智能门锁 | 借助机器学习提升安全性

Amanda Emerson

专业音视频、广播和消费电子技术营销专员

运用最新技术提升安全性

今天，安全性问题萦绕在每个人的心头。随着技术越来越先进，要想绕过其他人创建的旧系统也变得易如反掌。黑客大规模攻击系统的相关报道可谓铺天盖地，而且受其攻击影响的人数众多，但较小规模的黑客攻击所带来的负面影响也不容小觑。

因此，利用最佳技术为您的重要资产（如您的住宅和家庭）保驾护航至关重要。

与传统的钥匙及密码锁键盘相比，人脸识别是一种更有效的家庭安全解决方案。原因在于，实物钥匙可以被复制、被人偷窃、丢失或遗失，而密钥代码则可能被人猜中、被遗忘或被共享给未经授权的用户。

精确的人脸识别技术不仅没有上述任何缺点，而且其所有者还可以轻松地对每个人的授权进行管理并记录他们的进入次数。

随着技术不断进步，绕开一些旧系统变得越发简单，正基于此，我们需要不断运用最新技术来开发全新解决方案，以保持安全性等级不受影响。

这就是智能门锁的用武之地，在 AMD 技术合作伙伴 Makarena Labs 的支持下，它可以充分发挥机器学习和 3D 人脸识别技术的优势。

解决基本款智能门锁中存在的安全问题

尽管智能门锁可以为消费者的住宅和其它居住空间提供加强保护，但此前的基础款智能门锁很容易被误开盗开。由于其通常集成了标准的 CMOS 传感器，因此，这种智能门锁可以通过使用授权人员的 2D 人脸照片进行开锁。如此便会导致错误识别，而系统也将允许未经授权的人员进入，从而成为一个亟需解决的重大安全漏洞。

基于 Zynq™ 7000 SoC 的解决方案使用 3D 人脸识别技术，可提供一款低成本、功能完善、稳健可靠的设计。这要得益于使用红外 ToF（飞行时间）或激光雷达（ LiDAR ）技术的摄像头，TOF 或激光雷达技术可从试图入内的人员的脸上反射图案，而后被智能锁中的传感器捕捉（图 1）。

图 1：Makarena Labs 基于 AMD Zynq 7000 SoC 的智能锁设计

借助这种反射，系统可创建出 3D 人脸地图，并将其与系统中的授权用户进行比对，只有在完成匹配时才解锁（图 2）。通过提供每个授权用户的图像，CMOS 传感器不仅可进一步增强准确性，而且能够方便房主进行用户管理。

图 2：检测与授权过程

此外，该系统也可以在完全黑暗的环境中工作，而且即使已授权人员佩戴眼镜、帽子、口罩或刚蓄起胡子，也能成功识别！

在 Makarena Labs 的帮助下，OEM 厂商可以轻松对 Zynq 7000 SoC 设计进行配置和定制化，从而提供一款既能存储家庭内的授权人脸图像、又能在不到一秒的时间里精确完成授权/拒绝访问的智能门锁。

对于小区安防门等需要存储大量人脸图像的应用，尽管已存储了数百张授权人脸，但更高性能的 Zynq UltraScale+™ MPSoC 依然能支持快速识别。两款部件均包含强大的安全引擎，支持 OEM 客户进行配置，以便仅加载带有真实签名的加密固件。

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