阜阳虹膜识别门禁自主研发

在各个行业领域你都很有可能发觉虹膜识别技术工艺的身影，例如虹膜识别技术手机、虹膜识别技术ATM机、智能虹膜识别技术终端设备等等，现在，这项工艺也运用到了门禁管理中，给各个制造行业产生很多便利。在金融服务各个领域，随着银行管理的标准化，安全性问题不可忽视。虹膜识别技术关键技术到银行金库门禁中能够将有权限进到金库企业管理人员的虹膜生物识别信息储存下来，在进出金库的情况下进行虹膜生物识别验证，加强银行金库的安全系数管理方法。社区门禁卡虹膜识别门禁。阜阳虹膜识别门禁自主研发

    虹膜识别技术是先有生物识别手段中公认的精细的识别方式，和其他身份识别技术相比，虹膜识别具有以下特点：1、准确性准确性是生物识别技术的关键性能。受英国委托，英国国家物理实验室（NPL）测试比较了视网膜、虹膜、指纹、掌纹、面部、声音、手书动力学等七种技术。报告认为：虹膜、视网膜准确度比较高，面部“是不准确的”，指纹要提高准确性须采集十个手指的指纹。2、抗欺骗性NPL认为，虹膜、视网膜，指纹、掌纹容易伪造，签名可以模仿，声音可以用录音代替，面部是容易被欺骗的”。例如：指纹每次使用时都会留下印膜，很容易被他人获取，用以制造假指纹。3、实用性视网膜在眼底，取像困难，没有发展前景；深色虹膜难于采集可用图像（实际是所采图像难于正确识别）；声音需要高保真度的麦克风；面部、掌纹需要高精度摄像机；手书需要**写字板，不能使用计算机上的已有配置；指纹取像容易，但属于接触式采集（均来源于NPL）。接触式采集的弊端是易污染设备，影响准确性。此外，对指纹识别来说，还有体力劳动纹理磨损、老年人手指干涩影响使用等问题。而虹膜采用普通摄像头即可取得，对人体无伤害且便捷。铜仁非接触式门禁系统虹膜识别门禁高保密性门禁系统虹膜识别门禁红外线成像。

    虹膜图像预处理的目的是虹膜定位与归一化.通过获取装置采集的虹膜图像通常不可能**包含虹膜,往往还有眼睛的其它部分,比如眼睑、睫毛、眼白等,而且在高度非侵犯性系统中,由于对被试者不做要求,虹膜在图像中的位置与大小都会发生变化.因此,在进行虹膜识别之前,必须先确定出虹膜在图像中的位置并进行大小归一化.在某些情况下、虹膜图像的光照是不均匀的,这样会给虹膜识别的准确性带来影响;同时,虹膜的内边界即瞳孔的大小是会发生变化的,这将会使虹膜的纹理产生变形.以上这些情况都会影响虹膜图像的质量从而给下一步的特征提取和准确匹配带来困难.为了实现精确的匹配,就要通过预处理消除上述各种因素对虹膜图像的影响.虹膜图像的预处理包含虹膜定位、虹膜图像归一化和虹膜图像增强等三个步骤.虹膜的定位虹膜包含纹理的部分是内外两个近似圆形边界之间的部分,虹膜内侧与瞳孔相邻,外侧与眼白相邻.但是,这两个圆不是完全同心的。

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。虹膜识别门禁图像清晰。

远距离虹膜采集，复合生物特征识别融合应用，在虹膜识别技术中，虹膜图像的获取直接影响图像的质量和识别的准确率。由于红外硬件发展的限制，当前市面主流虹膜识别设备多为近距离虹膜识别产品，比较大工作距离不足40厘米，需要指导用户配合设备操作，且用户眼睛与摄像头须处于同一个光轴才能完成虹膜信息采集，相对于人脸识别用户体验较差。如何实现远距离虹膜采集识别（工作距离大于0.8米），以及多目标瞬时抓取识别将是虹膜识别行业下一个研究热点之一。如果传统虹膜识别产品的距离受限问题被完全解决，虹膜识别技术将会获得更广应用，产业市场化和商业化的步伐也会加快。金融行业虹膜识别门禁。永州测温功能虹膜识别门禁提供开发软件

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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。 阜阳虹膜识别门禁自主研发

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