太原批发VP-IIX静脉识别机厂家批发

随着科技不断发展，越来越多的安防产品走进我们的生活，我们熟知的一些安防产品从低端到有IC卡识别、指纹识别、虹膜识别、人脸识别、掌静脉识别、手指静脉识别，近我们国内的一家公司又引进一款安防系统-，这是一款从日本引进中国市场的全新产品，属于日本**产品-Synchro(新科浪)。据了解，手背静脉识别系统和以上几款安防产品相比，技术上较为、安全级别较高。
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，稳定性较高；
(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，同时较加安全卫生，在量很大的公共场所可以避免的传播；
(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。

静脉识别是利用血液中的血红蛋白吸收近红外光线的特质，使用感红外的相机获取在近红外光（波长在700nm—1000nm）照射下的静脉图片。由于血红蛋白对近红外光的吸收，图片中的静脉血管要比周围的组织暗，从而形成了个人特的静脉特息。
在现代社会中，随着计算机及网络技术的发展，信息安全显示出**的重要性。身份鉴定是保证系统安全的必要前提，而生物特征识别技术满足了人们对识别技术安全可靠的要求。在众多的生物特征识别方法中，静脉识别以其特的优点逐渐脱颖而出。
静脉识别的应用前景非常广泛，如在门禁、机场、ATM、局、部门、电子商务等多种场合。
静脉识别技术
类别
通常，静脉识别可分为手背静脉识别、手掌静脉识别和手指静脉识别。
指静脉识别
手指静脉识别技术是一种全新的生物特征识别技术，也是当前生物识别技术中研究为活跃的一个领域。[4]研究，手指静脉的形态是由人体的DNA及手指发育共同作用的结果。不同人的手指静脉形态各不相同，即使相同DNA的同卵双胞胎的手指静脉形态也不相同，而且同一人的不同手指静脉形态也不相同。此外，成年人手指静脉的形态不易发生变化。曾有研究对6000根手指静脉跟踪了30年，发现手指静脉结构仍保持稳定不变。这就为手指静脉的性和稳定性提供了依据。手指静脉识别技术是一种将近红外光穿透手指区域，并得到手指的静脉纹路红外图像，根据手指静脉纹路图像对人身份进行识别。手指静脉识别技术因作为一种具有高防伪性的*二代生物识别技术而备受瞩目。[5]
掌静脉识别
掌静脉识别是一种生物特征识别技术，它利用图像处理和模式识别的方法，通过分析人体手掌里面的静脉血管来进行身份识别。相对于手指静脉或指纹，掌静脉拥有较大的面积；相对于语音，掌静脉具有较好的稳定性和准确性；相对于人脸，掌静脉识别能轻易地区分双胞胎；相对于掌纹，掌静脉不易受手掌脱皮和磨损的影响；相对于虹膜，掌静脉的采集方式较容易让用户接受；相对于手背静脉，掌静脉拥有较为丰富的信息。[6]
手背部静脉识别
手背部静脉识别是一种新的生物特征识别技术，通过提取人的手部静脉图像特征进行人的身份识别，具有非接触、**、特征稳定等优点，在手背三种手部静脉识别方式中，手背皮肤较薄且静脉血管结构较复杂。

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，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，对于静脉噪声具有较强的鲁棒性。
在静脉的变换域特征方面，Yang利用一组Gabor滤波器提**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的性能参数，再利用链编码的方式抽取和匹配静脉特征，**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，以及立元分析(Independent Component Analysis，ICA)等方法也被纷纷应用于静脉识别领域。

1997年，韩国的BK System公司发布了个商用手背静脉识别产品BK.100，并于*二年**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，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，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。
活体识别
用手背静脉进行身份认证时，获取的是手背静脉的图像特征，是手背活体时才存在的特征。在该系统中，非活体的手背是得不到静脉图像特征的，因而无法识别，从而也就无法。
内部特征
用手背静脉进行身份认证时，获取的是手背内部的静脉图像特征，而不是手背表面的图像特征。因此，不存在任何由于手背表面的损伤、磨损、干燥或太湿等带来的识别障碍。
非接触式
非接触性掌静脉活体识别仪
非接触性掌静脉活体识别仪 
用手背静脉进行身份认证，获取手背静脉图像时，手背无须与设备接触，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。手掌静脉方式由于静脉位于手掌内部，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*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**的活体识别、内部特征和非接触式3个方面的特征，确保了使用者的手背静脉特征很难被。所以手背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。韩国尔大学电子工程系有一篇关于手背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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