کیفیت ماژول تشخیص عنبیه & ماژول اسکنر عنبیه سازنده

      با توسعه سریع پرداخت‌های دیجیتال و امور مالی هوشمند امروزی، امنیت و راحتی احراز هویت به نیازهای اصلی این صنعت تبدیل شده است. فناوری تشخیص عنبیه با داشتن نرخ پذیرش اشتباه (FAR) بهینه شده یک در ده میلیون (0.0001%)، به تدریج به عنوان راه‌حل ترجیحی برای سناریوهای امنیتی بالا در بخش مالی ظهور می‌کند. از مدیریت کنترل دسترسی برای گاوصندوق‌های بانکی گرفته تا تراکنش‌های بدون کارت در دستگاه‌های خودپرداز، این فناوری که به عنوان «جواهر تاج بیومتریک» شناخته می‌شود، در حال تغییر شکل چشم‌انداز امنیت مالی است.       احراز هویت در حوزه مالی مدت‌هاست که با خطراتی مانند کلاهبرداری کارت‌های تقلبی و نشت رمز عبور مواجه است. احراز هویت سنتی با کارت‌های نوار مغناطیسی امنیت بسیار پایینی دارد، در حالی که کارت‌های تراشه‌ای، اگرچه امن‌تر هستند، اما همچنان با خطر تکثیر مواجه هستند.                 از سوی دیگر، احراز هویت مبتنی بر رمز عبور مستعد مشکلاتی مانند فراموشی یا سرقت است. معرفی فناوری تشخیص عنبیه اساساً این وضعیت را تغییر داده است: بافت منحصربه‌فرد عنبیه هر فرد به عنوان یک «رمز عبور زنده» غیرقابل تکرار عمل می‌کند و هنگامی که با فناوری تشخیص زنده بودن ترکیب می‌شود، می‌تواند به طور موثر از حملات جعل هویت با استفاده از عکس‌ها، فیلم‌ها و سایر روش‌ها جلوگیری کند.       در سناریوهای کنترل داخلی بانک، تشخیص عنبیه به یک ویژگی استاندارد در مناطق با امنیت بالا تبدیل شده است. با پیوند با پایگاه‌های داده مجوز کارمندان، تطابق دقیقی از «شخص، موقعیت و اختیار» به دست می‌آید. عملکرد بین‌صنعتی نشان می‌دهد که پس از پذیرش فناوری بیومتریک، راندمان حسابرسی مناطق با امنیت بالا می‌تواند بیش از 40 درصد بهبود یابد و حوادث دسترسی داخلی غیرمجاز به طور قابل توجهی کاهش یافته است. این توانمندسازی فناوری نه تنها مدیریت امنیت را تقویت می‌کند، بلکه ساختار هزینه مدیریت را از طریق فرآیندهای خودکار بهینه می‌کند.       دستگاه‌های مالی خودپرداز به یک حوزه کاربردی کلیدی برای تشخیص عنبیه تبدیل شده‌اند. برخی از بانک‌ها دستگاه‌های خودپرداز تشخیص عنبیه را آزمایش کرده‌اند که امکان عملیات بدون کارت را فراهم می‌کند و تجربه کاربری را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد. استفاده از فناوری بیومتریک خطرات کلاهبرداری دستگاه‌های خودپرداز را تا 40 درصد کاهش داده و اساساً خطر پنهان سرقت کارت را از بین برده است. به ویژه در سناریوهای مالی فراگیر، این روش احراز هویت - بدون نیاز به به خاطر سپردن رمز عبور و تحت تأثیر شرایط دست - به طور موثر موانع خدمات مالی را برای گروه‌های خاص برطرف می‌کند.       راه‌حل‌های تشخیص عنبیه درجه مالی اغلب یک استراتژی همجوشی چندوجهی را اتخاذ می‌کنند. موتورهای تشخیص که عنبیه را با سایر بیومتریک‌ها (مانند اثر انگشت و ویژگی‌های صورت) ترکیب می‌کنند، می‌توانند نرخ پذیرش اشتباه را در محیط‌های پیچیده مانند نور شدید یا نور پس‌زمینه از طریق مکمل ویژگی هوشمند بیشتر کاهش دهند. این ترکیب فناوری نه تنها امنیت بالای تشخیص عنبیه را حفظ می‌کند، بلکه سازگاری را در سناریوهای پیچیده از طریق مکمل چند ویژگی بهبود می‌بخشد. در حال حاضر، در پیشخوان‌های هوشمند بسیاری از بانک‌ها آزمایش شده است.       پرداخت عنبیه در حال گذار از یک مفهوم به برنامه‌های آزمایشی است. کاربران می‌توانند پرداخت‌های «بدون اصطکاک» را در سناریوهای مجازی از طریق احراز هویت عنبیه در سطح میلی‌ثانیه تکمیل کنند. الگوریتم اصلی ترمینال‌های پرداخت با عملکردهای تأیید عنبیه آزمایش شده است که نرخ پذیرش اشتباه آن به اندازه یک در ده میلیون است. کاربران فقط باید اطلاعات عنبیه خود را ثبت کرده و آن را به حساب‌های خود متصل کنند. در طول مصرف، آن‌ها می‌توانند پرداخت‌ها را با اسکن عنبیه‌های خود با ترمینال تکمیل کنند - بدون نیاز به حمل تلفن همراه یا کارت در طول فرآیند. این روش پرداخت بدون اصطکاک نه تنها راندمان تراکنش را بهبود می‌بخشد، بلکه یک سیستم حفاظت امنیتی چند سطحی را نیز ایجاد می‌کند.       با بلوغ فناوری و کاهش هزینه، مرزهای کاربرد تشخیص عنبیه در بخش مالی به طور مداوم در حال گسترش است. بر اساس داده‌های گزارش بازار تشخیص عنبیه 2025، مقیاس بازار تشخیص عنبیه چین در سال 2024 به 10.39 میلیارد یوان (RMB) رسید که رشد قابل توجهی در برنامه‌های کاربردی در حوزه مالی داشته است. از سیستم‌های بانکی اصلی گرفته تا پلتفرم‌های پرداخت شخص ثالث، تشخیص عنبیه در حال ایجاد یک شبکه امنیتی مالی جامع است.       کارشناسان فین‌تک خاطرنشان می‌کنند که ادغام تشخیص عنبیه با فناوری‌هایی مانند بلاک‌چین و محاسبات حفظ حریم خصوصی، انتظار می‌رود افق‌های توسعه جدیدی را باز کند. در آینده، سیستم‌های تشخیص عنبیه با استفاده از فناوری یادگیری فدرال می‌توانند آموزش مدل را بدون به اشتراک گذاشتن داده‌های خام تکمیل کنند و مشکل سیلوهای داده را در تأیید هویت بین سازمانی حل کنند. با ترویج ارز دیجیتال بانک مرکزی (CBDC)، انتظار می‌رود تشخیص عنبیه نیز به یک لنگر هویتی مهم برای یوان دیجیتال تبدیل شود و تضمین‌های امنیتی دوگانه «فناوری + سیستم» را برای تراکنش‌های مالی ارائه دهد.       از شعب فیزیکی تا فضاهای مجازی، فناوری تشخیص عنبیه در حال ایجاد یک سپر نامرئی برای امنیت مالی است. این نه تنها یک نوآوری فناوری است، بلکه نشان‌دهنده جهش خدمات مالی از «عصر کارت و گواهی» به «عصر بیومتریک» است. در این تعادل بین امنیت و راحتی، تشخیص عنبیه بدون شک یک راه‌حل بهینه برای صنعت مالی ارائه می‌دهد. توسعه و بلوغ آن به هدایت خدمات مالی به سمت امنیت و هوشمندی بیشتر ادامه خواهد داد.

I. سیستم مشاهده عنبیه در تشخیص چشمی طب سنتی چین       بنیاد نظری تشخیص عنبیه در طب سنتی چین را می توان به سوابق موجود در هوانگدی نایجینگ (Canon داخلی امپراتور زرد) - لینگشو (Miraculous Pivot) - فصل در مورد سردرگمی بزرگ، که بیان می کند که "جوهر پنج ارگان زانگ و شش ارگان فو بالا می رود و به چشم ها تزریق می شود"، ردیابی کرد. این نظریه همبستگی مدت هاست که ارتباط نزدیک بین اندام های زانگ-فو و چشم ها را روشن کرده است. مطالعات بالینی مدرن نشان داده اند که تغییرات در بافت عنبیه ممکن است با شرایط فیزیکی خاصی مرتبط باشد. در حال حاضر، برخی از موسسات داخلی و موسسات تحقیقاتی در حال بررسی ادغام و نوآوری فناوری تصویربرداری عنبیه با طب توانبخشی طبیعی طب سنتی چین هستند، با هدف ارائه مراجعی برای مدیریت سلامت از طریق تجزیه و تحلیل ویژگی های عنبیه. II. طنین متقابل زمانی بین سنت های پیشگویی و فناوری مدرن      در قرن نوزدهم، یک دانشمند مجارستانی اولین نقشه دقیق آناتومیکی از عنبیه انسان را ایجاد کرد و به طور سیستماتیک طبقه بندی بافت های عنبیه را مستند کرد و قراردادهای نامگذاری مانند "خطوط شعاعی" و "الگوهای حفره مانند" را پیشنهاد کرد. این سیستم به عنوان "تشخیص چشمی" نامیده می شد که اکنون آن را تشخیص عنبیه می نامیم.      مشاهدات اولیه بافت های عنبیه شباهت های ساختاری با الگوریتم داگمن مورد استفاده در فناوری تشخیص عنبیه مدرن دارند - اشتراک آنها در تمرکز بر ویژگی های توپولوژیکی چین های عنبیه است. فناوری مدرن با بهره گیری از تصویربرداری مادون قرمز نزدیک و تشخیص زنده (به عنوان مثال، تأیید پویا مردمک) دقت تشخیص عنبیه را به طور قابل توجهی بهبود بخشیده است. در مقابل، حاشیه خطای مشاهده عنبیه در دوران اولیه که سوابق به نقاشی دستی متکی بود، بسیار بزرگتر بود. این تکامل فناوری به وضوح نشان می دهد که رویکرد بشریت به "رمزگشایی" عنبیه از گمانه زنی های ذهنی در گذشته به یک مسیر علمی عینی و کمی تغییر می کند. III. تفاوت های فرهنگی و پذیرش فناوری      تفاوت ها در پذیرش تشخیص عنبیه اساساً ناشی از تضادهای فرهنگی در "دیدگاه بدن" است:      در زمینه فرهنگی شرق آسیا، چشم ها همیشه با اهمیت ویژه ای از "دروازه ای به روح" آراسته شده اند. سنت اخلاقی "به آنچه مطابق با آداب و رسوم نیست نگاه نکن" (از کتاب آیین ها) مدت هاست که ادراک چشمی را به مرزهای اخلاقی و حریم خصوصی معنوی یک فرد مرتبط کرده است. این درک فرهنگی به این معنی است که احتیاط مردم نسبت به جمع آوری اطلاعات چشمی اساساً دفاع از "مرز حریم خصوصی در حوزه بصری" است. از منظر فرهنگی شرق آسیا، داده های چشمی نه تنها اطلاعات بیولوژیکی، بلکه نمادی است که ویژگی های معنوی یک فرد را حمل می کند. بنابراین، نگرانی ها در مورد استفاده غیرمجاز از آن ناشی از پایبندی به سنت فرهنگی است که "حرمت حریم خصوصی معنوی باید حفظ شود".      در فرهنگ غربی، درک فناوری تمایل به تأکید بر "بی طرفی ابزاری" دارد - یعنی خود فناوری هیچ شخصیت اخلاقی ذاتی ندارد (نه خوب و نه بد) و نکته کلیدی در محدودیت های قوانین استفاده نهفته است. حتی اگر مقررات عمومی حفاظت از داده های اتحادیه اروپا (GDPR) استانداردهای سختگیرانه ای را برای استفاده از داده های بیومتریک تعیین کند، مقاومت عمومی در برابر فناوری عنبیه نسبتاً کم باقی می ماند. دلیل اصلی در منطق فرهنگی غربی "قابلیت کنترل درک شده فناوری" نهفته است: تا زمانی که یک چارچوب قانونی روشن، مرزهای استفاده از داده ها را تعریف کند، می توان از ارزش فناوری استفاده کرد و در عین حال از حریم خصوصی محافظت کرد. این اعتماد به "فناوری محدود شده توسط قوانین" مقاومت در برابر خود فناوری را تضعیف می کند.      در آینده، ترویج جهانی فناوری عنبیه احتمالاً حول محور "ادغام عمیق درک فرهنگی و قوانین فنی" خواهد بود. جهت توسعه ایده آل، ایجاد یک "سیستم اخلاق فناوری سازگار با فرهنگ" است - سیستمی که نه درک های فرهنگی منحصر به فرد از حریم خصوصی چشمی در مناطق مختلف را نادیده می گیرد و نه ارزش عملی فناوری را انکار می کند. در عوض، تحقیقات فرهنگی باید در مراحل اولیه طراحی فناوری گنجانده شود و قوانین حفاظت از داده ها را با ارزش های فرهنگی محلی همسو کند. به عنوان مثال، برای گروه های فرهنگی که برای حریم خصوصی معنوی ارزش قائل هستند، باید مکانیسم هایی برای اطلاع رسانی شفاف از استفاده از داده ها و قفل کردن هدف تقویت شود. برای گروه های فرهنگی که به ماهیت ابزاری فناوری اعتماد دارند، سیستم پاسخگویی برای سوء استفاده از داده ها باید بیشتر بهبود یابد. این چارچوب اخلاق فناوری، که بر اساس تفاوت های فرهنگی سفارشی شده است، ممکن است کلید ترویج جهانی شدن فناوری عنبیه شود. IV. ادغام هنری و گسترش ارزش      فراتر از تعامل بین فناوری عنبیه و فرهنگ، حوزه هنر نیز اکتشافات منحصر به فردی از بیومتریک عنبیه را آغاز کرده است. چنین آفرینش هایی اغلب داده های عنبیه را به عنوان حامل اصلی در نظر می گیرند، با رعایت استانداردهای فناوری بیومتریک پذیرفته شده بین المللی و در عین حال ادغام عبارات هنری متنوع. برخی ویژگی های عنبیه (همانطور که توسط استانداردهای فنی تعریف شده است) را به زبان هنری ملموس تبدیل می کنند، در حالی که برخی دیگر ارتباط بین داده های بیومتریک و درک هویت را از طریق تکنیک های هنری بازسازی می کنند - دستیابی به ادغام عقلانیت تکنولوژیکی و حساسیت هنری.      این عمل میان رشته ای نه تنها فناوری عنبیه را با بعد بیان انسانی می بخشد، بلکه مرزهای تعامل بین فناوری و فرهنگ را از یک منظر غیر عملی گسترش می دهد. این با روند جهانی "توسعه فناوری سازگار با فرهنگ" همخوانی دارد و به عنبیه - یک حامل با ویژگی های بیولوژیکی و اهمیت فرهنگی - اجازه می دهد تا ارزش های بالقوه غنی تری را تحت تأثیر دوگانه کاربرد فناوری و اکتشاف انسانی نشان دهد.

پیشرفت‌های چشمگیر در فناوری تشخیص عنبیه       اخیراً، ما به پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه فناوری تشخیص عنبیه دست یافته‌ایم و یک مدل تقسیم‌بندی عنبیه کارآمد و دقیق را توسعه داده‌ایم. این مدل با اتخاذ یک معماری یادگیری عمیق پیشرفته، نه تنها به سطوح پیشرو در صنعت در دقت می‌رسد، بلکه عملکرد استثنایی را در سرعت پردازش نیز نشان می‌دهد. این پیشرفت تکنولوژیکی، سیستم‌های امنیتی بیومتریک را متحول خواهد کرد، به ویژه در سناریوهایی که نیاز به تأیید هویت سریع و دقیق دارند. فناوری تشخیص عنبیه: اصول و توسعه         تشخیص عنبیه، به عنوان یک فناوری بیومتریک غیر تماسی و با امنیت بالا، هسته اصلی آن در استفاده از بافت‌های پیچیده و منحصربه‌فرد روی عنبیه انسان برای تأیید هویت نهفته است. الگوی عنبیه هر فرد پس از تولد شکل می‌گیرد و در طول زندگی ثابت می‌ماند، با منحصر به فرد بودن و غیرقابل تکثیر بودن بسیار بالا، که آن را به یک انتخاب ایده‌آل برای تشخیص هویت تبدیل می‌کند.       روش‌های سنتی تشخیص عنبیه عمدتاً شامل مراحلی مانند دریافت تصویر، مکان‌یابی و تقسیم‌بندی عنبیه، استخراج ویژگی و تطبیق ویژگی‌ها می‌شود. محققان با استفاده از الگوریتم‌های ریاضی، بافت‌های عنبیه را به کدهای دیجیتالی تبدیل می‌کنند که سپس با الگوهای موجود در پایگاه داده مقایسه می‌شوند تا تأیید هویت کامل شود. محدودیت‌های روش‌های سنتی       اگرچه روش‌های سنتی در محیط‌های خاص عملکرد خوبی دارند، اما همچنان با چالش‌های زیادی در کاربردهای عملی مواجه هستند. کیفیت تصاویر عنبیه به شدت تحت تأثیر عواملی مانند تغییرات نور، پلک زدن، انسداد مژه و بازتاب‌ها قرار دارد که منجر به تقسیم‌بندی نادرست و مشکلات در استخراج ویژگی‌ها می‌شود. ضرورت یادگیری عمیق       با توجه به این محدودیت‌ها، الگوریتم‌های سنتی در مدیریت مؤثر داده‌های پیچیده و متغیر دنیای واقعی با مشکل مواجه می‌شوند و بر دقت و استحکام تشخیص تأثیر می‌گذارند. بنابراین، معرفی فناوری‌های یادگیری عمیق پیشرفته به کلید غلبه بر این چالش‌ها تبدیل شده است و هدف آن بهبود دقت و سازگاری تقسیم‌بندی عنبیه و استخراج ویژگی‌ها است. معماری مدل نوآورانه و عملکرد طراحی معماری پیشرفته      مدل ما از یک شبکه ستون فقرات سبک وزن به عنوان رمزگذار استفاده می‌کند که با یک ماژول مکانیسم توجه پیشرفته ادغام شده است که همزمان بر اطلاعات در ابعاد کانال و فضایی تمرکز دارد. فناوری استخراج ویژگی چند مقیاسی به مدل اجازه می‌دهد تا اطلاعات تصویر را در مقیاس‌های مختلف ثبت کند، در حالی که یک ساختار رمزگشای شبیه به UNet به طور موثر وضوح فضایی را از طریق نمونه‌برداری و اتصالات پرشی بازیابی می‌کند.معیارهای عملکرد عالی      پس از آموزش کافی، مدل نتایج برجسته‌ای را در چندین مجموعه داده استاندارد به دست می‌آورد، با ضریب Dice بیش از 0.97 و IoU (Intersection over Union) بیش از 0.94. این نشان می‌دهد که مدل می‌تواند مناطق عنبیه را با دقت بسیار بالایی شناسایی و تقسیم‌بندی کند.سرعت پردازش فوق‌العاده بالا      در یک محیط GPU، سرعت استنتاج مدل به حدود 355 فریم در ثانیه (fps) می‌رسد. حتی در یک CPU معمولی، سرعت پردازش حدود 40 تا 45 فریم در ثانیه را به دست می‌آورد که نیازهای کاربرد در زمان واقعی را برآورده می‌کند. آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق       برای اطمینان از حفظ عملکرد عالی مدل تقسیم‌بندی عنبیه در سناریوهای مختلف، ما یک فرآیند تحقیق، توسعه و بهینه‌سازی سیستماتیک را اتخاذ کرده‌ایم. این فرآیند چندین پیوند از آماده‌سازی داده‌ها، آموزش مدل تا ارزیابی عملکرد را پوشش می‌دهد و هدف آن ایجاد تعادل بین دقت، استحکام و قابلیت‌های پردازش در زمان واقعی است.       در سطح داده‌ها، ما نمونه‌های آموزشی را استاندارد کرده‌ایم و با استفاده از استراتژی‌های متنوع‌سازی، پایداری مدل را در محیط‌های پیچیده بهبود بخشیده‌ایم. در طول فرآیند آموزش، ما روش‌های بهینه‌سازی و زمان‌بندی پیشرفته را معرفی کردیم و به مدل این امکان را دادیم تا از طریق تکرارهای کارآمد، عملکرد خود را به طور مداوم بهبود بخشد.       برای اطمینان بیشتر از دقت نتایج تقسیم‌بندی، ما چندین روش ارزیابی تقسیم‌بندی شناخته شده در صنعت را ترکیب کردیم و به عملکرد مدل در جزئیات توجه ویژه‌ای داشتیم. این امر قابلیت‌های مدل را در تشخیص مرزها و سازگاری کلی به طور قابل توجهی بهبود بخشیده است.       علاوه بر این، ما یک سری مکانیسم‌های تنظیم و نظارت بر عملکرد را در تحقیق و توسعه اعمال کردیم تا از بیش‌برازش جلوگیری کنیم و اطمینان حاصل کنیم که مدل دارای قابلیت تعمیم‌پذیری خوبی است. نتیجه نهایی یک مدل تقسیم‌بندی عنبیه کارآمد، فشرده و به راحتی قابل استقرار است که می‌تواند استانداردهای بالایی را در سناریوهای کاربردی عملی برآورده کند. تأیید فنی و چشم‌اندازهای کاربردی       مدل ما تحت آزمایش‌های دقیقی در چندین مجموعه داده عمومی، از جمله سری CASIA-Iris و مجموعه داده MMU1 قرار گرفته است. نتایج آزمایش نشان می‌دهد که این مدل نه تنها می‌تواند تصاویر عنبیه را در شرایط استاندارد با دقت تقسیم‌بندی کند، بلکه در پردازش تصاویر با کیفیت پایین نیز عملکرد عالی دارد - حتی در برخی موارد از کیفیت حاشیه‌نویسی‌های دستی نیز فراتر می‌رود.       قابل توجه است که مدل نتایج خوبی را در مجموعه‌های داده با سبک‌های حاشیه‌نویسی مختلف به دست می‌آورد، که نشان می‌دهد دارای قابلیت تعمیم‌پذیری و سازگاری قوی است. سیستم‌های تأیید امنیتی       تقسیم‌بندی عنبیه با سرعت و دقت بالا، زیربنایی را برای نسل بعدی سیستم‌های تأیید امنیتی فراهم می‌کند که می‌تواند در زمینه‌های مالی، دولتی و امنیت سازمانی اعمال شود. ادغام دستگاه‌های تلفن همراه       طراحی سبک وزن به مدل اجازه می‌دهد تا به راحتی در تلفن‌های هوشمند و دستگاه‌های پوشیدنی ادغام شود و یک تجربه تأیید هویت راحت را ارائه دهد. نظارت پزشکی و بهداشتی       تقسیم‌بندی دقیق عنبیه، امکان نظارت بر شرایط سلامتی مرتبط با عنبیه را فراهم می‌کند و کاربردهای جدیدی را برای فناوری بیومتریک در زمینه پزشکی باز می‌کند.       توسعه موفقیت‌آمیز این فناوری، نقطه عطفی مهم در زمینه تشخیص عنبیه است. ما معتقدیم که با بهینه‌سازی بیشتر و گسترش سناریوهای کاربردی، این فناوری نقش فزاینده‌ای در بیومتریک و امنیت ایفا خواهد کرد و تجربه‌های تأیید هویت ایمن‌تر و راحت‌تری را برای کاربران فراهم می‌کند. جهت‌گیری‌های توسعه آینده و چشم‌اندازهای تحقیقاتی       با پیشرفت‌های چشمگیر در مدل اصلی فناوری تشخیص عنبیه، ما در آستانه عصر جدیدی در بیومتریک قرار داریم. توسعه آینده بر بهبود عملکرد فنی، گسترش مرزهای کاربردی و تعمیق ادغام با سایر فناوری‌های پیشرفته برای ایجاد مشترک یک دنیای دیجیتالی ایمن‌تر و راحت‌تر متمرکز خواهد بود.بهبود فنی و کوچک‌سازی      ما به بهینه‌سازی مدل برای انطباق با شرایط نورپردازی شدیدتر و تغییرات پیچیده در حالت قرارگیری ادامه خواهیم داد، و الگوریتم را بیشتر سبک‌وزن می‌کنیم تا امکان عملکرد کارآمد در دستگاه‌های لبه‌ای با منابع محدود و گسترش دامنه استقرار را فراهم کنیم. تنوع سناریوهای کاربردی      فراتر از امنیت سنتی، تشخیص عنبیه به خانه‌های هوشمند، احراز هویت از راه دور، پرداخت‌های مالی و خودروهای هوشمند نفوذ خواهد کرد و تجربه‌های تأیید هویت یکپارچه و با امنیت بالا را ارائه می‌دهد.ادغام و نوآوری فناوری‌های متقابل      تشخیص عنبیه به طور عمیق با بیومتریک چندوجهی، بلاک‌چین، هوش مصنوعی (AI) و اینترنت اشیا (IoT) ادغام می‌شود تا راه‌حل‌های جامع قدرتمندتر و هوشمندتری را تشکیل دهد و امنیت و راحتی بی‌سابقه‌ای را برای کاربران به ارمغان آورد.       ما متعهد به پیشبرد فناوری تشخیص عنبیه به عنوان یک جزء اصلی از اکوسیستم هویت دیجیتال آینده هستیم - افزایش سطح حفاظت امنیتی، ساده‌سازی بسیار زیاد فرآیندهای تعامل کاربر و ایجاد تغییرات انقلابی و امکانات نامحدود در سراسر صنایع.