1. 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**ARAN SAFIR和LEONARDFLOM首先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。刚刚，大部分的自动虹膜识别系统使用DAUGMAN重心算法。津南区测温功能虹膜门禁测温系统。河西区非接触式门禁系统虹膜门禁测温系统毫秒级采集
应用虹膜识别又摒弃传统人工挨家挨户的 登记入住人员信息，多区域公租房安排多个管理人员等一系列人力物力，智能门禁集中管理、划片区维护、远程监管，极大减少了我们的管理维护成本，做到省时省力，节约管理成本;重要的是，公租房系统可配合公安机关，掌握租住人员基本流动信息，如果是有过犯罪记录的人员，开启门禁可直接发送信息至公安部门，有效的维护了社会安全，加强了公租房安全管理，也达到了，我们初的设想——使用便捷的同时保障安全。山东虹膜门禁测温系统人体体温探测虹膜门禁测温系统人体体温探测。
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。
4之一性：每个虹膜中包含的信息是不同的，虹膜组织相同的可能性远低于其他组织。虹膜的纤维组织结构复杂且丰富，其形成与胚胎发生阶段组织的局部物理和化学条件有关。它非常随机，即使使用克隆技术，虹膜也无法复制。相同的双胞胎具有不同的虹膜纹理信息，并且同一个人的左眼和右眼的虹膜纹理彼此不一致。稳定性：虹膜在人的整个生命过程中都非常稳定。它是在出生前形成的胎儿7个月，它在出生后6-18个月固定，终生不会发生改变。不会因占用等因素造成磨损。防伪性：在不严重影响视力的情况下，不可能对虹膜特征进行手术改变。将人的虹膜组织特征改变为与特定对象相同的特征更加不可能、照片、视频和尸体可以通过将虹膜替换为来测试虹膜图像。西藏测温功能虹膜门禁测温系统。
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大部分的区分性，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专一性的体现。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Daugman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末尾达到单像素的精度，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。贵州测温功能虹膜门禁测温系统。和平区高保密性门禁系统虹膜门禁测温系统毫秒级采集
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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;河西区非接触式门禁系统虹膜门禁测温系统毫秒级采集
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