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虹膜识别门禁基本参数
  • 品牌
  • 睛虹
  • 型号
  • 睛虹
  • 类型
  • 虹膜识别门禁
虹膜识别门禁企业商机

    什么是虹膜?人眼的外观由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成,巩膜即眼球的白色部分,眼睛中心为瞳孔部分,虹膜位于巩膜和瞳孔之间,包含了丰富的纹理信息。外观上看,虹膜由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成,是人体中独特的结构之一。脊椎动物眼球角膜和晶状体间呈球状有色彩的膜。为血管膜的一部分、中间是瞳孔。虹膜前面被覆一层内皮;中层为富于血管和色素细胞的疏松结缔组织。色素的多少可使虹膜呈现不同的颜色,无色素时为蓝色,当色素由少至多时,虹膜可出现灰色、棕色及棕黑色;虹膜后面衬有两层色素上皮,其内层上皮分化为平滑肌。肌纤维由内向外呈放射状排列的称瞳孔开肌、受交感神经支配、司瞳孔放大;围绕瞳孔缘呈环状排列的称瞳孔括约肌。受副交感神经支配,司瞳孔缩小。 虹膜识别门禁包含读卡器。和平区社区出入管理虹膜识别门禁红外线成像

性:性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、尸体的虹膜代替的虹膜图像都可被被检验出来。张掖煤矿行业虹膜识别门禁包含读卡器高保密性门禁系统虹膜识别门禁**技术。

    虹膜图像预处理的目的是虹膜定位与归一化.通过获取装置采集的虹膜图像通常不可能**包含虹膜,往往还有眼睛的其它部分,比如眼睑、睫毛、眼白等,而且在高度非侵犯性系统中,由于对被试者不做要求,虹膜在图像中的位置与大小都会发生变化.因此,在进行虹膜识别之前,必须先确定出虹膜在图像中的位置并进行大小归一化.在某些情况下、虹膜图像的光照是不均匀的,这样会给虹膜识别的准确性带来影响;同时,虹膜的内边界即瞳孔的大小是会发生变化的,这将会使虹膜的纹理产生变形.以上这些情况都会影响虹膜图像的质量从而给下一步的特征提取和准确匹配带来困难.为了实现精确的匹配,就要通过预处理消除上述各种因素对虹膜图像的影响.虹膜图像的预处理包含虹膜定位、虹膜图像归一化和虹膜图像增强等三个步骤.虹膜的定位虹膜包含纹理的部分是内外两个近似圆形边界之间的部分,虹膜内侧与瞳孔相邻,外侧与眼白相邻.但是,这两个圆不是完全同心的。

    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。 人体温度探测虹膜识别门禁毫秒级采集。

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。此外,日本自动识别专题研讨会(AIM)给出了不同技术的错误接受率,虹膜比指纹准确1200倍,比面部准确12000,比声音准确40000倍。AIM认为,准确度比较低的是声音识别。NPL认为,虹膜、视网膜强,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。高保密性门禁系统虹膜识别门禁提供开发软件。梧州非接触式门禁系统虹膜识别门禁图像清晰

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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。和平区社区出入管理虹膜识别门禁红外线成像

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