NXP Semiconductors a annoncé le développement de son portefeuille de solutions NXP EdgeReady, en ajoutant une solution de reconnaissance faciale sécurisée qui utilise une lumière structurée 3D haute performance. module (SLM) avec le MCU croisé i.MX RT117F. Il s'agit de la première solution permettant de consolider une caméra 3D SLM avec un MCU pour produire les performances et la sécurité de la reconnaissance faciale 3D en périphérie, éliminant ainsi la nécessité d'utiliser une implémentation Linux coûteuse et gourmande en énergie sur un MPU, comme c'est généralement le cas. avec des caméras 3D hautes performances.
La dernière solution EdgeReady permet aux développeurs de serrures intelligentes et d'autres systèmes de contrôle d'accès d'ajouter rapidement et simplement une reconnaissance faciale sécurisée basée sur l'apprentissage automatique aux produits de maison et de bâtiment intelligents. La solution produit une reconnaissance faciale 3D fiable dans des applications intérieures et extérieures dans des conditions d'éclairage variées, y compris un soleil éclatant, une lumière nocturne faible ou d'autres conditions d'éclairage difficiles qui sont difficiles pour les systèmes de reconnaissance faciale traditionnels.
L'utilisation d'une caméra SLM 3D facilite la détection avancée de la vivacité, aidant à distinguer une personne réelle des techniques d'usurpation d'identité, telles qu'une photographie, un masque d'imitateur ou un modèle 3D, pour empêcher tout accès non autorisé.
L'i.MX RT117F utilise un modèle d'apprentissage automatique avancé dans le cadre du logiciel d'apprentissage automatique eIQ de la société fonctionnant sur son cœur de processeur hautes performances qui permet une reconnaissance faciale plus rapide et précise pour améliorer l'expérience utilisateur et l'efficacité énergétique.
Semblable à la solution EdgeReady basée sur le MCU i.MX RT106F pour la reconnaissance faciale sécurisée, la détection avancée de la vivacité et la reconnaissance faciale sont toutes effectuées localement à la périphérie, ce qui permet aux données biométriques personnelles de résider sur l'appareil. Cela aide à résoudre les problèmes de confidentialité des consommateurs, tout en supprimant la latence associée aux solutions basées sur le cloud.