LN2544為一款高效率、降壓型、內置高壓MOSFET的恒流LED驅動電路。
LN2544采用固定關斷時間的峰值電流檢測模式,最高輸出電壓可達100V。芯片包括一個PWM調光腳,可以通過外接0-100%占空比的PWM信號或0-1.2V直流電位來實現調光功能。芯片還包括一個溫度補償管腳,通過和基準腳VREF和GND之間接分別接一個取樣電阻和熱敏電阻來實現溫度補償功能,可設定在超過某個溫度后輸出電流隨著溫度的升高而降低。LN2544通過設定外部取樣電阻來調節輸出電流的能力。最高輸出電流可達1A。
LN2544采用MSOP-8/PP封裝。保證芯片體積小的同時具有一定的散熱能力。(散熱片內置接DRAIN)
特點:
寬輸入電壓范圍:8V~100V
高效率:可達92%
輸出電流范圍:20mA~1A
固定關斷時間可調
線性和PWM調光
溫度補償
峰值電流采樣電壓:0.5V
應用:
平板顯示背光
電動自行車照明
汽車照明等
在現代生活中,安全意識得到人們的廣泛重視,相比于傳統的核驗手段,生物識別技術有著無法比擬的優越性,作為當前社會最有發展潛力的技術之一,未來的生物識別將呈現何種態勢?能否在安全與隱私方面創造新價值?
在目前的研究與應用領域中,生物特征識別主要關系到計算機視覺、圖象處理與模式識別、計算機聽覺、語音處理、多傳感器技術、虛擬現實、計算機圖形學、可視化技術、計算機輔助設計、智能機器人感知系統等其他相關的研究。己被用于生物識別的生物特征有手形、指紋、臉形、虹膜、視網膜、脈搏、耳廓等,行為特征有簽字、聲音、按鍵力度等。
基于這些特征,生物特征識別技術己經在過去的幾年中己取得了長足的進展.目前研究和使用的生物特征識別技術主要有人臉識別、虹膜識別、指紋識別、掌紋識別、簽名識別、聲音識別。不同的生物識別技術在精度、穩定性、識別速度、便捷性方面有著明顯的差異,因此在不同的應用領域中,也有著不同的特點。
1、指紋識別
指紋身份鑒別方法是應用最早、最廣泛和最成熟的生物特征身份鑒別方法。目前指紋識別算法較成熟、速度快、實時性好,因其門檻最低、成本低廉、使用便利的優勢,在安防、考勤、銀行、手機等領域形成廣泛應用。
指紋識別系統主要由指紋取像、預處理、特征提取、比對、系統管理和數據庫管理幾部分組成。指紋圖象的采集方法有光學全反射照相、硅晶體傳感器、其他技術(超聲波掃描、溫度傳感器、壓力傳感器)。指紋鑒別方法有其局限性,手指長期受到摩擦的體力勞動者的指紋質量極差,此外,還有少數人的指紋的端點和分叉點極少,對這一類人群指紋鑒別方法幾乎無法適用。
隨著指紋識別系統相關設備和算法的不斷成熟,相關的研究一方面關注于指紋圖像的精準度,尤其是在殘缺或污損的情況下;另一方面關注于傳感器尺度的不斷減小以便于能應用在PDA、手機等類似設備上。例如日本三菱電機公司將指紋認證裝置微型化,并內置于公司將要推出的手機中,在使用者打電話時只要用手指觸摸手機的傳感部,手機就能馬上識別出指紋是否與使用者事先登記的指紋一致。如果與事先登記的指紋不相符合,電話就不能接通。這使手機用戶再也不必擔心手機被人盜用了。
2、虹膜識別
虹膜,作為重要的身份鑒別特征,具有唯一性、穩定性、可靠性、可采集性、非侵犯性等優點。并且識別速度較快,有識別距離限制,多數用于工業領域場景。
虹膜識別系統一般可由虹膜定位、圖像預處理、虹膜特征提取和分類識別幾個部分組成。虹膜識別系統的工作原理一般都是通過虹膜采集設備采集虹膜圖像,然后通過預處理消除圖像的噪聲斑點和光照帶給圖像的影響。利用虹膜的幾何特性,通過定位虹膜的內外邊緣、上眼瞼、下眼瞼.將虹膜從原始的虹膜圖像中分割出來。分割出來的虹膜圖像還需要消除虹膜圖像帶來的旋轉、尺度變化以及消除睫毛遮蓋等影響。
進一步將歸一化后的虹膜圖像進行增強,得到了預處理好的圖像,以便提取相應的特征。另外,虹膜的特征提取模塊跟系統相關,因為不同的系統可能采用不同的虹膜特征。虹膜特征提取后就轉化成一個模式識別的問題。分類器模塊對虹膜的特征進行分類,如果是虹膜鑒別問題只需與目標虹膜比較即可,如果是虹膜識別還需要檢索相應的數據庫并得出最終的判別結果。
在各種虹膜識別算法中,以Daugman和Wildes提出的基于虹膜Gabor特征及粗相位量化和基于圖像配準技術的虹膜識別算法最為經典.大多數商業系統都是基于這兩種算法。
3、人臉識別
人臉識別一直活躍于我們的生活當中。雖然人臉識別的準確性要低于虹膜、指紋的識別,但由于它的無侵害性和對用戶最自然、最直觀的方式,使人臉識別成為最容易被接受的生物特征識別方式。并且采集成本低,是一種大眾公認的身份鑒別特征,是國內外生物特征身份鑒別領域的熱點。
人臉識別有兩方面工作:在輸入的圖像中定位人臉;抽取人臉特征進行匹配識別。目前的人臉識別系統,圖像的背景通常是可控或近似可控的,因此人臉定位相對而言容易解決。而人臉識別由于表情、位置、方向以成光照的形式展現,讓其產生較大的同類差異,使得人臉的特征抽取較為困難。
4、掌紋識別
與指紋識別相比,掌紋識別的可接受程度較高。其主要特征比指紋明顯得多,而且提取時不易被噪聲干擾,另外,掌紋的必要特征比手形的特征更穩定和更具分類性,因此掌紋識別應是一種很有發展潛力的身份識別方法。
5、視網膜識別
視網膜是一些位于眼球后部十分細小的神經.它是眼睛感受光線并將信息通過視神經傳給人腦的重要器官。由于視網膜不容易改變和復制,它被認為是最安全的生物識別方式。在20世紀30年代,人們通過研究就得出了人類眼球后部血管分布惟一性的理論,據進一步的研究顯示,即使是孿生子,這種血管分布也具有惟一性。
6、簽名識別
簽名識別是一種行為識別技術,目前簽名大多還只用于認證。簽名認證的困難在于數據的動態變化范圍大,即使是同一個人的兩個簽名也絕不會相同。簽名認證按照數據的獲取方式可以分為兩種:離線認證和在線認證。離線認證是通過掃描儀獲得簽名的數字圖像;在線認證是利用數字寫字板或壓敏筆來記錄書寫簽名的過程,離線數據容易獲取.但是筆劃形成過程中的動態特性,使得在線簽名容易被偽造。
7、步態識別
步態識別就是要對包含人體運動的圖像序列進行分析處理。通常包括步態檢測、步態表征和步態識別3個過程。步態檢測是在圖像序列中將人體步態輪廓區域從背景圖像中提取出來,步態輪廓區域的有效分割對于特征提取、目標分類等后期處理非常重要,因此步態檢測常被視為步態識別的預處理部分。
應用領域
生物認證技術己被廣泛應用于各個領域,這里簡要介紹幾種應用。
航空身份認證。 機場航空讓旅客通過面部、虹膜以及指紋識別進入。乘客在靠近自助登機門處安裝面部攝像頭,自動采集其面部圖像,將頭像發送至內部數據庫進行實時匹配和驗證,幾秒鐘完成匹配驗證后系統將乘客標識為“登機”狀態而無需在登機口出示其登機牌或護照。
建筑物通道安全。 企業的員工和建筑物的主人出入各種建筑物的通道,進行必要的身份識別,防止未經授權的進出。目前使用的是各種卡片、證件等,問題是卡片和證件容易丟失、仿制和借用,而且攜帶麻煩。
電子商務。 所有的通過Internet發送材料的公司都在尋找一種安全發送材料的方式。有越來越多的人通過網絡來購買商品和服務,但其中潛在的安全問題也越來越嚴重,通過身份號和密碼來取代傳統的直接接觸顯然是過時了。CA認證系統正在考慮將生物識別技術融合于其中。
身份證卡偽造。 身份證一直是國家安全機關嚴厲打擊的對象,但屢禁不止。使用電子身份證,將人的生理特征存儲于其中,身份證需要和人自身的生物特征進行比對,這將有效解決偽造問題。
未來發展
一切科學技術的演進都是為了達到“準確、高效 ”的目的。隨著智能化生活的普及,生物識別技術擁有廣闊的發展空間。主要包含幾個方面:
1)消費機移動終端領域內,以傳統的指紋識別和新興的3D人臉識別技術的滲透率和技術創新正在快速推進;_
2)傳統的門禁安防領域內,多重生物識別技術的需求在持續增加;_
3)隨著智能化產業的推進,智慧家庭、智能家居、智能汽車等市場中對安全性的需求將會持續引入生物識別技術。
目前生物識別技術主要還是應用在考勤、門禁以及警用系統中,而企業、政府及軍方、銀行及金融則為潛在的最大需求主體。新興市場如支付、安防、實名制、金融、醫療、教育、交通、社保等領域發展空間巨大,如我國車站的“人臉識別通道”陸續開通,這是作為生物識別較早也是目前應用最廣的領域。
結語
生物識別技術是基于個人獨特的生理和行為特征進行自動身份鑒別的技術。它為我們這個信息社會日益加劇的安全需求提供了一個很好的解決方案,隨著生物特征識別技術的不斷改進,生物特征傳感器價格的不斷下降以及人們的接受程度的不斷提高,生物特征識別技術必定會作為一種基本的身份識別手段而得到廣泛的應用。
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