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互联网时代，各种账号被盗，诈骗链接、钓鱼网站，都在觊觎用户的信息及财产安全，无论是微软的Windows10用虹膜识别代替密码，都旨在借助虹膜技术提供互联网保护，确保用户登陆、计算机、在线交易及信息安全，而在移动终端，从微软、富士通到聚虹光电，都生产出了搭载虹膜识别技术的虹膜手机，让手机、支付及其他应用更安全。每逢大考，多多少少都会曝出不同类型的、事件，手段日趋高科技化，反技术也在日益提升。为了从根本上杜绝以上不良现象的发生，有多家考场推出了虹膜识别技术，来认证考生的身份，这种技术也用于新生报道，杜绝的事情发生。在司法、公安、等系统中，警察滥用时有发生，针对此问题，推出了基于虹膜识别技术的智能弹柜管控系统，成效明显;在监狱，搭载虹膜识别技术的双门互锁门禁系统被广泛应用，西青区人体温度探测虹膜门禁测温系统。视网膜比对虹膜门禁测温系统比对速度快

   如今，指纹、声纹、人脸识别等生物识别技术已广泛应用在手机支付、门禁系统、安防等领域。智能测温在企业复工、交通枢纽等防疫场景中发挥了重要作用，其中使用的人脸识别技术在国内发展已经非常成熟，便捷性较高。与之相比，虹膜识别作为一种“人眼”识别技术，在便捷性、稳定性和精细度上更上一层楼，是业界公认的综合安全性能更高的一项生物识别技术。传染病医院通常都有一套严格的防控体系，有诸如“清洁区”“半污染区”“污染区”等区域的划分。医生在各区域穿梭时，通常需要经过门禁系统。医护人员“全副武装”，传统门禁使用的人脸识别、指纹识别等都无法有效使用，实体门禁卡反复携带进出病区，使用不便而且具有污染风险。在这种情况下，非接触式虹膜识别门禁系统就非常适用了。和平区金融行业虹膜门禁测温系统毫秒级采集虹膜人脸识别虹膜门禁测温系统自主研发。

   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。

虹膜识别的优缺点：虹膜识别是目前精确度、稳定性、可升级性更高的身份识别方式，优势显而易见主要体现在以下方面：方便快捷：虹膜是身体自身的功能，不会像钥匙、密码那样容易忘记和丢失。无法复制：不同于指纹和面部容易被磨损和复制，虹膜在眼睛内部，几乎没有被复制的可能。非接触性：使用虹膜识别不需要和设备直接接触就可以获取图像，干净卫生，避免了疾病的接触传染。万事万物不可能都是完美无瑕的，虹膜识别也存在诸多的缺点。虹膜识别相较于其它生物识别方式，技术难度更高，相关产品的造价和成本也较高，大范围推广存在困难。另外，如果用户佩戴美瞳、有色眼镜、太阳镜时，会对虹膜识别造成一定干扰，测温功能虹膜门禁测温系统生产厂家。

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。非接触式门禁系统虹膜门禁测温系统毫秒级采集。天津人体温度探测虹膜门禁测温系统

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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。视网膜比对虹膜门禁测温系统比对速度快

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