Reconhecimento facial 3D para controle de acesso seguro com soluções baseadas em MCU

Atualização: 10 de novembro de 2021

A NXP Semiconductors anunciou o desenvolvimento de seu portfólio de soluções NXP EdgeReady, adicionando uma solução para reconhecimento facial seguro que emprega luz estruturada 3D de alto desempenho módulo (SLM) junto com o MCU crossover i.MX RT117F. Esta é a primeira solução para consolidar uma câmera 3D SLM com um MCU para produzir o desempenho e a segurança do reconhecimento facial 3D na borda, eliminando assim a necessidade de usar uma implementação Linux cara e que consome muita energia em uma MPU, como geralmente é necessário com câmeras 3D de alto desempenho.

A mais nova solução EdgeReady permite que os desenvolvedores de bloqueios inteligentes e outros sistemas de controle de acesso adicionem reconhecimento facial seguro baseado em aprendizado de máquina de forma rápida e simples para produtos residenciais e prédios inteligentes. A solução produz reconhecimento facial 3D confiável em aplicações internas e externas em condições de iluminação variadas, incluindo luz do sol forte, luz noturna fraca ou outras condições de iluminação desafiadoras que são difíceis para os sistemas tradicionais de reconhecimento de rosto.

O uso de uma câmera SLM 3D facilita a detecção avançada de vivacidade, ajudando a distinguir uma pessoa real de técnicas de spoofing, como uma fotografia, máscara de imitador ou um modelo 3D, para impedir o acesso não autorizado.

O i.MX RT117F emprega um modelo de aprendizado de máquina avançado como parte do software de aprendizado de máquina eIQ da empresa executado em seu núcleo de CPU de alto desempenho que permite o reconhecimento de rosto mais rápido e preciso para aprimorar a experiência do usuário e eficiência de energia.

Semelhante à solução EdgeReady baseada em MCU i.MX RT106F para reconhecimento de rosto seguro, a detecção de vivacidade avançada e o reconhecimento de rosto são realizados localmente na borda, possibilitando que dados biométricos pessoais residam no dispositivo. Isso ajuda a lidar com as questões de privacidade do consumidor, ao mesmo tempo que remove a latência associada a soluções baseadas em nuvem.