Бесконтактная идентификация (распознавание без тактильного контакта)		Защита против подлога (вены ладони неразличимы в видимом спектре, поэтому использование фотографий и муляжей исключено)		Идентификация ладони с неглубокими порезами
	Гигиеничность сканирования		Идентификация влажной, загрязненной ладони (пыль, грязь, масло, угольная пыль)		Уникальность идентификатора (рисунок вен ладоней формируется в детстве и не меняется с возрастом)

Не нужно носить с собой RFID-карты, механические ключи или прикасаться к биометрическим сканерам — поднесите ладонь к PALM JET, и устройство быстро и точно распознает ее на расстоянии от 30 до 90 мм. Время идентификации — менее одной секунды!

Ошибки в распознавании исключены: PALM JET считывает уникальный рисунок вен ладони в двух ИК-спектрах, а математический алгоритм BioSmart, основанный на методе глубокого машинного обучения нейронных сетей, с высокой точностью идентифицирует его.

PALM JET сканирует вены ладони при любом уровне освещенности — даже в полной темноте или под прямыми солнечными лучами — благодаря специальной оптической схеме с использованием ИК-фильтра и поляризации.

PALM JET компактен и удобно встраивается в стену или турникет. Внешние размеры устройства 96х96 мм, а выступает он всего на 4 мм.

Электропитание PALMJET осуществляется от источника питания 12 В. Подключается по локальной сети с использованием стандартного разъема RJ45 с максимальной удаленностью до 100 метров.

PALMJET оборудован встроенным считывателем карт Mifare/Desfire, что позволяет организовать гостевой проход по картам или применять комбинированный режим «карта + ладонь» на особо защищенных объектах.

PALM JET применяется для организации систем контроля и управления доступом и учета рабочего времени. Считыватель подключается к контроллеру BioSmart UniPass Pro или к программному сервису Smart Hub.

Возможна глубокая интеграция PALM JET в сторонние системы и программные комплексы при помощи SDK REST API, где обработка и распознавание биометрии переносится на внешний ПК или сервер.

Разработанный специалистами компании уникальный алгоритм глубокого машинного обучения на базе сверточных сетей для вен ладоней дает низкий процент ошибок первого рода (FAR). По этому показателю системы распознавания по венам ладоней значительно превосходят другие методы биометрической идентификации — например, по лицу или по отпечаткам пальцев. Вероятность ошибочного предоставления доступа FAR составляет:
1*10 ‾ ⁸ при FRR 3% для базы данных 50 000 изображений рисунка вен ладоней.

Алгоритм легко справляется с поворотами ладоней до 90 градусов, неточным позиционированием и неполным распрямлением ладоней. Благодаря алгоритму нормирования, сканер с одинаковой эффективностью распознает ладонь на расстоянии от 30 до 90 мм.

База данных биометрической информации надежно защищена: в базу данных записывается математический шаблон (дескриптор), из которого невозможно восстановить исходное графическое изображение. Для обеспечения максимальной защиты биометрических данных шаблоны шифруются.