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    受智能终端设备与移动互联网产业扩张的影响，中国虹膜识别行业已处于快速发展阶段。生物识别各类型技术的市场份额通常取决于其技术成熟度及应用场景的可拓展潜力。目前，中国已拥有识别准确率高的虹膜识别技术，其应用场景不断扩展，吸引众多厂商入局，市场规模持续扩大。数据显示，中国虹膜识别市场规模在过去几年内呈现稳定增长态势，2017年中国虹膜识别市场规模达到，同比增速为。近年来，各厂商的发展重心逐渐向自主研发算法及转移，因此，伴随技术的革新与突破以及应用场景的持续增多，沙利文预测，2018年至2022年中国虹膜识别行业市场规模将持续增长。中国生物识别行业发展迅速，当前市场以指纹识别技术占据主流，但由于指纹识别技术本身的技术限制导致无法对于安全需求性较高的场所提供有效的帮助，因此虹膜识别技术通过其高精细度和逐渐受到市场的关注，据沙利文数据显示，2013年至2017年中国生物识别行业年复合增长率达到，而其中虹膜识别市场受关注，五年间的年复合增长率达到。 非接触式门禁系统虹膜识别门禁比对速度快。西藏虹膜识别系统虹膜识别门禁比对速度快

    虹膜识别就是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份。虹膜识别技术的过程一般来说包含如下四个步骤：虹膜图像获取使用特定的摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件。图像预处理对获取到的虹膜图像进行如下处理，使其满足提取虹膜特征的需求。虹膜定位：确定内圆、外圆和二次曲线在图像中的位置。其中，内圆为虹膜与瞳孔的边界，外圆为虹膜与巩膜的边界，二次曲线为虹膜与上下眼皮的边界。虹膜图像归一化：将图像中的虹膜大小，调整到识别系统设置的固定尺寸。图像增强：针对归一化后的图像，进行亮度、对比度和平滑度等处理，提高图像中虹膜信息的识别率。特征提取采用特定的算法从虹膜图像中提取出虹膜识别所需的特征点，并对其进行编码。特征匹配将特征提取得到的特征编码与数据库中的虹膜图像特征编码逐一匹配，判断是否为相同虹膜，从而达到身份识别的目的。 哈尔滨金融行业虹膜识别门禁图像清晰虹膜识别门禁包含读卡器。

基于过零点表示的方法早被Boles采用。这种方法利用小波变换的过零点和两个连续过零点之间的小波变换的积分平均值来表示虹膜特征。通过两个自定义的相似度函数计算两个虹膜纹理间的距离，得到识别结果。在Boles的算法中，先沿以虹膜中心为圆心的同心圆对虹膜图像采样，把二维的虹膜图像变为一维的信号，然后对它进行小波变换。这里所用的小波函数是三次样条函数的一阶导数。为了减少噪声对这种表示方法的影响，只选用了四级较低分辨率的小波变换结果来提取虹膜特征。对变换结果的各个过零点区间进行积分和定位得到虹膜一维信号小波变换的过零点表示。BoleS的方法相对比较简单，但是算法的鲁棒性较差，很容易受图像质量影响。

虹膜定位：一般认为，虹膜的内外边界可以近似地用圆来拟合。内圆表示虹膜与瞳孔的边界，外圆表示虹膜与巩膜的边界，但是这两个圆并不是同心圆。通常，虹膜靠近上下眼皮的部分总会被眼皮所遮挡，因此还必须检测出虹膜与上下眼皮的边界，从而准确地确定虹膜的有效区域。虹膜与上下眼皮的边界可用二次曲线来表示。虹膜定位的目的就是确定这些圆以及二次曲线在图像中的位置。常用的定位方法大致分为两类，一是，边缘检测与Hough变换相结合的方法;二是，基于边缘搜索的方法。这两种方法共同的缺点是运算时间长，因此出现了一些基于上述两种策略的改进方法，但是速度并没有数量级的提高。定位仍然是虹膜识别过程中运算时间长的步骤之一。虹膜识别门禁比对速度快。

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。人体温度探测虹膜识别门禁提供开发软件。宿迁煤矿行业虹膜识别门禁包含读卡器

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