多功能韩国LG虹膜识别考勤机品牌

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随着 Iris ID 即将推出新的多模式生物识别系统，预计在验证旅行者身份的速度、便利性和准确性方面会有更大的改进。
Iris ID 解决方案与领先的企业访问控制平台无缝集成，加强了物理和逻辑安全之间的桥梁。虹膜和访问控制系统一起提供了管理建筑物和计算机网络访问的端到端解决方案。使用 Iris ID 系统，员工或乘客无需记住和频繁更改密码——这通常是任何安全计划中最薄弱的环节。
作为一种可选技术，Iris ID 系统保护人们的隐私。我们的系统是非接触式的，这是在全球大流行期间必不可少的考虑因素。我们的系统易于与自动适应每个人身高的阅读器一起使用。
Iris ID 继续推动技术的发展，使其虹膜识别系统成为需要快速、易于使用和高度准确的身份验证的机场应用的理想选择。

基于虹膜识别的门禁控制需求猛增
根据国际市场研究公司 FMI 的一份新市场研究报告，对访问控制技术的需求正在飙升。生物识别解决方案位居榜首，基于虹膜识别的系统预计将出现最大的需求增长。
FMI 估计 2021 年全球门禁控制市场总收入为 153 亿美元，到 2031 年将飙升至 504 亿美元。市场驱动因素包括网络和数据安全问题以及云计算和无线访问控制的进步。
目前，指纹和人脸识别在生物识别门禁装置中占据最大份额。但 FMI 预计虹膜识别系统将在不断增长的市场中占据相当大的份额。
我们今天看到人们对鸢尾花越来越感兴趣有几个原因。该技术过去已被大型企业、军队和其他政府部门广泛使用，现在正在被许多不同的垂直市场考虑，包括交通、金融、医疗保健和执法。

虹膜识别技术是一种我们既熟悉又陌生，十分科幻神秘，又比较常见的感知识别技术。虹膜识别具有便于用户使用、无需物理的接触、可靠性高等优点。
虹膜识别的原理
虹膜识别系统主要包含虹膜图像采集装臵、活体虹膜检测算法、特征提取和匹配三大模块。虹膜图像的获取是虹膜识别中的第一步，虹膜面积小，而且不同人种的虹膜颜色有着很大差别，这使得普通的摄像头无法拍摄出可以用于识别的清晰虹膜图像，因此必须采用专用的虹膜图像采集装臵，包括红外光学成像系统、电子控制单元和适当的软件算法。
特征提取和匹配则是虹膜识别系统中核心的部分，即使用有效的特征对虹膜图像进行描述，并刻画特征向量之间的相似性，最终由系统将采集的信息与数据库内的信息进行比对，决定用户的身份和权限等。

虹膜识别技术就是一种超级版的条形码二维码识别技术。只不过它识别的不是条形码二维码上蕴含的信息而是人的虹膜上的隐藏的丰富信息，而且其优良的特性也是条形码二维码所无法比拟的。
什么是虹膜？
人眼的外观由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成，巩膜即眼球外围的白色部分，眼睛中心为瞳孔部分，虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信息。外观上看，虹膜由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成，是人体中最独特的结构之一。
脊椎动物眼球角膜和晶状体间呈球状有色彩的膜。为血管膜的一部分、中央是瞳孔。虹膜前面被覆一层内皮;中层为富于血管和色素细胞的疏松结缔组织。
色素的多少可使虹膜呈现不同的颜色，无色素时为蓝色，当色素由少至多时，虹膜可出现灰色、棕色及棕黑色；虹膜后面衬有两层色素上皮，其内层上皮分化为平滑肌。
肌纤维由内向外呈放射状排列的称瞳孔开肌、受交感神经支配、司瞳孔放大;围绕瞳孔缘呈环状排列的称瞳孔括约肌。受副交感神经支配,司瞳孔缩小。

虹膜识别技术的特性
1、唯一性
每个虹膜所包含的信息都不相同，出现形态完全相同的虹膜组织的可能性远远低于其他组织。英国剑桥大学John Daugman教授提出的虹膜相位特征证实了虹膜图像有244个独立的自由度，即平均每平方毫米的信息量是3.2比特。
虹膜的纤维组织细节复杂而丰富，并且它的形成与胚胎发生阶段该组织局部的物理化学条件有关，具有极大的随机性，即便使用克隆技术也无法复制某个虹膜。
同卵双胞胎的虹膜纹理信息不同，同一个人左右眼的虹膜纹理都不会相互认同。英国国家物理实验室的测试结果表明：虹膜识别是各种生物特征识别方法中错误率最低的。
2、稳定性
虹膜从婴儿胚胎期的第3个月起开始发育，到第8个月虹膜的主要纹理结构已经成形。除非经历危及眼睛的外科手术，此后几乎终生不变。由于角膜的保护作用，发育完全的虹膜不易受到外界的伤害。
3、防伪性
虹膜是人眼的可见部分，处在巩膜的保护下，具有极强的生物活性。例如，瞳孔的大小随光线强弱变化；视物时有不自觉的调节过程；有每秒可达十余次的无意识瞳孔缩放；在人体脑死亡、处于深度昏迷状态或眼球组织脱离人体时，虹膜组织即完全收缩，出现散瞳现象。这些生物活性与人体生命现象同时存在，共生共息，所以想用照片、录像、尸体的虹膜代替活体的虹膜图像都是不可能的，从而保证了生理组织的真实性
4、非接触
虹膜是一个外部可见的内部器官，不必紧贴采集装置就能获取合格的虹膜图像，识别方式相对于指纹、手形等需要接触感知的生物特征更加干净卫生，不会污损成像装置，影响其他人的识别。
5、便于信号处理
在眼睛图像中和虹膜邻近的区域是瞳孔和巩膜，它们和虹膜区域存在着明显的灰度阶变，并且区域边界都接近圆形，所以虹膜区域易于拟合分割和归一化。虹膜结构有利于实现一种具有平移、缩放和旋转不变性的模式表达方式。
唯一性，稳定性，防伪性，而这些都是包括二维码，RFID等其他感知识别技术所无法比拟的，加上虹膜作为唯一可以从外部直接观测的人体内部组织，自身蕴含丰富信息，虹膜识别成为了一项非常重要的，特别适用于保密性要求高的环境的感知识别技术

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。
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最长的步骤之一。
虹膜图像归一化
虹膜图像归一化的目的是将虹膜的大小调整到固定的尺寸。到目前为止，虹膜纹理随光照变化的精确数学模型还没有得到。因此，从事虹膜识别的研究者主要采用映射的方法对虹膜图像进行归一化。如果能够对虹膜纹理随光照强度变化的过程建立数学模型或者近似模拟这个过程，将会对虹膜识别系统性能的提高有很大帮助。
图像增强
图像增强的目的是为了解决由于人眼图像光照不均匀造成归一化后图像对比度低的问题。为了提高识别率，需要对归一化后的图像进行图像增强。
特征提取
特征提取是指通过一定的算法从分离出的虹膜图像中提取出独特的特征点，并对其进行编码