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lol比赛下注平台-富士通推出全球首例滑动式掌静脉生物识别技术

文章出处:lol比赛下注平台 人气:发表时间:2021-10-05 02:11
本文摘要:据麦姆斯咨询报导,富士通实验室发售全球首例滑动式出纳静脉生物识别技术。这项技术产品尺寸充足灵活,需要限于于未来的平板电脑和其它手执移动设备。 随着平板电脑和其它小型移动设备的普及,市场期望将静脉辨识技术的光学单元映射此类设备空间受限的架构中,但是制作尺寸更加小的光学单元是非常艰难的。富士通实验室早已解决问题了这个问题并获得了巨大成就。 该公司早已顺利地研发了用于单个LED以均匀分布强度照耀矩形目标区域的紧凑型灯光组件。该组件通过应用于散射现象的新型填充光学元件来构建。

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据麦姆斯咨询报导,富士通实验室发售全球首例滑动式出纳静脉生物识别技术。这项技术产品尺寸充足灵活,需要限于于未来的平板电脑和其它手执移动设备。

随着平板电脑和其它小型移动设备的普及,市场期望将静脉辨识技术的光学单元映射此类设备空间受限的架构中,但是制作尺寸更加小的光学单元是非常艰难的。富士通实验室早已解决问题了这个问题并获得了巨大成就。

该公司早已顺利地研发了用于单个LED以均匀分布强度照耀矩形目标区域的紧凑型灯光组件。该组件通过应用于散射现象的新型填充光学元件来构建。该公司还研发了一种全新的辨识技术,以捕捉出纳静脉的原始图像,当手经过光学单元时可将掌纹图像展开拆分,该光学单元的宽度仅有为8mm,不足以映射紧凑型移动设备的框架中。

8毫米长的光学单元可以组装到平板电脑和其它移动设备中因此,具备其良好特性(还包括高度精确的辨识和来自身体内的生物信息获取的防欺骗性)的掌静脉辨识可以被普遍用于,例如采访个人或其他脆弱信息,或服务用于。预计这项高度安全性的移动服务将不会获得广泛应用。

技术背景基于密码的身份验证的安全性更加溥很弱。鉴于此,生物识别技术(其中用户用于其身体或不道德的独有特性来证实身份)显得更加广泛,以避免数据外泄或欺诈导致的伤害。富士通实验室早已沦为研发和推展出纳静脉辨识技术的全球领导者,该技术用于用户体内的生物信息展开身份验证,这种个体的生物信息是很难被拷贝的。近年来,各行各业的工作方式正在转变,平板电脑和其它移动设备也更加普及,并且设备的体积于是以显得更加小。

鉴于此,必须为这些设备配有尺寸更加小的掌静脉辨识技术,以进一步提高其安全性和操作者便利性,使得企业客户需要放心使用。技术不存在的问题出纳静脉辨识技术利用安全性的近红外频带光太阳光手掌而捕捉图像(将近红外光较更容易穿越人体),然后从捕捉的图像中加载静脉图像。因此,出纳静脉辨识装置的光学单元主要由灯光部件和图像捕捉部件构成。

为了均匀分布地太阳光整个手掌,灯光组件(光学单元的最长部分)被布置在图像捕捉组件的周围。然而,问题在于如何使组件体积更加小。

此外,如果使图像捕捉组件体积较小,则出纳静脉上可加载的区域显得更加较宽,使得辨识显得更为艰难,因为在登记或检验时,每次捕捉的掌静脉的加载区域都贞着有所不同。因此,在技术上很难在使光学单元体积更加小的同时,确保构建精确辨识。技术讲解此项技术是全球首个滑动式出纳静脉辨识技术,富士通早已将光学单元小型化为仅有8mm长,可以限于于移动设备的触碰面板。这使得需要非常简单地通过在触碰面板上滑动手指来展开辨识。

该项技术的主要特点:1.用作均匀分布照耀矩形灯光区域的光学设计技术图1光学单元原型设计富士通实验室研发了一种填充光学元件,利用光散射来集中和探讨光(图1)。从LED电磁辐射的光被散射以对角地向下太阳光,使其需要在比灯光组件更加长的矩形区域上以均匀分布的强度太阳光。通过在用作图像捕捉的矩形区域处散射具备均匀分布强度的光,可以增加LED的数量。

此外,通过创立将灯光组件和图像捕捉组件排成一行的结构,富士通实验室以求研发出有尺寸充足小的器件,不足以加装入宽度受限的移动设备。2.利用触碰面板的手指滑动输出,以及一种证书算法图2新技术的信息处理过程用户将他们的手指滑过移动设备的触碰面板,并且当用户的手掌经过光学单元时,可倒数地捕捉手掌的图像。同时,从触碰面板取得的座标数据也不会被倒数记录(图2)。

即使光学单元的小尺寸带给了较小的捕捉区域,但当手经过光学单元时,手掌静脉的图像不会被拆分用作加载,这使得整个手掌静脉图像都需要用作辨识。图中指导的滑动方式,使掌纹的捕捉区域更容易重现。此外,富士通实验室研发了一种用作辨识拆分的掌纹的新算法,用于图像自由选择(认假亲率大于0.001%,逼真率约0.01%)等特征来检验数据。

技术研发结果用于这种新的研发的技术,富士通实验室将出纳静脉辨识光学单元的宽度增大到8mm,构建了充足小的尺寸,以限于于平板电脑或其它具备较宽边框的紧凑型移动设备。此外,将滑动动作与证书算法结合,意味著出纳经脉检验与当前的光学辨识单元一样可信。未来规划富士通实验室将之后完备其光学单元和证书算法,计划2017年构建滑动式掌纹辨识技术。

归功于新的研发的填充光学元件等微型化技术,该公司希望将掌纹辨识技术广泛应用到新的领域。


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