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长春考场管理虹膜识别门禁提供开发软件

更新时间:2025-08-22      点击次数:11

虹膜定位:一般认为,虹膜的内外边界可以近似地用圆来拟合。内圆表示虹膜与瞳孔的边界,外圆表示虹膜与巩膜的边界,但是这两个圆并不是同心圆。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。常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**长的步骤之一。高保密性门禁系统虹膜识别门禁包含读卡器。长春考场管理虹膜识别门禁提供开发软件

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。湘潭虹膜采集虹膜识别门禁包含读卡器人体温度探测虹膜识别门禁可在黑暗中采集。

虹膜识别门禁技术结合相应的数字算法,可以做到精细、精确。出现认假的可能性非常小,比其他任何生物识别的准确率都要高几个到几十个甚至几百个数量级。虹膜识别系统具有生物活性,虹膜是人体肉眼可见的部分,具有极强的生物活性,瞳孔的大小会随着光线的强弱而产生变化,看向物体时也可能根据实际情况做出相应的调整。每秒可进行十多次无意识的收缩和扩张,这些生物活性与人体息息相关。睛虹把虹膜技术添加到门禁系统中,不失为一种有效的措施,也是技术的创新。虹膜门禁系统的非接触性是大家一直看好的问题,不需要凑近,相隔一段距离就能扫描到虹膜数字图像,对人身安全有一定的保障,对于大众来说比较容易被接受。虹膜的性是指每个虹膜所包含的信息都不相同,出现形态完全相同的虹膜组织的可能性远远低于指纹等组织。虹膜的纤维组织细节复杂而丰富,并且它的形成与胚胎发生阶段该组织局部的物理化学条件有关,具有极大的随机性,即便使用克隆技术也无法复制某个虹膜。同卵双胞胎的虹膜纹理信息不同,同一个人左右眼的虹膜纹理都不会相互认同。

基于过零点表示的方法早被Boles采用。这种方法利用小波变换的过零点和两个连续过零点之间的小波变换的积分平均值来表示虹膜特征。通过两个自定义的相似度函数计算两个虹膜纹理间的距离,得到识别结果。在Boles的算法中,先沿以虹膜中心为圆心的同心圆对虹膜图像采样,把二维的虹膜图像变为一维的信号,然后对它进行小波变换。这里所用的小波函数是三次样条函数的一阶导数。为了减少噪声对这种表示方法的影响,只选用了四级较低分辨率的小波变换结果来提取虹膜特征。对变换结果的各个过零点区间进行积分和定位得到虹膜一维信号小波变换的过零点表示。BoleS的方法相对比较简单,但是算法的鲁棒性较差,很容易受图像质量影响。高保密性门禁系统虹膜识别门禁专利技术。

    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。 测温功能虹膜识别门禁可在黑暗中采集。锦州考生核验虹膜识别门禁

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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。此外,日本自动识别专题研讨会(AIM)给出了不同技术的错误接受率,虹膜比指纹准确1200倍,比面部准确12000,比声音准确40000倍。AIM认为,准确度比较低的是声音识别。NPL认为,虹膜、视网膜强,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。长春考场管理虹膜识别门禁提供开发软件

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