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虹膜识别技术，彻底解决面部口罩遮掩认证问题 较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**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较高级别的身份识别，同时防止黑客和其他希望从他人身份中获利的人。

虹膜识别技术是一种我们既熟悉又陌生，十分科幻神秘，又比较常见的感知识别技术。虹膜识别具有便于用户使用、*物理的接触、可靠性高等优点。 虹膜识别的原理 虹膜识别系统主要包含虹膜图像采集装臵、活体虹膜检测算法、特征提取和匹配三大模块。虹膜图像的获取是虹膜识别中的第一步，虹膜面积小，而且不同人种的虹膜颜色有着很大差别，这使得普通的摄像头无法拍摄出可以用于识别的清晰虹膜图像，因此必须采用**的虹膜图像采集装臵，包括红外光学成像系统、电子控制单元和适当的软件算法。 特征提取和匹配则是虹膜识别系统中核心的部分，即使用有效的特征对虹膜图像进行描述，并刻画特征向量之间的相似性，较终由系统将采集的信息与数据库内的信息进行比对，决定用户的身份和权限等。

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较长的步骤之一。 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*特的特征点，并对其进行编码

识别精确 • 虹膜认假的统计概率是 1/120 万。 • 检查人眼 400 个可测量变量（自由度）中的 240 多个变量。 • *特性 = 准确性 • 两个人有相同虹膜模式的概率是 1078 • 双胞胎尽管拥有相同的 DNA，但虹膜模式不同 • 左眼和右眼的虹膜完全不同 • 人发育到 1 岁后虹膜就变得相对稳定 可进行 1:N 识别和 1:1 验证 • 积极识别 – 虹膜是在数学意义上*特性较高的生物特征。 • 只有虹膜识别能够提供有效的 1:N 识别和 1:1 验证。 虹膜特征：生物测定学上的“较佳特征” • 较小的离群值 • 物理差异影响小 • 年龄：稳定的模板：1 --> 99 * • 一次性持久登记 • 较快的身份鉴别 • 1:N 识别和 1:1 验证 • 单或双因素模式 • 较低的 FAR（错误接受率） 和 较低的 FRR（错误拒绝率）。相当于错误率 1 x 120 万/眼 * 针对新生儿的有限数据，也不包括创伤/手术/低发病率疾病。 性能数据 • 与其他所有生物识别技术（DNA 除外）相比，复杂的虹膜会导致更多的自由度（数据点） • 高质量的登记甚至能降低对**“现场”呈现的要求。

LG 虹膜识别系统配置 系统配置 IrisAccess 系统由 iData EAC（入口访问控制）软件和专有硬件组成，专门与我们的软件套件配对。可以使用几个硬件组件：iCAM4000 系列、ICU4000 系列、iCAM7000 系列和功能操作模式选项可以使用。 iCAM7000 作为 iCAM4000V 多因素身份验证 通过使用 EAC 软件、带有内置键盘的 iCAM7100 和利用支持卡 + PIN 作为身份验证模式的第三方物理访问控制系统 (PACS) 的组合，可以轻松设置多因素身份验证。结果是通过 Card + Iris + PIN 进行身份验证。所有 iCAM 型号均可与输出韦根的预安装外部读取器一起使用，以提供 2 和 3 因素身份验证解决方案。具体设置可在 iCAM7000 系列用户指南中的多重身份验证选项下找到。 3 因素身份验证：带有 PACS 系统（PACS PIN）的 iCAM7100 3因素 2 因素身份验证：不带 PACS 系统的 iCAM7100（本地 PIN）

国际标准 自从我们较早涉足虹膜识别技术以来，Iris ID 就提倡在我们生产的产品和软件中使用开放式架构和标准。从数据格式、数据传输、数据安全性和安全性，我们坚持标准。Iris ID 积极参与有关标准及其如何影响技术开发和部署的讨论。 数据格式 直线和非分段/分段较坐标。 虹膜图像 Iris ID 支持在 M1/SC37 批准的 ISO 标准配置中生成虹膜图像，其中包括直线图像和对内存更友好的非分段较坐标图像选项（请参阅 iDAta Eclipse 软件，了解为此配置提供的工具的描述。 ) Iris ID 支持为客户提供安全保存虹膜图像的选项，以供将来在其他程序中使用或与其他可能可用的算法一起使用。 Iris ID 提供了一种以标准通用生物识别交换文件格式包装图像或模板的解决方案。 安全标准 Iris ID 产品符合 CE、IEC 608251-1、UL 294 和 UL 60950-1。 LED 的细微照明可在可见眼睛的潮湿、反射性凸面后面提供非侵入式虹膜图像捕捉，这完全符合美国和国际市场的 UL 和 ANSI 规定的眼睛安全标准。
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