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静脉识别技术原理
利用流动血液中的血红蛋白吸收特定波长的近红外光和远红外光，形成静脉血管图像，通过特定的深度学习模型对图像进行特征提取、分析，同存储样本进行比对从而确认身份。圣点科技静脉识别AI算法，基于业内最大的静脉数据库打造，通过深度计算不断地自学习，实现对静脉特征的精准捕捉，提供高精度、毫秒级、多平台的多种解决方案。
01静脉扫描
02静脉图像
03图像数字化
04图像比对与匹配
静脉识别应用部位
指静脉
掌静脉
面部静脉
腕部静脉
更多
掌静脉识别算法

  • 手掌检测

    源于多年深厚的专业技术积淀，圣点手掌检测能力满足复杂光线、手掌遮挡、手掌大角度、快速运动等诸多复杂环境，云、边、端的多平台解决方案，可实现高效、精确、稳定的手掌检测功能。

  • 手掌跟踪

    基于手掌在视频流中姿态变化的特性，圣点手掌跟踪算法可以高速地跟踪手掌目标，并可平滑地提取手掌各关键点的深度信息，从而快速、可靠地追踪到手掌目标及其对应的姿态变化。

  • 手掌识别

    圣点手掌识别能力超越人眼，支持多姿态、全年龄段、复杂环境的精准识别，毫秒级响应，覆盖云、边、端的多平台解决方案，覆盖从手机解锁到门禁考勤等各场景，为行业提供准确、快速、安全的非接触手掌静脉识别功能。
指静脉识别算法

  • 特征提取

    得益于千万级静脉生物数据库，圣点特征提取算法支持来自不同性别、不同年龄和不同地域的人群，注册成功率100%，人群普适性优秀。

  • 特征融合

    原创的姿态拼接融合技术，在保证注册手指唯一性的情况下解决了手指姿态的多样性问题，可融合出最佳、最全面、最稳定的注册信息，为后续高性能识别保驾护航。

  • 特征识别

    领先业内的轻量级高速搜索引擎，结合全局精准判决和局部步进判决，推荐出最相似的识别结果，具备1:大N项目实际部署算法能力，满足高并发、高性能和多场景的算法识别。
技术特点
活体性
必须是活的人体才能有效进行静脉的清晰采集和识别
唯一性
静脉在生物学上的分布重复概率极小（1/34亿），静脉识别足以支撑人类任何高安全需求的身份认证
不变性
6、7岁左右开始定型，一生中人体静脉分布特征基本保持不变
不易复制
静脉分布为体内特征，很难进行盗取和复制
主动识别
人脸、指纹为体表特征，易被被动获取，只有本人主动伸手识别，手指/手掌静脉信息才会被获取
算法优势
千万级静脉生物数据库
以解决实际用户问题为导向，持续高强度进行算法优化与创新
注册成功率高
对各类人群的注册成功率达100%完美解决全年龄段的适配问题
识别速度快
核心算法识别速度满足城市级高并发应用， 1:1000w静脉数据<1s
精度表现优秀
经权威检测验证，领先行业水平：
FRR（拒真率）=0.0067%
@FAR（认假率）= 0.00001%
兼容性全球领先
即使不同厂商设备之间存在差异性，依然可以做到设备间的互联互通，即一处注册，多处使用
效率领先
效率领先同行业1个数量级，大大降低算法对硬件性能的依赖性，使得产品成本为同行业最低
稳定性表现优秀
满足来自不同行业（金融、军工、信创、教育、政企、消费级等）、不同地域（最南至海南三沙，西北至新疆，东北至黑龙江）、不同人群（ K12学生、军人、政企工作人员、写字楼办公人员、银行C端客户、退休老人等）和不同环境（光照、温度、湿度）下的客户需求
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