黑色虹膜优化

      按照Seddon所提出的5种虹膜颜色分类,或者Franssen所提出的24个典型颜色分类,黑色虹膜属于颜色最深的一大类,东方人和黑人绝大多数都是这一类虹膜。其共同特征是:黑色素的分布范围大,虹膜纹理区域狭窄,纹理数量少。纹理稀少的黑色虹膜问题,关系到全球40%人口能否使用高精度虹膜识别技术。聚虹核心算法,针对黑色虹膜多光谱识别做了特殊优化设计,在该研究领域取得了优异的成果。 

 


  虹膜特征进化
      婴儿出生10个月之后虹膜纹理就已成形,此后终生保持不变,但是在外伤、某些罕见的疾病或某些特殊的眼科手术的影响下,仍然有纹理随时间出现细微变化的可能。聚虹核心算法,能够在用户日常使用过程中检测到虹膜的细微变化,并触发已经注册的虹膜特征编码进化,从而保证特征编码反应虹膜的动态变化,始终保持用户的良好使用体验。 

 


  低质量图像校正
      聚虹核心算法,利用虹膜图像序列的变化信息,对低质量虹膜图像进行校正,如从散焦图像序列中提取出多个聚焦清晰的子区域,共同合成一幅清晰聚焦的图像;或对图像序列中的各幅图像分别进行光斑检测,然后进行位置配准,利用光斑的位置差异融合成一幅没有光斑干扰的图像;或对序列中不同瞳孔尺度的图像采用弹性模型进行拟合,建立量化模型实现对径向纹理的非线性校正。 

 


  ● 兼容与定制
      聚虹核心算法,以SDK软件开发工具包的方式提供给合作伙伴,该核心算法SDK开发包针对不同的软硬件平台具有非常良好的兼容性:支持 Linux,Windows,Windows CE,Android 四种操纵系统,支持 X86 与 ARM 两种架构的运算平台,并支持不同分辨率的图像传感器。为了满足合作伙伴在项目设计和产品开发上的不同需求,并且考虑到合作伙伴在不同软硬件平台上开发经验存在差异,我们也提供核心算法SDK开发包的定制服务。 

自动俯仰
活体检测
虹膜识别

虹膜优势

核心算法优势