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北京神州安盾科技有限公司


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北京神州安盾指靜脈應用設備價格實惠

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產(chǎn)品型號

品       牌

廠商性質(zhì)生產(chǎn)商

所  在  地北京市

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更新時間:2017-01-03 10:26:19瀏覽次數(shù):463次

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經(jīng)營模式:生產(chǎn)廠家

商鋪產(chǎn)品:360條

所在地區(qū):北京北京市

聯(lián)系人:神州安盾

產(chǎn)品簡介

北京神州安盾指靜脈應用設備價格實惠
指靜脈識別是通過指靜脈識別儀取得個人手指靜脈分布圖,從手指靜脈分布圖依據(jù)比對算法提取特征值,通過紅外線CCD攝像頭獲取手指靜脈的圖像,將手指靜脈的數(shù)字圖像存貯在計算機系統(tǒng)中,將特征值存儲。
北京神州安盾科技有限公司是一家專門從事指靜脈人體生物特征識別技術研發(fā)和應用推廣的公司。公司產(chǎn)品主要應用在社保防止養(yǎng)老金冒領,教育考試認證,門禁考勤系統(tǒng)。

詳細介紹

北京神州安盾指靜脈應用設備價格實惠

指靜脈識別原理

指靜脈識別原理是靜脈識別的一種,首先通過指靜脈識別儀取得個人手指靜脈分布圖,從手指靜脈分布圖依據(jù)比對算法提取特征值,通過紅外線CCD攝像頭獲取手指靜脈的圖像,將手指靜脈的數(shù)字圖像存貯在計算機系統(tǒng)中,將特征值存儲。

指靜脈識別技術是利用近紅外線穿透手指后所得的靜脈紋路影像來進行個人識別,是具有高精度、高速度的世界上zui*的生物識別技術。在各種生物識別技術中,因其是利用外部看不到的生物內(nèi)部特征進行識別的技術,所以作為具有高防偽性的第二代生物識別技術備受矚目。

國外指靜脈識別技術運用zui為典型的案例是日本將此技術廣泛應用到全國超過85%的ATM自助取款業(yè)務中,有效的避免了金融*事件的發(fā)生。此外,指靜脈技術在中東、拉美等海外市場也開始了大規(guī)模的商用;國內(nèi)的多數(shù)安防產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)如電子鎖廠、門禁廠、集成商等已經(jīng)著手進行指靜脈技術二次開發(fā)及相關產(chǎn)品升級,金融機構(gòu)還把指靜脈識別技術運用到金庫門禁、額度*、存取款等對安全性要求比較高的銀行業(yè)務方面。

同時,由于指靜脈識別技術是利用身體內(nèi)部特征來識別且必須是活體才可利用,比較與指紋之類的識別技術又跨進了一大步。(例如,指紋很容易被復制,仿制,且將手指剁掉也可進行識別,而指靜脈則必須是活體有流動的血液,這樣就不會發(fā)生類似于呼和浩特越獄案件這樣的悲劇。)

北京神州安盾指靜脈應用設備價格實惠

靜脈比對時,實時采取靜脈圖,提取特征值,運用*的濾波、圖像二值化、細化手段對數(shù)字圖像提取特征,同存儲在主機中的手指靜脈特征值比對,采用復雜的匹配算法對手指靜脈特征進行匹配,從而對個人進行身份鑒定,確認身份 。

同其他生物識別技術相比,指靜脈認證技術具備以下主要優(yōu)勢。

?生物識別技術,不會遺失、不會被竊、無記憶密碼負擔。

?人體內(nèi)部信息,不受表皮粗糙、外部環(huán)境(溫度、濕度)的影響。

?適用人群廣,準確率高,*、不可偽造,安全便捷。

指靜脈識別特點:

活體識別

用手指靜脈進行身份認證時,獲取的是手指靜脈的圖像特征,是手指活體時才存在的特征。在該系統(tǒng)中,非活體的手指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

用手指靜脈進行身份認證時,獲取的是手指內(nèi)部的靜脈圖像特征,而不是手指表面的圖像特征。因此,不存在任何由于手指表面的損傷、磨損、干燥或太濕等帶來的識別障礙。

非接觸式

用手指靜脈進行身份認證,獲取手指靜脈圖像時,手指無須與設備接觸,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。手指靜脈方式由于靜脈位于手指內(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,確保了使用者的手指靜脈特征很難被偽造。所以手指靜脈識別系統(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指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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