CRECER R304A DC4.2-6V 208*288 Píxeles Módulo de Huellas Dactilares Escáner Lector SDK Gratis Con 1500 Capacidad Para Arduino Windows Android

Lugar de origen:China.
Cantidad mínima de pedido:1
Condiciones de pago:T / T, Paypal
Capacidad de suministro:5000
Tiempo de entrega:Tiempo de entrega en temporada alta: dentro de 15 días hábiles Tiempo de entrega fuera de temporada:
Detalles del embalaje:cartón
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Evaluación de proveedor
Hangzhou Zhejiang China
Dirección: Habitación 310, Edificio 1-B, No. 279 de la calle Shiqiao, distrito Xiacheng, Hangzhou, Zhejiang, China 310012
Proveedor Último login veces: Dentro de 28 Horas
Detalles del producto Perfil de la compañía
Detalles del producto


Descripción

·Interfaz de comunicación: USB y UART
·1:N Identificación (de uno a muchos)
·Verificación 1:1 (de uno a uno)
·Motor de algoritmo de identificación de huellas dactilares de alta velocidad
·Función de estudio personal
·Funciones de lectura/escritura de los datos de las huellas dactilares
·Obtener datos de características de las huellas dactilares capturadas y verificar/identificar las características descargadas con las capturadas
·Impresión digital Identificar la función descargada con la impresión digital capturada
·Configuración del nivel de seguridad
·Puede establecer BaudRate/ID del dispositivo/Palabra de seguridad del dispositivo
·Sistema operativo:Windows 98, Me, NT4.0, 2000, XP,WIN 7 o Android


Especificaciones

·Interfaz:USB 2.0 y UART (lógica 3.3V-TTL)
·Resolución: 508 DPI
·Corrente de trabajo: < 55 mA
·Voltaje: CC de 4,2 a 6,0 V
·Capacidad de las huellas dactilares:1500
·Nivel de seguridad: 1-5, por defecto es 3
• Sensor: 208*288 píxeles
·Tamaño de la plantilla: 512 bytes
·Tamaño del módulo de lectura de huellas: 20,4 * 33,4 (mm)
·Área de recogida efectiva: 12*17,5 mm
·Velocidad de exploración: < 0,2 segundos
·Velocidad de verificación: < 0,3 segundos
·Método de coincidencia: 1:1; 1:N
·FRR (ratio de falso rechazo): ≤ 0,01%
·FAR (ratio de aceptación falsa): ≤ 0,00001%
·Ambiente de trabajo: -20°C --55°C
·Humedad de trabajo: 20-80%
·Tasa de transmisión de comunicaciones (UART): (9600 × N) bps, donde N = 1 ~ 12 ((N predeterminado = 6, es decir, 57600 bps)


Archivos

·Soporte para todos los módulos de huellas dactilares con Arduino, Android, Windows, Linux, .Net y así sucesivamente.
·Proporcionar archivos SDK gratuitos
·Proporcionar un manual de usuario



 



 
Principio e implementación del reconocimiento móvil de huellas dactilares
 
La premisa del reconocimiento de huellas dactilares es la recogida de huellas dactilares.

Paso 1: recogida de huellas dactilares
 
La recolección deslizante es el proceso de deslizar un dedo sobre un sensor, lo que permite que el teléfono capture una imagen de huellas dactilares del dedo.La adquisición deslizante tiene las ventajas de un costo relativamente bajo y la capacidad de capturar imágenes de gran áreaSin embargo, este método de recolección tiene el problema de la mala experiencia del usuario, ya que los usuarios necesitan un movimiento de deslizamiento continuo y estandarizado para lograr una recolección exitosa.aumentando en gran medida la probabilidad de fallas en la recolecciónUna cierta marca de teléfonos móviles utilizó una vez este método de recogida, que fue criticado por las deficiencias de la recogida deslizante.

Como su nombre indica, la recopilación basada en la prensa es el proceso de recopilar datos de huellas dactilares presionando un sensor.Es más caro y técnicamente difícil que la colección basada en deslizamientoAdemás, debido a la menor superficie de huellas dactilares recogidas a la vez en comparación con la recogida deslizante, se requieren múltiples colecciones para unir imágenes de huellas dactilares más grandes.Esto debe basarse en algoritmos avanzados., utilizando algoritmos de software para compensar el área relativamente pequeña de las huellas digitales obtenida por deslizamiento y recopilación por presión, con el fin de garantizar la precisión del reconocimiento.

Paso 2: Evaluación de las huellas dactilares
 
Después de recoger las huellas dactilares, se evalúa la calidad de las huellas dactilares recogidas.la imagen será mejorada y refinada.

Paso 3: Extraer las "características"
 
Después del procesamiento, se obtendrá la imagen binaria, la imagen refinada y la imagen de extracción de características en secuencia.Tras la extracción de características y el almacenamiento de datos, puede llevarse a cabo el siguiente paso del trabajo de coincidencia.

Paso 4: Identificación de las huellas dactilares
 
Una cosa a tener en cuenta en el emparejamiento es que dos imágenes de muestra del mismo dedo pueden diferir debido a las diferencias en el desplazamiento del dedo, la desviación y la presión.como la calibración del conjunto de puntos de características, para garantizar la exactitud del reconocimiento de huellas dactilares.
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