韩国TechSphere手指静脉识别考勤,承接VP-IIX静脉识别仪价格实惠

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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高端有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，最近我们国内的一家公司又引进一款高端安防系统-，这是一款从日本引进中国市场的全新产品，属于日本专利产品-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，技术上更为先进、安全级别更高。

概述
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，从而形成了个人独特的静脉特征信息。[1]
在现代社会中，随着计算机及网络技术的发展，信息安全显示出前所未有的重要性。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，静脉识别以其独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、移民局、政府部门、电子商务等多种场合。[2]
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。[3]
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最为活跃的一个领域。[4]医学研究证明，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。这就为手指静脉的唯一性和稳定性提供了医学依据。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，最后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第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，掌静脉拥有更大的面积；相对于语音，掌静脉具有更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，掌静脉的采集方式更容易让用户接受；相对于手背静脉，掌静脉拥有更为丰富的信息。[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、不可复制、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。

1997年，韩国的BK System公司发布了亚洲第一个商用手背静脉识别产品BK.100，并于第二年取得了美国专利。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，最终推出了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，并且利用了当时最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。

系统组成
静脉识别系统的组成框架下图所示，由图像采集模块、图像预处理模块、静脉特征提取模块、静脉特征存储模块和静脉特征识别模块组成。在图像采集模块中，由采集设备获取近红外的手静脉图像，采集到的图像质量将直接影响到后面的静脉特征识别。而图像预处理模块，首先要分割出包含静脉特征的手部特定区域的图像子块，用以特征提取。然后对分割出的图像进行滤波去噪，以及尺度的归一化。某些情况下，还需要对图像进行光照补偿，平移或旋转等形变的校正。静脉特征提取模块负责抽取静脉信息，它包含了个人特征的唯一性，是静脉识别方法的关键所在。存储模块存放静脉的特征数据或特征模板，并在识别时提供相应的数据。识别模块负责比较提取到的特征与数据库中存储的特征，并根据一定的决策给出识别结果。
特征
掌静脉识别
手掌静脉血管生长在人体的表皮下面，在可视光条件下是无法直接观察到的。根据生理学特征，波长在750nm～1100nm之间的光线能较好的穿透人体的表皮组织，得到相对清晰的血管图像。人体血液中的氧合血红蛋白和还原血红蛋白对于750nm～1100nm波长范围内的近红外光的吸收率相对较高，而人体组织中的水在这个波长范围内吸收率相对较低，所以在近红外光的照射下，手掌静脉部分会因吸收了较多的光线而呈暗色，同时手掌中的其它组织细胞由于水的反射作用而呈现亮色，这样就可以得到手掌静脉的图像。
指静脉识别
（1）内部特征
手指静脉藏匿于手指内部，而且它不容易受到手指表面赃物，破损等情况的干扰，所以，手指静脉被仿制的可能性非常小。
（2）活体识别
手指脱离人体后，静脉血管中的血液特性会发生变化，致使不能通过手指静脉识别采集装置的身份验证，所以手指静脉是一种活体识别。
（3）安全等级高
手指静脉分布于皮肤以下，形状错综复杂，难以窃取，从而具有更高的安全等级。
（4）非接触性
在获取手指静脉图像时无需手指与设备接触，不仅避免了被盗窃或者复制的缺陷，而且更加卫生。一方面提高了使用的便捷性和安全性，另一方面也提高了人们使用指静脉进行身份认证的意愿。

VP-IIX 手背静脉识别，生物识别的一种。静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线 CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。
安防管理系统的原理是根据血液中的血红素有吸收红外线光的特质，将具近红外线感应度的小型照相机对着手指进行摄影,即可将照着血管的阴影处摄出图像来。将血管图样进行数字处理，制成血管图样影像。静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，从静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中静脉特征值比对，采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。全过程采用非接触式。

特点编辑 语音
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，从而也就无法造假。
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 [1]
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。除了无需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
因为有了前面的活体识别、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伪造。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。韩国首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%。