韩国LG虹膜门禁机,多功能虹膜识别考勤机规格

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虹膜识别技术，彻底解决面部口罩遮掩认证问题
最近的一项消费者调查显示，人们越来越接受生物识别技术。近一半 (46%) 的受访者表示，在 COVID-19 大流行期间，生物识别技术让他们的生活更轻松。与两年前进行的类似研究相比，生物识别舒适度显着提高。
这项由商业应用程序和软件发现平台的在线生态系统 GetApp 进行的调查显示，自 2020 年以来，消费者对虹膜识别的舒适度提高了 31%。这种流行病似乎有助于将虹膜和面部识别等非接触式生物识别技术推向主流.
很容易看出为什么越来越多的人欣赏虹膜生物识别技术的速度、准确性和非接触式优势——尤其是在长期大流行期间。越来越多的机场、医院、制造厂、数据中心和政府机构使用虹膜生物识别系统。

GetApp 调查的受访者表示，出于安全目的（例如护照控制），他们乐于共享生物特征数据。然而，大多数人对与共享数据相关的潜在数据泄露和侵犯隐私表示担忧。
这些担忧表明生物识别行业仍然面临着我们的工作。虹膜扫描模板是加密的，因此它们不能被还原和重新设计以用于识别目的。虹膜生物识别技术的使用提供了比访问控制卡、护照或驾驶执照等其他常见身份识别形式更大的隐私。虹膜生物识别技术的实施为保护个人隐私提供了一个安全的包络。
人们经常对新技术持谨慎态度是可以理解的。但生物识别技术旨在实现最高级别的身份识别，同时防止黑客和其他希望从他人身份中获利的人。

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。

虹膜识别技术的原理
虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份，其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，从而实现自动的个人身份认证。虹膜识别的主要步骤包括虹膜图像的获取、预处理、特征提取与编码和分类。
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。
由于虹膜图像获取装置自主研发的技术门槛高，限制了国内虹膜识别研究的开展。中国科学院自动化研究所在1999年研制出国内第一套自主知识产权的虹膜图像采集系统，其特点是小巧、灵活、低成本、图像清晰。经过不断地更新换代，自动化所最新开发的虹膜成像仪已经可以在20—30cm距离范围通过语音提示、主动视觉反馈等技术采集到合格的虹膜图像。

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

LG 虹膜识别技术
虹膜识别算法
Iris ID被认为是虹膜识别准确性的世界领先者。虹膜识别算法是由NIST（美国国家标准技术研究所）公认和测试的。优秀的机载质量评估和对策套件保证了可靠和一致的性能。
安全与标准兼容
Iris ID在过去的18年，作为一名高质量虹膜识别的设计者和制造者，其成功表现Iris ID产品的被采用和我们的全球领导力。对市场需求、人力因素需求的持续评估以及精确工程学的应用，使Iris ID能够提供市场领先的解决方案。Iris ID产品总是达到或超过美国和国际眼睛安全的要求。IrisAccess产品所产生的光学和细微照明已经经过了彻底的测试，并且发现其完全符合UL和ANSI眼睛安全标准。Iris ID的虹膜阅读器和摄像机的全产品线都经过了测试，并符合最严格的安全标准：IEC 67421，UL294 ETL和CE。Iris ID摄像机也符合ISO 29794-6的虹膜交换标准。
系统安全
Iris ID iCAM 7 S虹膜阅读器包括一系列可以改善网络通信和数据库保护的安全特征。数字证书和基于加密技术的标准都是IrisAccess解决方案的一部分。

LG 7000S虹膜识别一体化
IrisAccess 系统提供了其他生物识别技术中很少见的集成灵活性。IrisAccess 专为与标准安全基础设施轻松集成而设计，已成功集成到大多数领先的门禁控制面板以及工业和政府应用中常用的基于卡或 PIN 的输入设备。它也可以用作独立系统或与其他安全措施一起运行。
7000 配置（选项 1）
智能卡设备验证模式
iCAM 作为独立设备运行，用于验证 (1:1) 智能卡上的虹膜模板
用于 iData CMA 和/或带有由 IrisAccess EAC 或第 3 方应用程序创建的虹膜模板的预先存在的智能卡
集成新_1
7000 配置（选项 2）
智能卡设备验证模式
iCAM 作为独立设备运行，用于验证 (1:1) 智能卡上的虹膜模板
用于 iData CMA 和/或带有由 IrisAccess EAC 或第 3 方应用程序创建的虹膜模板的预先存在的智能卡
集成新_2
7000 配置（选项 3）
设备上 iCAM 控制和虹膜匹配模式
iCAM 在 iCAM 内受到控制和光圈匹配
在 iCAM 内提供 ICU 的功能
仅用于 IrisAccess EAC 软件
integration_new_3
7000 配置（仅限选项 3）
没有 iCAM4000 系列；仅限 iCAM7000 系列
integration_new_4
4000 配置（图 1）
带有门禁系统的简单系统 门禁系统
此图显示来自 iCAM 的韦根
d_integration_diagram1
4000 配置（图 2）
带有门禁系统的简单系统 门禁系统
此图显示来自 ICU4000-W 的韦根
d_integration_diagram2
4000V-H1 配置（图 3）
带门控的 4000V-H1 系统
CMS（卡管理系统）如图所示
d_integration_diagram3
带门控的 4000 基本系统（图 4）
带门控制器的简单 4000 系统
DCU4000 如图所示
d_integration_diagram4
系统图 - 5 门（图 5）
带有门禁系统的简单系统门控系统
每个 ICU 4 个 iCAM
d_integration_diagram5
带有远程站点的“DCU”系统图（图 6）
使用门控制器的简单系统（使用 DCU4000 + ICU4000）
门与 Iris 摄像头分开显示以说明 TCP/IP 连接
未显示门控制连接的详细信息
d_integration_diagram6
将 4000 添加到现有 3000 系统（图 7）
带有门禁系统的简单系统门控系统
3000 摄像头在现有 ICU3000 上运行
4000 台摄像机在新的 ICU4000-W 上运行
该图显示了基于韦根的系统
d_integration_diagram7
将 7000 添加到现有的 4000 和 3000 系统（图 8）
带门禁系统的系统 门禁系统
7000 台摄像机独立运行；iCAM 在 iCAM 内受到控制和光圈匹配
4000 台摄像机在新的 ICU4000-W 上运行
3000 摄像头在现有 ICU3000 上运行