Homsh Technology는 최근 자체 개발한 OVAI(Optical Valley Artificial Intelligence) 홍채 인식 시스템을 공식 출시했습니다. 딥 러닝 기술을 채택한 이 시스템은 비이상적인 이미지 조건에서도 인식 정확도와 간섭 방지 능력에서 상당한 기술적 돌파구를 마련했으며, 더 광범위한 시나리오에서 홍채 인식 기술의 대중화를 촉진할 것으로 기대됩니다.
생체 인식 기술의 중요한 한 분야로서, 홍채 인식은 금융, 보안, 모바일 기기 등 다양한 분야에서 광범위한 응용 전망을 가지고 있습니다. 그러나 기존 홍채 인식 알고리즘은 실제 응용 프로그램에서 수많은 기술적 과제에 직면합니다.
업계 연구 데이터에 따르면, 기존 홍채 인식 시스템의 인식 성공률은 복잡한 환경에서 현저하게 감소합니다. 빛 부족, 안경 반사, 속눈썹 가림, 장거리 인식, 스마트 기기 카메라의 해상도 제한과 같은 실제 시나리오 문제는 기술 대중화를 제한하는 주요 병목 현상이 되었습니다.
또한, 기존 알고리즘은 처리 효율성과 인식 정확도 사이에서 모순을 보입니다. 고정밀 알고리즘은 종종 긴 처리 시간을 필요로 하는 반면, 빠른 알고리즘은 정확성을 보장하는 데 어려움을 겪어 사용자 경험과 보안의 균형을 맞추기 어렵게 만듭니다.
OVAI 시스템은 딥 러닝 기술을 사용하여 홍채 인식 알고리즘 아키텍처를 재구성합니다. 핵심 혁신은 엔드 투 엔드 최적화 설계를 채택하여, 기존에 분리되었던 전처리, 분할, 인식을 통합된 신경망 모델로 통합하는 데 있습니다.
다단계 지능형 분할 기술
OVAI 시스템은 3단계 점진적 분할 기술을 개발했습니다. 거친 분할 단계는 눈 영역을 빠르게 찾고, 정밀 분할 단계는 홍채 경계를 정확하게 추출하며, 상세 분할 단계는 동공과 간섭 요소를 정밀하게 제거합니다. 기존의 가장자리 감지 방법과 비교하여, 이 기술은 복잡한 시나리오에서 분할 정확도를 크게 향상시킵니다.
CBAM 듀얼 어텐션 메커니즘
이 시스템은 Convolutional Block Attention Module(CBAM)을 통합하여 채널 어텐션과 공간 어텐션의 두 가지 차원을 통해 특징 추출 프로세스를 최적화합니다. 채널 어텐션은 중요한 특징 정보를 자동으로 식별하고, 공간 어텐션은 주요 영역을 정확하게 찾아내어 보다 정확한 홍채 위치 지정 및 특징 추출을 가능하게 합니다.
엔드 투 엔드 결합 최적화
각 모듈을 개별적으로 최적화하는 기존 방법과 달리, OVAI는 전처리-분할-인식의 전체 프로세스에 대해 통합 훈련을 채택하고 다중 작업 학습을 지원합니다. 분할 결과와 이미지 품질 평가를 동시에 출력하여 오류 축적 문제를 효과적으로 제거할 수 있습니다.
Homsh Technology가 발표한 테스트 데이터에 따르면, OVAI 시스템은 여러 주요 기술 지표에서 돌파구를 마련했습니다.
• 뛰어난 견고성: 흐릿함, 가림, 저조도와 같은 열악한 조건에서도 정확한 인식
• 장거리 인식 능력: 기존 알고리즘을 괴롭혔던 장거리 시나리오에서 흐릿한 이미지 분할 문제를 해결
• 간섭 방지 능력: 안경 반사 및 속눈썹 가림과 같은 일반적인 간섭 요소를 효과적으로 처리
• 엔드 투 엔드 최적화: 전처리-분할-인식의 결합 훈련을 통해 기존 솔루션의 오류 축적 방지
• 지능형 품질 평가: AI가 입력 이미지의 품질을 자동으로 판단하고 저품질 입력을 거부할 수 있음
• 정량화 가능한 모델: INT8 양자화 배포를 지원하여 다양한 하드웨어 환경에 적응
• GPU 가속 지원: 하드웨어 가속 최적화를 통해 처리 효율성 향상
OVAI 시스템의 기술적 돌파구는 여러 분야에서 홍채 인식의 대중화를 이끌 것으로 예상됩니다. 소비자 전자 제품 분야에서 이 기술은 일반 스마트 기기가 전문적인 홍채 인식 기능을 갖도록 할 수 있습니다. 금융 보안 분야에서는 모바일 결제 및 ATM 인출과 같은 시나리오에 더 높은 보안의 신원 인증을 제공할 수 있습니다. 기업 보안 분야에서는 출입 통제 시스템 및 데이터 센터 접근 관리와 같은 응용 프로그램을 지원할 수 있습니다.
업계 전문가들은 OVAI 시스템이 실제 응용 프로그램에서 기존 홍채 인식의 주요 문제점, 특히 비이상적인 이미지 조건에서의 인식 능력을 해결하여 홍채 인식 기술의 상업적 프로모션을 위한 중요한 기술적 장애물을 제거했다고 믿습니다.
OVAI 시스템은 표준화된 SDK 인터페이스를 제공하며, 멀티 플랫폼 통합 및 배포를 지원합니다. 엣지 컴퓨팅 요구 사항을 염두에 두고 설계되어 클라우드 서비스에 의존하지 않고 모바일 기기에서 로컬 처리를 수행하여 응답 속도와 데이터 개인 정보 보호 요구 사항을 모두 보장합니다.
이 시스템은 또한 전문 생체 인식 장치에서 일반 스마트 기기 카메라에 이르기까지 다양한 하드웨어 환경을 지원하여 기술 적용에 대한 하드웨어 임계값을 낮춥니다.
업계 관찰자들은 OVAI 시스템의 출시가 홍채 인식 기술이 AI 기반 시대로 공식 진입했음을 의미한다고 믿습니다. 딥 러닝 기술의 도입은 기존 알고리즘의 기술적 한계를 해결했을 뿐만 아니라 미래 기술 진화를 위한 새로운 개발 경로를 제공했습니다.
인공 지능의 지속적인 발전과 컴퓨팅 하드웨어 성능의 향상에 따라, 딥 러닝 기반 생체 인식 기술은 더 많은 시나리오에서 기존 인증 방식을 대체하여 전체 신원 인증 산업의 기술 업그레이드를 이끌 것으로 예상됩니다.
Wuhan Homsh Technology Co., Ltd.의 Yi Kaijun 회장은 OVAI 시스템 출시에 대해 다음과 같이 말했습니다. "이번 기술적 돌파구는 홍채 인식이 지능형 4.0 시대에 진입했음을 의미합니다. 복잡한 실제 시나리오에 직면한 기존 홍채 인식 알고리즘의 한계는 오랫동안 업계 발전을 제한하는 주요 병목 현상이었습니다. 딥 러닝 기술의 혁신적인 적용을 통해 OVAI 시스템은 장거리 인식, 복잡한 조명, 가림 간섭과 같은 핵심 기술 문제를 해결했을 뿐만 아니라, 더 중요한 것은 전체 생체 인식 산업을 위한 완전히 새로운 기술 개발 경로를 제공했습니다."
Yi Kaijun 박사는 또한 다음과 같이 지적했습니다. "인공 지능과 생체 인식 기술의 심층적인 통합은 불가피한 추세입니다. 우리는 AI 기술의 지속적인 성숙과 하드웨어 성능의 꾸준한 향상에 따라 딥 러닝 기반 생체 인식이 미래 신원 인증의 주류 기술이 될 것이라고 굳게 믿습니다. Homsh Technology는 R&D 투자를 지속적으로 늘리고, 선도적인 기술적 우위를 유지하며, OVAI 기술의 산업 응용을 적극적으로 추진하여 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 디지털 세계를 구축하는 데 기여할 것입니다."
"OVAI의 성공적인 개발은 우리 팀의 끊임없는 추구와 기술 혁신에 대한 깊은 축적을 보여줍니다. 우리는 이 기술이 사용자가 실제 응용 프로그램에서 직면하는 문제점을 진정으로 해결하여 홍채 인식이 연구실에서 수천 가구로 이동하고 더 많은 사람들이 기술 발전이 가져다주는 편리함과 안전을 누릴 수 있기를 바랍니다."라고 Yi Kaijun 박사는 결론지었습니다.
Homsh Technology는 홍채 인식 기술 R&D에 주력하는 기술 기업으로, 기술 혁신을 통해 생체 인식 기술의 개발 및 응용을 촉진하는 데 전념하고 있습니다. 이 회사는 홍채 인식 기술에 대한 완벽한 R&D 시스템을 갖추고 있으며, 알고리즘 최적화, 칩 설계, 시스템 통합 및 제품화에 대한 풍부한 경험을 보유하고 있습니다.
OVAI 프로젝트는 Homsh Technology가 인공 지능과 생체 인식 기술을 통합한 중요한 성과이며, 회사의 기술 혁신과 산업 응용에서 새로운 진전을 나타냅니다.
