進(jìn)口韓國LG虹膜識別考勤機(jī)品牌,虹膜考勤機(jī)

價格面議2022-06-24 00:04:10
  • 深圳市駿裕隆智能系統(tǒng)有限公司
  • 虹膜識別考勤機(jī)
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進(jìn)口韓國LG虹膜識別考勤機(jī)品牌,虹膜考勤機(jī)

基于虹膜識別技術(shù)的蓬勃發(fā)展前景原因：
準(zhǔn)確性 ——虹膜識別長期以來一直被視為可用的最準(zhǔn)確的生物識別訪問控制技術(shù)之一。它捕獲一個人的虹膜圖像。那是瞳孔和白色之間眼睛的有色部分，不要與眼睛后部的視網(wǎng)膜混淆。每個人的虹膜都是獨(dú)一無二的，虹膜掃描儀收集了大約 240 個生物特征點(diǎn)，而指紋掃描收集的生物特征點(diǎn)要少得多。
成本 ——虹膜識別曾經(jīng)被視為一種昂貴的高科技解決方案，其價格已大幅下降，使其成為許多組織和企業(yè)的可行選擇。
零接觸 ——COVID-19 大流行凸顯了對非接觸技術(shù)的需求。虹膜符合要求。用戶站在距離相機(jī) 10 到 14 英寸的地方。識別/認(rèn)證大約需要兩秒鐘。用戶不必觸摸任何東西。
方便 ——虹膜識別適用于許多環(huán)境。它不受戴手套、帽子、眼鏡或頭飾的人的影響。在這個 COVID-19 時代，它可以與口罩、護(hù)目鏡或面罩等 PPE（個人防護(hù)設(shè)備）配合使用。
隱私——在數(shù)字身份識別方面，隱私已成為一個重要問題。虹膜識別需要個人選擇加入該技術(shù)。
這些只是基于虹膜識別的訪問控制有望實(shí)現(xiàn)快速市場增長的部分原因。期待聽到更多關(guān)于該技術(shù)的許多好處和用途的信息。


虹膜識別技術(shù)的原理
虹膜識別通過對比虹膜圖像特征之間的相似性來確定人們的身份，其核心是使用模式識別、圖像處理等方法對人眼睛的虹膜特征進(jìn)行描述和匹配，從而實(shí)現(xiàn)自動的個人身份認(rèn)證。虹膜識別的主要步驟包括虹膜圖像的獲取、預(yù)處理、特征提取與編碼和分類。
虹膜圖像獲取
虹膜圖像獲取是指使用特定的數(shù)字?jǐn)z像器材對人的整個眼部進(jìn)行拍攝，并將拍攝到的圖像通過圖像采集卡傳輸?shù)接嬎銠C(jī)中存儲。虹膜圖像的獲取是虹膜識別中的第一步，同時也是比較困難的步驟，需要光、機(jī)、電技術(shù)的綜合應(yīng)用。
因為人們眼睛的面積小，如果要滿足識別算法的圖像分辨率要求就必須提高光學(xué)系統(tǒng)的放大倍數(shù)，從而導(dǎo)致虹膜成像的景深較小，所以現(xiàn)有的虹膜識別系統(tǒng)需要用戶停在合適位置，同時眼睛凝視鏡頭(Stop and Stare)。
另外東方人的虹膜顏色較深，用普通的攝像頭無法采集到可識別的虹膜圖像。不同于臉像、步態(tài)等生物特征的圖像獲取，虹膜圖像的獲取需要設(shè)計合理的光學(xué)系統(tǒng)，配置必要的光源和電子控制單元。
由于虹膜圖像獲取裝置自主研發(fā)的技術(shù)門檻高，限制了國內(nèi)虹膜識別研究的開展。中國科學(xué)院自動化研究所在1999年研制出國內(nèi)第一套自主知識產(chǎn)權(quán)的虹膜圖像采集系統(tǒng)，其特點(diǎn)是小巧、靈活、低成本、圖像清晰。經(jīng)過不斷地更新?lián)Q代，自動化所最新開發(fā)的虹膜成像儀已經(jīng)可以在20—30cm距離范圍通過語音提示、主動視覺反饋等技術(shù)采集到合格的虹膜圖像。

通常，虹膜靠近上下眼皮的部分總會被眼皮所遮擋，因此還必須檢測出虹膜與上下眼皮的邊界，從而準(zhǔn)確地確定虹膜的有效區(qū)域。虹膜與上下眼皮的邊界可用二次曲線來表示。虹膜定位的目的就是確定這些圓以及二次曲線在圖像中的位置。
用的定位方法大致分為兩類，一是，邊緣檢測與Hough變換相結(jié)合的方法；二是，基于邊緣搜索的方法。
這兩種方法共同的缺點(diǎn)是運(yùn)算時間長，因此出現(xiàn)了一些基于上述兩種策略的改進(jìn)方法，但是速度并沒有數(shù)量級的提高。定位仍然是虹膜識別過程中運(yùn)算時間最長的步驟之一。
虹膜圖像歸一化
虹膜圖像歸一化的目的是將虹膜的大小調(diào)整到固定的尺寸。到目前為止，虹膜紋理隨光照變化的精確數(shù)學(xué)模型還沒有得到。因此，從事虹膜識別的研究者主要采用映射的方法對虹膜圖像進(jìn)行歸一化。如果能夠?qū)缒ぜy理隨光照強(qiáng)度變化的過程建立數(shù)學(xué)模型或者近似模擬這個過程，將會對虹膜識別系統(tǒng)性能的提高有很大幫助。
圖像增強(qiáng)
圖像增強(qiáng)的目的是為了解決由于人眼圖像光照不均勻造成歸一化后圖像對比度低的問題。為了提高識別率，需要對歸一化后的圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)。
特征提取
特征提取是指通過一定的算法從分離出的虹膜圖像中提取出獨(dú)特的特征點(diǎn)，并對其進(jìn)行編碼

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