Fingerprint Recognition Algorithm
Spoof Fingerprint Algorithm
Fingerprint Match On Chip Architecture Design
Deep Learning
Embedded System
Mobile : +886-936-812-756
Email : [email protected]
Address : 台北市信義區吳興街269巷7號2樓
智慧型環繞影像行車輔助系統
指紋辨識演算法、指紋防偽演算法、指紋硬體加速演算法、人臉辨識演算法、人臉防偽演算法
HP、DELL、Lenovo、Acer、ASUS、Chromebook demokit
先鋒特質:
不論是義隆指紋辨識演算法或是義隆指紋防偽演算法,一開始有較好效能的算法皆是由我先發覺及實作,面對任何的可能性都會去嘗試及動手,藉此找到效能更好的演算法
自信與謙卑兼具:
求學階段時的競賽參與以及進入職場後演算法開發的經驗,使我比一般人更有自信,把握任何展現自我的機會,同時警惕自己謙卑處事,莫過驕傲
積極學習的態度:
自己的優勢在於學習及適應能力好,能夠在短時間內學習新東西以及靈活運用 ,在人工智慧學校三個月的時間,快速地學習,也在學習期間表現良好,拿到了第一屆台灣人工智慧技術大賽 第三名,並將所學帶回公司,協助相關技術的開發
領導能力:
藉由之前成功的開發經驗,目前約帶領六位演算法工程師,有計畫性的開發效能更佳的演算法,並皆能應用於實際量產的案子上,解決案子上棘手的問題,以及不斷嘗試新框架來優化目前的效能
團隊合作能力:
由於指紋硬體加速演算法的開發是需要跨部門以及多人的合作,而且我也是此專案的主要負責人,使我快速累積分配工作以及團隊合作的經驗,能以圓融的態度與人相處,秉持著「嚴以待己、寬以待人」的原則,建立良好的溝通,培養絕佳的團隊關係,學習如何成為一名領袖。
在目前公司的工作內容主要是負責指紋演算法的部分,內容從演算法開發、硬體加速器的實現以及辨識晶片框架規劃,主要可以分成以下:
為義隆指紋辨識、防偽核心算法創始團隊成員之一,一開始進入公司時尚無自己的辨識演算法,經歷了目前辨識演算法的所有開發過程,包含了初期MOH框架的完成、壓縮指紋template尺寸以節省儲存空間,尋求更快速且精準的指紋辨識方法,並持續優化演算法使得能保持辨識率並降低整體運算量,這個部分也算是學以致用,和研究所時的研究有蠻多的類似之處(影像拼接合成)
硬體加速器演算法開發 Math on chip solution 從MOC的演算法、起初的義隆867指紋辨識IC是為了提高對於使用者的指紋安全性所開發的,主要是為了不想將使用者的指紋影像上傳至Host端來做辨識運算,因此需要一個能在ARM M4平台上能運行的指紋辨識演算法,最初版的義隆867指紋辨識IC不論是硬體架構規劃以及實現、韌體開發驗證,都是由我一手包辦的,算是目前最有成就感的項目之一,而且在各個品牌的NB皆已經量產
為了因應除了NB上的需求,像是低耗電需求的Smart Card,我們還開發了低運算量、低耗電指紋辨識晶片,也就是後續的義隆967指紋辨識IC以及義隆667指紋辨識IC,這兩顆IC從演算法、硬體框架、SPEC的定義,都是由我這邊來做規劃,也是從此開始處長賦予我任務,讓我帶領整個演算法開發團隊完成上述的任務,我針對每位工程師給予明確的方向,來一起完成IC的開發及驗證
指紋防偽演算法
指紋防偽演算法主要是用來阻擋非真手來闖入我們的系統,假指紋的材質從黑膠、吉利丁、白膠、木膠等等,這也是目前帶領團隊主要開發的項目之一,項目包含辨識率的突破、效能的優化、架構規劃,最終都能對應到客戶端量產的SPEC,並且辨識率領先業界
Chromebook fingerprint solution demokit這個部份我主要提供低運算量指紋辨識演算法,並Porting至ARM M7的平台,也是首次和貴公司合作的案子
憑藉自己在演算法的開發經驗,有自信能在未來的工作中快速上手,精進自己的專業技能。並期許能夠在貴公司有發揮自身能力的機會,帶領團隊為部門帶來最大產能,發揮自身價值。
Fingerprint Recognition Algorithm
Spoof Fingerprint Algorithm
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Deep Learning
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Mobile : +886-936-812-756
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Address : 台北市信義區吳興街269巷7號2樓
智慧型環繞影像行車輔助系統
指紋辨識演算法、指紋防偽演算法、指紋硬體加速演算法、人臉辨識演算法、人臉防偽演算法
HP、DELL、Lenovo、Acer、ASUS、Chromebook demokit
先鋒特質:
不論是義隆指紋辨識演算法或是義隆指紋防偽演算法,一開始有較好效能的算法皆是由我先發覺及實作,面對任何的可能性都會去嘗試及動手,藉此找到效能更好的演算法
自信與謙卑兼具:
求學階段時的競賽參與以及進入職場後演算法開發的經驗,使我比一般人更有自信,把握任何展現自我的機會,同時警惕自己謙卑處事,莫過驕傲
積極學習的態度:
自己的優勢在於學習及適應能力好,能夠在短時間內學習新東西以及靈活運用 ,在人工智慧學校三個月的時間,快速地學習,也在學習期間表現良好,拿到了第一屆台灣人工智慧技術大賽 第三名,並將所學帶回公司,協助相關技術的開發
領導能力:
藉由之前成功的開發經驗,目前約帶領六位演算法工程師,有計畫性的開發效能更佳的演算法,並皆能應用於實際量產的案子上,解決案子上棘手的問題,以及不斷嘗試新框架來優化目前的效能
團隊合作能力:
由於指紋硬體加速演算法的開發是需要跨部門以及多人的合作,而且我也是此專案的主要負責人,使我快速累積分配工作以及團隊合作的經驗,能以圓融的態度與人相處,秉持著「嚴以待己、寬以待人」的原則,建立良好的溝通,培養絕佳的團隊關係,學習如何成為一名領袖。
在目前公司的工作內容主要是負責指紋演算法的部分,內容從演算法開發、硬體加速器的實現以及辨識晶片框架規劃,主要可以分成以下:
為義隆指紋辨識、防偽核心算法創始團隊成員之一,一開始進入公司時尚無自己的辨識演算法,經歷了目前辨識演算法的所有開發過程,包含了初期MOH框架的完成、壓縮指紋template尺寸以節省儲存空間,尋求更快速且精準的指紋辨識方法,並持續優化演算法使得能保持辨識率並降低整體運算量,這個部分也算是學以致用,和研究所時的研究有蠻多的類似之處(影像拼接合成)
硬體加速器演算法開發 Math on chip solution 從MOC的演算法、起初的義隆867指紋辨識IC是為了提高對於使用者的指紋安全性所開發的,主要是為了不想將使用者的指紋影像上傳至Host端來做辨識運算,因此需要一個能在ARM M4平台上能運行的指紋辨識演算法,最初版的義隆867指紋辨識IC不論是硬體架構規劃以及實現、韌體開發驗證,都是由我一手包辦的,算是目前最有成就感的項目之一,而且在各個品牌的NB皆已經量產
為了因應除了NB上的需求,像是低耗電需求的Smart Card,我們還開發了低運算量、低耗電指紋辨識晶片,也就是後續的義隆967指紋辨識IC以及義隆667指紋辨識IC,這兩顆IC從演算法、硬體框架、SPEC的定義,都是由我這邊來做規劃,也是從此開始處長賦予我任務,讓我帶領整個演算法開發團隊完成上述的任務,我針對每位工程師給予明確的方向,來一起完成IC的開發及驗證
指紋防偽演算法
指紋防偽演算法主要是用來阻擋非真手來闖入我們的系統,假指紋的材質從黑膠、吉利丁、白膠、木膠等等,這也是目前帶領團隊主要開發的項目之一,項目包含辨識率的突破、效能的優化、架構規劃,最終都能對應到客戶端量產的SPEC,並且辨識率領先業界
Chromebook fingerprint solution demokit這個部份我主要提供低運算量指紋辨識演算法,並Porting至ARM M7的平台,也是首次和貴公司合作的案子
憑藉自己在演算法的開發經驗,有自信能在未來的工作中快速上手,精進自己的專業技能。並期許能夠在貴公司有發揮自身能力的機會,帶領團隊為部門帶來最大產能,發揮自身價值。