鄂州考生核验虹膜识别门禁专利技术

    虹膜识别的设计基于虹膜的公共安全应用系统的设计以确保安全和稳定为基础，同时兼顾易管理性、实用性及经济性，并对现有的网络基础设施大的利用和少的改动为设计方针。主要优点是非接触式识别、易于管理，可扩展性强。由于上面提到的虹膜识别技术自身在自身的可靠性、等方面有其他人体生物识别技术无可比拟的天然优势，从而使以此技术作为人员识别的系统，达到更高的安全级别和更可靠的识别性。基于虹膜的公共安全应用系统遵循公安机构应用软件开发标准以及相关法律法规的要求，符合国家有关标准要求，符合国家对于信息系统的各项指标和规范。所有系统内的数据开发与目前全国当前使用的公安数据管理系统中的执法数据保持一致，以避免其他无效数据参与和干扰数据的查询与监控。同时基于虹膜的公共安全应用系统将按照国家计算机网络系统建设技术规范要求提供相应数据接口。 人体温度探测虹膜识别门禁提供开发软件。鄂州考生核验虹膜识别门禁专利技术

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。忠县虹膜采集虹膜识别门禁自主研发测温功能虹膜识别门禁人体体温探测。

虹膜定位：一般认为，虹膜的内外边界可以近似地用圆来拟合。内圆表示虹膜与瞳孔的边界，外圆表示虹膜与巩膜的边界，但是这两个圆并不是同心圆。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。常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**长的步骤之一。

    什么是虹膜？人眼的外观由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成，巩膜即眼球的白色部分，眼睛中心为瞳孔部分，虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了丰富的纹理信息。外观上看，虹膜由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成，是人体中独特的结构之一。脊椎动物眼球角膜和晶状体间呈球状有色彩的膜。为血管膜的一部分、中间是瞳孔。虹膜前面被覆一层内皮;中层为富于血管和色素细胞的疏松结缔组织。色素的多少可使虹膜呈现不同的颜色，无色素时为蓝色，当色素由少至多时，虹膜可出现灰色、棕色及棕黑色；虹膜后面衬有两层色素上皮，其内层上皮分化为平滑肌。肌纤维由内向外呈放射状排列的称瞳孔开肌、受交感神经支配、司瞳孔放大;围绕瞳孔缘呈环状排列的称瞳孔括约肌。受副交感神经支配,司瞳孔缩小。 人体温度探测虹膜识别门禁毫秒级采集。

    虹膜识别门禁是用虹膜来进行身份认证的门禁技术。虹膜是人眼中瞳孔与眼白之间的环状物，为人体在外的内部，无论外部环境怎样变化，虹膜可以完全不受影响，同时虹膜识别可以读取266个特征点进行识别，远高于指纹或人脸的13—60个的特征点，识别精度明显高于指纹和人脸，在准确性、稳定性、可复制性、检测等综合安全性能上占据优势。因此，虹膜识别技术被公认为是目前生物识别手段中为精细的识别方式，虹膜识别门禁也被认为是目前安全的生物识别门禁技术。银行金库门禁系统在银行整个安防系统中具有重要地位。睛虹通过先进的计算机网络、通讯、微电脑控制、智能卡、远程图像识别、虹膜识别等技术的应用，可以有效增强金库的安保级别。虹膜智能门禁系统的安全性和保密性，在单一生物识别门禁系统中居地位。入库人员除了刷卡外，必须要在门禁设备前停留，进行虹膜识别，后台数据库自行进行比对和身份复核，只有所有入库员信息全部核对正确，门禁才开启，杜绝有人盗用钥匙或密码或指纹。虹膜智能门禁系统既方便内部授权人员按照规则执行出入，又能杜绝外来未授权人员的进出；既方便了内部管理，又增强了银行内部的安保等级，为用户提供了一个相当有价值的解决方案。 虹膜识别门禁自主研发。宁德别墅门禁卡虹膜识别门禁图像清晰

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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。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。鄂州考生核验虹膜识别门禁专利技术

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