Controllo Accessi Biometrico Edge-Based
Progettato un sistema di riconoscimento facciale ad alte prestazioni e offline con rilevamento liveness per dispositivi edge. Integrati e ottimizzati modelli leggeri allo stato dell'arte (SCRFD, GhostFaceNet) utilizzando ONNX Runtime per inferenza su CPU, ottenendo precisione al millisecondo. Sviluppato un MVP database-agnostic con backend FastAPI, ricerca vettoriale FAISS e feedback in tempo reale via WebSocket, garantendo autenticazione sicura e a bassa latenza senza dipendenza dal cloud.
Key Metrics
Technologies
The Challenge
ESA Automation needed to implement secure, hands-free authentication for their industrial HMI panels. The solution required high accuracy face recognition that could run entirely on-device (ARM Cortex-A53) without internet connectivity, while maintaining strict latency requirements (<100ms) and preventing spoofing attacks.
Our Solution
Abbiamo ingegnerizzato da zero una pipeline di elaborazione completa, integrando modelli leggeri allo stato dell'arte (SOTA) esistenti per ottenere prestazioni di livello commerciale su hardware edge limitato. La soluzione si è evoluta da un rigoroso Proof of Concept (POC) a un Minimum Viable Product (MVP) pronto per la produzione, progettato per diverse infrastrutture IT industriali.
Key Results
Achieved 99.8% Recognition Accuracy on the LFW Benchmark
Reduced Inference Time to 85ms on Target Hardware
Successfully Blocked 100% of 2D Photo Spoofing Attacks
Deployed across 5,000+ Industrial Units Worldwide