指紋演算法

Ⅰ 如何獲取數字證書(x509Certificate)中的指紋演算法

創建X509證書方法較多，在Windows 環境下大致總結了幾中辦法，
1) 通過CA獲取證書，
2) 通過微軟提供的makecert 工具得到測試證書
3) 編程的方法創建，.Net提供了 X509Certificate2 類，該類可以用於創建證書，但只能從RawData中創建，創建後無法修改除FriendlyName以外的任何屬性。

我在互聯網上找了很久，始終沒有找到完全通過程序創建自定義的證書的方法。後來想了一個折中辦法，就是用程序調用 makecert.exe 先生成一個證書，證書的一些參數如Subject，有效期，序列號等可以通過參數傳入，然後把生成的證書文件讀到Rawdata中，得到X509Certificate2 類型的證書對象。當然這種方法確實比較笨，必須要依賴外部進程。等後面有時間的話，我還是想按照X509 V3 標准，自己創建RawData，然後生成證書，這樣應該是比較靈活的做法。不知道網友們有沒有什麼更好的方法來創建一個自定義的證書。

通過 makecert.exe 創建X509證書的代碼如下，供大家參考

static object semObj = new object();

/// <summary>
/// 自定義的證書信息
/// </summary>
public class T_CertInfo
{
public String FriendlyName;
public String Subject;
public DateTime BeginDate;
public DateTime EndDate;
public int SerialNumber;
}

/// <summary>
/// 生成X509證書
/// </summary>
/// <param name="makecrtPath">makecert進程的目錄</param>
/// <param name="crtPath">證書文件臨時目錄</param>
/// <param name="certInfo">證書信息</param>
/// <returns></returns>
public static X509Certificate2 CreateCertificate(String makecrtPath, String crtPath,
T_CertInfo certInfo)
{
Debug.Assert(certInfo != null);
Debug.Assert(certInfo.Subject != null);

string MakeCert = makecrtPath + "makecert.exe";
string fileName = crtPath + "cer";

string userName = Guid.NewGuid().ToString();

StringBuilder arguments = new StringBuilder();

arguments.AppendFormat("-r -n \"{0}\" -ss my -sr currentuser -sky exchange ",
certInfo.Subject);

if (certInfo.SerialNumber > 0)
{
arguments.AppendFormat("-# {0} ", certInfo.SerialNumber);
}

arguments.AppendFormat("-b {0} ", certInfo.BeginDate.ToString(@"MM\/dd\/yyyy"));
arguments.AppendFormat("-e {0} ", certInfo.EndDate.ToString(@"MM\/dd\/yyyy"));
arguments.AppendFormat("\"{0}\"", fileName);

Ⅱ 搜索引擎在給搜索去重的環節中用到指紋演算法，那麼什麼是指紋演算法指紋演算法中的md5又是怎麼運行

指紋演算法：就是把指紋圖像，按特徵點要求的進行處理的方法以，形成特徵值，此種方式就是演算法

指紋模塊=深圳十指科技

Ⅲ 指紋識別演算法

呵呵，不知樓主是真不懂還是假不懂，問別人要指紋演算法，還要詳細點的！！深圳十指科技

Ⅳ TLS/SSL數字證書里的指紋演算法、簽名演算法和簽名哈希演算法各是做什麼用的

您好！

作用與目的相同都是為了進行加密，更好的保護平台，SSL安全哈希演算法，是數字簽名演算法標准，所以無論您在哪裡注冊無論多少價格的證書，其演算法基本上都是相同的！

申請SSL證書為考慮到瀏覽器兼容性，保持更多的瀏覽器可以訪問，通常採取加密演算法：RSA 2048 bits，簽名演算法：SHA256WithRSA，該演算法被公認使用，就是網路也使用該演算法！

RSA加密演算法：公鑰用於對數據進行加密，私鑰用於對數據進行解密。

RSA簽名演算法：在簽名演算法中，私鑰用於對數據進行簽名，公鑰用於對簽名進行驗證。

加密演算法分為兩大類：1、對稱加密演算法 2、非對稱加密演算法。

由於計算能力的飛速發展，從安全性角度考慮，很多加密原來SHA1WithRSA簽名演算法的基礎上，新增了支持SHA256WithRSA的簽名演算法。該演算法在摘要演算法上比SHA1WithRSA有更強的安全能力。目前SHA1WithRSA的簽名演算法會繼續提供支持，但為了您的應用安全，強烈建議使用SHA256WithRSA的簽名演算法。

Ⅳ ssl證書 指紋演算法 是什麼意思

網際網路的 超文本傳輸協議 （HTTP）使用 SSL 來實現安全的通信。 在客戶端與伺服器間傳輸的數據是通過使用對稱演算法（如 DES 或 RC4）進行加密的。公用密鑰演算法（通常為 RSA）是用來獲得加密密鑰交換和數字簽名的，此演算法使用伺服器的SSL數字證書...

Ⅵ 數字證書的簽名哈希演算法跟指紋演算法都是指對摘要（指紋的）的編碼嗎

證書簽名使用的演算法是發布者自己規定的 使用自己的私鑰對證書編碼的哈希值進行加密 一般演算法為md5withrsa或者sha256withrsa。哈希演算法是唯一的 就是把證書編碼轉換為固定長度的2進制 這個過程不可逆 就是說無法通過哈希值還原證書編碼。指紋演算法就是哈希演算法 一般都是sh1。證書認證的流程是證書所有者把證書和指紋（證書的哈希值並用私鑰加密）發給用戶 用戶根據證書計算出一個哈希值 用公鑰解密指紋得到一個哈希值 看一下兩者是否相同 相同及證明證書未被篡改。演算法是由所有者的私鑰加密的。ca的作用是ca是可以認證一個證書鏈，源頭就是ca 一旦你信任了這個ca 就是信任了ca發布的證書，這樣你與ca發布的證書的所有者通信時可以根據證書鏈找到ca ca可信任了則這個發布者就是可信任的

Ⅶ 聽說指紋鎖挺高級的，但是還聽說不同指紋鎖有不同的什麼指紋演算法，那是個什麼東西

目前指紋鎖指紋識別技術現只要是三種：一種是成套電路控制部分訂做回來裝配。二，外購指紋頭配自廠的控制電路，這種就是指紋頭識別指紋後就給一個是或否的信號，主控制板根據信息就給予開門。三，掌握核心技術：指紋頭取集到指紋信息後經一級指紋演算法電路進行演算法對比，對比結果與主控制電路信息交換，主控制電路可控制一級指紋演算法電路多次不同的方法比較，這樣就使認假率、拒真率更低，有效數據更高效！科裕堅持技術功關，掌握核心技術！

Ⅷ 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。

Ⅸ 指紋鎖裡面的演算法晶元在國內做的怎麼樣

晶元技術是我國所有IT行業共同面臨的壁壘，這項技術一直為美國控制和壟斷。目前國內已經成功研發出DSP指紋鎖專業處理晶元，晶元一般在台灣封裝，國內廠家進行演算法軟體的燒錄；絕大部分指紋鎖廠家採用國內指紋演算法晶元。網上所謂的德國指紋演算法、美國指紋演算法，到目前為止無從考證

Ⅹ 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。