La soluzione EdgeReady consente il riconoscimento facciale 3D
NXP Semiconductors ha ampliato il proprio portafoglio di soluzioni NXP EdgeReady, aggiungendo una soluzione per il riconoscimento facciale sicuro che sfrutta una luce strutturata 3D ad alte prestazioni modulo (SLM) combinata con l'MCU crossover i.MX RT117F.
È la prima soluzione a combinare una telecamera 3D SLM con un MCU che offre le prestazioni e la sicurezza del riconoscimento facciale 3D all'edge ed elimina la necessità di utilizzare un'implementazione Linux costosa e affamata di energia su un MPU, come avviene normalmente con fotocamere 3D ad alte prestazioni.
La soluzione EdgeReady è stata sviluppata per aiutare gli sviluppatori di serrature intelligenti e altri sistemi di controllo degli accessi ad aggiungere il riconoscimento facciale sicuro basato sull'apprendimento automatico ai prodotti per la casa intelligente e gli edifici intelligenti.
La soluzione offre 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'uso di una fotocamera 3D SLM consente 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 impedire l'accesso non autorizzato.
i.MX RT117F utilizza un modello di apprendimento automatico avanzato come parte del software di apprendimento automatico eIQ di NXP in esecuzione sul core della CPU ad alte prestazioni che consente un riconoscimento facciale più rapido e accurato per migliorare sia l'esperienza dell'utente che l'efficienza energetica.
Simile alla soluzione NXP 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 rimanere sul dispositivo. Di conseguenza, aiuta a risolvere i problemi di privacy dei consumatori, eliminando anche la latenza associata alle soluzioni basate su cloud.