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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：1．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。2．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。3．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。4．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。 测温功能虹膜识别门禁包含读卡器。惠州社区出入管理虹膜识别门禁提供开发软件

随着科技的发展，虹膜识别被公认为是**安全的生物识别系统。接下来就给大家介绍一下什么是虹膜识别技术？生物识别是一种技术，这种技术是能采取人体独特的特征（比如：人脸特征，虹膜特征，指纹特征），将这些特征转换成一串数据，来完成人体识别和认证。虹膜识别的原理虹膜识别技术是通过红外线来对人眼扫描，并通过图案特征点的位置来判定相似程度，虹膜识别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。虹膜识别技术的过程一般来说分为：虹膜图像采集、图像预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。沧州考场管理虹膜识别门禁红外线成像高保密性门禁系统虹膜识别门禁。

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。 虹膜识别门禁专利技术。

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。此算法是道格曼博士于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。测温功能虹膜识别门禁人体体温探测。惠州社区出入管理虹膜识别门禁提供开发软件

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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。惠州社区出入管理虹膜识别门禁提供开发软件

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