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手指指静脉识别

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  • 公司名称北京神州安盾科技有限公司
  • 品       牌
  • 型       号
  • 所  在  地北京市
  • 厂商性质生产厂家
  • 更新时间2021/6/24 9:17:18
  • 访问次数426
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  北京神州安盾科技有限公司是一家专门从事指静脉人体生物特征识别技术研发和应用推广的高科技公司。拥有自己的研发中心及高素质的专业研发团队,拥有产品自主知识产权、自主算法及多项国家。

公司运用*的管理模式,从产品的调研、开发、测试到生产、应用,每个环节均严格按照产品生产的贯例设计,层层把关,密切配合,确保公司的每个产品都为客户创造较大效益!

公司目前已有多个系列的指静脉应用产品:桌面型AF1xx系列、门禁考勤型AF2xx系列、社保金融一体机AF3xx系列、指静脉门锁AF4xx系列、指静脉闸机AF5xx系列等10余款产品投入生产和销售。产品应用涵盖政府、*、*、司法、教育、社保、金融、企业、个人等各个行业。随着人体生物特征识别技术的不断发展和更新,指静脉身份识别应用必将走进我们每个人的身边。

公司的宗旨:以用户为中心,以产品为保障,以服务为导向。

我们坚信:未来将是一个人体生物密码的时代。神州安盾希望能与您一起,紧密合作,努力构建一个更加和谐、安全、便携的身份安全系统。

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手指指静脉识别
术是一种新的生物特征识别技术,它利用手指内的静脉分布图像来进行身份识别。是依据人类手指中流动的血液可吸收特定波长的光线,而使用特定波长光线对手指进行照射,可得到手指静脉的清晰图像。
手指指静脉识别 产品信息

手指指静脉识别

产品简介:

工作原理,是依据人类手指中流动的血液可吸收特定波长的光线,而使用特定波长光线对手指进行照射,可得到手指静脉的清晰图像。利用这一固有的科学特征,将实现对获取的影像进行分析、处理,从而得到手指静脉的生物特征,再将得到的手指静脉特征信息与事先注册的手指静脉特征进行比对,从而确认登录者的身份。

手指静脉图像的识别和比对,由一块目前世界上速度zui快的DSP芯片完成,所需时间以毫秒计;它是透射光穿透手指获取内部静脉图像特征,而不是用反射光来获取皮肤表面图像特征,有效地避免了因皮肤表面的皱纹、褶皱、粗糙、干裂或太湿等影响获取精确图像特征的问题,且在不同环境下均能保持精度不变。同时,识别时接触少甚至无须接触,不会有手指表面特征被第三者恶意复制的危险;系统获取的是手指活体时才存在的特征,非活体的手指是得不到静脉图像特征的,从而也就无法造假。

 

手指指静脉识别

技术优势:

同其他生物识别技术相比,指静脉认证技术具备以下主要优势。

生物识别技术,不会遗失、不会被窃、无记忆密码负担。原始手指静脉影像被捕获并数字化处理,图像比对由日立专有的手指静脉提取算法完成,整个过程不到1秒。

人体内部信息,不受表皮粗糙、外部环境(温度、湿度)的影响。使用者心理抗拒性低,受生理和环境影响的因素也低,包括:干燥皮肤,油污,灰尘等污染,皮肤表面异常等。

适用人群广,准确率高,*、不可伪造,安全便捷。静脉隐藏在身体内部,被复制或盗用的机率很小。认假率为0.0001%,拒真率为0.01%,注册失败率小于0.03%。

活体识别,用手指静脉进行身份识别时,获取的是手指静脉的图像特征,是手指活体时才存在的特征。

 

识别特点:

活体识别

用手指静脉进行身份认证时,获取的是手指静脉的图像特征,是手指活体时才存在的特征。在该系统中,非活体的手指是得不到静脉图像特征的,因而无法识别,从而也就无法造假。

内部特征

用手指静脉进行身份认证时,获取的是手指内部的静脉图像特征,而不是手指表面的图像特征。因此,不存在任何由于手指表面的损伤、磨损、干燥或太湿等带来的识别障碍。

非接触式

用手指静脉进行身份认证,获取手指静脉图像时,手指无须与设备接触,轻轻一放,即可完成识别。这种方式没有手接触设备时的不卫生的问题以及手指表面特征可能被复制所带来的安全问题,井避免了被当作审查对象的心理不适,同时也不会因脏物污染后无法识别。手指静脉方式由于静脉位于手指内部,气温等外部因素的影响程度可以忽略不计,几乎适用于所有用户。用户接受度好。除了无需与扫描器表面发生直接接触以外,这种非侵入性的扫描过程既简单又自然,减轻了用户由于担心卫生程度或使用麻烦而可能存在的抗拒心理。

安全等级高

因为有了前面的活体识别、内部特征和非接触式3个方面的特征,确保了使用者的手指静脉特征很难被伪造。所以手指静脉识别系统安全等级高,特别适合于安全要求高的场所使用。韩国首尔大学电子工程系有一篇关于手指静脉识别算法的文献E3,介绍了传统的静脉识别算法以及如何用昂贵的DSP处理器处理浮点运算和提高实时性要求,缩短识别时间,文献中描述的静脉识别算法主要包括3大部分:静脉图像的获取;静脉图像预处理和静脉识别。图像预处理部分主要由高斯低通滤波、高斯高通滤波、阂值处理、双线性滤波以及改进的中值滤波等组成。通过对5000个样本进行实验,识别率达到94.88%

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