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    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。高保密性门禁系统虹膜识别门禁专利技术。渝中区虹膜识别系统虹膜识别门禁人体体温探测

    虹膜识别是什么？随着近年来移动互联网的高速发展，科技日新月异，虹膜识别技术已经在各行各业安全领域得到应用。比如智能手机、PC平板电脑、车载信息娱乐、智能安防及智能家居等等。虹膜识别技术虽说是新声词，但其实早在2015年的时候，该技术就已经被运用到日本富士通大众手机上，后来因种种原因未能流传，大多数人也只是停留在“知道”的技术层面上。平常生活中，我们所说的虹膜，指的是眼睛外部调节瞳孔大小、控制进入眼睛光线数量的肌肉，它是基于褪黑素的数量形成的眼睛的有色部分。虹膜识别技术是通过拍摄人眼的虹膜来进行身份的确认，是一项基于生物特征的身份认证技术，也被称为生物安全技术。虹膜识别技术，简单来说是一种基于眼睛中的虹膜进行身份识别的安全检测技术。从技术层面来讲，就是通过一种近似红外线的光线对虹膜图案进行扫描成像，并通过图案象素位的异或操作来判定相似程度。虹膜识别的过程首先需要把虹膜从眼睛图像中分离出来，再进行特征分析。 六安煤矿行业虹膜识别门禁包含读卡器虹膜识别门禁毫秒级采集。

    虹膜识别的过程主要分为四个阶段，分别为虹膜图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配。进行身份识别时，首先需要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。该软件可对获取的虹膜图像进行虹膜定位、虹膜图像归一化和图像增强等处理，使其满足虹膜特征提取的需求。经过图像预处理过程后，需要采用特定的算法从虹膜图像中提取虹膜识别所需的特征点，并对其进行编码。然后将所得到的特征编码与数据库中存储的虹膜图像特征编码进行逐一匹配，由此判断是否为相同虹膜，从而达到身份识别的目的。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比较高的虹膜识别技术，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。

对虹膜识别技术的认识误区：有很多人并了解什么是虹膜识别技术，在加上一些电影产品错误引导。所造成的理解也就不同。眼纹识别、眼球识别和虹膜识别不是一回事。对于特征采集来说，眼纹识别与眼球识别更加类似。眼纹识别与眼球识别其实是对眼白部分的信息进行提取与识别。这里要提取的是眼白部分的血管构成，对着镜子仔细看看，你就能看到自己眼白部分那些淡红色的小血管，通过高像素的前置摄像头捕获到这些血管还是完全没问题的。而"虹膜识别"就是对我们瞳孔外边那一个圆环来进行信息数据的提取和识别，虹膜就像指纹一样有着明显个体差异。通常情况下，虹膜识别取景框中不是彩色画面，而是偏绿色的图像，就和市面上那些红外夜视仪拍摄下来的图像很近似。所以说，严格意义上的虹膜识别，是结合了红外与夜视摄像头来提取人眼信息的。虹膜识别门禁专利技术。

远距离虹膜采集，复合生物特征识别融合应用，在虹膜识别技术中，虹膜图像的获取直接影响图像的质量和识别的准确率。由于红外硬件发展的限制，当前市面主流虹膜识别设备多为近距离虹膜识别产品，比较大工作距离不足40厘米，需要指导用户配合设备操作，且用户眼睛与摄像头须处于同一个光轴才能完成虹膜信息采集，相对于人脸识别用户体验较差。如何实现远距离虹膜采集识别（工作距离大于0.8米），以及多目标瞬时抓取识别将是虹膜识别行业下一个研究热点之一。如果传统虹膜识别产品的距离受限问题被完全解决，虹膜识别技术将会获得更广应用，产业市场化和商业化的步伐也会加快。非接触式门禁系统虹膜识别门禁。济南测温功能虹膜识别门禁专利技术

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由于角膜反射和光源位置等因素的影响，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。渝中区虹膜识别系统虹膜识别门禁人体体温探测

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