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虹膜门禁测温系统基本参数
  • 品牌
  • 睛虹
  • 型号
  • 睛虹
  • 类型
  • 虹膜门禁测温系统
虹膜门禁测温系统企业商机

虹膜识别技术的起源:1885年ALPHONSEBERTILLON将利用生物特征识别个体的思路应用在巴黎的刑事监狱中,当时所用的生物特征包括:耳朵的大小、脚的长度、虹膜等。1987年,眼科**ARANSAFIR和LEONARDFLOM提出利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念,到1991年,美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的JOHNSON实现了一个自动虹膜识别系统。1993年,JOHNDAUGMAN实现了一个高性能的自动虹膜识别原型系统。,大部分的自动虹膜识别系统使用DAUGMAN算法。国内在2000年以前在虹膜识别方面一直没有自己的知识产权,中科院自动化所在多年研究的基础上于2000年初开发出了虹膜识别的算法,成为了世界上少数几家掌握了虹膜识别算法的单位之一。宁河区测温功能虹膜门禁测温系统。虹膜门禁测温系统生产厂家

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。考场管理虹膜门禁测温系统比对速度快和平区测温功能虹膜门禁测温系统。

在生物识别领域,指纹识别技术落地较早,目前已广泛应用于手机支付、门禁系统、安防系统等多个生产生活场景中,技术不断升级完善,国内已涌现多家企业。指纹识别产业链虽已进入成熟阶段,但仍存在一定局限性。煤矿作业者、建筑工人等易造成指纹遮挡、损毁等情况的工种,指纹识别显然不太适配。在传染病暴发这样的特殊时期,指纹识别也会增加风险。非接触性的人脸识别技术更加具备优势。我国的人脸识别技术已处于水平,广泛应用于手机支付、门禁、安防等各领域,产业链较为完整。期间,在产业链的共同努力下,戴着口罩也能“刷脸”逐渐成为现实。不过,人的面容可能会因受伤等情况而改变,这是人脸识别技术的潜在短板。虹膜识别技术可以看做是人脸识别技术的进一步升级与细化,虹膜中包含很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征,改变的可能性较低。

虹膜识别门禁技术结合相应的数字算法可以做到精细、准确。误识别的可能性很小,比其他任何生物识别的准确率都要高几到几十甚至几百个数量级。虹膜识别系统具有生物活性。虹膜是人体可见的部分,具有很强的生物活性。瞳孔的大小会随着光线的强弱而变化,看物体时可能会根据实际情况进行调整。每秒钟能不知不觉地收缩扩张十余次,这些生物活动都与人体息息相关。在门禁系统中加入虹膜技术是一种有效的措施,也是一种技术创新。非接触式虹膜门禁系统是大家一直看好的问题。数字虹膜图像可以远距离扫描,不需要相互靠近,保证了人身安全,容易被大众接受。虹膜的性质意味着每一个虹膜都包含不同的信息,虹膜组织具有相同形状的可能性远远低于指纹和其他组织。虹膜纤维组织的细节复杂而丰富,其形成与胚胎发生过程中组织所处的局部物理化学条件有关。它具有极大的随机性,即使使用克隆技术,也不可能复制出一个虹膜。同卵双胞胎的虹膜纹理信息是不一样的,同一个人左右眼的虹膜纹理会不一致。虹膜门禁测温系统图像清晰。

虹膜图像获取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。虹膜图像的获取是虹膜识别中的第一步,同时也是比较困难的步骤,需要光、机、电技术的综合应用。因为人们眼睛的面积小,如果要满足识别算法的图像分辨率要求就必须提高光学系统的放大倍数,从而导致虹膜成像的景深较小,所以现有的虹膜识别系统需要用户停在合适位置,同时眼睛凝视镜头(Stop and Stare)。另外东方人的虹膜颜色较深,用普通的摄像头无法采集到可识别的虹膜图像。不同于脸像、步态等生物特征的图像获取,虹膜图像的获取需要设计合理的光学系统,配置必要的光源和电子控制单元。测温功能虹膜门禁测温系统毫秒级采集。考场管理虹膜门禁测温系统红外线成像

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