遠距離虹膜采集，復合生物特征識別融合應用，在虹膜識別技術中，虹膜圖像的獲取直接影響圖像的質量和識別的準確率。由于紅外硬件發(fā)展的限制，當前市面主流虹膜識別設備多為近距離虹膜識別產品，比較大工作距離不足40厘米，需要指導用戶配合設備操作，且用戶眼睛與攝像頭須處于同一個光軸才能完成虹膜信息采集，相對于人臉識別用戶體驗較差。如何實現(xiàn)遠距離虹膜采集識別（工作距離大于0.8米），以及多目標瞬時抓取識別將是虹膜識別行業(yè)下一個研究熱點之一。如果傳統(tǒng)虹膜識別產品的距離受限問題被完全解決，虹膜識別技術將會獲得更廣應用，產業(yè)市場化和商業(yè)化的步伐也會加快。人體溫度探測虹膜識別門禁可在黑暗中采集。安康虹膜識別門禁提供開發(fā)軟件
國內虹膜行業(yè)現(xiàn)狀國內廠商異軍突起，“虹膜+人臉”生物識別技術應用場景在不斷拓寬由于國家相關行業(yè)對自主知識產權的要求，國產自主可控的虹膜技術異軍突起，精度、速度、圖像質量等關鍵技術指標比國外虹膜產品更有優(yōu)勢，中國自主知識產權的虹膜廠商開始占據(jù)位置。隨著政策的深入貫徹，中國自主知識產權的虹膜廠商開始輸出虹膜技術和解決方案，成為國外虹膜注冊項目的主要供應商，如印尼、伊朗，并將擴展到緬甸、菲律賓、馬來西亞等國，成為高科技輸出的典范。聚虹光電為的企業(yè)借助國內巨大的用戶規(guī)模和眾多的項目案例，利用機器學習的算法，不斷用數(shù)據(jù)驅動算法性能提升，將進一步鞏固技術優(yōu)勢，保持全球。隨著大數(shù)據(jù)、芯片、計算機等技術的發(fā)展，特別是國內廠商在虹膜技術上的突破，“虹膜+人臉”雙模生物識別技術應用場景不斷拓寬。 高保密性門禁系統(tǒng)虹膜識別門禁虹膜識別門禁毫秒級采集。
虹膜識別的特點：生物活性: 虹膜是人眼的可見部分，處在鞏膜的保護下，具有極強的生物活性。例如，瞳孔的大小隨光線強弱變化；視物時有不自覺的調節(jié)過程；有每秒可達十余次的無意識瞳孔縮放；在人體腦死亡、處于深度昏迷狀態(tài)或眼球組織脫離人體時，虹膜組織即完全收縮，出現(xiàn)散瞳現(xiàn)象。這些生物活性與人體生命現(xiàn)象同時存在，共生共息，所以想用照片、錄像、尸體的虹膜代替**的虹膜圖像都是不可能的，從而保證了生理組織的真實性。非接觸性:從一定距離即可獲得虹膜數(shù)字圖像,無需用戶接觸設備,對人身沒有侵犯，因而容易被公眾接受。
基于過零點表示的方法早被Boles采用。這種方法利用小波變換的過零點和兩個連續(xù)過零點之間的小波變換的積分平均值來表示虹膜特征。通過兩個自定義的相似度函數(shù)計算兩個虹膜紋理間的距離，得到識別結果。在Boles的算法中，先沿以虹膜中心為圓心的同心圓對虹膜圖像采樣，把二維的虹膜圖像變?yōu)橐痪S的信號，然后對它進行小波變換。這里所用的小波函數(shù)是三次樣條函數(shù)的一階導數(shù)。為了減少噪聲對這種表示方法的影響，只選用了四級較低分辨率的小波變換結果來提取虹膜特征。對變換結果的各個過零點區(qū)間進行積分和定位得到虹膜一維信號小波變換的過零點表示。BoleS的方法相對比較簡單，但是算法的魯棒性較差，很容易受圖像質量影響。測溫功能虹膜識別門禁人體體溫探測。
虹膜識別就是通過對比虹膜圖像特征之間的相似性來確定人們的身份。虹膜識別技術的過程一般來說包含如下四個步驟：虹膜圖像獲取使用特定的攝像器材對人的整個眼部進行拍攝，并將拍攝到的圖像傳輸給虹膜識別系統(tǒng)的圖像預處理軟件。圖像預處理對獲取到的虹膜圖像進行如下處理，使其滿足提取虹膜特征的需求。虹膜定位：確定內圓、外圓和二次曲線在圖像中的位置。其中，內圓為虹膜與瞳孔的邊界，外圓為虹膜與鞏膜的邊界，二次曲線為虹膜與上下眼皮的邊界。虹膜圖像歸一化：將圖像中的虹膜大小，調整到識別系統(tǒng)設置的固定尺寸。圖像增強：針對歸一化后的圖像，進行亮度、對比度和平滑度等處理，提高圖像中虹膜信息的識別率。特征提取采用特定的算法從虹膜圖像中提取出虹膜識別所需的特征點，并對其進行編碼。特征匹配將特征提取得到的特征編碼與數(shù)據(jù)庫中的虹膜圖像特征編碼逐一匹配，判斷是否為相同虹膜，從而達到身份識別的目的。 測溫功能虹膜識別門禁。龍巖視網膜識別虹膜識別門禁紅外線成像
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(1)虹膜定位:將虹膜從整幅圖像中分割出來.為此必須準確定位虹膜的內外邊界,檢測并排除侵入的眼瞼.典型的算法是利用虹膜內外邊界近似環(huán)形的特性,應用圖像灰度對位置的一階導數(shù)來搜索虹膜的內外邊界.(2)虹膜對準:確定兩幅圖像之間特征結構的對應關系.Daugman將原始坐標映射到一個極坐標系上,使虹膜組織的同一部位映射到這個坐標系的同一點;Wildes算法應用圖像配準技術來補償尺度和旋轉的變化.(3)模式表達:為了捕獲虹膜所具有的獨特的空間特征,可以利用多尺度分析的優(yōu)勢.Daugman利用二維Gabor子波將虹膜圖像編碼為256字節(jié)的?虹膜碼#.Wildes利用拉普拉斯?高斯濾波器來提取圖像信息.(4)匹配決策:Daugman用兩幅圖像虹膜碼的漢明距離來表示匹配度,這種匹配算法的計算量極小,可用于在大型數(shù)據(jù)庫中識別.Wildes是計算兩幅圖像模式表達的相關性,其算法較復雜,應用于認證.安康虹膜識別門禁提供開發(fā)軟件
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