人的虹膜在胎儿发育阶段形成后，整个生命历程中将是保持不变的，因此也决定了身份识别的。虹膜识别技术就是基于眼睛中的虹膜进行身份精细识别，应用于对身份认证安全强需求或高度保密需求的场所。出入境管理应用于乘客通关，校园管理用于确认学校的学生以及员工的身份，虹膜识别系统鉴定难民的身份，医疗保健体系来保证个人信息隐私以及安全，企业、银行门禁系统、虹膜信息芯片嵌入电子护照，电脑系统的安全登陆，移动终端的解锁加密，以及线上支付和移动支付的身份认证需求。对于国际上其它单位的算法，中科虹霸的算法速度更快，占用的内存空间更小，整体性能更加优异。在虹膜检测、虹膜判别、图像质量评价、虹膜区域定位、归一化、图像增强、特征表达和抽取、特征匹配与分类器设计等各个环节也都进行了自主创新，突破了一批关键技术，建立了比较系统和完整的虹膜识别理论、技术和方法。中科虹霸的虹膜图像数据库已成为国际上比较大规模的虹膜共享库。截止目前已有70个国家和地区的2000多个研究机构申请使用，其中国外单位1700多个。 高保密性门禁系统虹膜识别门禁红外线成像。百色社区门禁卡虹膜识别门禁图像清晰
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。大连视网膜识别系统虹膜识别门禁虹膜识别门禁**技术。
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放大系统的倍数，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。测温功能虹膜识别门禁红外线成像。
虹膜识别的优缺点：虹膜识别是目前精确度、稳定性、可升级性更高的身份识别方式，优势显而易见主要体现在以下方面：方便快捷：虹膜是身体自身的功能，不会像钥匙、密码那样容易忘记和丢失。无法复制：不同于指纹和面部容易被磨损和复制，虹膜在眼睛内部，几乎没有被复制的可能。非接触性：使用虹膜识别不需要和设备直接接触就可以获取图像，干净卫生，避免了疾病的接触传染。万事万物不可能都是完美无瑕的，虹膜识别也存在诸多的缺点。虹膜识别相较于其它生物识别方式，技术难度更高，相关产品的造价和成本也较高，大范围推广存在困难。另外，如果用户佩戴美瞳、有色眼镜、太阳镜时，会对虹膜识别造成一定干扰，影响用户的良好体验。高保密性门禁系统虹膜识别门禁图像清晰。丰都非接触式门禁系统虹膜识别门禁自主研发
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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；图像预处理是指由于拍摄到的眼部图像包括了一些多余的信息，并且在清晰度等方面不能满足要求，需要对其进行包括图像平滑、边缘检测、图像分离等预处理操作；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；，特征匹配是指根据特征编码与数据库中事先存储的虹膜图像特征编码进行比对、验证，从而达到识别的目的。百色社区门禁卡虹膜识别门禁图像清晰
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