Биометрическая идентификация по отпечаткам пальцев на базе MorphoAccess Sigma Extreme

Источник материала:  
08.11.2017 12:43 — Новости Экономики
Компания АРМО-Системы представила биометрические терминалы MorphoAccess Sigma Extreme с большим сенсорным экраном, которые рассчитаны на уличные условия эксплуатации, поскольку защищены от атмосферных осадков и механических воздействий по классам IP65 и IK09. На базе этих устройств можно создавать автономные или сетевые биометрические СКУД с идентификацией пользователей по отпечаткам пальцев, а при подключении к ним опциональных считывателей стандартов Prox, iClass, MIFARE, MIFARE Plus и DESFire, еще и по RFID-картам доступа. При этом новые устройства СКУД могут обслуживать до 100 тысяч пользователей в режиме идентификации 1:N, то есть со скоростью распознавания отпечатка менее чем за секунду, и до 250 тысяч в режиме верификации 1:1. Организация биометрической СКУД до 100 тысяч пользователей является одним из конкурентных преимуществ MorphoAccess Sigma Extreme.

Базовая версия этого продукта поддерживает до 5 тысяч пользователей, то есть емкость встроенной памяти считывателя рассчитана на хранение до 15 тысяч шаблонов отпечатков пальцев. Для того, чтобы эти биометрические СКУД обслуживали большее число пользователей, считыватель можно доукомплектовать опциональной картой памяти формата microSD требуемой емкости, до 8 гигабайт, а также приобрести лицензии на хранение до 300 тысяч шаблонов отпечатков пальцев. При этом скорость биометрической идентификации одного пользователя с помощью Sigma Extreme не превышает 1 секунды.

Реализация более сложного режима аутентификации с использованием RFID-технологии и биометрии в рамках таких СКУД возможна при подключении к терминалу Sigma Extreme одно- или мультиформатных считывающих устройств, поддерживающих карты доступа Prox, iCLASS, MIFARE, MIFARE Plus и DESFire. Возможность идентификации по RFID-картам делает биометрические СКУД более надежными и универсальными, так как для решения некоторых задач, например, организации доступа гостей, этот метод идентификации будет более удобным. При установке на крупных объектах считыватели MA Sigma Extreme смогут обслуживать до 250 тысяч карт доступа.

Большая площадь сенсора для сканирования отпечатка пальца размером 23 на 23 миллиметров и самая точная на сегодняшний день технология распознавания папиллярного рисунка, Safran Identity & Security, делают считыватели MorphoAccess Sigma Extreme максимально эффективными на особо охраняемых объектах. При этом во избежание махинаций с доступом, как со стороны посторонних, так и авторизованных лиц, биометрические СКУД поддерживают несколько степеней защиты, включая обнаружение фальшивого пальца, это опция, идентификацию по лицу из базы загруженных фотографий, до 10 тысяч на устройство, запрет прохода под принуждением, синхронизацию событий на входе и выходе.

Пятидюймовый сенсорный дисплей, встроенная камера, динамик и микрофон расширяют функциональные возможности биометрических устройств Sigma Extreme. Так, с помощью 16 программируемых сенсорных клавиш дисплея можно организовать учет рабочего времени сотрудников, а видеоаудиоинтерфейсы позволяют использовать биометрические СКУД в режиме Интерком или Видеотелефон. Кроме того, эти считыватели снабжены контактами для подключения реле управления электрозамком или турникетом, поэтому могут обеспечивать автономную работу СКУД.

Высокие эксплуатационные характеристики биометрических устройств MorphoAccess Sigma Extreme позволяют устанавливать их на открытых территориях промышленных объектов, аэропортов, морских портов и вокзалов, поскольку они сертифицированы по классу IP65, рассчитаны на работу при внешних температурах от минус 20 до плюс 60 градусов и устойчивы к воздействию солевого тумана. Организованные на их платформе биометрические СКУД будут защищены и от действий вандалов, поскольку корпус считывателей и их сенсорный экран соответствуют стандарту IK09 и выдерживают ударные нагрузки силой до 10 джоулей.

www.armosystems.ru
←ЕБРР: рост ВВП в Беларуси составит в 2017 году 1,5%

Лента Новостей ТОП-Новости Беларуси
Яндекс.Метрика