性:性是指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。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。稳定性:虹膜在人的一生中都极其稳定，出生前（胎儿 7个月时）已经形成，出生6—18个月后定型，此后终身不变.一般性疾病不会对虹膜组织造成损伤，不会因职业等因素造成磨损。防伪性:不可能在对视觉无严重影响的情况下用外科手术改变虹膜特征，更不可能将一个人的虹膜组织特征改变得与某个特定对象的特征相同，用照片、录像、尸体的虹膜代替的虹膜图像都可被被检验出来。高保密性门禁系统虹膜识别门禁自主研发。潍坊视网膜识别虹膜识别门禁可在黑暗中采集
虹膜识别技术工艺也运用在飞机场、海关部门等各个领域的智能门禁系统中，例如在飞机场和港口海关部门的生物识别技术通关全自动系统、监测系统及警察运用的真实身份检验行動设备等，虹膜识别技术工艺也可在预防重中之重预防的地区、通道、口岸上运用，对已验证工作人员授予不一样的权限，对尝试强行通过的未经验证的工作人员，系统会全自动采取一定的有效措施将其封闭在警戒区域。基于生物识别技术的工艺科学研究和商品运用，生物识别技术优化算法的研发、信息系统集成、开发软件等，拥有面部识别、虹膜识别技术、指纹验证、指静脉鉴别等多种知识产权保护的关键优化算法及多模态融合优化算法，成功解决了人工智能技术场景中的身份验证难题。未来虹膜识别技术门禁、智能虹膜生物识别一体机、智能虹膜生物识别锁等产品系列已也会运用到了金融服务、文化教育、智能安防等各个领域。 南京双眼虹膜采集虹膜识别门禁包含读卡器非接触式门禁系统虹膜识别门禁比对速度快。
虹膜识别就是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份。虹膜识别技术的过程一般来说包含如下四个步骤：虹膜图像获取使用特定的摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件。图像预处理对获取到的虹膜图像进行如下处理，使其满足提取虹膜特征的需求。虹膜定位：确定内圆、外圆和二次曲线在图像中的位置。其中，内圆为虹膜与瞳孔的边界，外圆为虹膜与巩膜的边界，二次曲线为虹膜与上下眼皮的边界。虹膜图像归一化：将图像中的虹膜大小，调整到识别系统设置的固定尺寸。图像增强：针对归一化后的图像，进行亮度、对比度和平滑度等处理，提高图像中虹膜信息的识别率。特征提取采用特定的算法从虹膜图像中提取出虹膜识别所需的特征点，并对其进行编码。特征匹配将特征提取得到的特征编码与数据库中的虹膜图像特征编码逐一匹配，判断是否为相同虹膜，从而达到身份识别的目的。
虹膜识别的设计基于虹膜的公共安全应用系统的设计以确保安全和稳定为基础，同时兼顾易管理性、实用性及经济性，并对现有的网络基础设施比较大的利用和少的改动为设计方针。主要优点是非接触式识别、易于管理，可扩展性强。由于上面提到的虹膜识别技术自身在自身的可靠性、性等方面有其他人体生物识别技术无可比拟的天然优势，从而使以此技术作为人员识别的系统，达到更高的安全级别和更可靠的识别性。基于虹膜的公共安全应用系统遵循公安机构应用软件开发标准以及相关法律法规的要求，符合国家有关标准要求，符合国家对于信息系统的各项指标和规范。所有系统内的数据开发与目前全国当前使用的公安数据管理系统中的执法数据保持一致，以避免其他无效数据参与和干扰数据的查询与监控。同时基于虹膜的公共安全应用系统将按照国家计算机网络系统建设技术规范要求提供相应数据接口。人体温度探测虹膜识别门禁比对速度快。
准确性是生物识别技术的关键性能。受英国委托，英国国家物理实验室（NPL）测试比较了视网膜、虹膜、指纹、掌纹、面部、声音、手书动力学等七种技术。报告认为：虹膜、视网膜准确度比较高，面部"是不准确的"，指纹要提高准确性须采集十个手指的指纹。此外，日本自动识别专题研讨会（AIM）给出了不同技术的错误接受率，虹膜比指纹准确1200倍，比面部准确12000，比声音准确40000倍。AIM认为，准确度比较低的是声音识别。NPL认为，虹膜、视网膜强，指纹、掌纹容易伪造，签名可以模仿，声音可以用录音代替，面部是"容易被欺骗的"。例如：指纹每次使用时都会留下印膜，很容易被他人获取，用以制造假指纹。虹膜识别门禁包含读卡器。张家界视网膜比对虹膜识别门禁图像清晰
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虹膜定位：一般认为，虹膜的内外边界可以近似地用圆来拟合。内圆表示虹膜与瞳孔的边界，外圆表示虹膜与巩膜的边界，但是这两个圆并不是同心圆。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。常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**长的步骤之一。潍坊视网膜识别虹膜识别门禁可在黑暗中采集
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