信息采集技术-指纹识别仪

指纹识别的研究目的意义及国内外研究现状1研究的目的和意义2指纹识别技术简介2.1指纹识别的一般工作模式2.2基于图像匹配的指纹识别系统的研究内容2.3目前指纹识别的应用3国内外指纹识别系统的发展状况3.1指纹识别的起源3.2 指纹识别的研究与发展历程1研究的目的和意义在网络化时代的今天，我们每个人都拥有大量的认证密码，比如开机密码、邮箱密码、银行密码、论坛登陆密码等等；并配备了各种钥匙，如门锁钥匙，汽车钥匙，保险柜钥匙等。

这些都是传统的安全系统所采用的方式，随着社会的发展，其安全性越来越脆弱。

而我们的生活随时都需要进行个人身份的确认和权限的认定，尤其是在信息社会，人们对于安全性的要求越来越高，同时希望认证的方式简单快速。

为了解决这一问题，人们把目光转向了生物识别技术，希望能借助人体的生理特征或行为动作来进行身份识别。

这样您可以不必携带大串钥匙，也不用费心去记各种密码。

另外，生物特征具有唯一性，不可复制性，例如指纹，有学者推论：以全球 60 亿人口计算，300 年内都不会有两个相同的指纹出现。

以电子商务、电子银行的安全认证为例，目前在电子商务中他人会假冒当事人的身份，如果通过生物特征进行论证，就可有效防止此类事件的发生。

另外，网络、数据库和关键文件等的安全控制，机密计算机的登陆认证，银行 ATM、POS 终端等的安全认证，蜂窝电话，PDA 的使用认证等等，都离不开可靠安全的生物特征识别。

可见，生物特征识别不但有可观的经济效益，还有不可估量的国家信息安全效益。

长期以来，验证身份的方法是验证该人是否持有有效的信物，如照片、密码、钥匙、磁卡和IC卡等。

从本质上来说，这种方法验证的是该人持有的某种“物”，而不是验证该人本身。

只要“物”的有效性得到确认，则持有该“物”的人的身份也就随之得到确认。

这种以“物”认人的办法存在的漏洞是显而易见的：“物”的丢失会导致合法的人无法被认证，以及各种信物容易被伪造、破译。

指纹识别技术的原理
指纹识别技术的原理是通过分析和比对指纹图案的特征来进行身份验证或身份识别的一种生物特征识别技术。

具体来说，指纹识别技术的原理主要包括以下几个步骤：
1. 采集指纹图像：使用指纹采集设备（例如指纹扫描仪）获取被识别人员的指纹图像。

2. 图像预处理：对采集到的指纹图像进行预处理，包括图像增强、去噪等操作，以减少图像中的干扰和噪声。

3. 特征提取：从预处理后的指纹图像中提取特定的特征信息，常用的特征包括指纹纹线的形状、方向、分叉点等。

4. 特征匹配：将提取到的指纹特征与已存储在数据库中的指纹特征进行比对，通常采用匹配算法（如Minutiae算法）进行比对。

5. 决策判断：根据比对结果，判断是否匹配成功，即是否为同一人的指纹。

如果匹配成功，则认定为同一人；如果匹配失败，则认定为不同的人。

总体来说，指纹识别技术的原理是通过提取和比对指纹特征，以确定指纹的唯一
性和特定性，并进而进行身份验证或身份识别的过程。

指纹识别技术由于其高度可靠性和广泛应用性，在安全领域、边境管理、企事业单位门禁控制等方面得到了广泛应用。

指纹打卡原理指纹打卡是一种基于生物特征识别技术的考勤方式，它利用人体指纹的独特性进行识别和记录，从而实现对员工的考勤管理。

指纹打卡原理主要包括指纹采集、特征提取、匹配识别和记录存储等几个关键步骤。

首先，指纹采集是指通过指纹采集设备，如指纹识别仪，将员工的指纹信息进行采集和录入。

在采集过程中，设备会对指纹进行扫描和图像获取，然后将图像转换成数字化的指纹特征数据，这些数据包括指纹的纹线、细节特征等。

其次，特征提取是指将采集到的指纹数据进行处理，提取出其中的关键特征点和特征值。

这些特征点和特征值是指纹的独特标识，通过它们可以准确地区分不同的指纹，实现指纹的个体识别。

接着，匹配识别是指将员工打卡时采集到的指纹信息与系统中已有的指纹数据库进行比对和匹配。

在这一步骤中，系统会对采集到的指纹特征进行比对分析，找出与数据库中相似的指纹数据，从而确定员工的身份和打卡记录。

最后，记录存储是指将匹配识别成功的指纹信息进行记录和存储。

这些记录包括员工的打卡时间、地点和指纹特征数据等，可以用于后续的考勤管理和统计分析。

总的来说，指纹打卡原理是基于指纹生物特征的识别和记录技术，通过对指纹信息的采集、特征提取、匹配识别和记录存储等步骤，实现对员工的准确考勤管理。

相比传统的考勤方式，指纹打卡具有准确、方便、高效的特点，可以有效地提高考勤管理的精确度和效率。

除了在企业考勤管理中的应用，指纹打卡技术还广泛应用于门禁系统、安防监控、金融支付等领域，为人们的生活和工作带来了便利和安全保障。

指纹打卡技术的不断创新和发展，也为未来生物识别技术的应用提供了重要的参考和借鉴，将在各个领域发挥越来越重要的作用。

自动指纹识别方法研究一、概览随着科技的飞速发展，生物特征识别技术在各个领域得到了广泛的应用。

自动指纹识别技术以其独特的优势成为了生物特征识别技术的研究热点之一。

本文将对自动指纹识别方法的概览进行分析和探讨，包括其基本原理、算法分类以及发展趋势等方面。

1. 背景和意义: 自动指纹识别技术的起源和在各个领域的应用前景。

随着科技的飞速发展，计算机视觉、模式识别和人工智能等领域逐渐崭露头角。

在这个大背景下，自动指纹识别技术作为一种重要的生物特征识别技术，近年来受到了越来越多的关注和研究。

从安全领域到金融、医疗等各个行业，自动指纹识别技术的应用广泛且具有重要意义。

自动指纹识别技术的起源可以追溯到20世纪70年代，当时麻省理工学院（MIT）的_______发表了开创性的博士论文，并为一台计算机研制成功第一台光栅式键盘显示器，确定了现代电子计算机外部设备和交互界面的独立地位。

光学识别器、声纹识别器等早期指纹识别设备应运而生。

由于当时的算法和应用水平较低，这些技术在效率和准确性方面存在一定的局限性。

从90年代起，随着计算机性能的不断提高，模式识别和机器学习领域的突破性进展为指纹识别技术带来了新的生命力。

自动指纹识别已广泛应用于信息安全、金融交易、医疗诊疗、政府行政管理等多个领域，帮助人们实现了高效、安全的身份认证。

自动指纹识别技术在短短几十年时间里实现了从起步到成熟的发展历程。

伴随着人工智能和大数据等技术进一步融合，自动指纹识别技术的应用前景将更加广泛且深入。

从智能手机解锁到支付验证、从居住地登记到考场监考，自动指纹识别有望成为生活和工作中的“标配”。

对其进行持续深入的研究具有重要意义，有助于推动相关产业的创新与发展。

2. 研究目的与内容: 提出本文研究的对象和方法。

在当今这个信息化飞速发展的时代，信息安全的重要性日益凸显。

指纹识别技术，作为一种独特的个人身份验证手段，因其独特的生物特征和难以复制的特点，在金融、医疗、国家安全等多个领域得到了广泛应用。

EPASS200指纹采集仪使用说明 深圳市派思数码科技有限公司指纹芯片维护及售后服务重要提示1、指纹芯片属于半导体器件，其抗静电值为8KV，可以满足各种正常的使用环境需要，对于手指非常干燥或静电发生频繁的秋冬季节，在按压指纹前必须泄静电，方法很简单，用手先摸一下导电的物体，如金属物体、自来水管等。

注意：被超过8KV以上的静电损坏的芯片不享受质量服务条款。

2、为加强指纹芯片的硬度和抵抗静电损伤，指纹芯片表面镀有保护膜。

正确使用不会对保护膜造成伤害，正确使用的方法是尽量垂直按压指纹，以及只能用镜头纸或医用脱脂药棉沿指纹仪采集窗口表面的一个方向轻轻擦试。

如果指纹芯片表面太脏，也可以蘸无水酒精按上述方法进行擦拭。

注意：绝对禁止用任何纸巾擦拭指纹芯片，对于指纹芯片表面有肉眼可见的裂纹或划伤痕迹不享受质量服务条款。

3、指纹芯片是敏感的指纹采集设备，请保持用正常的按压力度（手指平稳放置在芯片表面，然后稍稍用力即可）操作。

如果发现无法通过时，应该不是按压力度的问题，请检查芯片清洁程度以及是否是上层软件问题，过力按压不会提高识别效果，而且还会加速指纹芯片的老化。

第一章安装基本需求第二章安装指纹采集仪1.第一节指纹采集仪的安装2.第二节指纹采集仪的操作3.第三节指纹采集仪的保养第一章安装基本需求第一章 安装基本需求¾操作系统：支持Windows XP, Windows 2000, Win98/ME等 操作系统¾CPU：Pentium 166以上处理器，建议P III 700以上¾RAM：64MB，建议128MB以上¾支持VGA，800X600分辨率以上，建议以1024X768，Small Font，True Color显示为最佳¾至少一个以上的USB口第二章 安装指纹仪 第1节 指纹采集仪的安装请将指纹采集仪接上使用者电脑的USB 口，并按下列步骤安装指纹采集仪的驱动程序。

指纹识别技术原理指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来开展鉴别。

由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。

指纹识别系统是一个典型的模式识别系统，包括指纹图像获取、处理、特征提取和比对等模块。

指纹图像获取：通过专门的指纹采集仪可以采集指纹图像。

指纹采集仪用到的指纹传感器按采集方式主要分为划擦式和按压式两种，按信号采集原理目前有光学式、压敏式、电容式、电感式、热敏式和超声波式等。

另外，也可以通过扫描仪、数字相机等获取指纹图像。

对于分辨率和采集面积等技术指标，公安行业已经形成了国际和国内标准，但其他行业还缺少统一标准。

根据采集指纹面积大体可以分为滚动捺印指纹和平面捺印指纹，公安行业普遍采用滚动捺印指纹。

(1)指纹图像压缩：大容量的指纹数据库必须经过压缩后存储，以减少存储空间。

主要方法包括JPEG、WSQ、EZW等。

(2)指纹图像处理：包括指纹区域检测、图像质量判断、方向图和频率估计、图像增强、指纹图像二值化和细化等。

预处理是指对含噪声及伪特征的指纹图像采用一定的算法加以处理，使其纹线构造清晰，特征信息突出。

其目的是改善指纹图像的质量，提高特征提取的准确性。

通常，预处理过程包括归一化、图像分割、增强、二值化和细化，但根据具体情况，预处理的步骤也不尽一样。

(3)指纹特征提取指纹特征提取：从预处理后的图像中提取指纹的特征点信息(终结点、分叉点・・.)，信息主要包括类型、坐标、方向等参数。

指纹中的细节特征，通常包括端点、分叉点、孤立点、短分叉、环等。

而纹线端点和分叉点在指纹中出现的时机最多、最稳定，且容易获取。

这两类特征点就可对指纹特征匹配：计算特征提取结果与已存储的特征模板的相似程度。

(4)指纹匹配指纹匹配是用现场采集的指纹特征与指纹库中保存的指纹特征相比较，判断是否属于同一指纹。

指纹比照有两种方式：1)一对一比对：根据用户ID从指纹库中检索出待比照的用户指纹，再与新采集的指纹比对；2)一对多比对：新采集的指纹和指纹库中的所有指纹逐一比对。

非接触式生物识别技术的原理及应用近年来，随着科技的不断发展，非接触式生物识别技术越来越受到人们的关注和重视。

这一技术可以通过对生物特征的识别，实现无需接触即可完成认证和身份识别的目的。

本文将介绍非接触式生物识别技术的原理以及应用。

一、非接触式生物识别技术的类型目前，非接触式生物识别技术主要包括人脸识别、虹膜识别、指纹识别、声纹识别、手型识别等多种类型的技术。

1.人脸识别技术：人脸识别技术是一种通过对人脸进行特征提取和比对的技术。

在人脸识别的过程中，主要有三个步骤：人脸检测、人脸定位和人脸识别。

2.虹膜识别技术：虹膜是人眼中的一种组织，与人的身份信息有关。

虹膜识别就是通过对虹膜进行采集，提取特征值，与数据库中的虹膜信息进行比对，从而完成身份识别。

虹膜识别技术具有高精度和安全性好的特点。

3.指纹识别技术：指纹是人体皮肤表面的一种纹路，具有不可复制性和唯一性。

指纹识别技术就是通过对指纹进行采集和比对，完成身份识别的一种技术。

4.声纹识别技术：声纹识别技术是一种通过对声音进行分析和比对的技术。

与语音识别技术不同的是，声纹识别技术主要利用人的喉部和口腔的形态来进行身份识别，相对于语音识别技术更加难以伪造。

5.手型识别技术：手型识别技术是一种通过对手型和手部姿态进行分析和识别的技术。

因为手型和手部姿态具有不易伪造和模仿的特点，所以手型识别技术被广泛应用于安全门禁、医学研究等领域。

二、非接触式生物识别技术的原理非接触式生物识别技术的原理主要是通过对生物特征进行采集和比对，实现身份识别的目的。

其中，生物特征采集主要有以下几种方式：1.图像采集：图像采集是指通过摄像头对生物特征进行采集。

例如在人脸识别中，摄像头可以采集人脸图像，然后通过图像处理技术提取人脸特征值。

图像采集技术一般具有采集速度快、成本低等优点，但对环境光线和角度等要求较高。

2.生物特征扫描：生物特征扫描是指通过特定的传感器对生物特征进行扫描采集。

例如在指纹识别中，传感器可以对指纹进行扫描，然后提取指纹特征值。

指纹识别四大技术解析指纹图像的获取技术主要有4种类型：光学扫描设备（例如微型三棱镜矩阵）、温差感应式指纹传感器、半导体指纹传感器、超声波指纹扫描。

一、光学识别技术借助光学技术采集指纹是历史最久远、使用最广泛的技术。

将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，用棱镜将其投射在电荷耦合器件（CCD）上，进而形成脊线（指纹图像中具有一定宽度和走向的纹线）呈黑色、谷线（纹线之间的凹陷部分）呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。

光学的指纹采集技术有明显的优点：它已经过较长时间的应用考验，一定程度上适应温度的变异，可达到500DPI的较高分辨率等，最主要是价格低廉。

也有明显的缺点：由于要求足够长的光程，因此要求足够大的尺寸，而且过分干燥和过分油腻的手指也将使光学指纹产品的效果变坏。

光学指纹传感局限性体现于潜在指印方面（潜在指印是手指在台板上按完后留下的），不但会降低指纹图像的质量，严重时还可能导致2个指印重叠，显然，难以满足实际应用需要。

此外，台板涂层及CCD阵列会随时间推移产生损耗，可能导致采集的指纹图像质量下降。

但是具有无法进行活体指纹鉴别、对干湿手指的适用性差等缺点。

光学指纹识别系统由于光不能穿透皮肤表层（死性皮肤层），所以只能够扫描手指皮肤的表面，或者扫描到死性皮肤层，但不能深入真皮层。

在这种情况下，手指表面的干净程度，直接影响到识别的效果。

如果，用户手指上粘了较多的灰尘，可能就会出现识别出错的情况。

并且，如果人们按照手指，做一个指纹手模，也可能通过识别系统，对于用户而言，使用起来不是很安全和稳定。

此外，光学传感器中存在棱镜，其体积较大，一般为半导体的几倍甚至10倍大小，所以限制了其在小型设备上的应用。

在类似考勤机、门禁等大设备上使用没有体积限制的问题，但在U盘、移动硬盘、手持设备上使用，体积成了最大的障碍。

成本低一直以来被认为是光学传感器的最大优势，但由于其制造过程一致性较难保证，随着以电容传感器为代表的半导体传感器的大规模发展，光学传感器的成本优势也已经不再明显。

指纹识别技术的应用和发展随着科技的不断发展和普及，越来越多的人开始关注关于指纹识别技术的应用和发展。

指纹识别技术是一种随着互联网时代的到来而逐渐成熟的生物识别技术，它在安防、金融、医疗等领域都有着广泛的应用。

下面本篇文章将围绕指纹识别技术的应用和发展展开探讨。

一、指纹识别技术的应用1. 安防领域指纹识别技术在安防领域的应用，尤其是在门禁控制系统的应用上，是最为常见的。

它通过读取用户的指纹信息，识别出用户的身份，实现身份验证和门禁控制的功能。

其原理是将指纹采集仪器读取到的指纹信息与事先建立的指纹库中的信息进行比对，从而判断用户的身份和权限。

相较于其他生物识别技术而言，指纹识别技术具有更高的准确度和更为便捷的获取方式，因此在安防领域得到了广泛应用。

2. 金融领域指纹识别技术也在金融领域得到了广泛的应用，在手机支付、网络购物等方面被广泛采用。

使用指纹识别技术进行支付，可以有效地提高支付安全性和支付速度，大大减少交易风险。

同时也给消费者带来更为便捷的支付体验，使得支付过程更快、更安全、更舒适。

3. 医疗领域在医疗领域，指纹识别技术也有着较为广泛的运用。

通过指纹识别技术，医疗机构可以方便地准确识别患者的身份，从而保持患者信息的隐私性和安全性。

同时，也可以方便医疗机构进行患者信息的管理，进一步提升医疗管理的效率和精度。

二、指纹识别技术的发展指纹识别技术已经经历了多年的发展，在其技术水平和应用范围上都有了极大的发展。

随着人工智能、大数据等技术的迅猛发展，指纹识别技术也将带来更大的突破和变革。

1. 高精度指纹识别技术在基础技术的发展上，不断地实现更高的精度和准确度，可以更好地应对各种复杂、多变的应用场景。

同时，它还可以精确识别小到0.5毫米的指纹，识别率高效准确。

2. 多模态识别除了单一的指纹识别外，多种生物识别模式也被应用到指纹识别技术中，如静脉、面部、虹膜、声音等，实现多模态生物识别，进一步提升识别准确度和安全性。

采集指纹的方法
随着科技的不断发展，指纹识别技术越来越常见。

采集指纹是指纹识
别技术中的一个关键步骤，下面我们来分步骤阐述采集指纹的方法。

第一步：准备工作
首先，需要准备相关的设备和工具。

一般来说，采集指纹需要使用指
纹识别仪，也可以用手机或平板等设备进行采集。

此外，还需要一张
平整、干净的指纹录入纸和指纹采集软件。

第二步：预处理
在进行指纹采集前，需要让指纹保持干燥和清洁。

先用肥皂水或酒精
棉球清洁双手，再用干毛巾擦干指纹，以保证指纹表面干净、无污染，并且防止水分对指纹采集造成影响。

第三步：指纹采集
将拇指（或其他手指）放在指纹采集仪的指纹识别面板上，并按照软
件中的操作提示进行操作，采集指纹数据。

在采集的过程中，需要保
持手指稳定，直到采集完成为止。

如果采集过程中出现错误或无法采
集到指纹数据，需要重新按照步骤进行操作。

第四步：保存数据
采集指纹数据后，要对数据进行保存和管理。

将采集的指纹数据存放
在一个指纹库中，以备后续验证和比对使用。

在保存数据时还需要注
意数据的备份和安全性。

总之，采集指纹是指纹识别技术中的关键步骤，需要通过使用指纹采集仪、准备马上的指纹录入纸和指纹采集软件等工具，按照操作步骤进行采集，保存数据等步骤。

这样才能保证指纹识别技术的精准性和可靠性。

指纹采集仪工作原理
1.光学成像：指纹采集仪通常使用光学镜头和光传感器来获取指纹图像。

当指纹放置在采集仪的表面时，光学镜头会将指纹的细微纹路聚焦到
光传感器上。

光传感器可以感知光的变化，并将其转换为电信号。

2.指纹图像采集：光传感器在接收到指纹图像后，会将其转换为数字
信号。

采集仪通常使用图像传感器来将指纹图像转换为数字信号。

图像传
感器是一种能够将光电信号转换为数字信号的设备。

它通常由多个光感敏
感元件组成，每个元件对应指纹图像中的一个像素点。

通过将每个像素点
的光电信号转换为数字信号，采集仪可以生成一个完整的指纹图像。

3.指纹图像处理：在指纹图像采集之后，采集仪会对图像进行处理以
提高图像质量。

这一步骤主要包括增强对比度、去除噪声和修复图像等技术。

通过图像处理，可以使得指纹图像更加清晰和可读。

4.数据提取与存储：经过图像处理之后，采集仪将提取指纹图像中的
特征点，如岭线、谷线、交叉点等。

这些特征点是指纹图像的关键特征，
用于后续的比对和识别。

提取的特征点会被转化为一个唯一的指纹特征码，并进行存储。

总的来说，指纹采集仪的工作原理主要通过光学成像和图像处理实现。

它利用光学镜头和光传感器将指纹转换为电信号，然后通过图像传感器将
电信号转换为数字信号，并进行图像处理以提高图像质量。

最后，从图像
中提取特征点，并生成唯一的指纹特征码进行存储。

这些特征码可以用于
指纹比对和身份识别等应用。

智能公寓指纹门禁指纹识别介绍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,呈现惟一性且终生不变。

据此,我们就可以把一个人同他的指纹对应起来,指纹识别技术是根据人体生物特征具有“人人不同，终身不变，随身携带”的特点，利用生物特征或行为特征对个人进行身份识别的技术。

先来了解指纹识别技术指纹识别技术是根据人体生物特征皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，具有“人人不同，终身不变，随身携带”的特点，利用生物特征或行为特征对个人进行身份识别的技术。

生物鉴定的种类共分两种，（1）生物特征：指纹、脸型、掌纹、虹膜、视网膜，脉搏、耳廓；（2）行为特征：签字、声音、按键力度等。

而指纹识别技术是指纹识别技术中最成熟的一个分枝,也是应用领域最广的一项技术。

多年来，人类一直运用所掌握的最新技术手段为指纹识别技术的商品化作着不懈的努力，自七十年代起，随着计算机技术的发展及CCD图象采集技术的成熟，商品化的指纹鉴别仪开始出现。

2000年以来，伴随着全球信息产业的革新，指纹识别技术已经达到了较高水平，被广泛用于民用及工用市场。

指纹识别作为识别技术已经有很长的历史了，有着坚实的市场后盾，按照对一般人的取法，指纹识别技术通过分析指纹的全局特征和指纹的局部特征，特征点如嵴、谷和终点、分叉点或分歧点，从指纹中抽取的特征值可以非常的详尽并可靠地通过指纹来确认一个人的身份。

平均每个指纹都有数个独一无二可测量的特征点，每个特征点都有大约七个特征指标，这样我们的手指产生最少4900个独立可测量的特征点；这足够来确认指纹识别是否是一个更加可靠的鉴别方式。

指纹门禁系统一、单门门禁指纹识别系统概述门禁系统是指基于现代电子与信息技术，在建筑物内外的出入口安装电子自动识别系统，通过持有表征身份的卡片、密码或生物特征来对人（或物）的进出实施放行、拒绝、记录等操作的智能化管理系统, 为门禁控制、智能公寓、高安全性出入口管理进行安全方便的出入控制，其目的是为了有效的控制人员（物品）的出入，并且记录所有进出的详细情况，实现对出入口的安全管理。

详解指纹识别技术指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较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。

每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的，依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。

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，呈现唯一性且终生不变。

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，呈现唯一性且终生不变。

据此，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过将他的指纹和预先保存的指纹数据进行比较，就可以验证它的真实身份，这就是指纹识别技术。

指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。

指纹其实是比较复杂的。

与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象。

多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图象属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图象）。

但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。

与人工处理不同，一般的生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象，而是使用不同的数字化算法在指纹图象上找到并比对指纹的特征。

每个指纹都有几个独一无二、可测量的特征点，每个特征点都有大约5~7个特征，我们的十个手指产生最少4900个独立可测量的特征，这足以说明指纹识别是一个更加可靠的鉴别方式。

指纹识别模式与流程共分为以下几个步骤：一、指纹图像获取。

指纹识别技术会使用专门的指纹采集仪、扫描仪、数字相机等设备，对活体指纹图像进行采集。

二、指纹图像压缩。

计算机会将大容量的指纹数据库进行压缩，以便减少系统存储空间。

三、指纹图像处理。

指纹的图像处理包括指纹区域检测、图像质量判断、方向图和频率估计、图像增强、指纹图像二值化和细化等。

自动指纹识别技术及其应用陈光新摘　要　自动指纹识别技术是利用人类指纹的特征,通过对指纹图案采样、特征信息提取并与库存样本相比较的过程来实现身份识别的技术,在身份鉴别和信息安全方面发挥着越来越重要的作用。

主要介绍了自动指纹识别技术的研究现状和指纹特征定义和提取、指纹比对等主要研究内容,并对指纹识别的发展方向进行了预测。

关键词　生物识别　图象处理　模式识别0　引言生物识别技术是利用人的生物特征进行身份验证的技术。

人的生物特征包括声音、手形、面孔、虹膜、指纹等。

由于这些特征无法复制、失窃或被遗忘,而常见的口令、智能卡、钥匙等则存在着丢失、遗忘、复制及被盗用等危险,所以生物识别技术被认为是信息安全和身份识别的未来方向之一。

人的生物特征一般需要首先用采集设备转化为数字图象,然后进行识别,因此又可称为生物图象识别技术。

自动指纹识别是20世纪60年代兴起的,利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。

近年来,随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中,自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国内外学术界和商业界的热点。

相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别,指纹识别具有许多独到的优点,更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术,有着十分广泛的应用前景,是将来生物特征识别技术的主流。

1　自动指纹识别技术研究现状近年来,光电技术和微型计算机技术的迅猛发展使得指纹图象的采集和处理都变得更为可行,为自动指纹识别技术的发展奠定了坚实的基础。

自动指纹识别技术主要由2部分组成:采集技术和识别技术。

图1所示即是一个完整的自动指纹识别系统作者介绍:陈光新现工作于江苏电力公司镇江分公司。

收稿日期:2003-11-05(Automated Fingerprint Identification System ,简称AFIS )的流程。

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概述本手册适用于DS-K1F181-F光学指纹采集仪。

指纹识别技术应用概述指纹识别技术作为一种先进的生物识别技术，已经广泛应用于各个领域。

本文将对指纹识别技术的基本原理和应用进行概述，介绍其在安全、便利和隐私保护等方面的应用。

一、指纹识别技术的基本原理指纹识别技术基于每个人指纹的独特性原理，通过采集、提取和比对指纹信息来实现个体识别。

其基本原理可以分为指纹采集、预处理、特征提取和匹配四个步骤。

1. 指纹采集指纹采集是获取指纹图像的过程。

常见的指纹采集设备包括指纹传感器和指纹扫描仪。

指纹传感器通过感知指纹表面的细微纹理变化，将其转化为电信号。

指纹扫描仪则通过光学或导电方式获取指纹图像。

2. 预处理预处理是对采集到的指纹图像进行噪声去除和增强等处理，以提高后续特征提取和匹配的准确性。

常见的预处理方法包括图像滤波、边缘检测和二值化等。

3. 特征提取特征提取是将指纹图像转化为可用于匹配的独立特征。

常见的特征提取方法包括细节点提取、方向图提取和纹理特征提取等。

这些特征通常具有不变性和可区分性，能够有效区分不同指纹之间的差异。

4. 匹配匹配是将提取到的特征与已有的指纹库中的特征进行比对，以确定是否存在匹配。

匹配方法通常采用相似度度量，如欧氏距离、相对相位和相关性等。

根据匹配结果，可以进行个体的识别和鉴别。

二、指纹识别技术的应用领域指纹识别技术具有广泛的应用领域，包括但不限于以下几个方面：1. 安全领域指纹识别技术在安全领域得到了广泛应用。

例如，指纹识别可以用于门禁系统，只有经过授权的人员才能通过识别自己的指纹来打开门锁。

此外，指纹识别还可以用于身份认证、金融交易和电子签名等场景，增强系统的安全性和可靠性。

2. 手机和平板电脑随着手机和平板电脑的普及，指纹识别技术也被应用于这些设备上。

指纹识别可以提供安全的解锁方式，增加设备的使用便利性和用户体验。

此外，指纹识别还可以用于支付验证、应用程序访问权限控制等功能。

3. 公共交通指纹识别技术在公共交通领域也有广泛的应用。