提取虹膜圖像此過程需要讀取眼部圖像的數據，檢測虹膜圖像的內外邊緣，提取內圓圓心坐標及短半徑，再求出虹膜長半徑，建立極坐標系，分離虹膜圖像，然后進行特征提取。和眼睛的其他部分相比，瞳孔的灰度值要小得多，也就是顏色要暗得多，而且在灰度級上有一個明顯的突變，也就是說在瞳孔的灰度級要比其他部分的灰度級“黑得多”。生物特性來說，虹膜解鎖，要比指紋掃描、TouchID更加安全，理論上來說，只有DNA才能超過它。在人體生物特征識別領域，認假率是十分重要的指標，它的數值越低，就表示識別越精確，也就越能減少出錯的可能性。虹膜識別的認假率為1/1500000，而TouchID的認假率為1/50000。而從唯1性來說，當人到兩歲以后，人類眼睛的虹膜就幾乎不會再發生變化，所以將虹膜作為“密碼”有著更好的“長期安全性”。虹膜智能鎖安全有保證。高清虹膜數據采集儀

虹膜是瞳孔周圍的環狀顏色組織，它有豐富而各不相同的紋理圖案，構成了虹膜識別的基礎。虹膜識別技術是通過一種近似紅外線的光線對虹膜圖案進行掃描成像，并通過圖案象素位的異或操作來判定相似程度。虹膜識別過程首先需要把虹膜從眼睛圖像中分離出來，再進行特征分析。理論上找到兩個完全相同的虹膜的概率是120萬分之一。這也是目前已知的所有生物識別技術中較為精確的。虹膜識別因為設備復雜，掃描距離短（一般要求在7英寸范圍以內），以及使用者心理上對健康的擔心，而未能在民用市場大量使用。 三亞秒級虹膜識別技術虹膜識別是一種方便、快捷、高速、穩定的生物識別現代技術。

虹膜作為特征的另一優勢是不易仿造，但環境條件的限制，在安全防范系統中應用尚不普遍。二、基于虹膜的人體特征識別方法研究虹膜識別技術的一般過程虹膜識別技術的過程一般來說分為：虹膜圖像獲取、圖像預處理、特征提取和特征匹配四個步驟。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。圖像預處理是指由于拍攝到的眼部圖像包括了很多多余的信息，并且在清晰度等方面不能滿足要求，需要對其進行包括圖像平滑、邊緣檢測、圖像分離等預處理操作。特征提取是指通過一定的算法從分離出的虹膜圖像中提取出獨特的特征點，并對其進行編碼。然后，特征匹配是指根據特征編碼與數據庫中事先存儲的虹膜圖像特征編碼進行比對、驗證，從而達到識別的目的。

金之鼎虹膜產品系統特點有別于傳統的鏡面反饋式虹膜識別產品，KZT-EMB100在用戶使用友好性上做岀了創造性突破，極大提升使用友好性;采用LCD實時反饋的輔助對焦模式，所見即所得，具有和人臉識別相似的使用友好性;鏡頭自動對焦，自動識別捕捉用戶眼球，使用方便快捷，極大簡化對用戶的操作要求;俯仰角度大于60°，完美適應不同用戶身高;佩戴有框眼鏡、隱形眼鏡不影響虹膜識別;非接觸識別，無需任何身體接觸，避免病菌傳播，清潔衛生。虹膜識別技術的相關介紹。

眼球壁中層的扁圓形環狀薄膜。位于角膜和晶狀體之間，透過角膜可以看到，俗稱“黑眼球”。有一個小圓孔，稱瞳孔，光線由此進入眼內。虹膜主要由結締組織構成，內含色素、血管、平滑肌。虹膜的顏色因含色素的多少和分布的不同而異，一般有黑色、藍色、灰色和棕色等幾種。虹膜內有環繞瞳孔排列的平滑肌，叫縮瞳肌(瞳孔括約肌)，以及自瞳孔周圍呈放射狀排列的平滑肌，叫散瞳肌(瞳孔開大肌)。前者受副交感神經支配，后者受交感神經支配。強光照射眼睛時，瞳孔括約肌收縮，限制光亮進入;光線微弱時，瞳孔開大肌放大瞳孔，增加光線進入。正常瞳孔的大小還與年齡、屈光狀態等許多因素有關。1歲以內的乳兒瞳孔較小，以后逐漸增大，青春期以后又逐漸變小。近視眼的瞳孔大于遠視眼。人在疼痛、驚恐時，瞳孔散大，而在睡眠時，瞳孔縮小。虹膜識別技術在人類身份鑒別中較其他生物識別方法更可靠、更便捷,因而更具發展優勢。南寧快速虹膜考勤儀

虹膜識別可以將眼睛的虹膜特征作為每個人的身份識別對象。高清虹膜數據采集儀

虹膜識別的方法、較早由美國的眼科醫生LeonardFlom和ArinSafir在1987年提出來的。虹膜識別的算法是由劍橋大學JohnDargman博士研究出來的。他提出了對虹膜進行編碼、比較的數學算法。虹膜是瞳孔周圍的環狀顏色組織，它有豐富而各不相同的紋理圖案，構成了虹膜識別的基礎。虹膜識別技術是通過一種近似紅外線的光線對虹膜圖案進行掃描成像，并通過圖案象素位的異或操作來判定相似程度。虹膜識別過程首先需要把虹膜從眼睛圖像中分離出來，再進行特征分析。理論上找到兩個完全相同的虹膜的概率是120萬分之一。這也是目前已知的所有生物識別技術中、較為精確的。虹膜識別因為設備復雜，掃描距離短（一般要求在7英寸范圍以內），以及使用者心理上對健康的擔心，而未能在民用市場大量使用。高清虹膜數據采集儀

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