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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。人体温度探测虹膜识别门禁自主研发。临高非接触式门禁系统虹膜识别门禁红外线成像

    眼睛是心灵的窗户，也是身份的标识。人眼眼球包括眼球壁及其内容物，其中，虹膜位于角膜和晶状体之间圆环状部分，包含许多类似于斑点、细丝、冠状、条纹、皱纹、隐窝等形状的虹膜的纹理特征，它们均具有个体、终身稳定性、防伪性等特点，是目前能够准确识别身份的生物特征。一项来自中国工程院的数据称，与指纹识别、人脸识别2%左右的误识率相比，虹膜识别的误识率可低至百万分之一。因此，虹膜识别的市场潜力巨大，它不仅符合高安全要求、高精度的身份认证场景，还可以应用在金融、医疗、安检、安防、特种行业考勤与门禁、工业控制等领域。事实上，目前全球虹膜识别两个应用领域，是公检法司，国内外无一例外。比如说美国—自动生物特征识别系统(ABIS)、印度身份认证、阿联酋出入境系统(由于中东人的习俗，很多女士通常只露出两个眼睛)、矿山及一些手工劳动强度较大的人员安全管理(这些人员通常手指的指纹磨损比较严重)等。 湘潭社区门禁卡虹膜识别门禁比对速度快虹膜识别门禁生产厂家。

    虹膜识别人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变化系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程，人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法，一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。而特征匹配是提取的人脸图像特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。可分为1:1、1：N、属性识别。其中，1:1是将2张人脸对应的特征值向量进行对比，1：N是将1张人脸照片的特征值向量和另外N张人脸对应的特征值向量进行对比，输出相似度比较高或者相似度排名前X的人脸。

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图像清晰。

一、智慧小区智慧小区是小区管理的一种新理念，小区中的人流量较大，应用虹膜门禁，能够防止因为非小区人员随意进出，而造成居民的财产损失;提升居民的安全性外，也能降低安保复杂度。细心的朋友应该有发现，2020年因防控工作的开展需要，很多小区都在进行门禁更新。企业考勤目前企业考勤应用虹膜技术的应该还不是普遍性，以前上班打卡方式是签字升级到指纹打卡机，相信不久的将来你只需要走进公司门，就能自动实现打卡了，"缺点"显而易见，再也无法假冒打卡。三、建筑工地在2018年，统计局就公布我国建筑业农民工有5000多万人，民工流动性大，管理难一直是建筑行业难题，而精细的虹膜识别技术为监管提供了技术支持。四、考试场所为杜绝考场、等事件的发生，虹膜识别进考场成了重要措施。除此之外，虹膜识别技术及产品还应用覆盖医药、公安、社保、金融、医疗、智能家居、智能安防等行业，现已在公安部及各省公安虹膜采集系统、机场、银行、家居安防等行业市场获得规模应用。测温功能虹膜识别门禁。松原考场管理虹膜识别门禁可在黑暗中采集

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    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。 临高非接触式门禁系统虹膜识别门禁红外线成像

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