1. 指纹识别是怎么进行的
导语：指纹识别技术通常使用指纹的总体特征如纹形、三角点等来进行分类，再用局部特征如位置和方向等来进行用户身份识别。尽管指纹只是人体皮肤的小部分，但是，它蕴涵着大量的信息。那么，接下来就让我们一起来具体的了解以下关于指纹识别是怎么进行的内容吧。文章仅供大家的参考!
1.指纹图像的获取
指纹图像的采集是自动指纹识别系统的重要组成部分。早期的指纹采集都是通过油墨按压在纸张上产生的。20世纪80年代，随着光学技术和计算机技术的发展，现代化的采集设备开始出现。
传感器是一种能把物理量或化学量变成便于利用的电信号的器件。在测量系统中它是一种前置部件，它是被测量信号输入后的第一道关口，是生物认证系统中的采集设备。
这些传感器根据探测对象的不同，可分为光学传感器、热敏传感器和超声传感器;根据器件的不同，可分为CMOS器件传感器和CCD器件传感器。它们的工作原理都是：将生物特征经过检测后转化为系统可以识别的图像信息。在生物认证系统中，可靠和廉价的'图像采集设备是系统运行正常、可靠的关键。
2.指纹图像的增强
常见的预处理方法如下：
(1)采用灰度的均衡化，可以消除不同图像之间对比度的差异。
(2)使用简单的低通滤波消除斑点噪声、高斯噪声。
(3)计算出图像的边界，进行图像的裁剪，这样可以减少多余的计算量，提高系统的速度。
常用图像增强算法具体包括以下几种：
(1)基于傅里叶滤波的低质量指纹增强算法;
(2)基于Gabor滤波的增强方法;
(3)多尺度滤波方法;
(4)改进的方向图增强算法;
(5)基于知识的指纹图像增强算法;
(6)非线性扩散模型及其滤波方法;
(7)改进的非线性扩散滤波方法。
目前最新的分割算法有以下几种：
(1)基于正态模型进行的指纹图像分割算法;
(2)基于马尔科夫随机场的指纹图像分割算法;
(3)基于数学形态学闭运算的灰度方差法;
(4)基于方向场的指纹图像分割算法。
3.指纹特征的提取
近年来，新的指纹特征提取算法主要包括以下几种：
(1)基于Gabor滤波方法对指纹局部特征的提取算法。
(2)基于CNN通用编程方法对指纹特征的提取算法。
(3)基于IFS编码的图像数字化技术，即建立IFS模型，计算源图像与再生图像之间的相似性，快速提取指纹图像的特征。
(4)基于脊线跟踪的指纹图像特征点提取算法。该算法可以直接从灰度指纹图像中有效提取细节点和脊线骨架信息。
(5)基于小波变换和ART(自适应共振理论)神经网络的指纹特征提取算法。
4.指纹图像的分类与压缩
常用的指纹分类技术有以下几种：
(1)基于规则的方法，即根据指纹奇异点的数目和位置分类。
(2)基于句法的方法。这种方法的语法复杂，推导语法的方法复杂、不固定。这种方法已经逐渐被淘汰了。
(3)结构化的方法，即寻找低层次的特征到高层次的结构之间相关联的组织。
(4)统计的方法。
(5)结合遗传算法和BP神经元网络的方法。
(6)多分类器方法。
常用的压缩算法有以下两种：
(1)图像压缩编码方法：包括无损压缩(熵编码)和有损压缩(量化)。
(2)基于小波变换的指纹压缩算法：包括WSQ算法、DjVu算法、改进的EZW算法等。
5.指纹图像的匹配
传统的指纹匹配算法有很多种：
(1)基于点模式的匹配方法：如基于Hough变换的匹配算法、基于串距离的匹配算法、基于N邻近的匹配算法等。
(2)图匹配及其他方法：如基于遗传算法的匹配、基于关键点的初匹配等。
(3)基于纹理模式的匹配：如PPM匹配算法等。
(4)混合匹配方法等。
近几年，又出现了如下新的匹配算法：
(1)基于指纹分类的矢量匹配。该法首先利用指纹分类的信息进行粗匹配，然后利用中心点和三角点的信息进一步匹配，最后以待识别图像和模板指纹图像的中心点为基准点，将中心点与邻近的36个细节点形成矢量，于是指纹的匹配就转变为矢量组数的匹配。
(2)基于PKI(Public Key Infrastructure，公钥基础设施)的开放网络环境下的指纹认证系统。
(3)实时指纹特征点匹配算法。该算法的原理是：通过由指纹分割算法得到圆形匹配限制框和简化计算步骤来达到快速匹配的目的。
(4)一种基于FBI(Federal Bureauof Investigation)细节点的二次指纹匹配算法。
(5)基于中心点的指纹匹配算法。该算法利用奇异点或指纹有效区域的中心点寻找匹配的基准特征点对和相应的变换参数，并将待识别指纹相对于模板指纹作姿势纠正，最后采用坐标匹配的方式实现两个指纹的比对。
2. 指纹识别原理
指纹识别核心的准确、高效的采集指纹分析。指纹识别采集技术的发展大致分为三个方式：光学识别、电容传感器、生物射频。
1、光学识别
光学识别是较早的指纹识别技术。基于光学发射装置发射的光线，射到手指上再反射回机器以获取数据，并对比资料库看是否一致。光学识别只能到达皮肤的表皮层，而不能到达真皮层，而且受手指表面是否干净影响较大。
2、电容传感器
电容传感器识别是利用一定间隔的安装的两个电容，利用指纹的凹凸，在手指滑过指纹检测仪器时接通或断开两个电容的电流以检测指纹资料。电容传感器对手指的干净要求还是比较高，而且传感器表面使用硅材料，比较容易损坏。以技术面来看，电容式指纹辨识技术的供应为Authentec、Validity、FingerPrintCardsAB（FPC）等，Authentec被苹果买下，Validity也被Synaptics收购。电容式指纹传感器也是现在应用最普遍的技术。
3、生物射频
射频传感器通过传感器发射微量的射频信号，穿透手指的表皮层获取里层的纹路以获取信息。这种方法对手指的干净程度要求较低。射频是目前较新的技术方案，射频也是电容方式的一种，但受限于专利问题。射频式是未来发展方向。
指纹识别采集方式
不管采用什么采集技术，从用户角度用到的就两种录入方式：按压式与滑动式。
1、滑动式
将手指从传感器上划过，系统就能获得整个手指的指纹。手指按压上去时，无法一次性采集到完整图像。在采集时需要手指划过采集表面，对手指划过时采集到的每一块指纹图像进行快照，这些快照再进行拼接，才能形成完整的指纹图像。
滑动式的优点是成本低、易集成，可采集大面积的图像，应用传统的特征点算法，但缺点是需要客户有一个连贯规范动作采集图像，体验效果比较差，在之前的应用推广中不太成功。
2、按压式
手指平放在设备上以便获取指纹图像。一般为了获得整个手指的指纹，必须使用比手指更大的传感器，整个手指同时按压在传感器之上。
按压式的优点是客户体验好，只用一次按压就可以采集图像，与客户在手机应用的操作习惯匹配，无须教育客户。缺点是：成本高，集成难度大，一次采集图像面积相对较小，没有足够的特征点，需要用复杂的图像比对算法进行识别。
很明显，在用户角度来说，按压式最简单、最方便。以后越来越多的移动设备都将采用按压式指纹识别方案。
3. 指纹识别技术的算法
于指纹所具有的唯一性和不变性，以及指纹识别技术所具有的可行性和实用性，指纹识别成为目前最流行、最方便、最可靠的身份认证技术之一。指纹图像数据量大，通过直接比对指纹图像的方法来识别指纹是不可取的，应该先对指纹图像进行预处理，然后提取出指纹的特征数据，通过特征数据的比对来实现自动指纹识别。指纹图像预处理作为指纹自动识别过程的第一个环节，它的好坏直接影响着自动识别系统的效果。预处理通常包括滤波、方向图的求取、二值化、细化等几个步骤。
本文首先阐述了生物特征识别技术的基本概念，对自动指纹识别系统的组成也作了简要的介绍。然后对目前指纹图像预处理的一些常用算法进行了介绍，针对指纹图像的特征，采用了基于Gabor滤波器的指纹预处理方法，它为特征提取和比对奠定了良好的基础。
本文所提到的算法已在PC机上用Visual C++6.0编程实现，实验结果表明，这种方法能获得令人满意的指纹图像预处理效果。