制造VP-IIX靜脈識(shí)別儀,手指靜脈識(shí)別考勤

制造VP-IIX靜脈識(shí)別儀,手指靜脈識(shí)別考勤

韓國(guó)VP-II X 指靜脈識(shí)別門禁終端機(jī)，操作快捷安全
手背靜脈識(shí)別系統(tǒng)（HVPRS）通過(guò)區(qū)分人的手背靜脈形態(tài)來(lái)識(shí)別單個(gè)人。VP II-X 是目前執(zhí)行手背靜脈血管識(shí)別的系統(tǒng)。
肉眼無(wú)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(huì)導(dǎo)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(shí)別方式對(duì)隱私的擔(dān)憂。該解決方案可以實(shí)現(xiàn)為單門或多門訪問(wèn)控制以及考勤驗(yàn)證。
操作規(guī)范與網(wǎng)絡(luò)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(yùn)行溫度 -5 ～50°C
運(yùn)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(jiàn)圖紙)
生物識(shí)別特征
應(yīng)用的技術(shù) HVPR (手背靜脈識(shí)別)對(duì)人類的手背
準(zhǔn)確性 FAR(錯(cuò)誤接受率)：0.0001%
FRR(錯(cuò)誤拒絕率): 0.01%
安全等級(jí)1-5： 1(度高)～ 5；可以設(shè)置整體系統(tǒng)的等級(jí)；
也可以單*設(shè)置每個(gè)用戶的等級(jí)。
可用性 99.98% (所有可以使用生物識(shí)別系統(tǒng)的人的比率)
速度 0.4秒/次（認(rèn)證時(shí)）, 2次*0.4秒/人 （注冊(cè)時(shí)）
灱活性檢測(cè) HCD(人權(quán)準(zhǔn)則決策)算法：非生物體登陸不能進(jìn)入
可配置的等級(jí)： 1(嚴(yán)格)～ 3，或禁用
基于紅外傳感器裝置
非身體接觸的靜脈識(shí)別
皮下生物識(shí)別功能（靜脈數(shù)據(jù)）

概述
靜脈識(shí)別是利用血液中的血紅蛋白吸收近紅外光線的特質(zhì)，使用感紅外的相機(jī)獲取在近紅外光（波長(zhǎng)在700nm—1000nm）照射下的靜脈圖片。由于血紅蛋白對(duì)近紅外光的吸收，圖片中的靜脈血管要比周圍的組織暗，從而形成了個(gè)人獨(dú)特的靜脈特征信息。[1]
在現(xiàn)代社會(huì)中，隨著計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，信息安全顯示出前所未有的重要性。身份鑒定是保證系統(tǒng)安全的必要前提，而生物特征識(shí)別技術(shù)滿足了人們對(duì)識(shí)別技術(shù)安全可靠的要求。在眾多的生物特征識(shí)別方法中，靜脈識(shí)別以其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)逐漸脫穎而出。
靜脈識(shí)別的應(yīng)用前景非常廣泛，如在門禁、機(jī)場(chǎng)、ATM、移民局、政府部門、電子商務(wù)等多種場(chǎng)合。[2]
靜脈識(shí)別技術(shù)
類別
通常，靜脈識(shí)別可分為手背靜脈識(shí)別、手掌靜脈識(shí)別和手指靜脈識(shí)別。[3]
指靜脈識(shí)別
手指靜脈識(shí)別技術(shù)是一種全新的生物特征識(shí)別技術(shù)，也是當(dāng)前生物識(shí)別技術(shù)中研究最為活躍的一個(gè)領(lǐng)域。[4]醫(yī)學(xué)研究證明，手指靜脈的形態(tài)是由人體的DNA及手指發(fā)育共同作用的結(jié)果。不同人的手指靜脈形態(tài)各不相同，即使相同DNA的同卵雙胞胎的手指靜脈形態(tài)也不相同，而且同一人的不同手指靜脈形態(tài)也不相同。此外，成年人手指靜脈的形態(tài)不易發(fā)生變化。曾有研究對(duì)6000根手指靜脈跟蹤了30年，發(fā)現(xiàn)手指靜脈結(jié)構(gòu)仍保持穩(wěn)定不變。這就為手指靜脈的唯一性和穩(wěn)定性提供了醫(yī)學(xué)依據(jù)。手指靜脈識(shí)別技術(shù)是一種將近紅外光穿透手指區(qū)域，并得到手指的靜脈紋路紅外圖像，最后根據(jù)手指靜脈紋路圖像對(duì)人身份進(jìn)行識(shí)別。手指靜脈識(shí)別技術(shù)因作為一種具有高防偽性的第二代生物識(shí)別技術(shù)而備受矚目。[5]
掌靜脈識(shí)別
掌靜脈識(shí)別是一種生物特征識(shí)別技術(shù)，它利用圖像處理和模式識(shí)別的方法，通過(guò)分析人體手掌里面的靜脈血管來(lái)進(jìn)行身份識(shí)別。相對(duì)于手指靜脈或指紋，掌靜脈擁有更大的面積；相對(duì)于語(yǔ)音，掌靜脈具有更好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性；相對(duì)于人臉，掌靜脈識(shí)別能輕易地區(qū)分雙胞胎；相對(duì)于掌紋，掌靜脈不易受手掌脫皮和磨損的影響；相對(duì)于虹膜，掌靜脈的采集方式更容易讓用戶接受；相對(duì)于手背靜脈，掌靜脈擁有更為豐富的信息。[6]
手背部靜脈識(shí)別
手背部靜脈識(shí)別是一種新的生物特征識(shí)別技術(shù)，通過(guò)提取人的手部靜脈圖像特征進(jìn)行人的身份識(shí)別，具有非接觸、不可復(fù)制、特征穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)，在手背三種手部靜脈識(shí)別方式中，手背皮膚較薄且靜脈血管結(jié)構(gòu)較復(fù)雜。

1997年，韓國(guó)的BK System公司發(fā)布了亞洲第一個(gè)商用手背靜脈識(shí)別產(chǎn)品BK.100，并于第二年取得了美國(guó)專利。2000年，BK System的一些成員組建了新的公司，繼續(xù)研發(fā)靜脈識(shí)別產(chǎn)品，最終推出了VP.II。他們?cè)趫D像采集和濾波算法上都進(jìn)行了很多改進(jìn)，使用了當(dāng)時(shí)很多先進(jìn)的濾波算法，如組合常態(tài)濾波、增強(qiáng)濾波、基于靜脈走向的方向?yàn)V波等，并且利用了當(dāng)時(shí)最新的數(shù)字圖像處理技術(shù)，采用紅外光源補(bǔ)償，而且改進(jìn)了靜脈特征的抽取算法，通過(guò)溫度傳感器的檢測(cè)防止欺騙，大大改進(jìn)了可靠性并且提高了性價(jià)比。報(bào)道稱該研究采用10000人進(jìn)行了測(cè)試，識(shí)別精度很高，并聲稱適用于99.98％的人群。該產(chǎn)品生成加密注冊(cè)模版，僅僅需要占用300個(gè)字節(jié)的存儲(chǔ)空間，可以將這一模板存儲(chǔ)在任何媒介上或通過(guò)網(wǎng)絡(luò)快速識(shí)別，己成功應(yīng)用于機(jī)場(chǎng)，銀行和醫(yī)院等單位。隨后，日立公司推出了系列手指靜脈識(shí)別產(chǎn)品。富士通公司則推出了手掌靜脈識(shí)別產(chǎn)品。此后靜脈識(shí)別技術(shù)的發(fā)展就進(jìn)入了研究和產(chǎn)業(yè)化交織的狀態(tài)。

近幾年的靜脈識(shí)別研究領(lǐng)域也很活躍，各國(guó)的研究者們提出了很多優(yōu)秀的靜脈識(shí)別算法。在靜脈的空間域骨架特征方面，Kumar通過(guò)對(duì)手靜脈圖像進(jìn)行分割細(xì)化，得到靜脈的分布骨架，然后連接這些骨架特征點(diǎn)，將它們構(gòu)造成三角形，最后將三角形的三個(gè)邊長(zhǎng)按照類型依次進(jìn)行匹配。這種新的三角形距離匹配準(zhǔn)則，不同于以往的漢明距離、歐拉距離等，對(duì)于靜脈噪聲具有更強(qiáng)的魯棒性。
在靜脈的變換域特征方面，Yang利用一組Gabor濾波器提取得到靜脈的Gabor域特征，并進(jìn)行編碼計(jì)算。在此基礎(chǔ)上，Han發(fā)展出自適應(yīng)的Gabor函數(shù)組，能夠自動(dòng)調(diào)節(jié)并得到最優(yōu)的性能參數(shù)，再利用比特鏈編碼的方式抽取和匹配靜脈特征，取得了較好的識(shí)別效果。此外，很多其它的頻率域變換方法，如正交高斯濾波器、截止高斯濾波器、曲率波變換，Radon變化匹配濾波器等也相繼被提出和使用。一些空間映射方法，如局部保持投影(Local Preserving Projection，LPP)、尺度不變特征轉(zhuǎn)換(Scale lnvariantFeature Transfonn，SIFT)等，以及獨(dú)立元分析(Independent Component Analysis，ICA)等方法也被紛紛應(yīng)用于靜脈識(shí)別領(lǐng)域。

靜脈識(shí)別
掌靜脈識(shí)別技術(shù)（手脈識(shí)別）作為目前最為方便與安全的識(shí)別技術(shù)，通過(guò)特殊的光電轉(zhuǎn)換設(shè)備和計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，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(jìn)行數(shù)字處理，并使用復(fù)雜的算法從數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行匹配，從而對(duì)個(gè)人進(jìn)行身份鑒定，確認(rèn)身份。掌靜脈識(shí)別擁有生物識(shí)別技術(shù)的所有優(yōu)點(diǎn)，唯一性，安全性和便利性。相比于外生物識(shí)別（指紋，面部等）安全和可靠級(jí)別高百倍。
目前以掌靜脈識(shí)別技術(shù)（手脈識(shí)別）技術(shù)為載體，可以對(duì)旅游，民生，商業(yè)，社區(qū)，交通等各大領(lǐng)域需求做出智能響應(yīng)。
韓國(guó) VP-IIX手背靜脈認(rèn)證系統(tǒng)，具有“多功能”和“通用性”，任何地點(diǎn)、任何人都可以使用；近紅外線CCD傳感器取得靜脈畫(huà)像，并抽出靜脈圓形與登陸過(guò)的數(shù)據(jù)比較(完全解放雙手)及時(shí)辨別本人，堪稱地球上不能仿制的識(shí)別方式。
生物特征識(shí)別易被破解
首先，生物識(shí)別技術(shù)比密碼更容易破解。他們不僅容易受到當(dāng)前所有網(wǎng)絡(luò)攻擊的影響，而且生物識(shí)別的數(shù)據(jù)是公開(kāi)的，保密性更低。雖然大多數(shù)人都不會(huì)泄露自己的密碼，但總不能為了不留下指紋，而時(shí)刻戴手套。
目前，攻擊者已經(jīng)想出了如何繞過(guò)現(xiàn)今生物識(shí)別技術(shù)的解決辦法。著名黑客Krissler利用德國(guó)國(guó)防部長(zhǎng)UrsulavonderLeyen的高分辨率照片來(lái)?yè)魯≌J(rèn)證技術(shù)。另一個(gè)更著名的例子，Krissler在蘋(píng)果新一代TouchID發(fā)布一天后，便破解了了蘋(píng)果的TouchID技術(shù)，Krissler通過(guò)iPhone屏幕上留下的指紋污點(diǎn)，掃描復(fù)制指紋模型，利用這個(gè)模型便黑進(jìn)了手機(jī)。

生物識(shí)別技術(shù)的專家們總是在提倡技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的益處;但是，隨著安全解決方案變得更加復(fù)雜，攻擊也會(huì)變得更加復(fù)雜。

特點(diǎn)編輯 語(yǔ)音
活體識(shí)別
用手背靜脈進(jìn)行身份認(rèn)證時(shí)，獲取的是手背靜脈的圖像特征，是手背活體時(shí)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(wú)法識(shí)別，從而也就無(wú)法造假。
內(nèi)部特征
用手背靜脈進(jìn)行身份認(rèn)證時(shí)，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(lái)的識(shí)別障礙。
非接觸式
非接觸性掌靜脈活體識(shí)別儀
非接觸性掌靜脈活體識(shí)別儀 [1]
用手背靜脈進(jìn)行身份認(rèn)證，獲取手背靜脈圖像時(shí)，手背無(wú)須與設(shè)備接觸，輕輕一放，即可完成識(shí)別。這種方式?jīng)]有手接觸設(shè)備時(shí)的不衛(wèi)生的問(wèn)題以及手指表面特征可能被復(fù)制所帶來(lái)的安全問(wèn)題，井避免了被當(dāng)作審查對(duì)象的心理不適，同時(shí)也不會(huì)因臟物污染后無(wú)法識(shí)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(jì)，幾乎適用于所有用戶。用戶接受度好。除了無(wú)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(guò)程既簡(jiǎn)單又自然，減輕了用戶由于擔(dān)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(jí)高
因?yàn)橛辛饲懊娴幕铙w識(shí)別、內(nèi)部特征和非接觸式3個(gè)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(shí)別系統(tǒng)安全等級(jí)高，特別適合于安全要求高的場(chǎng)所使用。韓國(guó)首爾大學(xué)電子工程系有一篇關(guān)于手背靜脈識(shí)別算法的文獻(xiàn)E3，’介紹了傳統(tǒng)的靜脈識(shí)別算法以及如何用昂貴的DSP處理器處理浮點(diǎn)運(yùn)算和提高實(shí)時(shí)性要求，縮短識(shí)別時(shí)間，文獻(xiàn)中描述的靜脈識(shí)別算法主要包括3大部分：靜脈圖像的獲??；靜脈圖像預(yù)處理和靜脈識(shí)別。圖像預(yù)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(jìn)的中值濾波等組成。通過(guò)對(duì)5000個(gè)樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，識(shí)別率達(dá)到94．88%。