进口韩国LG虹膜识别考勤机品牌,虹膜考勤机

价格面议2022-06-24 00:04:10
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进口韩国LG虹膜识别考勤机品牌,虹膜考勤机

基于虹膜识别技术的蓬勃发展前景原因:
准确性 ——虹膜识别长期以来一直被视为可用的最准确的生物识别访问控制技术之一。它捕获一个人的虹膜图像。那是瞳孔和白色之间眼睛的有色部分,不要与眼睛后部的视网膜混淆。每个人的虹膜都是独一无二的,虹膜扫描仪收集了大约 240 个生物特征点,而指纹扫描收集的生物特征点要少得多。
成本 ——虹膜识别曾经被视为一种昂贵的高科技解决方案,其价格已大幅下降,使其成为许多组织和企业的可行选择。
零接触 ——COVID-19 大流行凸显了对非接触技术的需求。虹膜符合要求。用户站在距离相机 10 到 14 英寸的地方。识别/认证大约需要两秒钟。用户不必触摸任何东西。
方便 ——虹膜识别适用于许多环境。它不受戴手套、帽子、眼镜或头饰的人的影响。在这个 COVID-19 时代,它可以与口罩、护目镜或面罩等 PPE(个人防护设备)配合使用。
隐私——在数字身份识别方面,隐私已成为一个重要问题。虹膜识别需要个人选择加入该技术。
这些只是基于虹膜识别的访问控制有望实现快速市场增长的部分原因。期待听到更多关于该技术的许多好处和用途的信息。

虹膜识别技术的原理
虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份,其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配,从而实现自动的个人身份认证。虹膜识别的主要步骤包括虹膜图像的获取、预处理、特征提取与编码和分类。
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。
由于虹膜图像获取装置自主研发的技术门槛高,限制了国内虹膜识别研究的开展。中国科学院自动化研究所在1999年研制出国内第一套自主知识产权的虹膜图像采集系统,其特点是小巧、灵活、低成本、图像清晰。经过不断地更新换代,自动化所最新开发的虹膜成像仪已经可以在20—30cm距离范围通过语音提示、主动视觉反馈等技术采集到合格的虹膜图像。

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。
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最长的步骤之一。
虹膜图像归一化
虹膜图像归一化的目的是将虹膜的大小调整到固定的尺寸。到目前为止,虹膜纹理随光照变化的精确数学模型还没有得到。因此,从事虹膜识别的研究者主要采用映射的方法对虹膜图像进行归一化。如果能够对虹膜纹理随光照强度变化的过程建立数学模型或者近似模拟这个过程,将会对虹膜识别系统性能的提高有很大帮助。
图像增强
图像增强的目的是为了解决由于人眼图像光照不均匀造成归一化后图像对比度低的问题。为了提高识别率,需要对归一化后的图像进行图像增强。
特征提取
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

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