指紋識別演算法

❶ 手機指紋識別原理是如何感應的

原理：指紋識別即指通過比較不同指紋的細節特徵點來進行鑒別 。指紋識別技術涉及 圖像處理、 模式識別、計算機視覺、 數學形態學、小波分析等眾多學科。由於每個人的 指紋不同，就是同一人的十指之間，指紋也有明顯區別，因此指紋可用於身份鑒定。由於每次捺印的方位不完全一樣，著力點不同會帶來不同程度的變形，又存在大量模糊 指紋，如何正確提取特徵和實現正確匹配，是指紋識別技術的關鍵。

❷ 指紋識別演算法或者相關的圖片像素的演算法

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❸ 指紋的識別原理

指紋識別
讀取指紋圖象、提取特徵、保存數據和比對。在一開始，通過指紋讀取設備讀取到人體指紋的圖象，取到指紋圖象之後，要對原始圖象進行初步的處理，使之更清晰。接下來，指紋辨識軟體建立指紋的數字表示——特徵數據，一種單方向的轉換，可以從指紋轉換成特徵數據但不能從特徵數據轉換成為指紋，而兩枚不同的指紋不會產生相同的特徵數據。
有的演算法把節點和方向信息組合產生了更多的數據，這些方向信息表明了各個節點之間的關系，也有的演算法還處理整幅指紋圖像。總之，這些數據，通常稱為模板，保存為1K大小的記錄。無論它們是怎樣組成的，至今仍然沒有一種模板的標准，也沒有一種公布的抽象演算法，而是各個廠商自行其是。最後，通過計算機模糊比較的方法，把兩個指紋的模板進行比較，計算出它們的相似程度，最終得到兩個指紋的匹配結果。指紋其實是比較復雜的。
與人工處理不同，許多生物識別技術公司並不直接存儲指紋的圖象。多年來在各個公司及其研究機構產生了許多數字化的演算法（美國有關法律認為，指紋圖象屬於個人隱私，因此不能直接存儲指紋圖象）。
指紋識別演算法最終都歸結為在指紋圖象上找到並比對指紋的特徵。指紋的特徵我們定義了指紋的兩類特徵來進行指紋的驗證：總體特徵和局部特徵。總體特徵是指那些用人眼直接就可以觀察到的特徵，包括：基本紋路圖案環型（loop），弓型（arch），螺旋型（whorl）。其他的指紋圖案都基於這三種基本圖案。僅僅依靠圖案類型來分辨指紋是遠遠不夠的，這只是一個粗略的分類，但通過分類使得在大資料庫中搜尋指紋更為方便。 （PatternArea）模式區是指指紋上包括了總體特徵的區域，即從模式區就能夠分辨出指紋是屬於那一種類型的。有的指紋識別演算法只使用模式區的數據。Aetex的指紋識別演算法使用了所取得的完整指紋而不僅僅是模式區進行分析和識別。
核心點（CorePoint）核心點位於指紋紋路的漸進中心，它用於讀取指紋和比對指紋時的參考點。
三角點（Delta）三角點位於從核心點開始的第一個分叉點或者斷點、或者兩條紋路會聚處、孤立點、折轉處，或者指向這些奇異點。三角點提供了指紋紋路的計數和跟蹤的開始之處。
式樣線（TypeLines）式樣線是在指包圍模式區的紋路線開始平行的地方所出現的交叉紋路，式樣線通常很短就中斷了，但它的外側線開始連續延伸。 （RidgeCount）指模式區內指紋紋路的數量。在計算指紋的紋數時，一般先在連接核心點和三角點，這條連線與指紋紋路相交的數量即可認為是指紋的紋數。局部特徵局部特徵是指指紋上的節點。兩枚指紋經常會具有相同的總體特徵，但它們的局部特徵--節點，卻不可能完全相同節點（MinutiaPoints）指紋紋路並不是連續的，平滑筆直的，而是經常出現中斷、分叉或打折。這些斷點、分叉點和轉折點就稱為節點。就是這些節點提供了指紋唯一性的確認節點特性
1.分類-節點有以下幾種類型，最典型的是終結點和分叉點
A.終結點（Ending）--一條紋路在此終結。
B.分叉點（Bifurcation）--一條紋路在此分開成為兩條或更多的紋路。
C.分歧點（RidgeDivergence）--兩條平行的紋路在此分開。
D.孤立點（DotorIsland）--一條特別短的紋路，以至於成為一點
E.環點（Enclosure）--一條紋路分開成為兩條之後，立即有合並成為一條，這樣形成的一個小環稱為環點
F.短紋（ShortRidge）--一端較短但不至於成為一點的紋路，
2.方向（Orientation）--節點可以朝著一定的方向。
3.曲率（Curvature）--描述紋路方向改變的速度。
4.位置（Position）--節點的位置通過（x,y）坐標來描述，可以是絕對的，也可以是相對於三角點或特徵點的。 從「指紋」到「指紋術」的研究，經歷了漫長的過程。指紋技術形成之後，又經過了從人工識別技術到自動化識別技術的發展轉變。隨著計算機圖像處理技術和信息技術的發展，指紋識別技術逐漸進入IT技術領域，與眾多計算機信息系統結合在一起，廣泛應用起來。

❹ 指紋識別技術的演算法

於指紋所具有的唯一性和不變性，以及指紋識別技術所具有的可行性和實用性，指紋識別成為目前最流行、最方便、最可靠的身份認證技術之一。指紋圖像數據量大，通過直接比對指紋圖像的方法來識別指紋是不可取的，應該先對指紋圖像進行預處理，然後提取出指紋的特徵數據，通過特徵數據的比對來實現自動指紋識別。指紋圖像預處理作為指紋自動識別過程的第一個環節，它的好壞直接影響著自動識別系統的效果。預處理通常包括濾波、方向圖的求取、二值化、細化等幾個步驟。
本文首先闡述了生物特徵識別技術的基本概念，對自動指紋識別系統的組成也作了簡要的介紹。然後對目前指紋圖像預處理的一些常用演算法進行了介紹，針對指紋圖像的特徵，採用了基於Gabor濾波器的指紋預處理方法，它為特徵提取和比對奠定了良好的基礎。
本文所提到的演算法已在PC機上用Visual C++6.0編程實現，實驗結果表明，這種方法能獲得令人滿意的指紋圖像預處理效果。

❺ 指紋識別技術的識別指紋研究

總體特徵是指那些用人眼直接就可以觀察到的特徵。包括紋形、模式區、核心點、三角點和紋數等。
紋形
指紋專家在長期實踐的基礎上，根據脊線的走向與分布情況一般將指紋分為三大類——環型（loop，又稱斗形）、弓形（arch）、螺旋形（whorl）。
模式區
即指紋上包括了總體特徵的區域，從此區域就能夠分辨出指紋是屬於哪一種類型的。有的指紋識別演算法只使用模式區的數據，有的則使用所取得的完整指紋。
核心點
位於指紋紋路的漸進中心，它在讀取指紋和比對指紋時作為參考點。許多演算法是基於核心點的，即只能處理和識別具有核心點的指紋。
三角點
位於從核心點開始的第一個分叉點或者斷點，或者兩條紋路會聚處、孤立點、折轉處，或者指向這些奇異點。三角點提供了指紋紋路的計數跟蹤的開始之處。
紋數
即模式區內指紋紋路的數量。在計算指紋的紋路時，一般先連接核心點和三角點，這條連線與指紋紋路相交的數量即可認為是指紋的紋數。 局部特徵是指指紋上節點的特徵，這些具有某種特徵的節點稱為細節特徵或特徵點。
兩枚指紋經常會具有相同的總體特徵，但它們的細節特徵，卻不可能完全相同。指紋紋路並不是連續的、平滑筆直的，而是經常出現中斷、分叉或轉折。這些斷點、分叉點和轉折點就稱為特徵點，就是這些特徵點提供了指紋唯一性的確認信息，其中最典型的是終結點和分叉點，其他還包括分歧點、孤立點、環點、短紋等。特徵點的參數包括：方向（節點可以朝著一定的方向）、曲率（描述紋路方向改變的速度）、位置（節點的位置通過x/y坐標來描述，可以是絕對的，也可以是相對於三角點或特徵點的）。

❻ 指紋識別技術的原理

指紋其實是比較復雜的。與人工處理不同，許多生物識別技術公司並不直接存儲指紋的圖象。多年來在各個公司及其研究機構產生了許多數字化的演算法（美國有關法律認為，指紋圖象屬於個人隱私，因此不能直接存儲指紋圖象）。但指紋識別演算法最終都歸結為在指紋圖象上找到並比對指紋的特徵。

❼ 如何進行指紋識別演算法的研究

由於指紋特徵的唯一性和穩定性，指紋識別技術很早便應用在刑偵領域，並且已經取得了很大的成功。近年來各種領域身份認證的需求不斷增長，並且隨著公眾的接受和認可，自動指紋識別技術在民用市場逐漸得到了更為廣泛的應用。指紋圖像的增強和匹配演算法是影響自動指紋識別系統精度和速度的重要環節，嵌入式系統由於處理速度和內存的限制對指紋識別演算法提出了更高的要求。另外，獲取高質量的指紋圖像和減少模板存儲容量也是嵌入式指紋識別系統特別需要解決的問題。本文針對DSP處理器的技術特點，對嵌入式指紋識別系統演算法中的幾個關鍵問題進行了研究。論文的主要工作和貢獻如下： 1) 提出了一種基於運動估計的掃描指紋圖像重構演算法。我們利用視頻壓縮和編碼技術中的運動估計的理論，並根據手指在採集掃描圖像的滑動過程中的物理運動規律，引入預測運動向量的反饋機制，動態地選取參考匹配塊，多幀運動估計和亞像素精度的運動估計相結合，得到連續掃描圖像的相對位移，重建出指紋圖像。根據計算復雜度分析和實驗表明我們的演算法可以實時地准確地重構出原始指紋圖像。 2) 提出了一種基於增強圖像的幾何特性的二值化方法。我們提出並證明了基於Hessian矩陣的跡的二值化方法等價於最大主曲率的方法，而這個方法的前提條件是指紋圖像在局部鄰域內具有方向一致性。因此，我們首先利用各向異性擴散濾波器，使擴散濾波的過程在適應局部紋理結構的一致性方向上進行。實驗證明該演算法的性能優於常用的指紋圖像增強和二值化的演算法。 3) 提出了一種適用於嵌入式系統的指紋方向圖量化壓縮的方法，並利用方向圖的互信息實現指紋的匹配。根據指紋方向圖特徵的相關性以及DSP處理器方便的存儲位操作，改進行程編碼演算法，實時高效地實現了量化的方向圖的壓縮存儲。將讀取的方向圖模板和輸入指紋方向圖看作兩個離散的隨機變數，求取方向圖的互信息作為兩幅圖像的相似性度量。方向圖互信息匹配的演算法能夠在識別性能和壓縮效率之間獲得較好的平衡。 4) 分別在特徵層次上和匹配層次上結合細節點三角形特徵和方向場特徵，並相應地提出了兩種不同的匹配演算法。在特徵層次上結合細節點特徵和方向場特徵，定義一個旋轉和平移不變的固定維數的三角形特徵向量，利用非校準的方法進行匹配。針對該演算法耗時較長的缺陷，我們提出了分區域查詢等價三角形和幾何變換參數聚類的方法。在匹配層次上，我們採取了級聯的融合策略，以較小的概率啟用方向圖匹配並融合細節點匹配的結果，得到更高的識別率。 本文的部分研究成果已經轉換到基於DSP的指紋識別核心模塊中去，在實際應用中取得了良好的識別效果；部分研究成果應用在我們正在開發的生物特徵通關安防教育系統上，獲得了較好的實驗結果。

❽ 指紋識別原理

指紋識別核心的准確、高效的採集指紋分析。指紋識別採集技術的發展大致分為三個方式：光學識別、電容感測器、生物射頻。

1、光學識別

光學識別是較早的指紋識別技術。基於光學發射裝置發射的光線，射到手指上再反射回機器以獲取數據，並對比資料庫看是否一致。光學識別只能到達皮膚的表皮層，而不能到達真皮層，而且受手指表面是否干凈影響較大。

2、電容感測器

電容感測器識別是利用一定間隔的安裝的兩個電容，利用指紋的凹凸，在手指滑過指紋檢測儀器時接通或斷開兩個電容的電流以檢測指紋資料。電容感測器對手指的干凈要求還是比較高，而且感測器表面使用硅材料，比較容易損壞。以技術面來看，電容式指紋辨識技術的供應為Authentec、Validity、FingerPrintCardsAB（FPC）等，Authentec被蘋果買下，Validity也被Synaptics收購。電容式指紋感測器也是現在應用最普遍的技術。

3、生物射頻

射頻感測器通過感測器發射微量的射頻信號，穿透手指的表皮層獲取里層的紋路以獲取信息。這種方法對手指的干凈程度要求較低。射頻是目前較新的技術方案，射頻也是電容方式的一種，但受限於專利問題。射頻式是未來發展方向。
指紋識別採集方式

不管採用什麼採集技術，從用戶角度用到的就兩種錄入方式：按壓式與滑動式。

1、滑動式

將手指從感測器上劃過，系統就能獲得整個手指的指紋。手指按壓上去時，無法一次性採集到完整圖像。在採集時需要手指劃過採集表面，對手指劃過時採集到的每一塊指紋圖像進行快照，這些快照再進行拼接，才能形成完整的指紋圖像。

滑動式的優點是成本低、易集成，可採集大面積的圖像，應用傳統的特徵點演算法，但缺點是需要客戶有一個連貫規范動作採集圖像，體驗效果比較差，在之前的應用推廣中不太成功。

2、按壓式

手指平放在設備上以便獲取指紋圖像。一般為了獲得整個手指的指紋，必須使用比手指更大的感測器，整個手指同時按壓在感測器之上。

按壓式的優點是客戶體驗好，只用一次按壓就可以採集圖像，與客戶在手機應用的操作習慣匹配，無須教育客戶。缺點是：成本高，集成難度大，一次採集圖像面積相對較小，沒有足夠的特徵點，需要用復雜的圖像比對演算法進行識別。

很明顯，在用戶角度來說，按壓式最簡單、最方便。以後越來越多的移動設備都將採用按壓式指紋識別方案。

❾ 指紋識別的原理是什麼

原理：指紋紋路經常出現中斷、分叉或轉折，這些斷點、分叉點和轉折點被稱為"特徵點"。特徵點提供了指紋唯一性的確認信息，正因為這些不同，才可以進行識別。

❿ 指紋識別演算法哪個公司的比較先進

別說，還真知道一家比較不錯的公司，名氣也挺大，口碑也一直不錯，關鍵是老品牌了，這方面有經驗的，就是眼神科技，他家的指紋識別演算法和指紋採集設備雙雙入選公安部居民身份證應用演算法和設備的推薦名單