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優(yōu)雅VP-IIX靜脈識別儀服務周到,手指靜脈識別考勤

價格面議2022-06-09 00:04:52
  • 深圳市駿裕隆智能系統(tǒng)有限公司
  • VP-IIX靜脈識別儀
  • 王奇志
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優(yōu)雅VP-IIX靜脈識別儀服務周到,手指靜脈識別考勤

隨著科技不斷發(fā)展,越來越多的安防產(chǎn)品走進我們的生活,我們熟知的一些安防產(chǎn)品從低端到高端有IC卡識別、指紋識別、虹膜識別、人臉識別、掌靜脈識別、手指靜脈識別,最近我們國內(nèi)的一家公司又引進一款高端安防系統(tǒng)-,這是一款從日本引進中國市場的全新產(chǎn)品,屬于日本專利產(chǎn)品-Synchro(新科浪)。據(jù)了解,手背靜脈識別系統(tǒng)和以上幾款安防產(chǎn)品相比,技術上更為先進、安全級別更高。


系統(tǒng)組成
靜脈識別系統(tǒng)的組成框架下圖所示,由圖像采集模塊、圖像預處理模塊、靜脈特征提取模塊、靜脈特征存儲模塊和靜脈特征識別模塊組成。在圖像采集模塊中,由采集設備獲取近紅外的手靜脈圖像,采集到的圖像質(zhì)量將直接影響到后面的靜脈特征識別。而圖像預處理模塊,首先要分割出包含靜脈特征的手部特定區(qū)域的圖像子塊,用以特征提取。然后對分割出的圖像進行濾波去噪,以及尺度的歸一化。某些情況下,還需要對圖像進行光照補償,平移或旋轉(zhuǎn)等形變的校正。靜脈特征提取模塊負責抽取靜脈信息,它包含了個人特征的唯一性,是靜脈識別方法的關鍵所在。存儲模塊存放靜脈的特征數(shù)據(jù)或特征模板,并在識別時提供相應的數(shù)據(jù)。識別模塊負責比較提取到的特征與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征,并根據(jù)一定的決策給出識別結(jié)果。
特征
掌靜脈識別
手掌靜脈血管生長在人體的表皮下面,在可視光條件下是無法直接觀察到的。根據(jù)生理學特征,波長在750nm~1100nm之間的光線能較好的穿透人體的表皮組織,得到相對清晰的血管圖像。人體血液中的氧合血紅蛋白和還原血紅蛋白對于750nm~1100nm波長范圍內(nèi)的近紅外光的吸收率相對較高,而人體組織中的水在這個波長范圍內(nèi)吸收率相對較低,所以在近紅外光的照射下,手掌靜脈部分會因吸收了較多的光線而呈暗色,同時手掌中的其它組織細胞由于水的反射作用而呈現(xiàn)亮色,這樣就可以得到手掌靜脈的圖像。
指靜脈識別
(1)內(nèi)部特征
手指靜脈藏匿于手指內(nèi)部,而且它不容易受到手指表面贓物,破損等情況的干擾,所以,手指靜脈被仿制的可能性非常小。
(2)活體識別
手指脫離人體后,靜脈血管中的血液特性會發(fā)生變化,致使不能通過手指靜脈識別采集裝置的身份驗證,所以手指靜脈是一種活體識別。
(3)安全等級高
手指靜脈分布于皮膚以下,形狀錯綜復雜,難以竊取,從而具有更高的安全等級。
(4)非接觸性
在獲取手指靜脈圖像時無需手指與設備接觸,不僅避免了被盜竊或者復制的缺陷,而且更加衛(wèi)生。一方面提高了使用的便捷性和安全性,另一方面也提高了人們使用指靜脈進行身份認證的意愿。

特點編輯 語音
活體識別
用手背靜脈進行身份認證時,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
用手背靜脈進行身份認證時,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]
用手背靜脈進行身份認證,獲取手背靜脈圖像時,手背無須與設備接觸,輕輕一放,即可完成識別。這種方式?jīng)]有手接觸設備時的不衛(wèi)生的問題以及手指表面特征可能被復制所帶來的安全問題,井避免了被當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
因為有了前面的活體識別、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。韓國首爾大學電子工程系有一篇關于手背靜脈識別算法的文獻E3,’介紹了傳統(tǒng)的靜脈識別算法以及如何用昂貴的DSP處理器處理浮點運算和提高實時性要求,縮短識別時間,文獻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;靜脈圖像預處理和靜脈識別。圖像預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的中值濾波等組成。通過對5000個樣本進行實驗,識別率達到94.88%。

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