G-M1是一款带触摸屏的多模态生物识别门禁设备，支持虹膜识别、人脸识别、刷卡多种身份验证方式。专业的人体工程学设计，可适应不同身高的用户。识别距离可达30-100cm，具有极高的安全性和较好的用户体验。分别适用于门禁监控、考勤管理党政军、公检法、人员管理，比如考勤打卡、访客管理、涉密物品保管等银行、医院、学校、社保等身份认证、重点区域管控等。虹膜注册时间＜1秒，识别时间＜，支持5万人用户量，高精度比对，30-100cm非接触识别与测温，适应不同身高用户，覆盖。可灵活选择虹膜、人脸、刷卡等开门方式，或多种组合验证开门方式。可针对不同出入口，或同一设备在不同时间段设置不同的验证方式采用点面科技新的硬件平台，高速虹膜及人脸识别算法，及专业摄像头，识别速度快，适用范围广。人脸验证准确率高，支持照片、视频防假，支持远程视频预览。 别墅门禁卡虹膜识别门禁。海淀区虹膜识别门禁
是指每个虹膜所包含的信息都不相同，出现形态完全相同的虹膜组织的可能性远远低于其他组织。虹膜的纤维组织细节复杂而丰富，并且它的形成与胚胎发生阶段该组织局部的物理化学条件有关，具有极大的随机性，即便使用克隆技术也无法复制某个虹膜。同卵双胞胎的虹膜纹理信息不同，同一个人左右眼的虹膜纹理都不会相互认同。稳定性:虹膜在人的一生中都极其稳定，出生前（胎儿7个月时）已经形成，出生6—18个月后定型，此后终身不变.一般性疾病不会对虹膜组织造成损伤，不会因职业等因素造成磨损。防伪性:不可能在对视觉无严重影响的情况下用外科手术改变虹膜特征，更不可能将一个人的虹膜组织特征改变得与某个特定对象的特征相同，用照片、录像、尸体的虹膜代替虹膜图像都可被被检验出来。 通辽考生核验虹膜识别门禁人体体温探测虹膜识别门禁比对速度快。
虹膜中包含丰富的色素细胞，当外部光线照射到眼睛上时，由于不同人的色素细胞对光有不同的吸收率，使得虹膜呈现不同的颜色。从识别的角度来说，虹膜的颜色信息并不具有的区分性，那些相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等形状的细微特征才是虹膜性的体现。这些细微特征在彩色图像和灰度图像中是一致的，因此一般采用灰度图像进行虹膜识别的研究。此算法是道格曼博士于1993年在文献中提出的。在定位虹膜时使用了从粗到精的策略达到单像素的精度，并估计出虹膜和瞳孔的中心以及半径。一般来说，瞳孔的中心和虹膜是不同心的，瞳孔中心的重要性比虹膜的中心稍差一些，它的半径是虹膜半径的0.1到0.8倍。因此，决定瞳孔的圆周的三个参数必须与虹膜的圆周分开估算。在Daugman系统中，设计的二维Gabor滤波器对归一化后的虹膜纹理进行滤波。
虹膜识别的设计基于虹膜的公共安全应用系统的设计以确保安全和稳定为基础，同时兼顾易管理性、实用性及经济性，并对现有的网络基础设施比较大的利用和少的改动为设计方针。主要优点是非接触式识别、易于管理，可扩展性强。由于上面提到的虹膜识别技术自身在自身的可靠性、性等方面有其他人体生物识别技术无可比拟的天然优势，从而使以此技术作为人员识别的系统，达到更高的安全级别和更可靠的识别性。基于虹膜的公共安全应用系统遵循公安机构应用软件开发标准以及相关法律法规的要求，符合国家有关标准要求，符合国家对于信息系统的各项指标和规范。所有系统内的数据开发与目前全国当前使用的公安数据管理系统中的执法数据保持一致，以避免其他无效数据参与和干扰数据的查询与监控。同时基于虹膜的公共安全应用系统将按照国家计算机网络系统建设技术规范要求提供相应数据接口。非接触式门禁系统虹膜识别门禁毫秒级采集。
虹膜识别技术是人工智能的细分领域，目前的技术研发、产业生态等方面已日趋发展成熟。目前，在全球范围内已经有超过十亿以上的人口做过采集虹膜。我国对虹膜识别技术也越来越重视。虹膜门禁，虹膜手机，虹膜ATM机，智能虹膜识别终端，智能警务终端......各个领域都有它的身影。前不久，国内虹膜识别技术领头人、中国科学院院士谭铁牛在十三届全国人大会第七讲专题讲座上，作了题为《人工智能的创新发展与社会影响》的演讲，讲述了人工智能对中国社会发展的影响。对于我国人工智能的发展，领导表示大力支持，认为人工智能是这一轮科技和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的"头雁"效应。加快发展新一代人工智能是中国赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。人体温度探测虹膜识别门禁毫秒级采集。大兴区视网膜比对虹膜识别门禁提供开发软件
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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。海淀区虹膜识别门禁
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