微型韩国TechSphereVP-IIX静脉识别仪服务至上,手指静脉识别考勤

1997年，韩国的BK System公司发布了亚洲**个商用手背静脉识别产品BK.100，并于*二年取得了美国**。2000年，BK System的一些成员组建了新的公司，继续研发静脉识别产品，较终推出了VP.II。他们在图像采集和滤波算法上都进行了很多改进，使用了当时很多先进的滤波算法，如组合常态滤波、增强滤波、基于静脉走向的方向滤波等，并且利用了当时较新的数字图像处理技术，采用红外光源补偿，而且改进了静脉特征的抽取算法，通过温度传感器的检测防止欺骗，大大改进了可靠性并且提高了性价比。报道称该研究采用10000人进行了测试，识别精度很高，并声称适用于99.98％的人群。该产品生成加密注册模版，仅仅需要占用300个字节的存储空间，可以将这一模板存储在任何媒介上或通过网络快速识别，己成功应用于机场，银行和医院等单位。随后，日立公司推出了系列手指静脉识别产品。富士通公司则推出了手掌静脉识别产品。此后静脉识别技术的发展就进入了研究和产业化交织的状态。

近几年的静脉识别研究领域也很活跃，各国的研究者们提出了很多优秀的静脉识别算法。在静脉的空间域骨架特征方面，Kumar通过对手静脉图像进行分割细化，得到静脉的分布骨架，然后连接这些骨架特征点，将它们构造成三角形，较后将三角形的三个边长按照类型依次进行匹配。这种新的三角形距离匹配准则，不同于以往的汉明距离、欧拉距离等，对于静脉噪声具有更强的鲁棒性。 在静脉的变换域特征方面，Yang利用一组Gabor滤波器提取得到静脉的Gabor域特征，并进行编码计算。在此基础上，Han发展出自适应的Gabor函数组，能够自动调节并得到较优的性能参数，再利用比特链编码的方式抽取和匹配静脉特征，取得了较好的识别效果。此外，很多其它的频率域变换方法，如正交高斯滤波器、截止高斯滤波器、曲率波变换，Radon变化匹配滤波器等也相继被提出和使用。一些空间映射方法，如局部保持投影(Local Preserving Projection，LPP)、尺度不变特征转换(Scale lnvariantFeature Transfonn，SIFT)等，以及独立元分析(Independent Component Analysis，ICA)等方法也被纷纷应用于静脉识别领域。

静脉识别系统技术优势 同指纹识别、虹膜识别等众多的生物特征识别技术相比，静脉特征识别技术具有以下主要优势： (1)由于静脉分布藏匿于身体内部，是一种活体生物特征，不存在仿制或失窃的风险，而且人类手部表面的皮肤条件不会对认证工作造成影响，稳定性更高； (2)图像采集使用非侵入性和非接触性的红外成像技术，采集过程友好，同时更加安全卫生，在人流量很大的公共场所可以避免细菌的传播； (3)采集设备简单，花费低廉，带有红外光源的低分辨率相机即可满足采集要求。
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