NXP Semiconductors ha annunciato lo sviluppo del suo portafoglio di soluzioni NXP EdgeReady, aggiungendo una soluzione per il riconoscimento facciale sicuro che utilizza una luce strutturata 3D ad alte prestazioni modulo (SLM) insieme all'MCU crossover i.MX RT117F. Questa è la prima soluzione che consolida una telecamera SLM 3D con un MCU per produrre le prestazioni e la sicurezza del riconoscimento facciale 3D all'edge, escludendo così la necessità di utilizzare un'implementazione Linux costosa e assetata di energia su un MPU, come è generalmente necessario con telecamere 3D ad alte prestazioni.
La più recente soluzione EdgeReady consente agli sviluppatori di serrature intelligenti e altri sistemi di controllo degli accessi di aggiungere il riconoscimento facciale sicuro basato sull'apprendimento automatico in modo rapido e semplice ai prodotti per la casa intelligente e gli edifici intelligenti. La soluzione produce un riconoscimento facciale 3D affidabile in applicazioni interne ed esterne in diverse condizioni di illuminazione, tra cui luce solare intensa, luce notturna fioca o altre condizioni di illuminazione difficili che sono difficili per i tradizionali sistemi di riconoscimento facciale.
L'utilizzo di una fotocamera 3D SLM facilita il rilevamento avanzato della vitalità, aiutando a distinguere una persona reale dalle tecniche di spoofing, come una fotografia, una maschera imitatrice o un modello 3D, per bloccare l'accesso non autorizzato.
L'i.MX RT117F utilizza un modello di apprendimento automatico avanzato come parte del software di apprendimento automatico eIQ dell'azienda in esecuzione sul core della CPU ad alte prestazioni che consente un riconoscimento facciale più rapido e accurato per migliorare l'esperienza dell'utente e l'efficienza energetica.
Simile alla soluzione EdgeReady basata su MCU i.MX RT106F per il riconoscimento facciale sicuro, il rilevamento avanzato della vitalità e il riconoscimento facciale vengono tutti eseguiti localmente sul bordo, consentendo ai dati biometrici personali di risiedere sul dispositivo. Ciò aiuta ad affrontare i problemi di privacy dei consumatori, rimuovendo anche la latenza associata alle soluzioni basate su cloud.