静脉识别在门禁系统中的应用

在论述静脉识别的原理和特点的基础上,提出了一种网络化的静脉识别门禁系统设计方法。文中详细阐述了静脉识别门禁的系统构成和软件设计方法;该系统采用服务器来集中管理多个门禁点,实现远程登陆与控制。     

基于RFID技术的门禁监控系统

射频识别技术是一种新型自动识别技术,具有可靠性高、保密性强、方便快捷等特点.将射频识别技术应用于门禁系统,可以有效、方便、安全地控制重要物理和逻辑场所的出入访问.文中介绍了射频识别原理及其主要特点,并在射频识别系统基础上开发研制了集门禁控制、报警、视频监控为一体的门禁监控管理系统.给出了系统的硬件拓扑结构、功能设计、监控软件的功能模块和实现方法.该系统在WINDOWS平台上,采用先进的客户端/服务器模式,一方面实现了对不同级别持卡者的门禁权限控制,另一方面实现了对非法进入的自动报警、视频监控及图像存贮.     

基于SSH和掌形识别技术的门禁管理系统的研究

随着智能大厦及智能小区的发展将日益迅猛,作为智能大厦安防系统重要组成部分的智能门禁管理系统已成为保证人民人身和财产安全的最主要的安防措施之一。为了实现对门禁管制区域的智能化管理,采用生物识别技术中综合性能最为可靠的掌形识别技术,设计和实现了一套基于SSH的智能门禁管理系统,通过对掌形仪传来的信息进行识别、分析,从而进行有效的监视和管理。     

基于RFID技术的门禁监控系统

射频识别技术是一种新型自动识别技术，具有可靠性高、保密性强、方便快捷等特点。将射频识别技术应用于门禁系统，可以有效、方便、安全地控制重要物理和逻辑场所的出入访问。文中介绍了射频识别原理及其主要特点，并在射频识别系统基础上开发研制了集门禁控制、报警、视频监控为一体的门禁监控管理系统。给出了系统的硬件拓扑结构、功能设计、监控软件的功能模块和实现方法。该系统在WINDOWS平台上，采用先进的客户端／服务器模式，一方面实现了对不同级别持卡者的门禁权限控制，另一方面实现了对非法进入的自动报警、视频监控及图像存贮。     

一种基于模板匹配的手指静脉识别算法

相对于指纹识别等传统生物特征识别手段,手指静脉识别是一种新兴的具有较好应用前景的生物特征识别技术。本文设计了具有自适应光源系统的手指静脉采集仪,能够自动获得亮度均匀的手指静脉图像;提出了一种基于模板匹配的手指静脉识别算法,采用基于多方向灰度谷底搜寻方法提取手指静脉特征,然后将从同一手指多个图像中提取的静脉特征合成模板,并通过门限阈值消除模板中的随机差异信息。实验结果表明,运用本研究提出的基于模板匹配的手指静脉识别算法能有效提高识别准确性,具有99.10%的识别准确率和1.03%的等错误率。     

手指静脉身份识别技术最新进展

基于手指静脉的身份识别是一种新兴的生物身份识别技术,由于手指静脉身份识别具有强防伪、低成本、易获取等优良特性,在许多领域得到广泛应用,成为一种最重要的生物识别技术之一.对手指静脉身份识别技术的现状和发展进行了总结和评述.首先,回顾了手指静脉身份识别的起源和发展过程,然后,总结了该技术的通用实现流程,对实现手指静脉的几大关键技术(如样本获取、图像增强、特征提取和匹配方法等)的最新研究成果进行了全面介绍.进一步,对现有典型方法的性能进行了系统评估.最后,总结了现有手指静脉识别技术的应用现状,展望了其发展前景,并指明了下一步的研究方向.     

基于RFID技术的电子标签在门禁系统中的应用

RFID是一种非接触识别技术,具有广阔的应用前景.针对有线门禁系统布线繁琐的缺点,设计了一种基于无线传输的门禁系统.系统采用RFID技术,对用户刷卡信息和密码进行认证.门禁控制器通过无线数据传输模块连接到管理计算机,对用户信息和卡信息进行文件和数据库管理.实际应用结果表明,系统运行稳定,实时性好.     

基于射频识别的门禁考勤系统研究

介绍一种基于非接触式IC卡——射频卡的考勤系统,通过对各种识别技术的比较,选择目前比较成熟的技术——射频识别技术,开发了本套集门禁控制、考勤为一体的系统。此系统在Windows 2000平台上,采用客户端/服务器模式,一方面实现了对非持卡者的门禁限制,另一方面完成了对持卡员工的考勤。项目结合TI远距离电子标签读写器及高功率天线给出了系统的总体结构,并对主要组成部分的功能及具体实现做了详细论述,最后完成以Visual C 6.0为开发平台,利用串口通信和Access数据库实现的可视化控制管理软件。     

生物识别还需要考虑什么

目前而言,随着安防技术的发展,门禁控制系统也变得多样化,各种不同的门禁产品,也针对应用环境的不同而层出不穷。生物识别因其具有高安全性、高准确性以及便携性,逐渐受到了大家的关注,本文就生物识别的类型以及技术进行深入探讨。     

人脸指纹门禁系统的设计与实现

人脸指纹门禁管理系统的实现,能有效地解决传统门禁系统的不足之处.本文介绍了该门禁系统的设计与实现方案.该系统把人脸识别,指纹识别和手机短信验证三种方式结合起来.系统由门禁识别器和服务端软件两部分构成.门禁识别器基于嵌入式系统,通过网络进行互联,服务端基于J2EE架构,实现对识别器的管理.目前,该系统已经投入重要机房门禁系统的实际应用,效果良好.     

基于6416和FPGA的手部三模态识别装置设计与实现

介绍了将手形、掌纹和手掌静脉身份识别理论与FPGA和DSP数字处理系统相结合构成能够方便用于门禁、考勤等的具有高可靠性和高安全性要求的快速身份识别装置。装置采用可见光和近红外双摄像头提高对手形、掌纹和手掌静脉图像的有效获取。利用FPGA实现双摄像头图像数据的同步采集、数据缓存以及对液晶显示屏、补光系统等的控制,以减少DSP的负担,使DSP能够专注于对手形、掌纹和手掌静脉的数据处理识别工作,保证系统运行的实时性。     

手背静脉图像分割及细化算法研究

手背静脉识别技术通常基于静脉纹路的细节特征点对个人身份进行验证。为了准确地提取出手背静脉纹路中的细节特征点,提取手背静脉图像中的有效区域并对其进行归一化、增强和去噪处理．分别采用局部最大类间方差法（OSTU）、阈值图像法和NiBlack法对图像进行分割,分别采用Hilditch算法、快速细化算法、Zhang＆Suen算法和OPTA算法对分割后得到的二值图像进行细化以获取静脉纹路。实验结果表明,基于合理的参数,NiBlack法和Hilditch算法分别取得较好的分割与细化处理结果。     

Liveness detection for dorsal hand vein recognition

As the identification technology is developed day by day, so is the counterfeit, and any accreditation system can be tricked. Therefore, a complete biometric identification system is supposed to distinguish between real and fake. Aiming at the liveness detection problems during the dorsal hand vein (DHV) recognition process, this paper proposes a method which combines principal component analysis and power spectrum estimation of the AR model together, three kinds of fake hand vein images which are paper printed, wearing thin rubber gloves and wearing thick rubber gloves have tested, and the result shows that the recognition rate of fake samples can reach 98.3 %, which proves that this method can realize in liveness detection of DHVs effectively.     

手背静脉图像骨架特征提取的算法

手背静脉近红外图像识别是一种新的非接触式生物认证技术。对采集的手背静脉图像进行了增强处理。对二值化图像采用四邻域区域生长的方法，去除噪声斑块。对处理后的静脉图像采用了一种快速细化的细化算法。分析和解决了细化后特征点——交叉点的提取。针对细化后骨架中所引入的另一类噪声——毛刺和静脉图像细化后的特点，提出了一种毛刺修复算法。实验结果表明，经过该算法处理后得到的骨架图像，能够较好的反映静脉纹理特性。     

手指静脉采集控制板的研制

针对手指静脉识别系统中样本采集装置集成度低的现状,研制出一种基于通用串行总线（USB）接口的采集控制板,实现采集装置的光源控制、手指定位、自动参数调整和手指静脉图像的采集、传输。详细讨论了采集控制板的结构组成、工作原理以及基于模糊控制的智能参数调整算法。实际应用表明,安装该板的采集装置能够较为准确地获取静脉血管图像,具有较好的便携性和应用性。     

Accurate identification for control: the necessity of an iterativescheme

If approximate identification and model-based control design are used to accomplish a high-performance control system, then the two procedures must be treated as a joint problem. Solving this joint problem by means of separate identification and control design procedures practically entails an iterative scheme. A frequency-response identification technique and a robust control design method are used to set up such an iterative scheme. Each identification step uses the previously designed controller to obtain new data from the plant. The associated identification problem has been solved by means of a coprime factorization of the unknown plant. The technique's utility is illustrated by an example     

机器人灵巧手抓持分类器的设计与实现

机器人灵巧手的抓持分类是抓持规划的一个主要问题．本文应用模式识别技术设计和实现了 一种基于高斯混合模型GMM的分类器． 采用Expectation Maximization(EM)算法估计GMM的 参数，对人手的抓持动作进行识别与分类，经过人手到机器人手的关节空间运动映射，实现 了机器人灵巧手的抓持动作分类．该分类器可以应用于在线抓持规划．     

基于直方图均衡化的手背静脉图像对比度增强

手背静脉图像对比度往往较低,这将影响整个手背静脉识别系统的识别准确率。首先提取手背静脉图像中的有效区域,然后利用直方图均衡化 (HE) 及其各种改进算法对提取的手背静脉图像进行对比度增强处理。实验结果表明,子块部分重叠局部直方图均衡化算法（POSHE）不但能够增强图像的整体对比度,而且图像中细节与背景之间的对比度也得到了增强,同时该算法效率较高,适合于手背静脉图像的对比度增强处理。