虹膜中包含豐富的色素細胞，當外部光線照射到眼睛上時，由于不同人的色素細胞對光有不同的吸收率，使得虹膜呈現不同的顏色。從識別的角度來說，虹膜的顏色信息并不具有大部分的區分性，那些相互交錯的類似于斑點、細絲、冠狀、條紋、隱窩等形狀的細微特征才是虹膜專一性的體現。這些細微特征在彩色圖像和灰度圖像中是一致的，因此一般采用灰度圖像進行虹膜識別的研究。此算法是Daugman博士于1993年在文獻中提出的。在定位虹膜時使用了從粗到精的策略末尾達到單像素的精度，并估計出虹膜和瞳孔的中心以及半徑。一般來說，瞳孔的中心和虹膜是不同心的，瞳孔中心的重要性比虹膜的中心稍差一些，它的半徑是虹膜半徑的0.1到0.8倍。因此，決定瞳孔的圓周的三個參數必須與虹膜的圓周分開估算。在Daugman系統中，設計的二維Gabor濾波器對歸一化后的虹膜紋理進行濾波。虹膜門禁測溫系統毫秒級采集。靜海區視網膜比對虹膜門禁測溫系統毫秒級采集

虹膜門禁是現在科技發展出來的比較門禁系統。虹膜和世界上的樹葉一樣是沒有2片完全一樣的，所以每個人的虹膜紋理就是他獨特的密碼系統。指紋類門禁：指紋很容易隨年齡還有勞動易磨損，而且即使十指識別錯誤率也很高，經常本人不被識別。更的是指頭被罪犯剁下來仍然可以打開指紋門禁。而人一旦死亡或是昏迷，瞳孔會擴散，虹膜就沒有了，無法識別的。人臉識別類門禁：人臉識別精度比較差，受人體面部的頭發、飾物等遮擋物，人臉變老等因素影響比較大，對周圍的光線環境非常敏感，影響識別的準確性;湖南虹膜門禁測溫系統比對速度快測溫功能虹膜門禁測溫系統圖像清晰。

5虹膜門禁是現在科技發展出來的比較門禁系統。虹膜和世界上的樹葉一樣是沒有2片完全一樣的，所以每個人的虹膜紋理就是他獨特的密碼系統。高科技公司主要的管制區域包括：重要出入口、人事資料檔案室、高級職員辦公區、網管中心、研發中心、計算機中心、財務中心、倉庫、實驗中心、資訊處、中心控制室、主設備間、保安中心，以實現比較大意義上的安防保障。出入口管理系統基本的三要素為：時間、地點、人，即什么樣的人，在什么樣的時間，可以出入什么樣的地點，以增強安全管理的便利性、實時性，以實現出入管理的管理目標。

 基于過零點表示的方法早被Boles采用。這種方法利用小波變換的過零點和兩個連續過零點之間的小波變換的積分平均值來表示虹膜特征。通過兩個自定義的相似度函數計算兩個虹膜紋理間的距離，得到識別結果。在Boles的算法中，先沿以虹膜中心為圓心的同心圓對虹膜圖像采樣，把二維的虹膜圖像變為一維的信號，然后對它進行小波變換。這里所用的小波函數是三次樣條函數的一階導數。為了減少噪聲對這種表示方法的影響，只選用了四級較低分辨率的小波變換結果來提取虹膜特征。末尾對變換結果的各個過零點區間進行積分和定位得到虹膜一維信號小波變換的過零點表示。BoleS的方法相對比較簡單，但是算法的魯棒性較差，很容易受圖像質量影響。人體溫度探測虹膜門禁測溫系統包含讀卡器。

1. 虹膜識別技術的起源：1885年ALPHONSEBERTILLON將利用生物特征識別個體的思路應用在巴黎的刑事監獄中，當時所用的生物特征包括：耳朵的大小、腳的長度、虹膜等。1987年，眼科**ARAN SAFIR和LEONARDFLOM首先提出利用虹膜圖像進行自動虹膜識別的概念，到1991年，美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室的JOHNSON實現了一個自動虹膜識別系統。1993年，JOHNDAUGMAN實現了一個高性能的自動虹膜識別原型系統。剛剛，大部分的自動虹膜識別系統使用DAUGMAN重心算法。測溫功能虹膜門禁測溫系統紅外線成像。河西區社區門禁卡虹膜門禁測溫系統

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1. 虹膜圖像獲取虹膜圖像獲取是指使用特定的數字攝像器材對人的整個眼部進行拍攝，并將拍攝到的圖像通過圖像采集卡傳輸到計算機中存儲。虹膜圖像的獲取是虹膜識別中的第一步，同時也是比較困難的步驟，需要光、機、電技術的綜合應用。因為人們眼睛的面積小，如果要滿足識別算法的圖像分辨率要求就必須提高光學系統的放大倍數，從而導致虹膜成像的景深較小，所以現有的虹膜識別系統需要用戶停在合適位置，同時眼睛凝視鏡頭(Stop and Stare)。另外東方人的虹膜顏色較深，用普通的攝像頭無法采集到可識別的虹膜圖像。不同于臉像、步態等生物特征的圖像獲取，虹膜圖像的獲取需要設計合理的光學系統，配置必要的光源和電子控制單元。靜海區視網膜比對虹膜門禁測溫系統毫秒級采集

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