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EdgeReady Solución de reconocimiento facial 3D para sistemas de acceso inteligentes

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La nueva solución NXP EdgeReady combina una cámara SLM 3D y el MCU i.MX RT117F.

NXP Semiconductors anuncia la ampliación de su catálogo EdgeReady al añadir una solución de reconocimiento facial seguro que combina una cámara de módulo de luz estructurada (SLM) 3D de alto rendimiento y el MCU híbrido i.MX RT117F.

Según el fabricante, se trata de la primera solución en combinar una cámara SLM 3D y un MCU para proporcionar prestaciones y seguridad en el reconocimiento facial 3D en el borde (edge) y, por lo tanto, elimina la necesidad de usar una implementación Linux en una MPU, como sucede tradicionalmente con las cámaras 3D de alto rendimiento.

La nueva solución EdgeReady permite a los desarrolladores de cerraduras inteligentes y otros sistemas de control de acceso añadir funciones de reconocimiento facial seguro basadas en aprendizaje automático (ML) en productos para hogares y edificios inteligentes.

Por lo tanto, cumple los requisitos de reconocimiento facial 3D en interiores y exteriores y con diversos tipos de iluminación, incluyendo la luz del sol brillante, la luz tenue de la noche u otras condiciones que suponen un desafío para los sistemas de reconocimiento facial tradicionales.

Complementos que mejoran la seguridad

El uso de una cámara SLM 3D proporciona una detección avanzada, ayudando a distinguir una persona “real” de técnicas de spoofing, como una fotografía, una máscara de un imitador o un modelo 3D, para impedir un acceso no autorizado.

El i.MX RT117F, por su parte, utiliza un modelo de aprendizaje automático como parte del software eIQ de NXP que ejecuta en su núcleo de CPU y respalda un reconocimiento facial más rápido y preciso para poder mejorar la experiencia de usuario y la eficiencia.

EdgeReady Solución de reconocimiento facial 3D para sistemas de acceso inteligentes

De manera similar a la solución NXP EdgeReady basada en el MCU i.MX RT106F para un reconocimiento facial seguro, la detección avanzada de personas y el reconocimiento facial se realizan localmente en el borde, haciendo posible que los datos biométricos personales permanezcan en el dispositivo. Esto ayuda a superar las preocupaciones de privacidad del consumidor y, al mismo tiempo, minimiza la latencia asociada con las soluciones basadas en la nube.

Os recomiendo leer esta otra noticia sobre el mismo sistema: https://www.seguridadprofesionalhoy.com/reconocimiento-facial-basado-en-mcu/

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