บทนำ
ท่ามกลางการเติบโตอย่างรวดเร็วของตลาดไบโอเมตริกซ์ทั่วโลก เทคโนโลยีการจดจำม่านตา ซึ่งมีข้อได้เปรียบเฉพาะตัวในด้านความแม่นยำสูงและความปลอดภัยสูง กำลังกลายเป็นโซลูชันที่ต้องการสำหรับสถานการณ์สำคัญ เช่น การชำระเงินทางการเงิน ความปลอดภัยชายแดน และเมืองอัจฉริยะ จากการคาดการณ์ของสถาบันวิจัยตลาด ขนาดตลาดการจดจำม่านตาทั่วโลกจะเติบโตจาก 5.14 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2568 เป็น 12.92 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2573 โดยมีอัตราการเติบโตต่อปีแบบทบต้น (CAGR) ที่ 20.3%
รูปที่ 1: แนวโน้มการเติบโตของขนาดตลาดการจดจำม่านตาทั่วโลก (การคาดการณ์ปี 2568-2573)
ในช่วงเวลาสำคัญของการเปลี่ยนแปลงทางอุตสาหกรรมนี้ Homsh Technology ประสบความสำเร็จในการยกระดับเทคโนโลยีการจดจำม่านตาแบบก้าวกระโดดจากรูปแบบดั้งเดิมไปสู่รูปแบบ AI โดยอาศัยสิทธิบัตรการประดิษฐ์หลักสองฉบับ—"ระบบและวิธีการดึงข้อมูลม่านตาอย่างรวดเร็วโดยใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์" และ "วิธีการเข้ารหัสคุณสมบัติม่านตาอย่างต่อเนื่องโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบลึก"—สร้างตำแหน่งที่เป็นนวัตกรรมที่สำคัญในระดับแนวหน้าของเทคโนโลยีการจดจำม่านตาในประเทศจีนและทั่วโลก
พื้นฐานทางเทคนิค: คอขวดของวิธีการดั้งเดิมและโอกาสในยุค AI
นับตั้งแต่การนำเทคโนโลยีการจดจำม่านตามาใช้ในเชิงพาณิชย์ในช่วงทศวรรษ 1990 เทคโนโลยีนี้ได้พึ่งพาการเข้ารหัส IrisCode โดยใช้ตัวกรอง Gabor เป็นเวลานาน วิธีการนี้จะดึงคุณสมบัติพื้นผิวของม่านตาผ่านตัวกรอง Gabor หลายระดับและหลายทิศทาง ปริมาณเป็นรหัสไบนารี 2048 บิต และใช้ระยะทาง Hamming สำหรับการจับคู่ อย่างไรก็ตาม รูปแบบดั้งเดิมนี้ต้องเผชิญกับคอขวดหลักสามประการ: ประการแรก ตัวกรองคงที่ไม่สามารถปรับให้เข้ากับความแตกต่างของคุณภาพของภาพม่านตาที่แตกต่างกันได้ ประการที่สอง การเข้ารหัสแบบไบนารีทำให้ข้อมูลสูญเสียไปอย่างมาก ส่งผลให้อัตราข้อผิดพลาดเท่ากัน (EER) อยู่ที่ประมาณ 1.75% ในชุดทดสอบมาตรฐาน CASIA-Iris-Lamp ประการที่สาม ความเร็วในการดึงข้อมูลช้าในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ (มากกว่าหนึ่งล้านระดับ) ทำให้ยากต่อการตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์
รูปที่ 2: การเปรียบเทียบรูปแบบเทคโนโลยีการจดจำม่านตา - การเข้ารหัส IrisCode แบบดั้งเดิมเทียบกับการเข้ารหัสคุณสมบัติอย่างต่อเนื่องแบบ Deep Learning
ด้วยความสมบูรณ์ของเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกและการสะสมของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การจดจำม่านตาได้นำไปสู่โอกาสในการเปลี่ยนแปลงรูปแบบจาก "คุณสมบัติที่สร้างขึ้นด้วยมือ" ไปสู่ "การเรียนรู้แบบ end-to-end" การวิจัยเชิงวิชาการเมื่อเร็วๆ นี้แสดงให้เห็นว่าวิธีการจดจำม่านตาโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบลึกได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่เหนือกว่าวิธีการดั้งเดิม ตัวอย่างเช่น โมเดล IrisFormer ระดับแนวหน้าทางวิชาการสามารถบรรลุ EER ที่ 0.88% ในชุดข้อมูลเดียวกัน อย่างไรก็ตาม วิธีการเปลี่ยนความสำเร็จทางวิชาการให้เป็นโซลูชันทางเทคนิคที่ใช้งานได้จริงทางวิศวกรรมพร้อมความสามารถในการแข่งขันทางอุตสาหกรรมเป็นความท้าทายทั่วไปที่อุตสาหกรรมต้องเผชิญ
นวัตกรรมทางเทคนิค: สิทธิบัตรสองฉบับร่วมมือกันสร้างโซลูชัน AI แบบครบวงจร
สิทธิบัตรหลักสองฉบับที่ Homsh Technology เปิดตัวในครั้งนี้ได้แก้ไขปัญหาคอขวดทางเทคนิคของการจดจำม่านตาแบบดั้งเดิมอย่างเป็นระบบจากสองมิติ—"การแสดงคุณสมบัติ" และ "ประสิทธิภาพการดึงข้อมูล"—สร้างวงจรปิดทางเทคนิคที่สมบูรณ์ตั้งแต่การเข้ารหัสส่วนหน้าไปจนถึงการดึงข้อมูลส่วนหลัง
รูปที่ 3: สถาปัตยกรรมความร่วมมือแบบ Dual-Patent ของ Homsh Technology - ระบบการจดจำม่านตาแบบ End-to-End
สิทธิบัตร 1: วิธีการเข้ารหัสคุณสมบัติม่านตาอย่างต่อเนื่องโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบลึก
สิทธิบัตรนี้ได้รวมสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน EfficientNet-B3 ที่มีประสิทธิภาพในด้านวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์เข้ากับฟังก์ชันการสูญเสียขอบเขตเชิงมุม ArcFace ในด้านการจดจำใบหน้าอย่างสร้างสรรค์ ทำให้เกิดการเข้ารหัสการเรียนรู้เชิงลึกแบบ end-to-end ของคุณสมบัติม่านตาเป็นครั้งแรก นวัตกรรมหลักประกอบด้วย:
1. การสกัดคุณสมบัติแบบปรับได้: ผ่านกลยุทธ์การปรับขนาดแบบผสมผสาน (การขยายเชิงสมดุลสามมิติของความลึก ความกว้าง และความละเอียด) และโมดูล MBConv ที่มีประสิทธิภาพ (โครงสร้างตกค้างแบบผกผัน + กลไกความสนใจแบบบีบและกระตุ้น) EfficientNet-B3 บรรลุการสกัดคุณสมบัติที่แตกต่างกันสูงของพื้นผิวของม่านตาภายใต้ข้อจำกัดของพารามิเตอร์เพียง 12.14 ล้านตัว เมื่อเทียบกับตัวกรอง Gabor แบบคงที่ โมเดลสามารถเรียนรู้การแสดงคุณสมบัติที่ดีที่สุดได้โดยอัตโนมัติ
2. การเข้ารหัสคุณสมบัติอย่างต่อเนื่อง: ทลายข้อจำกัดการหาปริมาณแบบไบนารีของ IrisCode แบบดั้งเดิม โดยจะส่งออกเวกเตอร์คุณสมบัติแบบต่อเนื่อง float32 ขนาด 512 มิติที่มีความจุข้อมูล 16,384 บิต (8 เท่าของ IrisCode) พื้นที่คุณสมบัติได้รับการอัปเกรดจากพื้นที่ Hamming แบบไม่ต่อเนื่องเป็นพื้นที่ Euclidean แบบต่อเนื่อง ทำให้สามารถวัดความคล้ายคลึงกันได้ละเอียดมากขึ้น
3. การเพิ่มประสิทธิภาพขอบเขตเชิงมุม ArcFace: ในพื้นที่คุณสมบัติทรงกลมที่ปรับให้เป็นมาตรฐาน การเพิ่มขอบเขตเชิงมุม 10° บังคับให้เกิดการรวมกลุ่มภายในคลาสและการแยกคลาส ลดมุมระหว่างเวกเตอร์คุณสมบัติม่านตาของบุคคลเดียวกันและขยายมุมระหว่างบุคคลที่แตกต่างกัน ปรับปรุงความสามารถในการแยกแยะคุณสมบัติอย่างมีนัยสำคัญ การตรวจสอบเชิงทดลองแสดงให้เห็นว่าเมื่อเทียบกับการสูญเสีย Softmax มาตรฐาน ArcFace จะลด EER ลง 45.4%
4. การสุ่มตัวอย่างชุดงานแบบสมดุลตามคลาส: เพื่อแก้ไขปัญหาจำนวนตัวอย่างที่ไม่สม่ำเสมอในกลุ่มบุคคลต่างๆ ในชุดข้อมูลม่านตา กลยุทธ์การสุ่มตัวอย่างแบบสมดุลตามคลาสที่เป็นนวัตกรรมใหม่ได้รับการออกแบบ แต่ละชุดการฝึกอบรมมี 16 คลาส โดยมีตัวอย่าง 8 ตัวอย่างต่อคลาส ทำให้มั่นใจได้ว่าฟังก์ชันการสูญเสีย ArcFace สามารถเรียนรู้ขอบเขตระหว่างคลาสได้อย่างเต็มที่ เร่งการบรรจบกัน 30% เมื่อเทียบกับการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม
สิทธิบัตร 2: ระบบและวิธีการดึงข้อมูลม่านตาอย่างรวดเร็วโดยใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์
สิทธิบัตรนี้ใช้เทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์ FAISS (Facebook AI Similarity Search) กับสาขาการจดจำม่านตาเป็นครั้งแรกของโลก ทำให้สามารถดึงข้อมูลได้ในระดับมิลลิวินาทีในฐานข้อมูลที่มีผู้คนหนึ่งล้านคน และให้การสนับสนุนทางเทคนิคที่สำคัญสำหรับการใช้งานระบบการจดจำม่านตาขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ นวัตกรรมหลักประกอบด้วย:
1. การสร้างดัชนีเวกเตอร์ FAISS: หลังจาก L2 normalization ของเวกเตอร์คุณสมบัติม่านตาขนาด 512 มิติที่สกัดโดยการเรียนรู้เชิงลึก จะใช้ประเภทดัชนี IndexFlatIP ของ FAISS สำหรับการจัดเก็บ ประเภทดัชนีนี้ขึ้นอยู่กับการค้นหาความคล้ายคลึงกันของผลิตภัณฑ์ภายใน ซึ่งเทียบเท่ากับความคล้ายคลึงกันของโคไซน์ของเวกเตอร์ที่ปรับให้เป็นมาตรฐาน เมื่อเทียบกับการค้นหาแบบ brute-force ของ NumPy จะช่วยเร่งความเร็ว CPU ได้ 15.9 เท่า และเร่งความเร็ว GPU ได้ 75.0 เท่าในฐานข้อมูลขนาด 10,000 คน
2. กลยุทธ์ดัชนีอัจฉริยะ: สถาปัตยกรรมดัชนีหลายระดับที่เป็นนวัตกรรมใหม่ได้รับการออกแบบ ผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพการกระจายคุณสมบัติและการจัดกลุ่มแบบปรับได้ หลีกเลี่ยงการจับคู่ที่ไม่ถูกต้อง และรองรับโหมดการจดจำที่ยืดหยุ่น ปรับปรุงความแม่นยำในการจดจำและความแข็งแกร่งของระบบอย่างมีนัยสำคัญ
3. การออกแบบโครงสร้างข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ: ระบบจัดเก็บไฟล์ดัชนี FAISS (.index.faiss) และไฟล์เมตาเดตา (.meta.json) แยกกัน ไฟล์ดัชนีถูกแมปโดยตรงไปยังหน่วยความจำสำหรับการค้นหาเพื่อนบ้านใกล้เคียงโดยประมาณ ในขณะที่ไฟล์เมตาเดตาจัดเก็บข้อมูลทางธุรกิจ เช่น รหัสบุคลากร เวลาในการรวบรวม และหมายเลขอุปกรณ์ ความหน่วงในการสอบถามจะถูกควบคุมภายใน 8.5 มิลลิวินาที (โหมด CPU)
4. การรวมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกอย่างราบรื่น: ส่วนหน้าของระบบใช้ EfficientNet-B5 (112MB ONNX) สำหรับการแบ่งส่วนม่านตาเพื่อสกัดส่วนที่สนใจ ส่วนหลังใช้ EfficientNet-B3+ArcFace (44MB ONNX) สำหรับการสกัดคุณสมบัติ กระบวนการทั้งหมดได้รับการปรับให้เหมาะสมแบบ end-to-end ตั้งแต่การป้อนภาพไปจนถึงการส่งออกผลลัพธ์การดึงข้อมูล รองรับทั้งโหมดการอนุมาน CPU และ GPU และปรับให้เข้ากับสถานการณ์การปรับใช้ต่างๆ เช่น อุปกรณ์ขอบและเซิร์ฟเวอร์
ตัวบ่งชี้ทางเทคนิค: บรรลุระดับเวิลด์คลาส
การทดสอบอย่างเข้มงวดในชุดข้อมูลม่านตามาตรฐานสากล CASIA-Iris-Lamp (573 คน, 11,845 ภาพ) แสดงให้เห็นว่าโซลูชันแบบ dual-patent ของ Homsh Technology ได้บรรลุตัวบ่งชี้ที่ก้าวล้ำดังต่อไปนี้:
รูปที่ 4: การเปรียบเทียบประสิทธิภาพการจดจำม่านตา (ชุดข้อมูล CASIA-Iris-Lamp)
1. อัตราข้อผิดพลาดเท่ากัน (EER): 0.70% เมื่อเทียบกับวิธีการ Gabor+Hamming distance แบบดั้งเดิม (EER 1.75%) อัตราข้อผิดพลาดลดลง 60% เมื่อเทียบกับโซลูชันพื้นฐาน EfficientNet-B3 ก่อนหน้าของ Homsh Technology (EER 2.66%) อัตราข้อผิดพลาดลดลง 73.7% เมื่อเทียบกับโมเดล IrisFormer ระดับแนวหน้าทางวิชาการ (EER 0.88%) ประสิทธิภาพดีขึ้น 20.5% สร้างตำแหน่งผู้นำระดับโลกในอุตสาหกรรม
2. ความแม่นยำในการจดจำ (AUC): 99.97% ซึ่งบ่งชี้ว่าสามารถรักษาอัตราการจดจำที่ถูกต้องสูงมากได้แม้ในอัตราการจดจำที่ผิดพลาดต่ำมาก
3. ความเร็วในการดึงข้อมูล: ในฐานข้อมูลขนาด 10,000 คน ความหน่วงในการดึงข้อมูลโดยเฉลี่ยคือ 8.5 มิลลิวินาทีในโหมด CPU FAISS โดยมีปริมาณงาน 117.6 QPS ความหน่วงในการดึงข้อมูลคือ 1.8 มิลลิวินาทีในโหมด GPU โดยมีปริมาณงาน 555.6 QPS เมื่อเทียบกับการค้นหาแบบ brute-force ของ NumPy แบบดั้งเดิม จะช่วยเร่งความเร็วได้ 15.9 เท่าและ 75.0 เท่าตามลำดับ ซึ่งตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ได้อย่างเต็มที่
4. ประสิทธิภาพของโมเดล: โมเดลการสกัดคุณสมบัติ EfficientNet-B3 มีพารามิเตอร์เพียง 12.14 ล้านตัว โดยมีเวลาการอนุมาน ONNX 8 มิลลิวินาที (CPU) และขนาดหน่วยความจำ 1.8GB รองรับการปรับใช้บนอุปกรณ์ขอบและเทอร์มินัลมือถือ ผ่านการหาปริมาณ INT8 ขนาดโมเดลสามารถบีบอัดเพิ่มเติมเป็น 11.2MB เวลาการอนุมานลดลงเหลือ 5 มิลลิวินาที และขนาดหน่วยความจำลดลงเหลือ 0.5GB
ความเป็นผู้นำในอุตสาหกรรม: นวัตกรรมคู่จากชิป ASIC ไปจนถึงรูปแบบ AI
Homsh Technology มีการสะสมทางเทคนิคที่เป็นเอกลักษณ์และยีนที่เป็นนวัตกรรมในระดับแนวหน้าของเทคโนโลยีการจดจำม่านตาของจีน เมื่อก่อนปี 2020 บริษัทได้พัฒนาชิป ASIC ตัวแรกของโลกที่อุทิศให้กับการจดจำม่านตา ซึ่งทำลายคอขวดการเร่งฮาร์ดแวร์ของอัลกอริทึมการจดจำม่านตา เพิ่มความเร็วในการจดจำเป็นระดับมิลลิวินาที และวางรากฐานด้านฮาร์ดแวร์สำหรับการนำเทคโนโลยีการจดจำม่านตามาใช้ในเชิงพาณิชย์ในวงกว้าง นวัตกรรมนี้ทำให้ Homsh Technology ได้เปรียบในฐานะผู้บุกเบิกในกระบวนการอุตสาหกรรม
เข้าสู่ยุค AI Homsh Technology ได้รับโอกาสของเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกในการปรับโครงสร้างรูปแบบการจดจำม่านตาอย่างกระตือรือร้น ลงทุนในทรัพยากร R&D อย่างเด็ดขาด และประสบความสำเร็จในการยกระดับรูปแบบจาก "การประมวลผลสัญญาณแบบดั้งเดิม" เป็น "การเรียนรู้เชิงลึกแบบ end-to-end" ในสองมิติหลัก: วิธีการเข้ารหัสและระบบการดึงข้อมูล โซลูชันแบบ dual-patent ที่เปิดตัวในครั้งนี้ไม่เพียงแต่บรรลุระดับ EER ระดับโลกที่ 0.7% ในตัวบ่งชี้ทางเทคนิคเท่านั้น แต่ที่สำคัญกว่านั้นคือการตระหนักถึงการประยุกต์ใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์ FAISS ในสาขาการจดจำม่านตา ซึ่งเป็นผู้บุกเบิกระดับโลก เติมช่องว่างในเส้นทางเทคนิคนี้ ซึ่งแสดงให้เห็นว่า Homsh Technology ได้ทำการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์จาก "ผู้สร้างนวัตกรรมชิป" เป็น "ผู้นำรูปแบบ AI" สร้างจุดสูงสุดทางเทคโนโลยีในยุคของการจดจำม่านตาอัจฉริยะ
แอปพลิเคชันที่เป็นไปได้: เสริมศักยภาพการอัปเกรดอัจฉริยะในหลายสาขา
ด้วยข้อได้เปรียบทางเทคนิคในด้านความแม่นยำสูง ความเร็วสูง และการปรับใช้อย่างง่ายดาย โซลูชันแบบ dual-patent ของ Homsh Technology สามารถนำไปใช้อย่างแพร่หลายในสถานการณ์ต่อไปนี้:
รูปที่ 5: สถานการณ์การใช้งานโซลูชันแบบ Dual-Patent ของ Homsh Technology
การชำระเงินทางการเงิน
การปรับใช้การจดจำม่านตาบนตู้ ATM ของธนาคารและเทอร์มินัลการชำระเงินผ่านมือถือ EER ที่ต่ำเป็นพิเศษ 0.7% ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความปลอดภัยของกองทุน ความเร็วในการจดจำ 8 มิลลิวินาทีมอบประสบการณ์การใช้งานที่ราบรื่น และโหมดตาเดียวรองรับผู้ใช้ที่สวมแว่นตา
ความปลอดภัยชายแดน
การปรับใช้ระบบการจดจำม่านตาขนาดใหญ่ที่สนามบินและท่าเรือ ฐานข้อมูลเวกเตอร์ FAISS รองรับการดึงข้อมูลในระดับมิลลิวินาทีในฐานข้อมูลที่มีผู้คนหนึ่งล้านคน และกลยุทธ์การหลอมรวมแบบหลายรูปแบบช่วยเพิ่มความแม่นยำ ป้องกันการฉ้อโกงตัวตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
สวนสาธารณะอัจฉริยะ
การปรับใช้การควบคุมการเข้าถึงม่านตาในสวนสาธารณะขององค์กรและหน่วยงานภาครัฐ โมเดลที่หาปริมาณ INT8 รองรับการปรับใช้ในเครื่องขอบ (เครื่องควบคุมการเข้าถึง, ประตูหมุน) ทำให้สามารถจดจำได้แบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องเชื่อมต่อเครือข่ายและรับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
การดูแลสุขภาพ
การรวมการจดจำม่านตาเข้ากับระบบ HIS ของโรงพยาบาลเพื่อเชื่อมโยงตัวตนของผู้ป่วยกับเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์อย่างแม่นยำ หลีกเลี่ยงความสับสนที่เกิดจากชื่อเดียวกัน และปรับปรุงความปลอดภัยทางการแพทย์ การสร้าง ID ไบโอเมตริกซ์ที่ไม่ซ้ำกันในการจัดการทารกแรกเกิดเพื่อป้องกันการลักพาตัวเด็ก
ความมั่นคงของประชาชน
การปรับใช้การจดจำม่านตาในระบบตรวจสอบเมือง ร่วมกับอุปกรณ์รวบรวมม่านตาทางไกล เพื่อตระหนักถึงการเตือนภัยล่วงหน้าของการตรวจสอบและควบคุมบุคลากรสำคัญ โหมดการอนุมาน GPU รองรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์พร้อมกันสูง
ความคิดเห็นของ CEO: ดร. ยี่ ไคจุน, CEO
ดร. ยี่ ไคจุน CEO ของ Homsh Technology กล่าวในการสัมภาษณ์ว่า: "การวิจัยและพัฒนาสิทธิบัตรทั้งสองฉบับนี้ประสบความสำเร็จคือผลึกของการสะสมทางเทคนิคของ Homsh Technology มานานกว่าทศวรรษและการลงทุนอย่างต่อเนื่องในด้านนวัตกรรม เราเข้าใจอย่างลึกซึ้งว่าในสาขาไบโอเมตริกซ์ที่มีการแข่งขันสูง การควบคุมเทคโนโลยีหลักเท่านั้นที่เราจะยังคงอยู่ยงคงกระพันได้ ตั้งแต่นวัตกรรมชิป ASIC ก่อนปี 2020 จนถึงความก้าวหน้าแบบคู่ในปัจจุบันในด้านการเรียนรู้เชิงลึก + ฐานข้อมูลเวกเตอร์ Homsh Technology ได้ยึดมั่นในการบูรณาการเชิงลึกของเทคโนโลยีที่ทันสมัยและความต้องการของอุตสาหกรรมเสมอ ตัวบ่งชี้ EER 0.7% ไม่ได้เป็นเพียงตัวเลขเท่านั้น แต่แสดงถึงความสมดุลที่ดีที่สุดระหว่าง 'ความปลอดภัย' และ 'การใช้งาน' ที่ระบบทำได้ สำหรับสถานการณ์สำคัญ เช่น การเงินและการตรวจสอบความปลอดภัย หมายถึงการรับประกันความปลอดภัยที่สูงขึ้นและประสบการณ์การใช้งานที่ดีขึ้น"
"ที่สำคัญกว่านั้น เราเป็นรายแรกของโลกที่นำเทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์ FAISS มาใช้ในสาขาการจดจำม่านตา นวัตกรรมนี้เปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการประยุกต์ใช้ระบบการจดจำม่านตาขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ ในอนาคต เราจะยังคงเจาะลึกความพยายามของเราในด้าน AI + ไบโอเมตริกซ์ ส่งเสริมการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการจดจำม่านตาในสถานการณ์ต่างๆ มากขึ้น และมีส่วนร่วมในความแข็งแกร่งของ Homsh ในการสร้างสังคมอัจฉริยะ นวัตกรรมไม่มีที่สิ้นสุด และ Homsh Technology จะยังคงเป็นผู้นำความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีของอุตสาหกรรมต่อไป"
แนวโน้ม: อนาคตของการจดจำม่านตาอัจฉริยะ
ด้วยวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยี AI และการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐาน เช่น 5G และการประมวลผลขอบ การจดจำม่านตากำลังเคลื่อนที่จาก "สถานการณ์พิเศษ" ไปสู่ "แอปพลิเคชันที่ครอบคลุม" โซลูชันแบบ dual-patent ของ Homsh Technology ด้วยประสิทธิภาพทางเทคนิคที่โดดเด่นและความสามารถทางวิศวกรรม พร้อมที่จะตอบสนองการระเบิดของตลาดในทศวรรษหน้า บริษัทจะยังคงลงทุนในทรัพยากร R&D และสร้างสรรค์นวัตกรรมอย่างต่อเนื่องในทิศทางต่างๆ เช่น การหลอมรวมแบบหลายรูปแบบ (ม่านตา + ใบหน้า + ลายนิ้วมือ) การตรวจจับความมีชีวิตชีวา และการคำนวณความเป็นส่วนตัว ซึ่งมีส่วนช่วยในความแข็งแกร่งทางเทคนิคหลักในการสร้างสังคมดิจิทัลที่ปลอดภัย ฉลาด และสะดวกสบายยิ่งขึ้น
เกี่ยวกับ Homsh Technology
Homsh Technology เป็นผู้ให้บริการเทคโนโลยีการจดจำม่านตาชั้นนำในประเทศจีน โดยมุ่งเน้นที่การวิจัยและพัฒนาและการนำอัลกอริทึม ชิป และระบบการจดจำม่านตามาใช้ในอุตสาหกรรม บริษัทถือสิทธิบัตรเทคโนโลยีหลักจำนวนหนึ่ง รวมถึงชิป ASIC ตัวแรกของโลกที่อุทิศให้กับการจดจำม่านตา และผลิตภัณฑ์ของบริษัทมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ เช่น การเงิน ความปลอดภัย และการดูแลสุขภาพ
