no conjunto de dados internacional padrão de íris CASIA-Iris-Lamp (573 pessoas, 11.845 imagens) mostram que a solução de dupla patente da Homsh Technology alcançou os seguintes indicadores inovadores:
Figura 4: Comparação de Desempenho de Reconhecimento de Íris (Conjunto de Dados CASIA-Iris-Lamp)
1. Taxa de Erro Igual (EER): 0,70%. Em comparação com o método tradicional Gabor+distância de Hamming (1,75% EER), a taxa de erro é reduzida em 60%; em comparação com a solução de linha de base EfficientNet-B3 anterior da Homsh Technology (2,66% EER), a taxa de erro é reduzida em 73,7%; em comparação com o modelo IrisFormer acadêmico de ponta (0,88% EER), o desempenho é aprimorado em 20,5%, estabelecendo uma posição de liderança de classe mundial na indústria.
2. Precisão de Reconhecimento (AUC): 99,97%, indicando que uma taxa de reconhecimento correta muito alta pode ser mantida mesmo em uma taxa de reconhecimento falsa extremamente baixa.
3. Velocidade de Recuperação: Em um banco de dados em escala de 10.000 pessoas, a latência média de recuperação é de 8,5 milissegundos no modo CPU FAISS com uma taxa de transferência de 117,6 QPS; a latência de recuperação é de 1,8 milissegundos no modo GPU com uma taxa de transferência de 555,6 QPS. Em comparação com a pesquisa de força bruta NumPy tradicional, ele alcança uma aceleração de 15,9x e 75,0x, respectivamente, atendendo totalmente às necessidades de aplicações em tempo real.
4. Eficiência do Modelo: O modelo de extração de características EfficientNet-B3 tem apenas 12,14 milhões de parâmetros, com um tempo de inferência ONNX de 8 milissegundos (CPU) e uma pegada de memória de 1,8 GB, suportando a implantação em dispositivos de borda e terminais móveis; por meio da quantização INT8, o tamanho do modelo pode ser ainda mais comprimido para 11,2 MB, o tempo de inferência reduzido para 5 milissegundos e a pegada de memória reduzida para 0,5 GB.
Liderança da Indústria: Inovações Duplas de Chips ASIC a Paradigmas de IA
A Homsh Technology tem acumulação técnica única e genes inovadores na vanguarda da tecnologia de reconhecimento de íris da China. Já antes de 2020, a empresa desenvolveu com sucesso o primeiro chip ASIC do mundo dedicado ao reconhecimento de íris, rompendo o gargalo de aceleração de hardware dos algoritmos de reconhecimento de íris, aumentando a velocidade de reconhecimento para o nível de milissegundos e estabelecendo uma base de hardware para a comercialização em larga escala da tecnologia de reconhecimento de íris. Essa inovação deu à Homsh Technology uma vantagem de pioneirismo no processo de industrialização.
Entrando na era da IA, a Homsh Technology capturou com precisão a oportunidade da tecnologia de aprendizado profundo para reestruturar o paradigma de reconhecimento de íris, investiu resolutamente em recursos de P&D e alcançou uma atualização de paradigma de "processamento de sinal tradicional" para "aprendizado profundo end-to-end" em duas dimensões principais: métodos de codificação e sistemas de recuperação. A solução de dupla patente lançada desta vez não apenas atinge um nível EER de classe mundial de 0,7% em indicadores técnicos, mas também, o que é mais importante, realiza a aplicação pioneira global do banco de dados vetorial FAISS no campo do reconhecimento de íris, preenchendo a lacuna nessa rota técnica. Isso marca que a Homsh Technology concluiu a transformação estratégica de um "inovador de chips" para um "líder de paradigma de IA", estabelecendo uma altura de comando tecnológico na era do reconhecimento de íris inteligente.
Aplicações Potenciais: Capacitando a Atualização Inteligente em Múltiplos Campos
Com suas vantagens técnicas de alta precisão, alta velocidade e fácil implantação, a solução de dupla patente da Homsh Technology pode ser amplamente aplicada nos seguintes cenários:
Figura 5: Cenários de Aplicação da Solução de Dupla Patente da Homsh Technology
Pagamento Financeiro
Implantando o reconhecimento de íris em caixas eletrônicos bancários e terminais de pagamento móvel, o EER ultra-baixo de 0,7% garante a segurança dos fundos, a velocidade de reconhecimento de 8 milissegundos oferece uma experiência de usuário suave e o modo de um olho suporta usuários que usam óculos.
Segurança de Fronteiras
Implantando sistemas de reconhecimento de íris em larga escala em aeroportos e portos, o banco de dados vetorial FAISS suporta a recuperação em nível de milissegundos em um banco de dados de um milhão de pessoas, e a estratégia de fusão multimodal melhora ainda mais a precisão, impedindo efetivamente a fraude de identidade.
Parques Inteligentes
Implantando controle de acesso por íris em parques empresariais e agências governamentais, o modelo quantizado INT8 suporta a implantação local em dispositivos de borda (máquinas de controle de acesso, catracas), permitindo o reconhecimento em tempo real sem rede e garantindo a privacidade dos dados.
Saúde
Integrando o reconhecimento de íris em sistemas HIS hospitalares para associar com precisão as identidades dos pacientes aos prontuários eletrônicos, evitando confusão causada pelo mesmo nome e melhorando a segurança médica; estabelecendo um ID biométrico exclusivo no gerenciamento de recém-nascidos para evitar o sequestro de bebês.
Segurança Pública
Implantando o reconhecimento de íris em sistemas de monitoramento urbano, combinado com equipamentos de coleta de íris de longa distância, para realizar o alerta precoce de monitoramento e controle de pessoal-chave. O modo de inferência GPU suporta análise em tempo real de alta concorrência.
Observações do CEO: Dr. Yi Kaijun, CEO
O Dr. Yi Kaijun, CEO da Homsh Technology, afirmou em uma entrevista: "A P&D bem-sucedida dessas duas patentes é a cristalização da acumulação técnica de mais de uma década da Homsh Technology e do investimento contínuo em inovação. Entendemos profundamente que, no campo altamente competitivo da biometria, somente dominando as tecnologias principais podemos permanecer invencíveis. Da inovação do chip ASIC antes de 2020 aos avanços duplos de hoje em aprendizado profundo + banco de dados vetorial, a Homsh Technology sempre aderiu à integração aprofundada de tecnologia de ponta e necessidades industriais. O indicador EER de 0,7% não é apenas um número; ele representa o equilíbrio ideal entre 'segurança' e 'usabilidade' alcançado pelo sistema. Para cenários-chave como finanças e verificações de segurança, isso significa maiores garantias de segurança e uma melhor experiência do usuário."
"Mais importante, somos os primeiros no mundo a introduzir a tecnologia de banco de dados vetorial FAISS no campo do reconhecimento de íris. Essa inovação abre novas possibilidades para a aplicação em tempo real de sistemas de reconhecimento de íris em larga escala. No futuro, continuaremos a aprofundar nossos esforços no campo da IA + biometria, promover a aplicação da tecnologia de reconhecimento de íris em mais cenários e contribuir com a força da Homsh para a construção de uma sociedade inteligente. A inovação é infinita, e a Homsh Technology continuará a liderar o progresso tecnológico da indústria."
Perspectiva: O Futuro do Reconhecimento de Íris Inteligente
Com a evolução contínua da tecnologia de IA e a melhoria da infraestrutura, como 5G e computação de borda, o reconhecimento de íris está passando de "cenários especializados" para "aplicações inclusivas". A solução de dupla patente da Homsh Technology, com seu desempenho técnico e capacidades de engenharia excepcionais, está totalmente preparada para atender à explosão do mercado na próxima década. A empresa continuará a investir em recursos de P&D e a fazer inovações contínuas em direções como fusão multimodal (íris + rosto + impressão digital), detecção de vivacidade e computação de privacidade, contribuindo com a força técnica principal para a construção de uma sociedade digital mais segura, inteligente e conveniente.
Sobre a Homsh Technology
A Homsh Technology é uma provedora líder de tecnologia de reconhecimento de íris na China, focada em P&D e industrialização de algoritmos, chips e sistemas de reconhecimento de íris. A empresa possui várias patentes de tecnologia principal, incluindo o primeiro chip ASIC do mundo dedicado ao reconhecimento de íris, e seus produtos são amplamente utilizados em áreas como finanças, segurança e saúde.
