VeriEye SDK 虹膜识别开发包

可作为软件开发工具包提供，允许在Microsoft Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台上开发独立和基于网络的解决方案。

特性和功能

　　
• 快速准确的虹膜识别，经NIST IREX验证。
　　
• 强大的识别能力，即使目光移开或眼睑变窄。
　　
• 原始专有算法解决了现有最先进算法的局限性和缺点。
　　
• 虹膜活体检测可以防止照片或隐形眼镜上的假虹膜图像被欺骗。
　　
• 可作为支持多种编程语言的多平台SDK提供。
　　
• 合理的价格、灵活的许可和免费的客户支持。

Neurotechnology于1994年开始在虹膜生物识别领域进行研发，并于2008年发布了VeriEye虹膜识别算法。最初的专有算法解决了现有最先进算法的局限性和缺点。VeriEye使用强大的数字图像处理算法实现高级虹膜分割、登记和匹配：

　　
• 强大的虹膜检测。即使在图像有障碍物、视觉噪声和/或照明水平不同的情况下，也能检测到虹膜。消除了光线反射、眼睑和睫毛障碍。眼睑变窄或眼睛斜视的图像也被接受。
　　
• 自动隔行检测和校正可从运动虹膜图像中获得最高质量的虹膜特征模板。
　　
• 凝视的眼睛在图像上被正确地检测到，被分割和转换，就好像它直接看着相机一样（见图1）。
　　
• 即使在以下条件下也能获得正确的虹膜分割：
　　
•    完美的圆圈会失败。VeriEye使用主动形状模型来更精确地建模眼睛的轮廓，因为虹膜边界不是由完美的圆圈建模的
　　
•    虹膜内边界和外边界的中心是不同的（见图2）。虹膜内边界及其中心用红色标记，虹膜外边界及其中心以绿色标记
　　
•    虹膜边界绝对不是圆形，甚至不是椭圆（见图3），尤其是在凝视远处的虹膜图像时。
　　
•    虹膜的边界似乎是完美的圆圈。如果更精确地找到边界，识别质量仍然可以提高（见图4）。与完美的圆形白色轮廓相比，请注意这些轻微的缺陷。
　　
•    虹膜被眼睑部分遮挡。上盖和下盖分别用红色和绿色标记（见图5）。
　　
• 虹膜图像质量确定。图像质量估计可以在虹膜注册期间使用，以确保只有质量最好的虹膜模板才会存储到数据库中。可以根据虹膜图像来确定滚转角度，以便进一步决定是否接受图像进行登记。此外，虹膜被带有一些艺术图像或颜色变化的化妆品（装饰性）隐形眼镜遮挡，可能会被拒绝报名。
　　
• 活力检测。可以分析捕捉到的虹膜，无论是“实时”还是恶搞，以防止通过将照片放在相机前或佩戴带有假虹膜纹理的隐形眼镜来进行安全入侵。
　　
• 自动虹膜位置检测。该算法能够分离左右虹膜的图像。
　　
• 可靠性VeriEye算法在NIST IREX评估中显示出出色的识别准确性。
　　
• 所有呈现的虹膜图像均取自中国科学院自动化研究所（CASIA）收集的CASIA虹膜图像数据库V2.0和CASIA虹膜数据库V3.0（www.cbsr.ia.ac.cn/english/IrisDatabase.asp）。

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