虹膜图像获取是指使用特定的数字摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像通过图像采集卡传输到计算机中存储；图像预处理是指由于拍摄到的眼部图像包括了一些多余的信息，并且在清晰度等方面不能满足要求，需要对其进行包括图像平滑、边缘检测、图像分离等预处理操作；特征提取是指通过一定的算法从分离出的虹膜图像中提取出独特的特征点，并对其进行编码；，特征匹配是指根据特征编码与数据库中事先存储的虹膜图像特征编码进行比对、验证，从而达到识别的目的。测温功能虹膜识别门禁红外线成像。济源测温功能虹膜识别门禁自主研发
随着科技的发展，虹膜识别被公认为是**安全的生物识别系统。接下来就给大家介绍一下什么是虹膜识别技术？生物识别是一种技术，这种技术是能采取人体独特的特征（比如：人脸特征，虹膜特征，指纹特征），将这些特征转换成一串数据，来完成人体识别和认证。虹膜识别的原理虹膜识别技术是通过红外线来对人眼扫描，并通过图案特征点的位置来判定相似程度，虹膜识别过程首先需要把虹膜从眼睛图像中分离出来，再进行特征分析。虹膜识别技术的过程一般来说分为：虹膜图像采集、图像预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。本溪考生核验虹膜识别门禁毫秒级采集高保密性门禁系统虹膜识别门禁比对速度快。
远距离虹膜采集，复合生物特征识别融合应用，在虹膜识别技术中，虹膜图像的获取直接影响图像的质量和识别的准确率。由于红外硬件发展的限制，当前市面主流虹膜识别设备多为近距离虹膜识别产品，比较大工作距离不足40厘米，需要指导用户配合设备操作，且用户眼睛与摄像头须处于同一个光轴才能完成虹膜信息采集，相对于人脸识别用户体验较差。如何实现远距离虹膜采集识别（工作距离大于0.8米），以及多目标瞬时抓取识别将是虹膜识别行业下一个研究热点之一。如果传统虹膜识别产品的距离受限问题被完全解决，虹膜识别技术将会获得更广应用，产业市场化和商业化的步伐也会加快。
由于角膜反射和光源位置等因素的影响，虹膜图像上的光照分布不能完全均匀，从而影响后继的纹理分析效果。为了更好的提高识别效率，在特征提取之前必须先对归一化的虹膜图像进行增强。本文对归一化后的虹膜图像采用局部的__直方图均衡化。设原始图像的灰度级为rk，直方图均衡化使用一个灰度函数作为变换函数，灰度函数为T( r) ，虹膜图像中总的像素数目为N，输入直方图做修正，得到化后图像的灰度分布函数S( r) ，图像中灰度级为ri的像素总数，则有:经过直方图均衡化后的图像是一幅灰度级均匀分布的图像，图像灰度级的动态范围得到增大，从而实现了图像增强，减少了非均匀光照的影响。经过以上预处理以后的虹膜展开图像。当万物互联网时代来临，数据安全牵一发而动全身，人们在企盼一种与机器更安全的交互方式。人体温度探测虹膜识别门禁比对速度快。
虹膜识别技术是先有生物识别手段中公认的精细的识别方式，和其他身份识别技术相比，虹膜识别具有以下特点：1、准确性准确性是生物识别技术的关键性能。受英国委托，英国国家物理实验室（NPL）测试比较了视网膜、虹膜、指纹、掌纹、面部、声音、手书动力学等七种技术。报告认为：虹膜、视网膜准确度比较高，面部“是不准确的”，指纹要提高准确性须采集十个手指的指纹。2、抗欺骗性NPL认为，虹膜、视网膜，指纹、掌纹容易伪造，签名可以模仿，声音可以用录音代替，面部是容易被欺骗的”。例如：指纹每次使用时都会留下印膜，很容易被他人获取，用以制造假指纹。3、实用性视网膜在眼底，取像困难，没有发展前景；深色虹膜难于采集可用图像（实际是所采图像难于正确识别）；声音需要高保真度的麦克风；面部、掌纹需要高精度摄像机；手书需要**写字板，不能使用计算机上的已有配置；指纹取像容易，但属于接触式采集（均来源于NPL）。接触式采集的弊端是易污染设备，影响准确性。此外，对指纹识别来说，还有体力劳动纹理磨损、老年人手指干涩影响使用等问题。而虹膜采用普通摄像头即可取得，对人体无伤害且便捷。非接触式门禁系统虹膜识别门禁比对速度快。阿拉善社区出入管理虹膜识别门禁提供开发软件
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对虹膜识别技术的认识误区：有很多人并了解什么是虹膜识别技术，在加上一些电影产品错误引导。所造成的理解也就不同。眼纹识别、眼球识别和虹膜识别不是一回事。对于特征采集来说，眼纹识别与眼球识别更加类似。眼纹识别与眼球识别其实是对眼白部分的信息进行提取与识别。这里要提取的是眼白部分的血管构成，对着镜子仔细看看，你就能看到自己眼白部分那些淡红色的小血管，通过高像素的前置摄像头捕获到这些血管还是完全没问题的。而“虹膜识别”就是对我们瞳孔外边那一个圆环来进行信息数据的提取和识别，虹膜就像指纹一样有着明显个体差异。通常情况下，虹膜识别取景框中不是彩色画面，而是偏绿色的图像，就和市面上那些红外夜视仪拍摄下来的图像很近似。所以说，严格意义上的虹膜识别，是结合了红外与夜视摄像头来提取人眼信息的。 济源测温功能虹膜识别门禁自主研发
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