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。视网膜识别虹膜门禁测温系统。社区出入管理虹膜门禁测温系统可在黑暗中采集
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。滨海新区虹膜门禁测温系统毫秒级采集高保密性门禁系统虹膜门禁测温系统人体体温探测。
虹膜识别技术是先有生物识别手段中公认的为精细的识别方式,和其他身份识别技术相比，虹膜识别具有以下优势: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。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。2、抗欺骗性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。
1. 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。虹膜门禁测温系统可在黑暗中采集。
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。双眼虹膜采集虹膜门禁测温系统。贵州虹膜门禁测温系统
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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。社区出入管理虹膜门禁测温系统可在黑暗中采集
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