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自学機能 指紋センサーモジュール 20.4*33.4mm 安全性

基本情報
起源の場所: 中国
証明: CE
最小注文数量: 1
パッケージの詳細: カートン
受渡し時間: 高峰期: 15 営業日以内 休業期: 15 営業日以内
支払条件: T/T パイパール
供給の能力: 5000
詳細情報
モデル番号: R303 Screen: as Picture
通信インターフェース: RS232、USB Fingerprint Capacity: 1000
Voltage: DC 4.2-6.0V 効果的な収集エリア: 11 * 15 (ミリ)
Fingerprint Module Size: 20.4 * 33.4 (mm) Sensing Array: 208*288 Pixel
Resolution: 508 Dpi Fingerprint Chip: FPC1020
Work Current: <55mA Security Level: 1-5, Default Is 3
Transport Package: Standard Export Carton Package Specification: Fingerprint module size: 20.4 * 33.4 (mm)
商標: 成長する Origin: China
HSコード: 8471609000 Supply Ability: 5000
パッケージのサイズ: 13.00cm * 8.00cm * 9.00cm Package Gross Weight: 0.100kg
Voice Service: Without Voice Service Clock: Without Clock
色: 絵 の よう カスタマイズ: 利用可能 カスタマイズされた要求
Shipping Cost: about shipping cost and estimated delivery time. Payment Method: Initial Payment Full Payment
Currency: US$ Return&refunds: You can apply for a refund up to 30 days after receipt of the products.
ハイライト:

自己学習指紋センサーモジュール

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自己学習指紋センサーモジュール

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安全性 アルディノ指紋センサー


製品の説明

無料 Sdk を搭載した容量指紋モジュール

 

Grow R303 FPC1020 Capacitive Fingerprint Module with Free Sdk

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:1000
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
·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: 11 * 15 (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





 

指紋認識はどれくらい安全ですか?

指紋認識 は 高い セキュリティ を 備えている が,不確実 な もの で は あり ませ ん.その 安全 は 主に 次 の 側面 に 依存 し て い ます.
 
1複製するのが難しい
指紋はユニークで安定しています. 伝統的なパスワードとパターン解錠と比較して,指紋認識は偽造するのが難しいです.特定のセンサーで指紋画像を収集する必要があります一方,超音波指紋センサーなどのデバイスは,血液の流れや 生物の特徴を検出する能力もあります安全性をさらに強化する.
 
2. 暗号化 保存と送信
スマートデバイスでは 指紋データは 通常 直接画像として保存されませんしかし,ハッシュ関数や他の暗号アルゴリズムによって機能データに変換され,デバイスの安全な領域 (AppleのセキュアエンクラブやAndroidのトラストゾーンなど) に格納されます.各検証の際に デバイスは リアルタイムで記録された指紋データを 保存された機能データと比較しますこのプロセスはエンドツーエンド暗号化によって 簡単にハッカーに 侵入されないようにします.
 
3偽造攻撃を防ぐ
指紋認識は高度な安全性があるが,壊れ易いわけではない.例えば,初期の容量指紋センサーは,シリコンモデルや指紋模倣によって騙され得る.この種の攻撃に対処するために現行のセンサー技術が常に改善され,リアルタイムで検出する機能だけでなく,他の生体測定機能 (顔認識,双重検証のためのアイリススキャン偽造防止能力をさらに強化する.
 
4環境要因の影響
指紋認識の問題の一つは 環境が認識の精度に及ぼす影響です 例えば ユーザの指が濡れ,乾燥,汚れ,傷があるとき指紋画像が完全に記録されない可能性があります.この場合,いくつかのデバイスでは,ユーザが複数の指紋を設定してロックを解除する成功率を増やすことができます.

連絡先の詳細
Grow

電話番号 : +8618989451818

WhatsApp : +8615068542301