記述
■通信インターフェイス:USBとUART
·1:N 識別 (一人対複数)
・1:1 検証 (1対1)
·高速指紋識別アルゴリズムエンジン
■自学機能
·指紋データ読み書き機能
·キャプチャされた指紋の機能データを取得し,キャプチャされた機能でダウンロードした機能を確認/識別する
·指紋 捕らえた指紋でダウンロードした機能を識別する
·セキュリティレベル設定
·BaudRate/デバイスID/デバイスパスワードを設定できます
■オペレーティングシステム:Windows 98,Me,NT40, 2000, XP,WIN 7 または Android
仕様
インターフェース:USB2.0とUART (3.3V-TTL論理)
●解像度:508 DPI
■作業電流: <55mA
●電圧:DC4.2-6.0V
·指紋容量:1500
セキュリティレベル: 1-5 デフォルトは3
センサー数列: 208*288ピクセル
テンプレートサイズ: 512 バイト
·指紋リーダーモジュールのサイズ: 20.4 * 33.4 (mm)
・実際の収集面積: 12*17.5 (mm)
スキャン速度: <0.2秒
·検証速度: <0.3秒
・マッチング方法: 1:11 N
·FRR (偽棄率比): ≤0.01%
・FAR (誤認率): ≤0.00001%
・作業環境: -20°C~-55°C
労働湿度:20%~80%
·通信ボード速率 (UART): (9600 × N) bps で N = 1 ~ 12 (デフォルト N = 6,つまり 57600bps)
ファイル
·Arduino,Android,Windows,Linuxですべての指紋モジュールをサポートする .Net など
·無料 SDK ファイルを提供
·ユーザーマニュアルを提供
モバイル指紋認識の原則と実施
指紋認識の前提は,指紋を収集することです.現在,主に2種類の収集方法があります.スライディングとプレッシングです.
ステップ 1: 指紋 収集
スライディングコレクションは,センサーの上に指を滑らせて,電話が指の指紋画像を撮影できるようにするプロセスです.スライディングアクセスには,比較的低コストで,広域画像を撮影する能力の利点があります.しかし,この収集方法には,ユーザが成功した収集を達成するために継続的で標準化されたスライディング運動を必要としているため,ユーザー体験が悪いという問題があります.収集失敗の確率を大幅に増加させるあるブランドの携帯電話は かつてはこの収集方法を使用しており,スライディング収集の欠点で批判されました.
プレスベースの収集は,センサーを押すことで指紋データを収集するプロセスです.この方法はより良いユーザー体験を提供しますが,スライディングベースのコレクションよりも高価で技術的に挑戦的ですさらに,スライディング収集と比較して一度に収集される指紋の面積が小さいため,より大きな指紋画像を組み合わせるために複数のコレクションが必要です.これは高度なアルゴリズムに頼る必要がありますソフトウェアアルゴリズムを使用して,スライドとプレッシングによる指紋採取によって得られた比較的小さな指紋面積を補償し,認識の精度を確保します.
ステップ2:指紋評価
指紋を採取した後,採取した指紋の質は評価されます. 合格でない場合は,再採取する必要があります. 合格した場合,画像は強化され 精製されます.
ステップ3: "特徴"を抽出する
処理後,バイナリー画像,精製画像,機能抽出画像が順序的に得られます.比較的明確な画像を得ると,機能抽出が始まります.機能抽出とデータ保存後対応作業の次のステップが実行できます.
ステップ4:指紋の相性
マッチングにおいて注意すべきことは,同じ指の2つのサンプル画像は,指の移動,傾斜,圧力の違いにより異なる可能性があることです.これはマッチング中に校正が必要です.特徴点セットの校正など指紋認識の正確性を確保するために
