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。虹膜识别门禁毫秒级采集。重庆考场管理虹膜识别门禁可在黑暗中采集
“虹膜识别是除DNA以外可靠的生物识别技术，、防伪。每个人的虹膜都特殊。红外光条件下，可呈现丰富纹理特性，稳定特征点200多个，刷眼后仪器提取出具备高区分力的特征码，与数据库进行比对，这一过程称为虹膜识别。虹膜识别的优势主要体现在庞大数据库中精细找人。在监控视频中准确找一个人，1万的人群基数用人脸识别，10万人以下用指纹识别，100万个人应当用虹膜识别。在指纹、人脸识别应用爆发的现在，更具优势的虹膜识别技术也已蓄势待发。虹膜识别过程首先需要把虹膜从眼睛图像中分离出来，再进行特征分析，虹膜是除DNA鉴定外所有生物识别技术中为精确的验证手段。虹膜识别技术被普遍认为是相当有有发展前景的生物认证技术，具有高安全性，可用于安防、、电子商务等多种领域。重庆考场管理虹膜识别门禁可在黑暗中采集非接触式门禁系统虹膜识别门禁毫秒级采集。
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。
虹膜识别技术的起源：1885年ALPHONSEBERTILLON将利用生物特征识别个体的思路应用在巴黎的刑事监狱中，当时所用的生物特征包括：耳朵的大小、脚的长度、虹膜等。1987年，眼科**ARANSAFIR和LEONARDFLOM提出利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念，到1991年，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的JOHNSON实现了一个自动虹膜识别系统。1993年，JOHNDAUGMAN实现了一个高性能的自动虹膜识别原型系统。，大部分的自动虹膜识别系统使用DAUGMAN算法。国内在2000年以前在虹膜识别方面一直没有自己的知识产权，中科院自动化所在多年研究的基础上于2000年初开发出了虹膜识别的算法，成为了世界上少数几家掌握了虹膜识别算法的单位之一。别墅门禁卡虹膜识别门禁。
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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其他组织。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。稳定性:虹膜在人的一生中都极其稳定，出生前（胎儿7个月时）已经形成，出生6—18个月后定型，此后终身不变.一般性疾病不会对虹膜组织造成损伤，不会因职业等因素造成磨损。防伪性:不可能在对视觉无严重影响的情况下用外科手术改变虹膜特征，更不可能将一个人的虹膜组织特征改变得与某个特定对象的特征相同，用照片、录像、尸体的虹膜代替虹膜图像都可被被检验出来。 重庆考场管理虹膜识别门禁可在黑暗中采集
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