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虹膜门禁测温系统基本参数
  • 品牌
  • 睛虹
  • 型号
  • 睛虹
  • 类型
  • 虹膜门禁测温系统
虹膜门禁测温系统企业商机

1. 专一性:专一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、尸体的虹膜代替生命体的虹膜图像都可被被检验出来。河南测温功能虹膜门禁测温系统。北辰区考生核验虹膜门禁测温系统毫秒级采集

 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。末尾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。西青区视网膜比对虹膜门禁测温系统测温功能虹膜门禁测温系统人体体温探测。

虹膜门禁是现在科技发展出来的比较门禁系统。虹膜和世界上的树叶一样是没有2片完全一样的,所以每个人的虹膜纹理就是他独特的密码系统。指纹类门禁:指纹很容易随年龄还有劳动易磨损,而且即使十指识别错误率也很高,经常本人不被识别。更的是指头被罪犯剁下来仍然可以打开指纹门禁。而人一旦死亡或是昏迷,瞳孔会扩散,虹膜就没有了,无法识别的。人脸识别类门禁:人脸识别精度比较差,受人体面部的头发、饰物等遮挡物,人脸变老等因素影响比较大,对周围的光线环境非常敏感,影响识别的准确性;

5近些年,随着城市化的进程加快,社会环境日益复杂。无论是社区、住宅还是办公楼都启用了更加安全的智能门禁技术,来为人们的生命、财产安全树立一层安全屏障。现在较为常见的应用于门禁系统的技术有:条形码、磁条码、射频识别、生物识别等。不同于其他门禁的识别介质,生物识别门禁以自己的身体特征作为认证介质,不会丢失,更为便捷,安全性也好。而其他门禁技术则必须携带各种介质,不仅操作繁琐,还容易丢失、遗忘、损坏甚至复制。加上互联网时代,社会节奏的发展越来越快,人们越来越愿意选择便捷的生活方式。生物识别门禁被普遍看作是未来门禁发展的潮流和趋势,在安防市场多有应用,并且大有可为。视网膜比对虹膜门禁测温系统。

除了安全的优点外,尚德数据的睛虹的虹膜门禁还具有快捷的另一大优点。不许携带任何物品。只通过镜面反射采集眼镜图像,不伤眼。可以戴眼镜操作,控制门禁。无需摘眼镜,方便快捷。无需使用双手操作,只要眼睛轻松看一眼就可。北京虹安翔宇信息科技有限公司的虹膜门禁而且可以完全脱机使用,不需网络支持,不能被电脑病毒所入侵。并且针对监狱还设有自动保护功能:如有人非法拆卸外壳或从墙上拆除,会发出警报音,触发报警信号,内部信息自动消除。山西人体温度探测虹膜门禁测温系统。考场管理虹膜门禁测温系统**技术

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由于不同人的虹膜大小不一,即使同一虹膜受光照不均和瞳孔放缩等影响,会引起虹膜大小的变化,为了消除这种不利的影响,必须对定位的虹膜图像进行归一化处理,将每幅原始图像调整为与原始图像相同的尺寸和对应的位置,从而消除缩放、旋转和平移对于虹膜识别的影响。本文以瞳孔圆心为中心点,将虹膜的环形区域归一化为矩形区域的方法。首先设虹膜图像的内外边缘的交点位置分别为(xi(θ),yi(θ))和(x0(θ),y0(θ)),然后通过采用式(3)可将虹膜图像中的每一点全部映射到极坐标( r,θ) 中,这样虹膜经过归一化处理后的r∈ 0, [ ] 1 ,θ ∈[0,2π],末尾就在极坐标( r,θ) 平面上获得64 × 256 大小的归一化虹膜图像。归一化虹膜图像通过上述映射后,对于消除缩放、旋转和平移等具有不变性。由于归一化后的矩形虹膜图像由于眼睑遮挡的影响,从而使虹膜图像含有噪声信息,为了消除噪声干扰作用,在对虹膜进行归一化的同时,需对噪声进行相应标记,生成一个与归一化虹膜相对应的噪声屏蔽模板。在噪声屏蔽模板中,噪声信息被标记为0,虹膜信息被标记为1。北辰区考生核验虹膜门禁测温系统毫秒级采集

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