獨特VP-IIX靜脈識別儀信譽保證,手背靜脈識別

獨特VP-IIX靜脈識別儀信譽保證,手背靜脈識別

韓國VP-II X 指靜脈識別門禁終端機，操作快捷安全
手背靜脈識別系統(tǒng)（HVPRS）通過區(qū)分人的手背靜脈形態(tài)來識別單個人。VP II-X 是目前執(zhí)行手背靜脈血管識別的系統(tǒng)。
肉眼無法看到手背靜脈的形態(tài)，也不容易受到疤痕或手部污染的影響。這不會導致在惡劣環(huán)境下的性能下降，使其100％防篡改，并消除了其他生物識別方式對隱私的擔憂。該解決方案可以實現(xiàn)為單門或多門訪問控制以及考勤驗證。
操作規(guī)范與網絡管理
VP-II X規(guī)格
環(huán)境規(guī)格
電源 DC 12V / 1.** (SMPS: AC 100～250V, 50Hz/60Hz)
運行溫度 -5 ～50°C
運行濕度 10%～90%
物理規(guī)格
材料 掃描儀： PC + ABS
后面板&支架：金屬
重量 820g (不包含讀卡器模塊)
大小 110 * 200 * 130 (詳見圖紙)
生物識別特征
應用的技術 HVPR (手背靜脈識別)對人類的手背
準確性 FAR(錯誤接受率)：0.0001%
FRR(錯誤拒絕率): 0.01%
安全等級1-5： 1(度高)～ 5；可以設置整體系統(tǒng)的等級；
也可以單*設置每個用戶的等級。
可用性 99.98% (所有可以使用生物識別系統(tǒng)的人的比率)
速度 0.4秒/次（認證時）, 2次*0.4秒/人 （注冊時）
灱活性檢測 HCD(人權準則決策)算法：非生物體登陸不能進入
可配置的等級： 1(嚴格)～ 3，或禁用
基于紅外傳感器裝置
非身體接觸的靜脈識別
皮下生物識別功能（靜脈數(shù)據(jù)）

靜脈識別系統(tǒng)技術優(yōu)勢
同指紋識別、虹膜識別等眾多的生物特征識別技術相比，靜脈特征識別技術具有以下主要優(yōu)勢：
(1)由于靜脈分布藏匿于身體內部，是一種活體生物特征，不存在仿制或失竊的風險，而且人類手部表面的皮膚條件不會對認證工作造成影響，穩(wěn)定性更高；
(2)圖像采集使用非侵入性和非接觸性的紅外成像技術，采集過程友好，同時更加安全衛(wèi)生，在人流量很大的公共場所可以避免細菌的傳播；
(3)采集設備簡單，花費低廉，帶有紅外光源的低分辨率相機即可滿足采集要求。

系統(tǒng)組成
靜脈識別系統(tǒng)的組成框架下圖所示，由圖像采集模塊、圖像預處理模塊、靜脈特征提取模塊、靜脈特征存儲模塊和靜脈特征識別模塊組成。在圖像采集模塊中，由采集設備獲取近紅外的手靜脈圖像，采集到的圖像質量將直接影響到后面的靜脈特征識別。而圖像預處理模塊，首先要分割出包含靜脈特征的手部特定區(qū)域的圖像子塊，用以特征提取。然后對分割出的圖像進行濾波去噪，以及尺度的歸一化。某些情況下，還需要對圖像進行光照補償，平移或旋轉等形變的校正。靜脈特征提取模塊負責抽取靜脈信息，它包含了個人特征的唯一性，是靜脈識別方法的關鍵所在。存儲模塊存放靜脈的特征數(shù)據(jù)或特征模板，并在識別時提供相應的數(shù)據(jù)。識別模塊負責比較提取到的特征與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征，并根據(jù)一定的決策給出識別結果。
特征
掌靜脈識別
手掌靜脈血管生長在人體的表皮下面，在可視光條件下是無法直接觀察到的。根據(jù)生理學特征，波長在750nm～1100nm之間的光線能較好的穿透人體的表皮組織，得到相對清晰的血管圖像。人體血液中的氧合血紅蛋白和還原血紅蛋白對于750nm～1100nm波長范圍內的近紅外光的吸收率相對較高，而人體組織中的水在這個波長范圍內吸收率相對較低，所以在近紅外光的照射下，手掌靜脈部分會因吸收了較多的光線而呈暗色，同時手掌中的其它組織細胞由于水的反射作用而呈現(xiàn)亮色，這樣就可以得到手掌靜脈的圖像。
指靜脈識別
（1）內部特征
手指靜脈藏匿于手指內部，而且它不容易受到手指表面贓物，破損等情況的干擾，所以，手指靜脈被仿制的可能性非常小。
（2）活體識別
手指脫離人體后，靜脈血管中的血液特性會發(fā)生變化，致使不能通過手指靜脈識別采集裝置的身份驗證，所以手指靜脈是一種活體識別。
（3）安全等級高
手指靜脈分布于皮膚以下，形狀錯綜復雜，難以竊取，從而具有更高的安全等級。
（4）非接觸性
在獲取手指靜脈圖像時無需手指與設備接觸，不僅避免了被盜竊或者復制的缺陷，而且更加衛(wèi)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們使用指靜脈進行身份認證的意愿。

VP-IIX 手背靜脈識別，生物識別的一種。靜脈識別系統(tǒng)一種方式是通過靜脈識別儀取得個人靜脈分布圖，依據(jù)專用比對算法從靜脈分布圖提取特征值，另一種方式通過紅外線 CCD攝像頭獲取手指、手掌、手背靜脈的圖像，將靜脈的數(shù)字圖像存貯在計算機系統(tǒng)中，實現(xiàn)特征值存儲。靜脈比對時，實時采取靜脈圖，運用先進的濾波、圖像二值化、細化手段對數(shù)字圖像提取特征，采用復雜的匹配算法同存儲在主機中靜脈特征值比對匹配，從而對個人進行身份鑒定，確認身份。
安防管理系統(tǒng)的原理是根據(jù)血液中的血紅素有吸收紅外線光的特質，將具近紅外線感應度的小型照相機對著手指進行攝影,即可將照著血管的陰影處攝出圖像來。將血管圖樣進行數(shù)字處理，制成血管圖樣影像。靜脈識別系統(tǒng)就是首先通過靜脈識別儀取得個人靜脈分布圖，從靜脈分布圖依據(jù)專用比對算法提取特征值，通過紅外線CCD攝像頭獲取手指、手掌、手背靜脈的圖像，將靜脈的數(shù)字圖像存貯在計算機系統(tǒng)中，將特征值存儲。靜脈比對時，實時采取靜脈圖，提取特征值，運用先進的濾波、圖像二值化、細化手段對數(shù)字圖像提取特征，同存儲在主機中靜脈特征值比對，采用復雜的匹配算法對靜脈特征進行匹配，從而對個人進行身份鑒定，確認身份。全過程采用非接觸式。

技術特征編輯 語音
靜脈識別原理及靜脈識別機器外形
靜脈識別原理及靜脈識別機器外形(2張)
同其他生物識別技術相比，指靜脈認證技術具備以下主要優(yōu)勢。
? 生物識別技術，不會遺失、不會被竊、無記憶密碼負擔。
? 人體內部信息，不受表皮粗糙、外部環(huán)境(溫度、濕度)的影響。
? 適用人群廣，準確率高，不可復制、不可偽造，安全便捷。
靜脈識別是通過指靜脈識別儀取得個人手指靜脈分布圖，將特征值存儲。比對時，實時采取靜脈圖，提取特征值進行匹配，從而對個人進行身份鑒定。該技術克服了傳統(tǒng)指紋識別速度慢，手指有污漬或手指皮膚脫落時無法識別等缺點，提高了識別效率。
靜脈識別分為：指靜脈識別和掌靜脈識別，掌靜脈由于保存及對比的靜脈圖像較多，識別速度方面較慢。指靜脈識別，由于其容量大，識別速度快，但是兩者都具備精確度高，活體識別等優(yōu)勢，在門禁安防方面各有千秋?？傊胳o脈識別反應速度快，掌靜脈安全系數(shù)更高。
手指靜脈技術優(yōu)勢
手指靜脈技術具有多項重要特點，使它在高度安全性和使用便捷性上遠勝于其它生物識別技術。主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
高度防偽：靜脈隱藏在身體內部，被復制或盜用的機率很小
簡易便用：使用者心理抗拒性低，受生理和環(huán)境影響的因素也低，包括：干燥皮膚，油污，灰塵等污染，皮膚表面異常等。
高度準確：認假率為0.0001%，拒真率為0.01%，注冊失敗率為0%。
快速識別：原始手指靜脈影像被捕獲并數(shù)字化處理，圖像比對由日立專有的手指靜脈提取算法完成，整個過程不到1秒。
掌靜脈技術優(yōu)勢
掌靜脈利用人體血紅蛋白通過靜脈時能吸收近紅外光的特性，采集手掌皮膚底下的靜脈影像，并提取以作為生物特征。跟其它如指紋、眼虹膜或手形等生物識別技術相比，手掌靜脈極難復制偽造，最大原因是這種生物特征，是在手掌皮膚底下，單憑肉眼看不見的。此外，由于手掌靜脈使用方式是非接觸式，它更加衛(wèi)生，適合在公共場合使用。同時，適用手掌也較為自然，讓用戶更容易接受。手掌靜脈的認假率和拒真率也比其他生物識別技術來得低.

特點編輯 語音
活體識別
用手背靜脈進行身份認證時，獲取的是手背靜脈的圖像特征，是手背活體時才存在的特征。在該系統(tǒng)中，非活體的手背是得不到靜脈圖像特征的，因而無法識別，從而也就無法造假。
內部特征
用手背靜脈進行身份認證時，獲取的是手背內部的靜脈圖像特征，而不是手背表面的圖像特征。因此，不存在任何由于手背表面的損傷、磨損、干燥或太濕等帶來的識別障礙。
非接觸式
非接觸性掌靜脈活體識別儀
非接觸性掌靜脈活體識別儀 [1]
用手背靜脈進行身份認證，獲取手背靜脈圖像時，手背無須與設備接觸，輕輕一放，即可完成識別。這種方式沒有手接觸設備時的不衛(wèi)生的問題以及手指表面特征可能被復制所帶來的安全問題，井避免了被當作審查對象的心理不適，同時也不會因臟物污染后無法識別。手掌靜脈方式由于靜脈位于手掌內部，氣溫等外部因素的影響程度可以忽略不計，幾乎適用于所有用戶。用戶接受度好。除了無需與掃描器表面發(fā)生直接接觸以外，這種非侵入性的掃描過程既簡單又自然，減輕了用戶由于擔心衛(wèi)生程度或使用麻煩而可能存在的抗拒心理。
安全等級高
因為有了前面的活體識別、內部特征和非接觸式3個方面的特征，確保了使用者的手背靜脈特征很難被偽造。所以手背靜脈識別系統(tǒng)安全等級高，特別適合于安全要求高的場所使用。韓國首爾大學電子工程系有一篇關于手背靜脈識別算法的文獻E3，’介紹了傳統(tǒng)的靜脈識別算法以及如何用昂貴的DSP處理器處理浮點運算和提高實時性要求，縮短識別時間，文獻中描述的靜脈識別算法主要包括3大部分：靜脈圖像的獲??；靜脈圖像預處理和靜脈識別。圖像預處理部分主要由高斯低通濾波、高斯高通濾波、閡值處理、雙線性濾波以及改進的中值濾波等組成。通過對5000個樣本進行實驗，識別率達到94．88%。