Keterangan
· Antarmuka Komunikasi: USB dan UART
· 1: n Identifikasi (satu-ke-banyak)
· 1: 1 Verifikasi (satu-ke-satu)
· Mesin algoritma identifikasi sidik jari berkecepatan tinggi
· Fungsi belajar diri
· Fitur Fitur Sidik Jari Membaca/Menulis Fungsi
· Dapatkan data fitur sidik jari yang ditangkap dan verifikasi/identifikasi fitur yang diunduh dengan ditangkap
· Sidik jari mengidentifikasi fitur yang diunduh dengan sidik jari yang ditangkap
· Pengaturan tingkat keamanan
· Dapat mengatur kata sandi Baudrate/ Device ID/ Device
· Sistem Operasi: Windows 98, ME, NT4.0, 2000, XP, Win 7 atau Android
Spesifikasi
· Antarmuka: USB 2.0 dan UART (Logika 3.3V-TTL)
· Resolusi: 508 dpi
· Saat ini bekerja: <55mA
· Tegangan: DC 4.2-6.0V
· Kapasitas sidik jari: 1500
· Tingkat Keamanan: 1-5, default adalah 3
· Sensor Array: 208*288 piksel
· Ukuran template: 512 byte
· Modul Pembaca Sidik Jari Ukuran: 20.4 * 33.4 (mm)
· Area pengumpulan yang efektif: 12*17.5 (mm)
· Scanningspeed: <0,2 detik
· Kecepatan verifikasi: <0,3 detik
· Metode pencocokan: 1: 1; 1: n
· FRR (rasio penolakan palsu): ≤0.01%
· FAR (Rasio Penerimaan Salah): ≤0.00001%
· Lingkungan kerja: -20 ° C --- 55 ° C
· Kelembaban kerja: 20-80%
· Komunikasi Baud Rate (UART): (9600 × N) bps di mana n = 1 ~ 12 (default n = 6, yaitu 57600bps)
File
· Semua dukungan modul sidik jari dengan Arduino, Android, Windows, Linux, .net dan sebagainya.
· Menyediakan file SDK gratis
· Menyediakan manual pengguna
Prinsip dan Implementasi Pengakuan Sidik Jari Seluler
Premis dari pengenalan sidik jari adalah mengumpulkan sidik jari. Saat ini, terutama ada dua jenis metode pengumpulan: geser dan menekan.
Langkah 1: Koleksi sidik jari
Koleksi geser adalah proses menggeser jari di atas sensor, memungkinkan ponsel untuk menangkap gambar jari jari. Akuisisi geser memiliki keunggulan biaya yang relatif rendah dan kemampuan untuk menangkap gambar area besar. Namun, metode pengumpulan ini memiliki masalah pengalaman pengguna yang buruk, karena pengguna membutuhkan gerakan geser yang berkelanjutan dan standar untuk mencapai pengumpulan yang sukses, sangat meningkatkan probabilitas kegagalan pengumpulan. Merek ponsel tertentu pernah menggunakan metode pengumpulan ini, yang dikritik karena kekurangan koleksi geser.
Seperti namanya, koleksi berbasis pers adalah proses mengumpulkan data sidik jari dengan menekan sensor. Meskipun metode ini memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik, itu lebih mahal dan menantang secara teknis daripada koleksi berbasis geser. Selain itu, karena area sidik jari yang lebih kecil yang dikumpulkan sekaligus dibandingkan dengan koleksi geser, beberapa koleksi diperlukan untuk menyatukan gambar sidik jari yang lebih besar. Ini harus mengandalkan algoritma canggih, menggunakan algoritma perangkat lunak untuk mengkompensasi area sidik jari yang relatif kecil yang diperoleh dengan menggeser dan menekan pengumpulan, untuk memastikan keakuratan pengakuan.
Langkah 2: Evaluasi Sidik Jari
Setelah mengumpulkan sidik jari, kualitas sidik jari yang dikumpulkan dievaluasi. Jika mereka tidak memenuhi syarat, mereka perlu dikumpulkan lagi. Jika mereka memenuhi syarat, gambar akan ditingkatkan dan disempurnakan.
Langkah 3: Ekstrak "Fitur"
Setelah diproses, gambar biner, gambar halus, dan gambar ekstraksi fitur akan diperoleh secara berurutan. Setelah mendapatkan gambar yang relatif jelas, ekstraksi fitur dimulai. Setelah ekstraksi fitur dan penyimpanan data, langkah selanjutnya dari pekerjaan pencocokan dapat dilakukan.
Langkah 4: Pencocokan sidik jari
Satu hal yang perlu diperhatikan dalam pencocokan adalah bahwa dua gambar sampel dari jari yang sama mungkin berbeda karena perbedaan dalam perpindahan jari, defleksi, dan tekanan. Ini membutuhkan kalibrasi selama pencocokan, seperti kalibrasi set titik fitur, untuk memastikan keakuratan pengenalan sidik jari.
Pesan Anda harus antara 20-3.000 karakter!