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视网膜识别太阳光模拟器
金属卤素灯太阳光模拟器
光谱覆盖：200-3000nm
均匀性：90-95%
匹配度：B级
氙灯太阳光模拟器
光谱覆盖：250-2500nm
均匀性：90-95%
匹配度：A级
LED太阳光模拟器
光谱覆盖：300-1200nm可扩展*1700nm
均匀性：98%
匹配度：A级
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所谓生物识别技术就是，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，（如指纹、掌纹、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的确认。
生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。生物特征识别技术具不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。
生物特征识别技术，目前比较成熟并大规模使用的方式主要为，指纹、虹膜、脸、耳、掌纹、手掌静脉等，此外近年，语音识别、脑电波识别、唾液提取DNA等研究也有突破，有望进入商用阶段。
生物特征识识别技术通常按照，扫描、数字化处理、分析、特征提取、存储、匹配分类几个步骤处理。目前扫描数字化处理已经相对成熟，主要的研究集中在分析和特征提取方面。作为一门计算机学科中的一个分支，存储、匹配和检索的高速化处理近年也有相当数量和质量的研究论文发表。
生物特征识识别技术的应用相当广泛，在计算机应用领域居重要地位。在计算机安全学中，生物特征识别是认证(authentication)的重要手段，生物测定（Biostatistics）则被广泛地应用在安全防犯领域，国家安全公共安全领域中也有广泛的应用。
视网膜识别
视网膜识别使用光学设备发出的低强度光源扫描视网膜上独特的图案。有证据显示，视网膜扫描是十分精确的，但它要求使用者注视接收器并盯着一点。这对于戴眼镜的人来说很不方便，而且与接受器的距离很近，也让人不太舒服。所以尽管视网膜识别技术本身很好，但用户的接受程度很低。
2010年，物联网产业被定义为战略性新兴产业，并获得各级政府的大力扶持。"十二五"规划出台后，物联网成为*耀眼的产业明星。
作为物联网技术中的重要组成部分，生物特征识别技术的应用处在行业快速增长阶段。生物特征识别技术2001年起在全球范围内发展迅速，全球生物识别市场根据不同的应用主要可分为以下几个方面：电子门禁控制与考勤管理、计算机终端的进入控制、政府及司法部门(人脸识别系统或指纹识别系统)、消费者或商家用于买卖交易及其他多种应用。
生物识别技术应用在很多领域：
1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
2、电子护照及身份证。
3、公安、司法和刑侦。
4、自助服务。
5、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。
1年
否
无
视具体产品而定
视具体产品而定
视具体产品而定
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