互联网时代，各种账号被盗，诈骗链接、钓鱼网站，都在觊觎用户的信息及财产安全，无论是微软的Windows10用虹膜识别代替密码，都旨在借助虹膜技术提供互联网保护，确保用户登陆、计算机、在线交易及信息安全，而在移动终端，从微软、富士通到聚虹光电，都生产出了搭载虹膜识别技术的虹膜手机，让手机、支付及其他应用更安全。每逢大考，多多少少都会曝出不同类型的、事件，手段日趋高科技化，反技术也在日益提升。为了从根本上杜绝以上不良现象的发生，有多家考场推出了虹膜识别技术，来认证考生的身份，这种技术也用于新生报道，杜绝的事情发生。在司法、公安、等系统中，警察滥用时有发生，针对此问题，推出了基于虹膜识别技术的智能弹柜管控系统，成效明显;在监狱，搭载虹膜识别技术的双门互锁门禁系统被广泛应用，有效防止越狱事件的发生，另外，犯人在出、入狱时候的身份认证，均采用的是识别精细的虹膜技术，否则一不小心关错人或者放错人，就会酿成大错。人体温度探测虹膜识别门禁图像清晰。济源考生核验虹膜识别门禁提供开发软件
眼睛是心灵的窗户，也是身份的标识。人眼眼球包括眼球壁及其内容物，其中，虹膜位于角膜和晶状体之间圆环状部分，包含许多类似于斑点、细丝、冠状、条纹、皱纹、隐窝等形状的虹膜的纹理特征，它们均具有个体、终身稳定性、防伪性等特点，是目前能够准确识别身份的生物特征。一项来自中国工程院的数据称，与指纹识别、人脸识别2%左右的误识率相比，虹膜识别的误识率可低至百万分之一。因此，虹膜识别的市场潜力巨大，它不仅符合高安全要求、高精度的身份认证场景，还可以应用在金融、医疗、安检、安防、特种行业考勤与门禁、工业控制等领域。事实上，目前全球虹膜识别两个应用领域，是公检法司，国内外无一例外。比如说美国—自动生物特征识别系统(ABIS)、印度身份认证、阿联酋出入境系统(由于中东人的习俗，很多女士通常只露出两个眼睛)、矿山及一些手工劳动强度较大的人员安全管理(这些人员通常手指的指纹磨损比较严重)等。 济源考生核验虹膜识别门禁提供开发软件虹膜识别门禁提供开发软件。
如今，指纹、声纹、人脸识别等生物识别技术已广泛应用在手机支付、门禁系统、安防等领域。智能测温在企业复工、交通枢纽等防疫场景中发挥了重要作用，其中使用的人脸识别技术在国内发展已经非常成熟，便捷性较高。与之相比，虹膜识别作为一种“人眼”识别技术，在便捷性、稳定性和精细度上更上一层楼，是业界公认的综合安全性能更高的一项生物识别技术。传染病医院通常都有一套严格的防控体系，有诸如“清洁区”“半污染区”“污染区”等区域的划分。医生在各区域穿梭时，通常需要经过门禁系统。医护人员“全副武装”，传统门禁使用的人脸识别、指纹识别等都无法有效使用，实体门禁卡反复携带进出病区，使用不便而且具有污染风险。在这种情况下，非接触式虹膜识别门禁系统就非常适用了。
虹膜图像获取虹膜图像获取是指使用特定的数字摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像通过图像采集卡传输到计算机中存储。虹膜图像的获取是虹膜识别中的第一步，同时也是比较困难的步骤，需要光、机、电技术的综合应用。因为人们眼睛的面积小，如果要满足识别算法的图像分辨率要求就必须提高光学系统的放大倍数，从而导致虹膜成像的景深较小，所以现有的虹膜识别系统需要用户停在合适位置，同时眼睛凝视镜头(Stop and Stare)。另外东方人的虹膜颜色较深，用普通的摄像头无法采集到可识别的虹膜图像。不同于脸像、步态等生物特征的图像获取，虹膜图像的获取需要设计合理的光学系统，配置必要的光源和电子控制单元。测温功能虹膜识别门禁自主研发。
一、智慧小区智慧小区是小区管理的一种新理念，小区中的人流量较大，应用虹膜门禁，能够防止因为非小区人员随意进出，而造成居民的财产损失;提升居民的安全性外，也能降低安保复杂度。细心的朋友应该有发现，2020年因防控工作的开展需要，很多小区都在进行门禁更新。企业考勤目前企业考勤应用虹膜技术的应该还不是普遍性，以前上班打卡方式是签字升级到指纹打卡机，相信不久的将来你只需要走进公司门，就能自动实现打卡了，"缺点"显而易见，再也无法假冒打卡。三、建筑工地在2018年，统计局就公布我国建筑业农民工有5000多万人，民工流动性大，管理难一直是建筑行业难题，而精细的虹膜识别技术为监管提供了技术支持。四、考试场所为杜绝考场、等事件的发生，虹膜识别进考场成了重要措施。除此之外，虹膜识别技术及产品还应用覆盖医药、公安、社保、金融、医疗、智能家居、智能安防等行业，现已在公安部及各省公安虹膜采集系统、机场、银行、家居安防等行业市场获得规模应用。人体温度探测虹膜识别门禁比对速度快。武威考生核验虹膜识别门禁自主研发
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虹膜中包含丰富的色素细胞，当外部光线照射到眼睛上时，由于不同人的色素细胞对光有不同的吸收率，使得虹膜呈现不同的颜色。从识别的角度来说，虹膜的颜色信息并不具有的区分性，那些相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等形状的细微特征才是虹膜性的体现。这些细微特征在彩色图像和灰度图像中是一致的，因此一般采用灰度图像进行虹膜识别的研究。此算法是道格曼博士于1993年在文献中提出的。在定位虹膜时使用了从粗到精的策略达到单像素的精度，并估计出虹膜和瞳孔的中心以及半径。一般来说，瞳孔的中心和虹膜是不同心的，瞳孔中心的重要性比虹膜的中心稍差一些，它的半径是虹膜半径的0.1到0.8倍。因此，决定瞳孔的圆周的三个参数必须与虹膜的圆周分开估算。在Daugman系统中，设计的二维Gabor滤波器对归一化后的虹膜纹理进行滤波。济源考生核验虹膜识别门禁提供开发软件
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