韩国LG虹膜门禁机,生产韩国LG虹膜识别考勤机参数

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韩国LG虹膜门禁机,生产韩国LG虹膜识别考勤机参数

基于虹膜识别技术的蓬勃发展前景原因:
准确性 ——虹膜识别长期以来一直被视为可用的最准确的生物识别访问控制技术之一。它捕获一个人的虹膜图像。那是瞳孔和白色之间眼睛的有色部分,不要与眼睛后部的视网膜混淆。每个人的虹膜都是独一无二的,虹膜扫描仪收集了大约 240 个生物特征点,而指纹扫描收集的生物特征点要少得多。
成本 ——虹膜识别曾经被视为一种昂贵的高科技解决方案,其价格已大幅下降,使其成为许多组织和企业的可行选择。
零接触 ——COVID-19 大流行凸显了对非接触技术的需求。虹膜符合要求。用户站在距离相机 10 到 14 英寸的地方。识别/认证大约需要两秒钟。用户不必触摸任何东西。
方便 ——虹膜识别适用于许多环境。它不受戴手套、帽子、眼镜或头饰的人的影响。在这个 COVID-19 时代,它可以与口罩、护目镜或面罩等 PPE(个人防护设备)配合使用。
隐私——在数字身份识别方面,隐私已成为一个重要问题。虹膜识别需要个人选择加入该技术。
这些只是基于虹膜识别的访问控制有望实现快速市场增长的部分原因。期待听到更多关于该技术的许多好处和用途的信息。

通常,虹膜靠近上下眼皮的部分总会被眼皮所遮挡,因此还必须检测出虹膜与上下眼皮的边界,从而准确地确定虹膜的有效区域。虹膜与上下眼皮的边界可用二次曲线来表示。虹膜定位的目的就是确定这些圆以及二次曲线在图像中的位置。
用的定位方法大致分为两类,一是,边缘检测与Hough变换相结合的方法;二是,基于边缘搜索的方法。
这两种方法共同的缺点是运算时间长,因此出现了一些基于上述两种策略的改进方法,但是速度并没有数量级的提高。定位仍然是虹膜识别过程中运算时间最长的步骤之一。
虹膜图像归一化
虹膜图像归一化的目的是将虹膜的大小调整到固定的尺寸。到目前为止,虹膜纹理随光照变化的精确数学模型还没有得到。因此,从事虹膜识别的研究者主要采用映射的方法对虹膜图像进行归一化。如果能够对虹膜纹理随光照强度变化的过程建立数学模型或者近似模拟这个过程,将会对虹膜识别系统性能的提高有很大帮助。
图像增强
图像增强的目的是为了解决由于人眼图像光照不均匀造成归一化后图像对比度低的问题。为了提高识别率,需要对归一化后的图像进行图像增强。
特征提取
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

识别精确
• 虹膜认假的统计概率是 1/120 万。
• 检查人眼 400 个可测量变量(自由度)中的 240 多个变量。
• 独特性 = 准确性
• 两个人有相同虹膜模式的概率是 1078
• 双胞胎尽管拥有相同的 DNA,但虹膜模式不同
• 左眼和右眼的虹膜完全不同
• 人发育到 1 岁后虹膜就变得相对稳定
可进行 1:N 识别和 1:1 验证
• 积极识别 – 虹膜是在数学意义上独特性最高的生物特征。
• 只有虹膜识别能够提供有效的 1:N 识别和 1:1 验证。
虹膜特征:生物测定学上的“最佳特征”
• 最小的离群值
• 物理差异影响小
• 年龄:稳定的模板:1 --> 99 *
• 一次性持久登记
• 最快的身份鉴别
• 1:N 识别和 1:1 验证
• 单或双因素模式
• 最低的 FAR(错误接受率) 和 最低的 FRR(错误拒绝率)。相当于错误率 1 x 120 万/眼
* 针对新生儿的有限数据,也不包括创伤/手术/低发病率疾病。
性能数据
• 与其他所有生物识别技术(DNA 除外)相比,复杂的虹膜会导致更多的自由度(数据点)
• 高质量的登记甚至能降低对完美“现场”呈现的要求。

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