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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(yè)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(yè)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(huán)境，云、邊、端的多平臺解決方案，可實現高效、精確、穩(wěn)定的手掌檢測功能。

  • 手掌跟蹤

    基于手掌在視頻流中姿態(tài)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(tài)變化。

  • 手掌識別

    圣點手掌識別能力超越人眼，支持多姿態(tài)、全年齡段、復雜環(huán)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(yè)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(yōu)秀。

  • 特征融合

    原創(chuàng)的姿態(tài)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(tài)的多樣性問題，可融合出最佳、最全面、最穩(wěn)定的注冊信息，為后續(xù)高性能識別保駕護航。

  • 特征識別

    領先業(yè)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(fā)、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小（1/34億），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(yōu)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(xù)高強度進行算法優(yōu)化與創(chuàng)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(fā)應用， 1:1000w靜脈數據<1s
精度表現優(yōu)秀
經權威檢測驗證，領先行業(yè)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(lián)互通，即一處注冊，多處使用
效率領先
效率領先同行業(yè)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(yè)最低
穩(wěn)定性表現優(yōu)秀
滿足來自不同行業(yè)（金融、軍工、信創(chuàng)、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(huán)境（光照、溫度、濕度）下的客戶需求
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