熱門韓國TechSphereVP-IIX靜脈識別儀信譽(yù)保證

1997年，韓國的BK System公司發(fā)布了亞洲第一個商用手背靜脈識別產(chǎn)品BK.100，并于第二年取得了美國專利。2000年，BK System的一些成員組建了新的公司，繼續(xù)研發(fā)靜脈識別產(chǎn)品，最終推出了VP.II。他們在圖像采集和濾波算法上都進(jìn)行了很多改進(jìn)，使用了當(dāng)時很多先進(jìn)的濾波算法，如組合常態(tài)濾波、增強(qiáng)濾波、基于靜脈走向的方向?yàn)V波等，并且利用了當(dāng)時最新的數(shù)字圖像處理技術(shù)，采用紅外光源補(bǔ)償，而且改進(jìn)了靜脈特征的抽取算法，通過溫度傳感器的檢測防止欺騙，大大改進(jìn)了可靠性并且提高了性價比。報道稱該研究采用10000人進(jìn)行了測試，識別精度很高，并聲稱適用于99.98％的人群。該產(chǎn)品生成加密注冊模版，僅僅需要占用300個字節(jié)的存儲空間，可以將這一模板存儲在任何媒介上或通過網(wǎng)絡(luò)快速識別，己成功應(yīng)用于機(jī)場，銀行和醫(yī)院等單位。隨后，日立公司推出了系列手指靜脈識別產(chǎn)品。富士通公司則推出了手掌靜脈識別產(chǎn)品。此后靜脈識別技術(shù)的發(fā)展就進(jìn)入了研究和產(chǎn)業(yè)化交織的狀態(tài)。

近幾年的靜脈識別研究領(lǐng)域也很活躍，各國的研究者們提出了很多優(yōu)秀的靜脈識別算法。在靜脈的空間域骨架特征方面，Kumar通過對手靜脈圖像進(jìn)行分割細(xì)化，得到靜脈的分布骨架，然后連接這些骨架特征點(diǎn)，將它們構(gòu)造成三角形，最后將三角形的三個邊長按照類型依次進(jìn)行匹配。這種新的三角形距離匹配準(zhǔn)則，不同于以往的漢明距離、歐拉距離等，對于靜脈噪聲具有更強(qiáng)的魯棒性。
在靜脈的變換域特征方面，Yang利用一組Gabor濾波器提取得到靜脈的Gabor域特征，并進(jìn)行編碼計算。在此基礎(chǔ)上，Han發(fā)展出自適應(yīng)的Gabor函數(shù)組，能夠自動調(diào)節(jié)并得到最優(yōu)的性能參數(shù)，再利用比特鏈編碼的方式抽取和匹配靜脈特征，取得了較好的識別效果。此外，很多其它的頻率域變換方法，如正交高斯濾波器、截止高斯濾波器、曲率波變換，Radon變化匹配濾波器等也相繼被提出和使用。一些空間映射方法，如局部保持投影(Local Preserving Projection，LPP)、尺度不變特征轉(zhuǎn)換(Scale lnvariantFeature Transfonn，SIFT)等，以及獨(dú)立元分析(Independent Component Analysis，ICA)等方法也被紛紛應(yīng)用于靜脈識別領(lǐng)域。

特點(diǎn)編輯 語音
活體識別
用手背靜脈進(jìn)行身份認(rèn)證時，獲取的是手背靜脈的圖像特征，是手背活體時才存在的特征。在該系統(tǒng)中，非活體的手背是得不到靜脈圖像特征的，因而無法識別，從而也就無法造假。
內(nèi)部特征
用手背靜脈進(jìn)行身份認(rèn)證時，獲取的是手背內(nèi)部的靜脈圖像特征，而不是手背表面的圖像特征。因此，不存在任何由于手背表面的損傷、磨損、干燥或太濕等帶來的識別障礙。
非接觸式
非接觸性掌靜脈活體識別儀
非接觸性掌靜脈活體識別儀 [1]
用手背靜脈進(jìn)行身份認(rèn)證，獲取手背靜脈圖像時，手背無須與設(shè)備接觸，輕輕一放，即可完成識別。這種方式?jīng)]有手接觸設(shè)備時的不衛(wèi)生的問題以及手指表面特征可能被復(fù)制所帶來的安全問題，井避免了被當(dāng)作審查對象的心理不適，同時也不會因臟物污染后無法識別。手掌靜脈方式由于靜脈位于手掌內(nèi)部，氣溫等外部因素的影響程度可以忽略不計，幾乎適用于所有用戶。用戶接受度好。除了無需與掃描器表面發(fā)生直接接觸以外，這種非侵入性的掃描過程既簡單又自然，減輕了用戶由于擔(dān)心衛(wèi)生程度或使用麻煩而可能存在的抗拒心理。
安全等級高
因?yàn)橛辛饲懊娴幕铙w識別、內(nèi)部特征和非接觸式3個方面的特征，確保了使用者的手背靜脈特征很難被偽造。所以手背靜脈識別系統(tǒng)安全等級高，特別適合于安全要求高的場所使用。韓國首爾大學(xué)電子工程系有一篇關(guān)于手背靜脈識別算法的文獻(xiàn)E3，’介紹了傳統(tǒng)的靜脈識別算法以及如何用昂貴的DSP處理器處理浮點(diǎn)運(yùn)算和提高實(shí)時性要求，縮短識別時間，文獻(xiàn)中描述的靜脈識別算法主要包括3大部分：靜脈圖像的獲取；靜脈圖像預(yù)處理和靜脈識別。圖像預(yù)處理部分主要由高斯低通濾波、高斯高通濾波、閡值處理、雙線性濾波以及改進(jìn)的中值濾波等組成。通過對5000個樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，識別率達(dá)到94．88%。