㈠ 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。
㈡ 指纹识别是什么原理呢
本来想自己写的，但是要说的太多了，干脆找找COPY一个。你还有什么不明白的可以直接问我，我就是做这个行业的。
手指上的指纹表征了一个人的身份特征。1788年Mayer首次提出没有两个人的指纹完全相同，1823年Purkinie首次把指纹纹形分成9类，1889年Henry提出了指纹细节特征识别理论，奠定了现代指纹学的基础。但采用人工比对的方法，效率低、速度慢。20世纪60年代，开始用计算机图像处理和模式识别方法进行指纹分析，这就是自动指纹识别系统（简称AFIS）[1]。20世纪70年代末80年代初，刑事侦察用自动指纹识别系统（police�AFIS，P�AFIS）投入实际运用。20世纪90年代，AFIS进入民用，称为民用自动指纹识别系统（civil�AFIS，C�AFIS）。本文试图从指纹特征分析着手，阐述指纹作为人体身份识别的原理方法、指纹识别的主要技术指标和测试方法，以及实际应用的现实性与可靠性[2-4]。
1 指纹识别的原理和方法
1.1 指纹的特征与分类
指纹识别学是一门古老的学科，它是基于人体指纹特征的相对稳定与唯一这一统计学结果发展起来的。实际应用中，根据需求的不同，可以将人体的指纹特征分为：永久性特征、非永久性特征和生命特征[5]。
永久性特征包括细节特征（中心点、三角点、端点、叉点、桥接点等）和辅助特征（纹型、纹密度、纹曲率等元素），在人的一生中永不会改变，在手指前端的典型区域中最为明显，分布也最均匀[1]。细节特征是实现指纹精确比对的基础，而纹形特征、纹理特征等则是指纹分类及检索的重要依据。人类指纹的纹形特征根据其形态的不同通常可以分为“弓型、箕型、斗型”三大类型，以及“孤形、帐形、正箕形、反箕形、环形、螺形、囊形、双箕形和杂形”等9种形态[1]。纹理特征则是由平均纹密度、纹密度分布、平均纹曲率、纹曲率分布等纹理参数构成。纹理特征多用于计算机指纹识别算法的多维分类及检索。
非永久性特征由孤立点、短线、褶皱、疤痕以及由此造成的断点、叉点等元素构成的指纹特征，这类指纹有可能产生、愈合、发展甚至消失[1]。
指纹的生命特征与被测对象的生命存在与否密切相关。但它与人体生命现象的关系和规律仍有待进一步认识。目前它已经成为现代民用指纹识别应用中越来越受关注的热点之一。
1.2 指纹识别的原理和方法
指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，然后要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰，再通过指纹辨识软件建立指纹的特征数据。软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的数据点，即指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征。通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约490个数据。这些数据，通常称为模板。通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果[5-6]。采集设备（即取像设备）分成几类：光学、半导体传感器和其他。
2 指纹识别技术的主要指标和测试方法
2.1 算法的精确度
指纹识别系统性能指标在很大程度上取决于所采用算法性能。为了便于采用量化的方法表示其性能，引入了下列两个指标。
拒识率（false rejection rate，FRR）：是指将相同的指纹误认为是不同的，而加以拒绝的出错概率。FRR=（拒识的指纹数目／考察的指纹总数目）×100%。
误识率（false accept rate，FAR）：是指将不同的指纹误认为是相同的指纹，而加以接收的出错概率。FAR=（错判的指纹数目／考察的指纹总数目）×100%。
对于一个已有的系统而言，通过设定不同的系统阈值，就可以看出这两个指标是互为相关的，FRR与FAR成反比关系。这很容易理解，“把关”越严，误识的可能性就越低，但是拒识的可能性就越高。
2.2 误识率和拒识率的测试方法
测试这两个指标，通常采用循环测试方法[7]。即给定一组图像，然后依次两两组合，提交进行比对，统计总的提交比对的次数以及发生错误的次数，并计算出出错的比例，就是FRR和FAR。针对FAR=0.0001%的指标，应采用不少于1 415幅不同的指纹图像作循环测试，总测试次数为1 000 405次，如果测试中发生一次错误比对成功，则FAR=1/1 000 405；针对FRR=0.1%，应采用不少于46幅属于同一指纹的图像组合配对进行测试，则总提交测试的次数为1 035次数，如果发生一次错误拒绝，则FRR=1/1 035。测试所采用的样本数越多，结果越准确。作为测试样本的指纹图像应满足可登记的条件。
2.3 系统参数
拒登率（error registration rate，ERR）：指的是指纹设备出现不能登录及处理的指纹的概率，ERR过高将会严重影响设备的使用范围，通常要求小于1%。
登录时间：指纹设备登录一枚指纹所需的时间，通常单次登录的时间要求不超过2 s。
比对时间：指纹设备对两组指纹特征模版进行比对所耗费的时间，通常要求不超过1 s。
工作温度：指纹设备正常工作时所允许的温度变化范围，一般是0～40 ℃。
工作湿度：指纹设备正常工作时所允许的相对湿度变化范围，一般是30%～95%。
3 指纹识别技术的应用
指纹识别技术已经成熟，其应用日益普遍，除了刑事侦察用之外，在民用方面已非常广泛，如指纹门禁系统、指纹考勤系统、银行指纹储蓄系统、银行指纹保管箱、指纹医疗保险系统、计划生育指纹管理系统、幼儿接送指纹管理系统、指纹献血管理系统、证券交易指纹系统、指纹枪械管理系统、智能建筑指纹门禁管理系统、驾驶员指纹管理系统等。
指纹门禁系统和指纹考勤系统是开发和使用得最早的一种出入管理系统，包括对讲指纹门禁、联机指纹门禁、脱机指纹门禁等等。在入口将个人的手指按在指纹采集器上，系统将已登录在指纹库中的指纹（称为已经注册）进行对比，如果两者相符（即匹配），则显示比对成功，门就自动打开。如不匹配，则显示“不成功”或“没有这个指纹”，门就不开。在指纹门禁系统中，可以是一对一的比对（one�to�one matching），也可以是一对几个比对（one�to�few matching）。前者可以是一个公司、部门，后者可以是一个家庭的成员、银行的营业厅、金库、财务部门、仓库等机要场所。在这些应用中，指纹识别系统将取代或者补充许多大量使用照片和ID系统。
把指纹识别技术同IC卡结合起来，是目前最有前景的一个应用之一。该技术把卡的主人的指纹（加密后）存储在IC卡上，并在IC卡的读卡机上加装指纹识别系统，当读卡机阅读卡上的信息时，一并读入持卡者的指纹，通过比对就可以确认持卡者是否是卡的真正主人，从而进行下一步的交易。指纹IC卡可取代现行的ATM卡、制造防伪证件等。ATM卡持卡人可不用密码，避免老人和孩子记忆密码的困难。
近年来，互联网带给人们方便与利益已，也存在着安全问题。指纹特征数据可以通过电子邮件或其它传输方法在计算机网络上进行传输和验证，通过指纹识别技术，限定只有指定的人才能访问相关的信息，可以极大地提高网上信息的安全性。网上银行、网上贸易、电子商务等一系列网络商业行为就有了安全性保障。
指纹社会保险系统的应用为养老金的准确发放起了非常有效的作用。避免了他人用图章或身份证复印件代领，而发放人员无法确定该人是故世的问题，要凭本人的活体指纹，才可准确发放养老金。
4 指纹识别的可靠性
指纹识别技术是成熟的生物识别技术。因为每个人包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的，并且终生不变。通过他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。自动指纹识别是利用计算机来进行指纹识别的一种方法。它得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法理论研究。尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但用于识别的数据量相当大，对这些数据进行比对是需要进行大量运算的模糊匹配算法。利用现代电子集成制造技术生产的小型指纹图像读取设备和速度更快的计算机，提供了在微机上进行指纹比对运算的可能。另外，匹配算法可靠性也不断提高。因此，指纹识别技术己经非常简单实用。由于计算机处理指纹时，只是涉及了一些有限的信息，而且比对算法并不是十分精确匹配，其结果也不能保证100%准确。
指纹识别系统的特定应用的重要衡量标志是识别率。主要包括拒识率和误识率，两者成反比关系。根据不同的用途来调整这两个值。尽管指纹识别系统存在着可靠性问题，但其安全性也比相同可靠性级别的“用户ID+密码”方案的安全性要高得多。拒识率实际上也是系统易用性的重要指标。在应用系统的设计中，要权衡易用性和安全性。通常用比对两个或更多的指纹来达到不损失易用性的同时，极大提高系统的安全性。