韩国LG虹膜考勤机,智能韩国LG虹膜识别考勤机市场

韩国LG虹膜考勤机,智能韩国LG虹膜识别考勤机市场

基于虹膜识别技术的蓬勃发展前景原因：
准确性 ——虹膜识别长期以来一直被视为可用的最准确的生物识别访问控制技术之一。它捕获一个人的虹膜图像。那是瞳孔和白色之间眼睛的有色部分，不要与眼睛后部的视网膜混淆。每个人的虹膜都是独一无二的，虹膜扫描仪收集了大约 240 个生物特征点，而指纹扫描收集的生物特征点要少得多。
成本 ——虹膜识别曾经被视为一种昂贵的高科技解决方案，其价格已大幅下降，使其成为许多组织和企业的可行选择。
零接触 ——COVID-19 大流行凸显了对非接触技术的需求。虹膜符合要求。用户站在距离相机 10 到 14 英寸的地方。识别/认证大约需要两秒钟。用户不必触摸任何东西。
方便 ——虹膜识别适用于许多环境。它不受戴手套、帽子、眼镜或头饰的人的影响。在这个 COVID-19 时代，它可以与口罩、护目镜或面罩等 PPE（个人防护设备）配合使用。
隐私——在数字身份识别方面，隐私已成为一个重要问题。虹膜识别需要个人选择加入该技术。
这些只是基于虹膜识别的访问控制有望实现快速市场增长的部分原因。期待听到更多关于该技术的许多好处和用途的信息。

虹膜识别的应用
1、信息安全
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，像微软的Windows10用虹膜识别代替密码，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，从微软到富士通，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。
2、建筑实名制认证
农民工流动性大、管理难，一直是建筑行业的难题。同时，建筑行业的市场秩序也是政府管理者们一直无法言说的痛，每年都会有拖欠农民工工资的事件发酵，恶意欠薪让老赖们逍遥法外，却让农民工们饱受其害。实名制的推行，建立了农民工信息库，让农民工和建筑企业都纳入规范的管理平台，接受有效的监管和处罚，整顿市场秩序。精准的虹膜识别技术为监管欠薪提供技术支持，工人上下班的时候只需要通过虹膜识别进行考勤，所有的数据将会形成报表，上传至管理平台，成为发工资的依据和判断企业是否违法的依据。
3、教育考试
每大考，多多少少都会曝出不同类型的作弊、替考事件，作弊手段日趋高科技化，反作弊技术也在日益提升。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，杜绝冒名顶替的事情发生。
4、司法安检
在司法、公安、军队等系统中，警察滥用枪支时有发生，针对此问题，守护星信息科技在用户案例中使用了基于虹膜识别技术的智能枪弹柜管控系统，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，均采用的是识别最精准的虹膜技术，否则一不小心关错人或者放错人，就会酿成大错。
5、矿山人员安全管理
煤矿行业为安全事故重点监控行业，工人的人身安全关系着整个矿企的前途命运。针对煤矿上工人们经常“黑脸”的情况，其他的生物识别技术都不好使了，正是虹膜识别技术大展身手的时候。通过虹膜识别技术进行考勤、矿灯管理、下井升井管理、人员定位追踪，将矿工的一举一动牢牢纳入监控范围内，保障他们的安全，以及有突发情况的时候，能够精准快速的进行救援，减少损失。

6、银行金融
随着近些年金融诈骗、银行卡遭盗刷的恶性事件屡屡发生，银行的安全系统受到拷问和质疑。银行为了提高安全级别，陆续引进生物识别技术进行安保升级。在众多生物识别技术中，识别最精准和最安全的虹膜识别技术，越来越受到银行这个高安全行业的重视，其应用也日益增多。例如：金融行业虹膜身份认证系统，在银行内部人员识别认证、柜台识别认证、ATM机识别认证、智能金库门禁系统、银行信贷管理系统和金融押运识别认证系统中，发挥着不可替代的作用。
7、门禁考勤
虹膜识别最基础的应用就是考勤与门禁，扫描虹膜就能实现通道控制、开/锁门的和考勤管理，虹膜考勤识别迅速，无需接触，不能被假冒和替代打卡，大大提高了考勤的准确性和工作效率，被越来越多的单位认可和青睐。

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