Lecteur d'empreintes digitales USB GROW R101N

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June 17, 2025
Brief: Discover the GROW R101N Biometric Desktop Capacitive USB Fingerprint Reader, featuring a 1000-fingerprint capacity and compatibility with Linux, Windows, and Android. With its high-performance FPC1011F3 chip and zinc alloy pedestal, this ultra-thin (1.3 cm) device offers fast, secure authentication and self-learning capabilities for enhanced accuracy.
Related Product Features:
  • Capteur d'empreintes digitales capacitif FPC1011F3 haute performance pour une authentification précise.
  • Le socle en alliage de zinc assure la durabilité et la protection du capteur d'empreintes digitales.
  • Design ultra-mince à seulement 1,3 cm d'épaisseur pour une intégration de bureau élégant.
  • La fonction d'auto-apprentissage améliore la précision de la vérification au fil du temps.
  • Prend en charge une capacité de 1000 empreintes digitales avec une numérisation rapide (<0,2 s) et une vérification (<0,3 s).
  • Compatible avec Windows, Linux et Android, y compris la prise en charge du SDK gratuit.
  • Excellente performance avec des empreintes digitales sèches, humides ou difficiles pour une utilisation fiable.
  • Fonctionnalités de sécurité avancées, notamment des méthodes de correspondance 1:1 et 1:N avec de faibles taux de faux rejets (FRR) et de fausses acceptations (FAR).
Les questions:
  • Quels systèmes d'exploitation sont pris en charge par le lecteur d'empreintes digitales GROW R101N ?
    Le GROW R101N prend en charge Windows 98, Me, NT4.0, 2000, XP, Vista, WIN7, Linux et Android, avec des fichiers SDK gratuits fournis pour l'intégration.
  • Combien d'empreintes digitales le GROW R101N peut stocker?
    Le GROW R101N a une capacité d'empreintes digitales de 1000, ce qui le rend approprié à la fois pour un usage individuel et pour les petites et moyennes entreprises.
  • Quelle est la fonction d'auto-apprentissage du GROW R101N ?
    La fonction d'auto-apprentissage intègre automatiquement les nouvelles caractéristiques d'empreintes digitales collectées dans la base de données lors de la vérification, améliorant ainsi continuellement la précision au fil du temps.