ভূমিকা
বিশ্বব্যাপী বায়োমেট্রিক্স বাজারের দ্রুত বৃদ্ধির পটভূমিতে, উচ্চ নির্ভুলতা এবং উচ্চ নিরাপত্তার অনন্য সুবিধা সহ আইরিস স্বীকৃতি প্রযুক্তি, আর্থিক অর্থ প্রদান, সীমান্ত নিরাপত্তা এবং স্মার্ট শহরগুলির মতো গুরুত্বপূর্ণ পরিস্থিতিগুলির জন্য পছন্দের সমাধান হয়ে উঠছে। বাজার গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলির পূর্বাভাস অনুসারে, বিশ্বব্যাপী আইরিস স্বীকৃতি বাজারের আকার 2025 সালে 5.14 বিলিয়ন মার্কিন ডলার থেকে 2030 সালে 12.92 বিলিয়ন মার্কিন ডলারে উন্নীত হবে, যার একটি চক্রবৃদ্ধি বার্ষিক বৃদ্ধির হার (CAGR) 20.3%।
চিত্র 1: গ্লোবাল আইরিস স্বীকৃতি বাজারের আকার বৃদ্ধির প্রবণতা (2025-2030 পূর্বাভাস)
শিল্প রূপান্তরের এই গুরুত্বপূর্ণ সন্ধিক্ষণে, হোমশ টেকনোলজি সফলভাবে আইরিস রিকগনিশন টেকনোলজির একটি লাফফ্রগ আপগ্রেড করেছে ঐতিহ্যগত দৃষ্টান্ত থেকে AI প্যারাডাইমে দুটি মূল উদ্ভাবনের পেটেন্ট-"ভেক্টর ডেটাবেসের উপর ভিত্তি করে একটি আইরিস ফাস্ট পুনরুদ্ধার সিস্টেম এবং পদ্ধতি" এবং "ডিপডিং বেসড ইনভেনশন" এর উপর ভিত্তি করে। নিউরাল নেটওয়ার্ক"—চীন এবং বিশ্বব্যাপী আইরিস স্বীকৃতি প্রযুক্তির অগ্রভাগে একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্ভাবনী অবস্থান প্রতিষ্ঠা করা।
প্রযুক্তিগত পটভূমি: এআই যুগে ঐতিহ্যগত পদ্ধতি এবং সুযোগের বাধা
1990 এর দশকে আইরিস শনাক্তকরণ প্রযুক্তির বাণিজ্যিকীকরণের পর থেকে, এটি গ্যাবর ফিল্টারের উপর ভিত্তি করে আইরিসকোড এনকোডিং পদ্ধতির উপর দীর্ঘকাল নির্ভর করে। এই পদ্ধতিটি মাল্টি-স্কেল এবং মাল্টি-ডিরেকশনাল গ্যাবর ফিল্টারের মাধ্যমে আইরিস টেক্সচার বৈশিষ্ট্য বের করে, তাদের 2048-বিট বাইনারি কোডে পরিমাপ করে, এবং ম্যাচিংয়ের জন্য হ্যামিং দূরত্ব ব্যবহার করে। যাইহোক, এই ঐতিহ্যগত দৃষ্টান্তটি তিনটি মূল বাধার সম্মুখীন: প্রথমত, স্থির ফিল্টারগুলি বিভিন্ন আইরিস চিত্রের গুণমানের পার্থক্যের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে না; দ্বিতীয়ত, বাইনারাইজেশন এনকোডিং উল্লেখযোগ্য তথ্যের ক্ষতির কারণ হয়, যার ফলে CASIA-Iris-Lamp স্ট্যান্ডার্ড টেস্ট সেটে প্রায় 1.75% সমান ত্রুটির হার (EER) হয়; তৃতীয়ত, বড় আকারের ডাটাবেসে (এক মিলিয়নের বেশি স্তরের) পুনরুদ্ধারের গতি ধীর, এটি রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনগুলির চাহিদা পূরণ করা কঠিন করে তোলে।
চিত্র 2: আইরিস রিকগনিশন প্রযুক্তি দৃষ্টান্ত তুলনা - ঐতিহ্যগত আইরিসকোড এনকোডিং বনাম ডিপ লার্নিং ক্রমাগত বৈশিষ্ট্য এনকোডিং
গভীর শিক্ষার প্রযুক্তির পরিপক্কতা এবং বৃহৎ মাপের ডেটাসেট সংগ্রহের সাথে, আইরিস স্বীকৃতি "হস্তশিল্প বৈশিষ্ট্যগুলি" থেকে "এন্ড-টু-এন্ড লার্নিং"-এ দৃষ্টান্ত পরিবর্তনের সুযোগের একটি উইন্ডোর সূচনা করেছে। সাম্প্রতিক একাডেমিক গবেষণায় দেখা গেছে যে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে আইরিস সনাক্তকরণ পদ্ধতিগুলি ঐতিহ্যগত পদ্ধতির বাইরে সম্ভাব্যতা প্রদর্শন করেছে। উদাহরণস্বরূপ, অত্যাধুনিক একাডেমিক IrisFormer মডেল একই ডেটাসেটে 0.88% এর EER অর্জন করতে পারে। যাইহোক, শিল্প প্রতিযোগিতার সাথে একাডেমিক সাফল্যগুলিকে কীভাবে ইঞ্জিনিয়ারিং-সম্ভাব্য প্রযুক্তিগত সমাধানগুলিতে রূপান্তর করা যায় তা শিল্পের মুখোমুখি একটি সাধারণ চ্যালেঞ্জ।
প্রযুক্তিগত উদ্ভাবন: দুটি পেটেন্ট একটি ফুল-স্ট্যাক এআই সমাধান তৈরি করতে সহযোগিতা করে
হোমশ টেকনোলজির দ্বারা প্রকাশিত দুটি মূল পেটেন্ট এই সময় পদ্ধতিগতভাবে দুটি মাত্রা থেকে ঐতিহ্যগত আইরিস স্বীকৃতির প্রযুক্তিগত বাধাগুলি সমাধান করে—"বৈশিষ্ট্য উপস্থাপনা" এবং "পুনরুদ্ধার দক্ষতা", ফ্রন্ট-এন্ড এনকোডিং থেকে ব্যাক-এন্ড পুনরুদ্ধার পর্যন্ত একটি সম্পূর্ণ প্রযুক্তিগত বন্ধ লুপ তৈরি করে।
চিত্র 3: হোমশ টেকনোলজির ডুয়াল-পেটেন্ট কোলাবোরেটিভ আর্কিটেকচার - এন্ড-টু-এন্ড আইরিস রিকগনিশন সিস্টেম
পেটেন্ট 1: গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে একটি আইরিস ক্রমাগত বৈশিষ্ট্য এনকোডিং পদ্ধতি
এই পেটেন্টটি উদ্ভাবনীভাবে EfficientNet-B3 দক্ষ কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের সাথে কম্পিউটার ভিশনের ক্ষেত্রে আর্কফেস কৌণিক মার্জিন লস ফাংশনের সাথে মুখ শনাক্তকরণের ক্ষেত্রে একত্রিত করে, প্রথমবারের মতো আইরিস বৈশিষ্ট্যগুলির এন্ড-টু-এন্ড ডিপ লার্নিং এনকোডিং উপলব্ধি করে। এর মূল উদ্ভাবনের মধ্যে রয়েছে:
1. অভিযোজিত বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন: যৌগিক স্কেলিং কৌশল (গভীরতা, প্রস্থ, এবং রেজোলিউশনের ত্রি-মাত্রিক সুষম প্রসারণ) এবং দক্ষ MBConv মডিউল (উল্টানো অবশিষ্ট কাঠামো + স্কুইজ-এব-উত্তেজনা মনোযোগ মেকানিজম) মাধ্যমে, EfficientNet-B3 টেক্সট-এর অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য অর্জন করে। মাত্র 12.14 মিলিয়ন প্যারামিটার। স্থির গ্যাবর ফিল্টারগুলির সাথে তুলনা করে, মডেলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সর্বোত্তম বৈশিষ্ট্য উপস্থাপনা শিখতে পারে।
2. ক্রমাগত বৈশিষ্ট্য এনকোডিং: ঐতিহ্যগত আইরিসকোডের বাইনারাইজেশন কোয়ান্টাইজেশন সীমাবদ্ধতা ভেঙ্গে, এটি 16,384 বিটের তথ্য ক্ষমতা সহ 512-মাত্রিক ফ্লোট32 অবিচ্ছিন্ন বৈশিষ্ট্য ভেক্টরকে আউটপুট করে (আইরিসকোডের 8 গুণ)। বৈশিষ্ট্যের স্থানটিকে একটি বিচ্ছিন্ন হ্যামিং স্থান থেকে একটি অবিচ্ছিন্ন ইউক্লিডীয় স্থানে আপগ্রেড করা হয়েছে, আরও পরিমার্জিত সাদৃশ্য পরিমাপ সক্ষম করে।
3. ArcFace কৌণিক মার্জিন অপ্টিমাইজেশান: স্বাভাবিক হাইপারস্ফেরিক্যাল ফিচার স্পেসে, একটি 10° কৌণিক মার্জিন যোগ করা ইন্ট্রা-ক্লাস অ্যাগ্রিগেশন এবং ইন্টার-ক্লাস সেপারেশনকে জোর করে, একই ব্যক্তির আইরিস ফিচার ভেক্টরের মধ্যে কোণ হ্রাস করে এবং বিভিন্ন ব্যক্তির মধ্যে কোণ প্রসারিত করে, বৈষম্যের উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নতি করে। পরীক্ষামূলক যাচাই দেখায় যে আদর্শ Softmax ক্ষতির সাথে তুলনা করে, ArcFace EER 45.4% কমিয়ে দেয়।
4. ক্লাস-ব্যালেন্সড ব্যাচ স্যাম্পলিং: আইরিস ডেটাসেটে বিভিন্ন ব্যক্তির মধ্যে অসম নমুনা সংখ্যার সমস্যা সমাধানের জন্য, একটি উদ্ভাবনী শ্রেণী-ভারসাম্যযুক্ত নমুনা কৌশল ডিজাইন করা হয়েছে। প্রতিটি প্রশিক্ষণ ব্যাচে 16টি ক্লাস রয়েছে যার প্রতি শ্রেণীতে 8টি নমুনা রয়েছে, যা নিশ্চিত করে যে ArcFace লস ফাংশন আন্তঃশ্রেণির সীমানা সম্পূর্ণরূপে শিখতে পারে, র্যান্ডম স্যাম্পলিংয়ের তুলনায় 30% দ্বারা অভিন্নতাকে ত্বরান্বিত করে।
পেটেন্ট 2: ভেক্টর ডাটাবেসের উপর ভিত্তি করে একটি আইরিস দ্রুত পুনরুদ্ধার সিস্টেম এবং পদ্ধতি
এই পেটেন্টটি বিশ্বব্যাপী প্রথমবারের মতো আইরিস স্বীকৃতির ক্ষেত্রে FAISS (ফেসবুক এআই সিমিলারিটি অনুসন্ধান) ভেক্টর ডাটাবেস প্রযুক্তি প্রয়োগ করে, এক মিলিয়ন ব্যক্তির ডাটাবেসে মিলিসেকেন্ড-স্তরের পুনরুদ্ধার উপলব্ধি করে এবং বড় আকারের আইরিস সনাক্তকরণ সিস্টেমের রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনের জন্য মূল প্রযুক্তিগত সহায়তা প্রদান করে। এর মূল উদ্ভাবনের মধ্যে রয়েছে:
1. FAISS ভেক্টর সূচক নির্মাণ: গভীর শিক্ষার মাধ্যমে নিষ্কাশিত 512-মাত্রিক আইরিস বৈশিষ্ট্য ভেক্টরগুলির L2 স্বাভাবিককরণের পরে, FAISS-এর IndexFlatIP সূচক ধরনের স্টোরেজের জন্য ব্যবহার করা হয়। এই সূচকের ধরনটি অভ্যন্তরীণ পণ্যের সাদৃশ্য অনুসন্ধানের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যা স্বাভাবিক ভেক্টরের কোসাইন সাদৃশ্যের সমতুল্য। NumPy ব্রুট-ফোর্স অনুসন্ধানের সাথে তুলনা করে, এটি একটি 10,000-ব্যক্তি স্কেল ডাটাবেসে 15.9x CPU ত্বরণ এবং 75.0x GPU ত্বরণ অর্জন করে।
2. বুদ্ধিমান সূচক কৌশল: একটি উদ্ভাবনী বহু-স্তরের সূচক আর্কিটেকচার ডিজাইন করা হয়েছে। বৈশিষ্ট্য বিতরণ অপ্টিমাইজেশান এবং অভিযোজিত ক্লাস্টারিংয়ের মাধ্যমে, ভুল-ম্যাচিং এড়ানো হয়, এবং নমনীয় স্বীকৃতি মোডগুলি সমর্থিত হয়, যা উল্লেখযোগ্যভাবে স্বীকৃতির নির্ভুলতা এবং সিস্টেমের দৃঢ়তাকে উন্নত করে।
3. দক্ষ ডেটা স্ট্রাকচার ডিজাইন: সিস্টেম FAISS সূচক ফাইল (.index.faiss) এবং মেটাডেটা ফাইল (.meta.json) আলাদাভাবে সংরক্ষণ করে। আনুমানিক নিকটতম প্রতিবেশী অনুসন্ধানের জন্য সূচী ফাইলগুলি সরাসরি মেমরিতে ম্যাপ করা হয়, যখন মেটাডেটা ফাইলগুলি ব্যবসার তথ্য যেমন কর্মীদের আইডি, সংগ্রহের সময় এবং ডিভাইস নম্বর সংরক্ষণ করে। ক্যোয়ারী লেটেন্সি 8.5 মিলিসেকেন্ড (CPU মোড) এর মধ্যে নিয়ন্ত্রিত হয়।
4. ডিপ লার্নিং মডেলের নিরবিচ্ছিন্ন ইন্টিগ্রেশন: সিস্টেমের ফ্রন্ট-এন্ড আইরিস সেগমেন্টেশনের জন্য আগ্রহের অঞ্চল বের করার জন্য EfficientNet-B5 (112MB ONNX) ব্যবহার করে; ব্যাক-এন্ড বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য EfficientNet-B3+ArcFace (44MB ONNX) ব্যবহার করে। সম্পূর্ণ প্রক্রিয়াটি ইমেজ ইনপুট থেকে শেষ পর্যন্ত অপ্টিমাইজ করা হয়েছে ফলাফল পুনরুদ্ধার আউটপুট পর্যন্ত, উভয় সিপিইউ এবং জিপিইউ ইনফারেন্স মোড সমর্থন করে এবং এজ ডিভাইস এবং সার্ভারের মতো বিভিন্ন স্থাপনার পরিস্থিতির সাথে খাপ খাইয়ে নেয়।
প্রযুক্তিগত সূচক: বিশ্ব-মানের স্তরে পৌঁছানো
আন্তর্জাতিক মানের আইরিস ডেটাসেট CASIA-Iris-Lamp (573 জন, 11,845 ছবি) এর কঠোর পরীক্ষাগুলি দেখায় যে Homsh প্রযুক্তির দ্বৈত-পেটেন্ট সমাধান নিম্নলিখিত যুগান্তকারী সূচকগুলি অর্জন করেছে:
চিত্র 4: আইরিস রিকগনিশন পারফরম্যান্স তুলনা (CASIA-Iris-Lamp Dataset)
1. সমান ত্রুটি হার (EER): 0.70%। প্রথাগত গ্যাবর + হ্যামিং দূরত্ব পদ্ধতির (1.75% EER) সাথে তুলনা করে, ত্রুটির হার 60% হ্রাস পেয়েছে; Homsh প্রযুক্তির পূর্ববর্তী EfficientNet-B3 বেসলাইন সমাধান (2.66% EER) এর সাথে তুলনা করে, ত্রুটির হার 73.7% হ্রাস পেয়েছে; অত্যাধুনিক একাডেমিক IrisFormer মডেলের (0.88% EER) সাথে তুলনা করে, কর্মক্ষমতা 20.5% দ্বারা উন্নত হয়েছে, যা শিল্পে একটি বিশ্ব-মানের শীর্ষস্থানীয় অবস্থান প্রতিষ্ঠা করেছে।
2. স্বীকৃতির যথার্থতা (AUC): 99.97%, ইঙ্গিত করে যে একটি অত্যন্ত উচ্চ সঠিক স্বীকৃতির হার এমনকি একটি অত্যন্ত কম মিথ্যা স্বীকৃতি হারেও বজায় রাখা যেতে পারে।
3. পুনরুদ্ধারের গতি: একটি 10,000-ব্যক্তি স্কেল ডাটাবেসে, 117.6 QPS এর থ্রুপুট সহ FAISS CPU মোডে গড় পুনরুদ্ধার লেটেন্সি 8.5 মিলিসেকেন্ড; 555.6 QPS এর থ্রুপুট সহ GPU মোডে পুনরুদ্ধার লেটেন্সি হল 1.8 মিলিসেকেন্ড। প্রথাগত NumPy ব্রুট-ফোর্স অনুসন্ধানের সাথে তুলনা করে, এটি যথাক্রমে 15.9x এবং 75.0x ত্বরণ অর্জন করে, সম্পূর্ণরূপে রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনের চাহিদা পূরণ করে।
4. মডেলের দক্ষতা: EfficientNet-B3 বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন মডেলটিতে মাত্র 12.14 মিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে, যার একটি ONNX অনুমান সময় 8 মিলিসেকেন্ড (CPU) এবং 1.8GB মেমরি ফুটপ্রিন্ট রয়েছে, যা প্রান্ত ডিভাইস এবং মোবাইল টার্মিনালগুলিতে স্থাপনার সমর্থন করে; INT8 কোয়ান্টাইজেশনের মাধ্যমে, মডেলের আকার আরও 11.2MB তে সংকুচিত করা যেতে পারে, অনুমান সময় 5 মিলিসেকেন্ডে কমে যায় এবং মেমরি ফুটপ্রিন্ট 0.5GB এ কমে যায়।
শিল্প নেতৃত্ব: ASIC চিপস থেকে AI দৃষ্টান্ত পর্যন্ত দ্বৈত উদ্ভাবন
চীনের আইরিস রিকগনিশন প্রযুক্তির অগ্রভাগে হোমশ প্রযুক্তির অনন্য প্রযুক্তিগত সঞ্চয় এবং উদ্ভাবনী জিন রয়েছে। 2020 সালের আগে থেকেই, কোম্পানিটি আইরিস স্বীকৃতির জন্য নিবেদিত বিশ্বের প্রথম ASIC চিপ সফলভাবে তৈরি করেছে, আইরিস স্বীকৃতি অ্যালগরিদমের হার্ডওয়্যার ত্বরণের বাধা ভেঙ্গে, স্বীকৃতির গতি মিলিসেকেন্ড স্তরে বাড়িয়েছে, এবং বড় আকারের আইরিস প্রযুক্তির বাণিজ্যিকীকরণের জন্য একটি হার্ডওয়্যার ভিত্তি স্থাপন করেছে। এই উদ্ভাবনটি হোমশ প্রযুক্তিকে শিল্পায়ন প্রক্রিয়ায় প্রথম-প্রবর্তক সুবিধা দিয়েছে।
AI যুগে প্রবেশ করে, Homsh প্রযুক্তি গভীর শিক্ষার প্রযুক্তির সুযোগকে আইরিস রিকগনিশন প্যারাডাইম পুনর্গঠন করার জন্য গভীরভাবে গ্রহণ করেছে, R&D সম্পদে দৃঢ়ভাবে বিনিয়োগ করেছে, এবং দুটি মূল মাত্রা এবং এনট্রিকো পদ্ধতিতে "প্রথাগত সিগন্যাল প্রসেসিং" থেকে "এন্ড-টু-এন্ড ডিপ লার্নিং"-এ একটি দৃষ্টান্ত আপগ্রেড করেছে: এই সময়ে প্রকাশিত দ্বৈত-পেটেন্ট সমাধান শুধুমাত্র প্রযুক্তিগত সূচকে 0.7% এর বিশ্ব-মানের EER স্তর অর্জন করে না বরং আরও গুরুত্বপূর্ণভাবে, আইরিস স্বীকৃতির ক্ষেত্রে FAISS ভেক্টর ডাটাবেসের বৈশ্বিক অগ্রগামী প্রয়োগকে উপলব্ধি করে, এই প্রযুক্তিগত পথের ফাঁক পূরণ করে। এটি চিহ্নিত করে যে হোমশ প্রযুক্তি একটি "চিপ উদ্ভাবক" থেকে "এআই প্যারাডাইম লিডার" তে কৌশলগত রূপান্তর সম্পন্ন করেছে, যা বুদ্ধিমান আইরিস স্বীকৃতির যুগে একটি প্রযুক্তিগত কমান্ডিং উচ্চতা স্থাপন করেছে।
সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশন: একাধিক ক্ষেত্রে বুদ্ধিমান আপগ্রেড ক্ষমতায়ন
উচ্চ নির্ভুলতা, উচ্চ গতি এবং সহজ স্থাপনার প্রযুক্তিগত সুবিধার সাথে, হোমশ প্রযুক্তির দ্বৈত-পেটেন্ট সমাধান নিম্নলিখিত পরিস্থিতিতে ব্যাপকভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে:
চিত্র 5: হোমশ টেকনোলজির ডুয়াল-পেটেন্ট সলিউশনের প্রয়োগের পরিস্থিতি
আর্থিক পেমেন্ট
ব্যাঙ্ক ATM এবং মোবাইল পেমেন্ট টার্মিনালগুলিতে আইরিস স্বীকৃতি স্থাপন করে, 0.7% এর অতি-নিম্ন EER তহবিল সুরক্ষা নিশ্চিত করে, 8-মিলিসেকেন্ডের স্বীকৃতি গতি একটি মসৃণ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদান করে এবং একক-চোখ মোড চশমা পরা ব্যবহারকারীদের সমর্থন করে।
সীমান্ত নিরাপত্তা
বিমানবন্দর এবং বন্দরে বৃহৎ-স্কেল আইরিস রিকগনিশন সিস্টেম স্থাপন করে, FAISS ভেক্টর ডাটাবেস এক মিলিয়ন-ব্যক্তি ডাটাবেসে মিলিসেকেন্ড-স্তরের পুনরুদ্ধার সমর্থন করে এবং মাল্টিমোডাল ফিউশন কৌশল আরও সঠিকতা উন্নত করে, কার্যকরভাবে পরিচয় জালিয়াতি প্রতিরোধ করে।
স্মার্ট পার্ক
এন্টারপ্রাইজ পার্ক এবং সরকারী সংস্থাগুলিতে আইরিস অ্যাক্সেস কন্ট্রোল স্থাপন করে, INT8 কোয়ান্টাইজড মডেল প্রান্ত ডিভাইসগুলিতে স্থানীয় স্থাপনাকে সমর্থন করে (অ্যাক্সেস কন্ট্রোল মেশিন, টার্নস্টাইল), নেটওয়ার্কিং ছাড়াই রিয়েল-টাইম স্বীকৃতি সক্ষম করে এবং ডেটা গোপনীয়তা নিশ্চিত করে।
স্বাস্থ্যসেবা
ইলেকট্রনিক মেডিকেল রেকর্ডের সাথে রোগীর পরিচয়কে সঠিকভাবে যুক্ত করার জন্য হাসপাতালের HIS সিস্টেমে আইরিস স্বীকৃতি একত্রিত করা, একই নামের কারণে সৃষ্ট বিভ্রান্তি এড়ানো এবং চিকিৎসা নিরাপত্তা উন্নত করা; শিশু অপহরণ প্রতিরোধে নবজাতকের ব্যবস্থাপনায় একটি অনন্য বায়োমেট্রিক আইডি প্রতিষ্ঠা করা।
জননিরাপত্তা
নগর পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থায় আইরিস স্বীকৃতি স্থাপন করা, দূর-দূরত্বের আইরিস সংগ্রহ সরঞ্জামের সাথে মিলিত, মূল কর্মীদের পর্যবেক্ষণ এবং নিয়ন্ত্রণের প্রাথমিক সতর্কতা উপলব্ধি করার জন্য। GPU অনুমান মোড উচ্চ-সঙ্গতি রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ সমর্থন করে।
সিইওর মন্তব্য: ডাঃ ই কাইজুন, সিইও
হোমশ টেকনোলজির সিইও ডক্টর ই কাইজুন একটি সাক্ষাত্কারে বলেছেন: "এই দুটি পেটেন্টের সফল R&D হল হোমশ টেকনোলজির এক দশকেরও বেশি প্রযুক্তিগত সঞ্চয় এবং উদ্ভাবনে ক্রমাগত বিনিয়োগের স্ফটিককরণ। আমরা গভীরভাবে বুঝতে পারি যে বায়োমেট্রিক্সের অত্যন্ত প্রতিযোগিতামূলক ক্ষেত্রে, শুধুমাত্র আইসি-এর কোর টেকনোলজিতে দক্ষতা অর্জনের মাধ্যমে আমরা টেকনোলজিতে টিকে থাকতে পারি। ডিপ লার্নিং + ভেক্টর ডাটাবেসের মধ্যে 2020 সালের আগে উদ্ভাবন, Homsh প্রযুক্তি সর্বদা অত্যাধুনিক প্রযুক্তি এবং শিল্প চাহিদার গভীরতাকে মেনে চলে 0.7% ইইআর সূচকটি কেবলমাত্র একটি সংখ্যা নয়; চেক, এর অর্থ উচ্চতর নিরাপত্তা গ্যারান্টি এবং একটি ভাল ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা।"
"আরও গুরুত্বপূর্ণ, আমরা বিশ্বের প্রথম যারা আইরিস স্বীকৃতির ক্ষেত্রে FAISS ভেক্টর ডাটাবেস প্রযুক্তি প্রবর্তন করেছি। এই উদ্ভাবনটি বৃহৎ-স্কেল আইরিস শনাক্তকরণ সিস্টেমের রিয়েল-টাইম প্রয়োগের জন্য নতুন সম্ভাবনার দ্বার উন্মোচন করে। ভবিষ্যতে, আমরা AI + বায়োমেট্রিক্সের ক্ষেত্রে আমাদের প্রচেষ্টাকে আরও গভীর করতে অব্যাহত রাখব, iris প্রযুক্তিতে আরও বেশি অবদান রাখব। একটি স্মার্ট সোসাইটি নির্মাণে হোমশের শক্তি অন্তহীন, এবং হোমশ প্রযুক্তি শিল্পের প্রযুক্তিগত অগ্রগতি অব্যাহত রাখবে।"
আউটলুক: বুদ্ধিমান আইরিস স্বীকৃতির ভবিষ্যত
AI প্রযুক্তির ক্রমাগত বিবর্তন এবং 5G এবং এজ কম্পিউটিং-এর মতো অবকাঠামোর উন্নতির সাথে, আইরিস স্বীকৃতি "বিশেষ পরিস্থিতি" থেকে "অন্তর্ভুক্ত অ্যাপ্লিকেশন"-এ চলে যাচ্ছে। Homsh প্রযুক্তির দ্বৈত-পেটেন্ট সমাধান, তার অসামান্য প্রযুক্তিগত কর্মক্ষমতা এবং প্রকৌশল ক্ষমতা সহ, আগামী দশকে বাজারের বিস্ফোরণ মোকাবেলায় সম্পূর্ণরূপে প্রস্তুত। কোম্পানিটি R&D সম্পদে বিনিয়োগ চালিয়ে যাবে এবং মাল্টিমোডাল ফিউশন (আইরিস + ফেস + ফিঙ্গারপ্রিন্ট), লাইভনেস ডিটেকশন এবং প্রাইভেসি কম্পিউটিং-এর মতো দিকনির্দেশনায় ক্রমাগত উদ্ভাবন করবে, একটি নিরাপদ, স্মার্ট, এবং আরও সুবিধাজনক ডিজিটাল সমাজ গড়তে মূল প্রযুক্তিগত শক্তির অবদান রাখবে।
হোমশ প্রযুক্তি সম্পর্কে
Homsh প্রযুক্তি হল চীনের একটি নেতৃস্থানীয় আইরিস স্বীকৃতি প্রযুক্তি প্রদানকারী, আইরিস স্বীকৃতি অ্যালগরিদম, চিপস এবং সিস্টেমগুলির R&D এবং শিল্পায়নের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। কোম্পানির কাছে আইরিস স্বীকৃতির জন্য নিবেদিত বিশ্বের প্রথম ASIC চিপ সহ বেশ কয়েকটি মূল প্রযুক্তির পেটেন্ট রয়েছে এবং এর পণ্যগুলি অর্থ, নিরাপত্তা এবং স্বাস্থ্যসেবার মতো ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
