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   受智能终端设备与移动互联网产业扩张的影响，中国虹膜识别行业已处于快速发展阶段。生物识别各类型技术的市场份额通常取决于其技术成熟度及应用场景的可拓展潜力。目前，中国已拥有识别准确率高的虹膜识别技术，其应用场景不断扩展，吸引众多厂商入局，市场规模持续扩大。数据显示，中国虹膜识别市场规模在过去几年内呈现稳定增长态势，2017年中国虹膜识别市场规模达到，同比增速为。近年来，各厂商的发展重心逐渐向自主研发算法及转移，因此，伴随技术的革新与突破以及应用场景的持续增多，沙利文预测，2018年至2022年中国虹膜识别行业市场规模将持续增长。中国生物识别行业发展迅速，当前市场以指纹识别技术占据主流，但由于指纹识别技术本身的技术限制导致无法对于安全需求性较高的场所提供有效的帮助，因此虹膜识别技术通过其高精细度和逐渐受到市场的关注，据沙利文数据显示，2013年至2017年中国生物识别行业年复合增长率达到，而其中虹膜识别市场受关注，五年间的年复合增长率达到。山西测温功能虹膜门禁测温系统。和平区双眼虹膜采集虹膜门禁测温系统毫秒级采集

虹膜中包含丰富的色素细胞，当外部光线照射到眼睛上时，由于不同人的色素细胞对光有不同的吸收率，使得虹膜呈现不同的颜色。从识别的角度来说，虹膜的颜色信息并不具有的区分性，那些相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等形状的细微特征才是虹膜性的体现。这些细微特征在彩色图像和灰度图像中是一致的，因此一般采用灰度图像进行虹膜识别的研究。此算法是道格曼博士于1993年在文献中提出的。在定位虹膜时使用了从粗到精的策略达到单像素的精度，并估计出虹膜和瞳孔的中心以及半径。一般来说，瞳孔的中心和虹膜是不同心的，瞳孔中心的重要性比虹膜的中心稍差一些，它的半径是虹膜半径的0.1到0.8倍。因此，决定瞳孔的圆周的三个参数必须与虹膜的圆周分开估算。在Daugman系统中，设计的二维Gabor滤波器对归一化后的虹膜纹理进行滤波。津南区人体温度探测虹膜门禁测温系统南开区测温功能虹膜门禁测温系统。

虹膜识别的特点：生物活性: 虹膜是人眼的可见部分，处在巩膜的保护下，具有极强的生物活性。例如，瞳孔的大小随光线强弱变化；视物时有不自觉的调节过程；有每秒可达十余次的无意识瞳孔缩放；在人体脑死亡、处于深度昏迷状态或眼球组织脱离人体时，虹膜组织即完全收缩，出现散瞳现象。这些生物活性与人体生命现象同时存在，共生共息，所以想用照片、录像、尸体的虹膜代替**的虹膜图像都是不可能的，从而保证了生理组织的真实性。非接触性:从一定距离即可获得虹膜数字图像,

   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。测温功能虹膜门禁测温系统比对速度快。

一、智慧小区智慧小区是小区管理的一种新理念，小区中的人流量较大，应用虹膜门禁，能够防止因为非小区人员随意进出，而造成居民的财产损失;提升居民的安全性外，也能降低安保复杂度。细心的朋友应该有发现，2020年因防控工作的开展需要，很多小区都在进行门禁更新。企业考勤目前企业考勤应用虹膜技术的应该还不是普遍性，以前上班打卡方式是签字升级到指纹打卡机，相信不久的将来你只需要走进公司门，就能自动实现打卡了，"缺点"显而易见，再也无法假冒打卡。三、建筑工地在2018年，统计局就公布我国建筑业农民工有5000多万人，民工流动性大，管理难一直是建筑行业难题，而精细的虹膜识别技术为监管提供了技术支持。四、考试场所为杜绝考场、等事件的发生，虹膜识别进考场成了重要措施。除此之外，虹膜识别技术及产品还应用覆盖医药、公安、社保、金融、医疗、智能家居、智能安防等行业，现已在公安部及各省公安虹膜采集系统、机场、银行、家居安防等行业市场获得规模应用。北辰区人体温度探测虹膜门禁测温系统。西青区虹膜采集虹膜门禁测温系统毫秒级采集

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   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。和平区双眼虹膜采集虹膜门禁测温系统毫秒级采集

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