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   虹膜识别门禁是用虹膜来进行身份认证的门禁技术。虹膜是人眼中瞳孔与眼白之间的环状物，为人体在外的内部，无论外部环境怎样变化，虹膜可以完全不受影响，同时虹膜识别可以读取266个特征点进行识别，远高于指纹或人脸的13—60个的特征点，识别精度明显高于指纹和人脸，在准确性、稳定性、可复制性、检测等综合安全性能上占据优势。因此，虹膜识别技术被公认为是目前生物识别手段中为精细的识别方式，虹膜识别门禁也被认为是目前安全的生物识别门禁技术。银行金库门禁系统在银行整个安防系统中具有重要地位。睛虹通过先进的计算机网络、通讯、微电脑控制、智能卡、远程图像识别、虹膜识别等技术的应用，可以有效增强金库的安保级别。虹膜智能门禁系统的安全性和保密性，在单一生物识别门禁系统中居地位。入库人员除了刷卡外，必须要在门禁设备前停留，进行虹膜识别，后台数据库自行进行比对和身份复核，只有所有入库员信息全部核对正确，门禁才开启，杜绝有人盗用钥匙或密码或指纹。虹膜智能门禁系统既方便内部授权人员按照规则执行出入，又能杜绝外来未授权人员的进出；既方便了内部管理，又增强了银行内部的安保等级，为用户提供了一个相当有价值的解决方案。测温功能虹膜门禁测温系统红外线成像。人体温度探测虹膜门禁测温系统毫秒级采集

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。河西区考场管理虹膜门禁测温系统毫秒级采集人体温度探测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，

“虹膜识别是除DNA以外可靠的生物识别技术，、防伪。每个人的虹膜都特殊。红外光条件下，可呈现丰富纹理特性，稳定特征点200多个，刷眼后仪器提取出具备高区分力的特征码，与数据库进行比对，这一过程称为虹膜识别。虹膜识别的优势主要体现在庞大数据库中精细找人。在监控视频中准确找一个人，1万的人群基数用人脸识别，10万人以下用指纹识别，100万个人应当用虹膜识别。在指纹、人脸识别应用爆发的现在，更具优势的虹膜识别技术也已蓄势待发。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，虹膜是除DNA鉴定外所有生物识别技术中为精确的验证手段。虹膜识别技术被普遍认为是相当有有发展前景的生物认证技术，具有高安全性，可用于安防、、电子商务等多种领域。蓟州区测温功能虹膜门禁测温系统。

   虹膜识别的过程主要分为四个阶段，分别为虹膜图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配。进行身份识别时，首先需要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。该软件可对获取的虹膜图像进行虹膜定位、虹膜图像归一化和图像增强等处理，使其满足虹膜特征提取的需求。经过图像预处理过程后，需要采用特定的算法从虹膜图像中提取虹膜识别所需的特征点，并对其进行编码。然后将所得到的特征编码与数据库中存储的虹膜图像特征编码进行逐一匹配，由此判断是否为相同虹膜，从而达到身份识别的目的。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比较高的虹膜识别技术，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。高保密性门禁系统虹膜门禁测温系统可在黑暗中采集。北辰区虹膜门禁测温系统可在黑暗中采集

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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。人体温度探测虹膜门禁测温系统毫秒级采集

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