可水洗VP-IIX靜脈識別儀售后保障,手指靜脈識別考勤
價格面議2022-05-16 00:06:29
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可水洗VP-IIX靜脈識別儀售后保障,手指靜脈識別考勤
韓國 vp-ii x 手背血脈識別系統(tǒng)
技術介紹
它的工作原理是通過紅外線成像系統(tǒng)掃描人手手背皮膚里層的靜脈血管和毛細血管的分布、血液流動情況，采用新演算法和規(guī)則，對血脈分布進行分析，形成血脈分布圖形，利用血脈分布圖形進行身份識別認證。
手背靜脈識別是生物識別產(chǎn)品中的佳選擇
生物識別技術有很多種，既要用生物特征取代傳統(tǒng)技術，it業(yè)界就必然面臨一個問題：用哪種生物識別技術來取代傳統(tǒng)技術。經(jīng)過市場競爭和用戶考驗，即將出現(xiàn)少數(shù)幾種技術和產(chǎn)品成為主流的局面。由于客觀因素的主導，手背靜脈識別產(chǎn)品勢必成為人體生物識別技術產(chǎn)品中的佳選擇
工作原理
首先，向每個內(nèi)部工作人員進行手背血脈信息的登記，并且按照其職務和部門來劃分該人員的權限。當考勤人員要進入某個礦井時，需要進入人員將手背放到采集設備上，采集設備會迅速準確的采集手脈信息，然后將讀取的手背血脈信息發(fā)送到后臺人員權限管理服務器，服務器通過與該人員事先存儲在數(shù)據(jù)庫中的信息進行比對，并把結果進行考勤統(tǒng)計。
靜脈識別
掌靜脈識別技術（手脈識別）作為目前最為方便與安全的識別技術，通過特殊的光電轉換設備和計算機圖像處理技術，根據(jù)血液中的血紅素有吸收紅外線光的特質(zhì)，將獲取到的手脈圖像進行數(shù)字處理，并使用復雜的算法從數(shù)據(jù)庫中進行匹配，從而對個人進行身份鑒定，確認身份。掌靜脈識別擁有生物識別技術的所有優(yōu)點，唯一性，安全性和便利性。相比于外生物識別（指紋，面部等）安全和可靠級別高百倍。
目前以掌靜脈識別技術（手脈識別）技術為載體，可以對旅游，民生，商業(yè)，社區(qū)，交通等各大領域需求做出智能響應。
韓國 VP-IIX手背靜脈認證系統(tǒng)，具有“多功能”和“通用性”，任何地點、任何人都可以使用；近紅外線CCD傳感器取得靜脈畫像，并抽出靜脈圓形與登陸過的數(shù)據(jù)比較(完全解放雙手)及時辨別本人，堪稱地球上不能仿制的識別方式。
生物特征識別易被破解
首先，生物識別技術比密碼更容易破解。他們不僅容易受到當前所有網(wǎng)絡攻擊的影響，而且生物識別的數(shù)據(jù)是公開的，保密性更低。雖然大多數(shù)人都不會泄露自己的密碼，但總不能為了不留下指紋，而時刻戴手套。
目前，攻擊者已經(jīng)想出了如何繞過現(xiàn)今生物識別技術的解決辦法。著名黑客Krissler利用德國國防部長UrsulavonderLeyen的高分辨率照片來擊敗認證技術。另一個更著名的例子，Krissler在蘋果新一代TouchID發(fā)布一天后，便破解了了蘋果的TouchID技術，Krissler通過iPhone屏幕上留下的指紋污點，掃描復制指紋模型，利用這個模型便黑進了手機。
生物識別技術的專家們總是在提倡技術進步帶來的益處;但是，隨著安全解決方案變得更加復雜，攻擊也會變得更加復雜。
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(nèi)部特征
用手背靜脈進行身份認證時，獲取的是手背內(nèi)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?jīng)]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(nèi)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(nèi)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：靜脈圖像的獲取；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%。
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