靜脈識別技術原理
    利用流動血液中的血紅蛋白吸收特定波長的近紅外光和遠紅外光,形成靜脈血管圖像,通過特定的深度學習模型對圖像進行特征提取、分析,同存儲樣本進行比對從而確認身份。圣點科技靜脈識別AI算法,基于業內最大的靜脈數據庫打造,通過深度計算不斷地自學習,實現對靜脈特征的精準捕捉,提供高精度、毫秒級、多平臺的多種解決方案。
    01靜脈掃描
    02靜脈圖像
    03圖像數字化
    04圖像比對與匹配
    靜脈識別應用部位
    指靜脈
    掌靜脈
    面部靜脈
    腕部靜脈
    更多
    掌靜脈識別算法
    • 手掌檢測

      源于多年深厚的專業技術積淀,圣點手掌檢測能力滿足復雜光線、手掌遮擋、手掌大角度、快速運動等諸多復雜環境,云、邊、端的多平臺解決方案,可實現高效、精確、穩定的手掌檢測功能。
    • 手掌跟蹤

      基于手掌在視頻流中姿態變化的特性,圣點手掌跟蹤算法可以高速地跟蹤手掌目標,并可平滑地提取手掌各關鍵點的深度信息,從而快速、可靠地追蹤到手掌目標及其對應的姿態變化。
    • 手掌識別

      圣點手掌識別能力超越人眼,支持多姿態、全年齡段、復雜環境的精準識別,毫秒級響應,覆蓋云、邊、端的多平臺解決方案,覆蓋從手機解鎖到門禁考勤等各場景,為行業提供準確、快速、安全的非接觸手掌靜脈識別功能。
    指靜脈識別算法
    • 特征提取

      得益于千萬級靜脈生物數據庫,圣點特征提取算法支持來自不同性別、不同年齡和不同地域的人群,注冊成功率100%,人群普適性優秀。
    • 特征融合

      原創的姿態拼接融合技術,在保證注冊手指唯一性的情況下解決了手指姿態的多樣性問題,可融合出最佳、最全面、最穩定的注冊信息,為后續高性能識別保駕護航。
    • 特征識別

      領先業內的輕量級高速搜索引擎,結合全局精準判決和局部步進判決,推薦出最相似的識別結果,具備1:大N項目實際部署算法能力,滿足高并發、高性能和多場景的算法識別。
    技術特點
    活體性
    必須是活的人體才能有效進行靜脈的清晰采集和識別
    唯一性
    靜脈在生物學上的分布重復概率極?。?/34億),靜脈識別足以支撐人類任何高安全需求的身份認證
    不變性
    6、7歲左右開始定型,一生中人體靜脈分布特征基本保持不變
    不易復制
    靜脈分布為體內特征,很難進行盜取和復制
    主動識別
    人臉、指紋為體表特征,易被被動獲取,只有本人主動伸手識別,手指/手掌靜脈信息才會被獲取
    算法優勢
    千萬級靜脈生物數據庫
    以解決實際用戶問題為導向,持續高強度進行算法優化與創新
    注冊成功率高
    對各類人群的注冊成功率達100%完美解決全年齡段的適配問題
    識別速度快
    核心算法識別速度滿足城市級高并發應用, 1:1000w靜脈數據<1s
    精度表現優秀
    經權威檢測驗證,領先行業水平:
    FRR(拒真率)=0.0067%
    @FAR(認假率)= 0.00001%
    兼容性全球領先
    即使不同廠商設備之間存在差異性,依然可以做到設備間的互聯互通,即一處注冊,多處使用
    效率領先
    效率領先同行業1個數量級,大大降低算法對硬件性能的依賴性,使得產品成本為同行業最低
    穩定性表現優秀
    滿足來自不同行業(金融、軍工、信創、教育、政企、消費級等)、不同地域(最南至海南三沙,西北至新疆,東北至黑龍江)、不同人群( K12學生、軍人、政企工作人員、寫字樓辦公人員、銀行C端客戶、退休老人等)和不同環境(光照、溫度、濕度)下的客戶需求
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