Anviz Lanserte verdens ledende løsninger for oppdagelse av falske fingeravtrykk
Generelle introduksjoner
En av de største bekymringene med fingeravtrykklesere er hvor lett de kan lures. Selv om biometri vanligvis er vanskeligere å stjele eller forfalske, gir overskrifter fortsatt nyheter om falske fingre eller stjålne utskrifter som brukes til å lure sensorer.
Nå har flere ledende selskaper lansert sine egne live fingerdeteksjonsmetoder, inkludert vevsrefleksjon, hjerteslagdeteksjon, dermal elektrisk motstand, unaturlighetsanalyse, etc. Alle disse metodene har sine fordeler og mangler, og nå Anviz lanserte sin verdens første AI-algoritme for å oppdage falske fingeravtrykk fra mer enn tusenvis av forskjellige materialer, og beskytte scenene med høye sikkerhetskrav på en mest mulig effektiv og sikker måte som myndigheter, banker, flyplasser, universiteter, etc.
Anviz AI Fake Fingerprint Detection (AFFD) er skapt og designet av kunstig intelligens og dyp læring. Vi samler inn millioner av falske fingeravtrykk hvert år fra regjeringsautoriserte organisasjoner laget av tusenvis av materialer som silikon, gummi, papir, gel og gjennom milliarder av selvøvelse, Anviz Biometrisk terminal kan gjenkjenne falske fingeravtrykk innen 0.5 sekunder og blokkere dem og også utløse en alarm.
applikasjoner
AFFD-teknologier kan brukes i følgende store scener som trenger høyeste sikkerhetsbeskyttelse.
Regjeringen
-
Finansfirma
-
Utdannings- og opplæringsorganisasjon
-
Flyplassen
AFFD-terminaler
Nå er AFFD søkt inn Anviz Bionano Algoritme og toppnivåmodeller C2 Pro og OA1000 Pro som dekker både tid og oppmøte og tilgangskontrollapplikasjoner.
Kontakt oss og hold deg informert
Peterson Chen
salgsdirektør, biometrisk og fysisk sikkerhetsindustri
Som global kanalsalgsdirektør for Anviz globalt, Peterson Chen er en ekspert innen biometrisk og fysisk sikkerhetsindustri, med rik erfaring innen global markedsutvikling, teamledelse, etc; Og også rik kunnskap om smarthus, pedagogisk robot & STEM utdanning, elektronisk mobilitet osv. Du kan følge ham eller Linkedin.