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指纹识别的原理指纹识别，又称指纹辨识、指纹鉴定，是一项技术，多用于身份鉴定，能根据人类指纹结构特征来识别个人身份。
指纹识别是以人指纹特征为样本，将静态图像变成数字模式，以此来识别人身份的一种生物特征识别技术。
它是利用人体指纹中不仅表面细节，而且还包括指纹内部细微凹凸等特征，采用指纹扫描仪扫描指纹，快速准确地完成身份识别，并结合现代计算机技术，可将指纹特征翻译成数字、字母的信息，作为身份识别的重要依据。
指纹识别的原理是将侧滑模板指纹图像，与指纹对比原理图像相比，通过电子比较来识别个人身份。
电子复原技术允许精确识别指纹，有助于破解人脸识别技术在性别、年龄、种族或社会变化下出现的误差。
指纹识别技术工作原理如下：（1）采集指纹：首先，将你的手指放在指纹采集装置（指纹扫描仪）上，采集器可以按照指定的标准，对比全掌的指纹纹理及其他信息，将得出的结果存储在计算机内供后续分析。
（2）数字化指纹：在采集到指纹图像后，指纹识别系统会将指纹采集仪拍摄的指纹参数进行数字化处理。
（3）指纹特征提取：指纹特征提取算法是识别指纹特征的核心部分，它能从指纹图像中提取出指纹的安全性、可靠性和可比性更高的特征参数，并将其保存在指纹模板中。
（4）指纹核验：利用计算机技术和数字指纹处理技术，可以快速准确地进行指纹核验，验证指纹模板的精确性。
（5）指纹识别：指纹识别是根据特定的指纹特征提取算法，从指纹图像中进行特征提取，建立指纹索引库，从而实现个体指纹识别的一个过程。
最后，指纹识别技术具有高效快速、识别准确率高、多媒体综合管理稳定可靠等特点，在人脸识别技术已无法准确识别的情况下，指纹识别技术可以准确快速的辨识特定的个体，对于提高身份安全性，实现数字资源管理具有重要作用。
生物特征识别技术生物特征识别技术是通过人体的生理结构或行为特征，对个体进行身份验证的一种技术。
它利用了身体构成的独特性，包括指纹、面部识别、虹膜、视网膜、手掌、掌纹、声音、步态等来识别个体。
与传统的密码、卡片、令牌等身份验证方式相比，生物特征识别技术更为便捷、高效、安全。
它不需要额外的信息记录，而且个体的生物特征无法被仿造或窃取。
因此，生物特征识别技术在金融、医疗、安保、物流等领域得到广泛的应用。
生物特征识别技术主要分为以下几种：1.指纹识别：指纹是指手指表面的皮肤纹理，每个人的指纹都是独特的。
指纹识别技术主要是通过将指纹图像与已有指纹图像库中进行比对，来确定身份。
指纹识别技术广泛应用于手机、电脑等入口系统的解锁。
2.面部识别：面部识别是指通过对人脸特征进行分析和比对，识别个体身份的一种技术。
它主要通过人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴等特征来确定身份。
面部识别技术在安保、金融等领域得到广泛应用。
3.虹膜识别：虹膜是人眼睛中最内层的一层组织，具有独特的生物特征。
虹膜识别技术主要通过对虹膜纹理进行分析，来确定个体身份。
它在高安全性场合得到广泛应用，如安保、金融等领域。
4.声纹识别：声纹识别是通过对个体声音的特征进行分析和识别，来确定身份的一种技术。
声纹识别技术主要利用人的语音信号来进行识别，可以用于电话银行、语音认证等领域。
5.步态识别：步态识别是指通过对人的步态特征进行分析和比对，来确定身份的一种技术。
步态识别技术主要通过对步态的节律、幅度、时间和速度等特征进行分析来识别个体身份。
步态识别技术在安保、身份验证等领域得到广泛应用。
6.掌纹识别：掌纹识别是指通过对手掌的纹路进行分析和比对，来确定身份的一种技术。
它利用手掌纹理独特的特征，可以用于身份认证和门禁系统等场合。
生物特征识别技术的优点是非常明显的。
首先，它在身份认证中具有很高的准确性和可靠性。
其次，生物特征识别技术不会被伪造、丢失或泄露，因为这些特征是与个体内在的生理结构或行为联系在一起的，因此具有固定性和独特性。
指纹录入的原理指纹录入的原理是通过辨识指纹的纹路图案来进行身份识别和验证的技术。
本文介绍了指纹的结构特征和指纹识别的工作原理。
指纹是人类皮肤表面上的纹路图案，由各种起伏的皮纹纹理组成。
指纹纹理的类型包括弓形纹、环形纹和螺旋纹等，每个人的指纹纹理都是独特的，类似于人类的基因。
根据这个特点，指纹识别技术应运而生。
指纹录入的过程首先需要将被检测的手指放置在指纹采集仪上。
指纹采集仪会通过感应器记录手指触摸面的纹路图案。
感应器通常采用光学、压阻或者超声波等不同原理进行指纹图像的采集。
最常见的是光学原理，它利用光电转换器将指纹的光反射变化转化为电信号，形成指纹图像。
采集到的指纹图像可以是灰度图像或者彩色图像。
采集到指纹图像后，它会经过一系列的图像处理算法进行预处理，例如图像增强、去噪和二值化等。
这些算法可以提高图像的质量和准确性，使得后续的特征提取更加准确。
在进行指纹特征提取时，通常会采用三个主要的方法：细化法、方向法和纹线迹法。
这些方法可以从指纹图像中提取出指纹纹路的特征信息，例如细节纹线、分叉点和交叉点等。
提取出的指纹特征将会被转化为一组数学值，称为指纹特征模板。
这个模板可以被存储起来，并用于后续的比对和身份验证。
指纹特征模板可以通过一种称为特征匹配算法的技术来进行比对。
常见的特征匹配算法包括Minutia匹配、特征点匹配和相似性匹配等。
通过比对指纹特征模板，可以判断两个指纹是否匹配，进而确定身份的真实性。
指纹识别技术被广泛应用于各种场合，如手机解锁、门禁系统和边境安全等。
综上所述，指纹录入的原理是通过采集、处理和匹配指纹图像来实现身份识别和验证。
指纹的独特性和稳定性使得指纹识别成为一种可靠和方便的身份验证方法。
指纹鉴定应用的是什么原理概述指纹鉴定是一种常见而有效的生物特征识别技术，被广泛应用于各个领域，如手机解锁、身份验证、犯罪调查等。
指纹鉴定的原理是基于每个人指纹之间的唯一性和固定性来进行身份识别和验证。
本文将介绍指纹鉴定的原理，包括指纹的形成和结构特征，以及指纹鉴定的技术方法。
指纹的形成和结构特征指纹是指人类手指末端皮肤上的纹路图案，形成于胎儿期间，经过个体的生长发育和遗传因素的影响，指纹纹路图案在出生后基本上保持不变。
每个人的指纹图案都是独一无二的，即使同卵双胞胎的指纹也不相同。
指纹的结构特征主要包括三个层次：基本图案、细节特征和副特征。
基本图案是指指纹的整体纹型，包括弓形、环形和琴弦状等。
细节特征是指基本图案上的细小纹路特征，如分岔、岔出、岔入等。
副特征是指指纹上的其他特殊特征，如孤立点、岛、湖泊等。
指纹鉴定的技术方法指纹鉴定的技术方法主要包括指纹采集、特征提取和特征匹配。
指纹采集指纹采集是获取被鉴定者指纹的过程，常用的指纹采集方法有光学指纹采集和电容指纹采集两种。
光学指纹采集是通过光学传感器捕捉指纹的图像，然后转化为数字信号进行处理。
这种方法适用于普通的指纹识别应用，如手机解锁。
电容指纹采集是通过电容传感器检测指纹的电容变化，然后转化为数字信号进行处理。
这种方法具有更高的精度和安全性，适用于一些更高安全性要求的应用场景，如金融交易或身份验证。
特征提取特征提取是将指纹图像中的细节特征转化为数字特征的过程。
常用的特征提取算法有细节点提取、方向图提取和纹间距提取等。
细节点提取是基于指纹图像中细节点的位置和数量来表示指纹特征。
方向图提取是通过分析指纹图像中各个区域的方向信息来表示指纹特征。
纹间距提取是通过分析指纹图像中各个区域的纹间距分布来表示指纹特征。
特征匹配特征匹配是将被鉴定者的指纹特征与数据库中的已知指纹特征进行比对的过程。
常用的特征匹配算法有相似度匹配和模式匹配两种。
相似度匹配是通过计算被鉴定者的指纹特征与数据库中指纹特征的相似程度来进行比对。
基于指纹结构特征信息匹配的算法
李宏伟;苑玮琦
【期刊名称】《电脑开发与应用》
【年(卷),期】2006(019)002
【摘要】为了克服指纹识别中常见的问题,提出了一种基于指纹结构特征信息匹配的算法.该算法利用改进的Bresenham算法求得指纹分叉点间连线所穿越的脊线个数和分叉点结构特征信息,得到模板指纹和待识指纹的结构特征信息矢量数组;运用改进的二分图的完美匹配算法,得到矢量数组的匹配度.对该匹配度进行评估,如果高于某一个阈值,则认为指纹匹配成功;否则,则认为不是同一指纹.该算法计算速度快,具有较高的识别率,且能较好地正确识别扭曲、偏移、信息残缺等质量较差的指纹图像,在实际应用中取得了较好的效果.
【总页数】3页(P4-6)
【作者】李宏伟;苑玮琦
【作者单位】沈阳工业大学,沈阳,110023;沈阳工业大学,沈阳,110023
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于指纹结构特征信息匹配的算法 [J], 苑玮琦;李宏伟
2.一种基于结构匹配的指纹匹配算法 [J], 罗翔;庄连生;张云超;庄镇泉
3.基于结构特征信息的指纹匹配算法研究 [J], 张小海;王宪
4.基于局部和全局结构的指纹细节点匹配算法 [J], 秦伟;王兆青
5.基于纹理结构的指纹匹配算法 [J], 王水鱼;刘武
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指静脉指纹锁原理
指静脉指纹锁是一种基于生物识别技术的智能安全锁，其原理是根据人体指静脉结构的特征来进行身份识别和验证，达到开启或关闭锁的目的。
指静脉指纹锁的原理主要分为三个步骤：图像采集、特征提取和模式匹配。
第一步，图像采集：在确认身份后，指纹识别器会对用户的手指进行扫描，通过红外线进行血管识别以采集指静脉图像。
因为血管是细紫红色的，红外光线能够穿透皮肤的外层，照射到血管图案，从而形成高清晰度的图像。
第二步，特征提取：根据指静脉图像的细节特征，如血管分布、血管密度、血管弯曲度等，将血管图案中的信息提取出来，生成一组数字化的特征码。
在指纹识别技术中，特征提取是最关键的一步，也是具有挑战性的环节。
第三步，模式匹配：将所提取的特征码与之前注册时保存的特征码进行比对，比对过程中可以对两组特征码进行消噪处理，从而得出相应的匹配度。
如果匹配度高于设定的阈值，就代表通过验证，允许开启指纹锁。
指静脉指纹锁的原理就是通过指静脉的图像信息判断用户身份的真伪，成为了一种很流行的生物识别技术，安全性提高了很多。
同时指静脉指纹锁的认证速度非常快，打开门的速度也快速，随着技术的不断发展，指静脉识别技术也会越来越成熟，成为智能安防领域中不可或缺的一种技术。
CN4321258 TN 计算机工程与科学 1999年第21卷第2期 ISSN10072130X COM PU T ER EN G I N EER I N G&SC IEN CE V o l.21,N o.2,1999 基于结构特征的指纹识别ΞF ingerp rin t R ecogn iti on B ased onStructu ral Featu res李晓昆L i X i aokun(陕西财经学院计算机科学系)(D epart m en t of Com puter Sc ience,Sha′anx i College of F i nance and Econo m ics) 摘 要 为了克服指纹识别中常见的问题,本文提出了一种基于结构特征的匹配算法用以提高识别率,并提出了一种特殊的指纹图象预处理算法,以减少图象噪声。
整个算法具有高效识别和很强的抗干扰能力,此外算法对指纹缺损图象也有很高的识别率。
ABSTRACT To overcom e the comm on p rob lem s in fingerp rin t recogn iti on,an al2 go rithm based on structu ral featu res is p resen ted in th is p aper to p rom o te the rate of fin2 gerp rin t recogn iti on.A special algo rithm of i m age p re2p rocessing is also given to reduce i m age no ises.T he to tal algo rithm has a h igh rate of fingerp rin t recogn iti on and a strong ab ility to resist i m age no ises.In additi on,the algo rithm bas a h igh rate of fingerp rin t recogn iti on fo r dam aged fingerp rin t i m ages.关键词 指纹识别,图象处理,特征提取,结构匹配。
KEY WOR D S fingerp rin t recogn iti on,i m age p rocessing,featu re ex tracti on,strucu2 u ral m atch ing.1 引言 人的指纹具有唯一标识性,每个人的指纹都是不同的。
以前有关指纹的应用大多集中在公安领域。
随着商业的深入发展,很多商业场合也都存在着身份认证的要求,各种卡证和密码都不具备高可靠性和方便性,而指纹恰恰具有这种特性。
随着计算机技术的高速发展,指纹的自动识别已成为可能,各种实用指纹自动识别系统纷纷出现在各种应用领域,但在指纹识别中还存在着不少问题,例如,由于指纹摄Ξ收稿日期:1998年5月8日。
作者简介:李晓昆,男,1970年5月生,讲师,1995年于西安交通大学电信学院获工学硕士学位,现从事计算机视觉、多媒体技术等方面的研究工作。
通讯地址:710061陕西财经学院计算机科学系Address:D epartm ent of Computer Science,Sha′anxi Co llege of F inance and Econom ics,X i′an,Sha′anxi710061, P1R1Ch ina入时图象质量不高或者在按取指纹过程中发生指纹畸变,经常会造成识别系统的拒识或误识。
本文所提出的算法就是试图解决上述问题,使指纹识别系统更具鲁棒性。
2 指纹识别系统组成框图 指纹识别系统组成如图1所示。
图1 指纹识别系统组成3 指纹图象的预处理 指纹图象在识别前必须要经过预处理,要对其进行二值化、细化等操作。
在上述过程中,既要保持有用信息,又要尽量去除干扰信息。
311 基于边缘搜索的二值化在指纹识别中,为了减少计算量,通常要进行指纹图象的二值化处理。
无论是质量好的图象还是质量差的图象,二值化后都会产生信息丢失。
如采用一般的二值化方法,对于质量好的图象会发生一些特征点退化并出现人为的伪特征,给指纹识别带来很大的困难;对质量差的图象二值化后会产生大面积的纹线丢失,造成无法识别。
为此本文提出一种基于边缘搜索的二值化方法,此法同一般二值化方法比起来不会产生特征点的退化,也不会产生新的伪特征点,在对质量较差的图象进行二值化处理时,不会产生大面积的纹线丢失。
其算法原理如下:(1)第一步:对摄入的指纹灰度图象采用文献[1]的方法进行边缘提取,从而产生一幅新的有平滑特性的边缘图象文件,此图是一个二值化的图象,其中的黑象素代表边缘。
(2)第二步:在边缘图象中从上至下、从左至右地依次选取边缘线,并对其进行从上至下地跟踪。
(3)第三步:假设某条边缘上的边缘点依次为X1,…,X k,在跟踪中对每一边缘点X i (i=1,…,k)取4d×4d的窗口如图2(a)所示,并将其投影至相应的灰度图上如图2(b)所示。
以与X i相对应的Y i灰度象素的灰度值为二值化的阈值,在水平方向对左d个象素和右d个象素进行二值化处理,并将二值化结果为黑的象素存放到此边缘图象中。
d要大于1 2的平均指纹线宽度,以保证指纹线的内部点都得到了二值化处理。
其处理结果如图2(c)所示。
重复第三步的过程直至所有的边缘处理完毕。
边缘图象在跟踪完毕后转变成灰度图的二值化图象。
此算法的本质是一种自适应的二值化过程,选取指纹的纹线边缘作为二值化阈值可以保证指纹线不会产生继线等退化情况。
质量较差的图象其灰度呈不均匀的块状分布,采用统一的二值化阈值会产生大面积的纹线丢失,采用此法不会发生纹线的丢失。
312 对二值化的图象进行平滑处理二值化后的指纹线边缘经常会出现小毛刺或在指纹线内出现小气泡,分别如图3和图4所示。
这些噪声如不及时处理掉,会给以后的识别过程带来不利影响。
当对含有大量毛刺和气泡的指纹图象进行细化时,在毛刺和气泡处会出现因人为的伪特征点而造成误识或拒识,为此我们提出了一种平滑处理方法来消除气泡和毛刺。
图2 窗口、灰度及处理结果 图3 小气泡 图4 小毛刺 (1)气泡的滤除:选取a ×a 的窗口在纹线内进行移动搜索,当发现气泡时,如图3所示,将其中的气泡进行填黑处理,要注意的是选取的a 的值不能过大,否则可能会将一些“□”形指纹特征滤除掉。
(2)毛刺的滤除:选取b ×b 的窗口沿指纹线的边缘进行搜索,对窗内的边缘进行c ×c 窗口的取值判断,当在c 窗中出现如图4所示的情况时,则判定发现了边缘毛刺。
毛刺的判断标准是边缘尖峰的峰值与基值之差大于门限K 时(K 是经验数值,一般为纹线平均宽度的一半)则为毛刺,对毛刺进行填白处理。
经过以上的平滑处理过程,可以滤除掉大量的干扰噪声而不影响指纹的有用信息。
一般情况下,如不做平滑处理,细化后要产生较多的伪特征,其数量与真特征数之比约为5%～9%,识别率也随之下降4%～8%。
313 细化要对指纹图象进行特征提取,必须进行细化处理,本文采用文献[2]所提出的SPA T 细化方法对指纹图象进行细化处理。
采用平滑算法处理后的图象在细化后很少产生伪特点,而没有采用平滑算法处理的图象在细化后会产生不少伪特征点。
4 指纹的特征提取 指纹特征的选择和提取多种多样[3],本文所选取的特征种类为边(B )、分叉(F )、口表1 特征所占比率和数量特征百分比(%)个数边6812238分叉181966口型1114刺41917十字31211桥型31713型(K )、刺(C )、十字(S )、桥型(Q ),共6类特征。
其中前2类称为主特征,后4类称为辅助特征。
其特征在一幅指纹图中所占的比率和数量如表1所示。
特征的提取采用链码搜索法[4]对指纹线进行搜索,提取出各类特征及其特征的坐标位置。
最终形成指纹特征文件,文件中包含指纹各特征点的种类、大小、坐标、方向等有用的识别信息,以前的图象文件可以删除,以节省存储空间。
5 指纹的匹配识别 一般的结构匹配法对特征之间的距离及其在坐标系中的位置有着很高的要求。
但当人的手指按住指纹摄取装置时,用力过猛或过轻时,都会造成待识指纹图中各特征点相互之间的距离变化及其本身在坐标系中的位置变化,即所谓的畸变。
同时,经常存在着待识图象中的指纹方向与样本指纹图存在方向上的角度差,即所谓的旋转误差,要进行准确的旋转校正是非常不易的。
总之,采用常规的匹配法对以上情况进行处理时,不可避免地存在着较高的拒识率甚至误识率,大大降低了识别系统的实用性。
表2 6个特征点的矢量内容特征B F K C S Q F001010C 001001K 000110Q 100100S 010100C 000100经分析可知,无论指纹图象发生怎样的畸变或旋转,对指纹中任意一个特征点来说,其相邻特征点的个数和种类是不变的,只是它们之间的相对距离和方向有所变化。
这个不变性就是指纹的结构特性,人就是依此来进行人工判别的。
本文尝试将此特性引入到自动识别算法中,其算法原理是:设指纹图中各特征点分别是V 1,…,V m ,为每个V 建立一个矢量,矢量空间是7维。
考察V i (i =1,…,m )点在R 半径内的相邻特征点的个数和类别,并将统计结果放入7维矢量中,表2列出了6个特征点的矢量内容。
7维矢量的物理含义是:第一个分量代表此点本身是什么类型的点,第二至第七分量的值代表此点在R 半径(R 是经验数值)内有几个相邻特征点,并且按类别分别进行计算归类。
例如,V 1={F ,0,0,1,0,1,0},F 表示V 1点是分叉特征点,在R 半径内有1个口型(K )特征,1个十字(S )特征,共两个相邻特征点,这样就表述了以此点为中心的局部指纹结构特征。
通常只要选用少量的n (n νm )个V 矢量即可组成整个指纹的结构特征,满足识别要求。
在实际系统中,对待识别的指纹提取n 个矢量特征与样本库中的每个指纹的矢量组进行匹配,可以很快得到识别结果,同时可得出吻合度,即可信度。
本文所提出的算法有以下几个特点:(1)矢量数选取灵活。
当指纹样本库较少时,n 的取值可以很小即可达到准确识别;当指纹库很大时,n 则要取较大的值以达到准确区分每个样本指纹。
在实验中,当样本库大小是60时,n =6即可;当库的大小是200时,n =16即可。
(2)算法的鲁棒性强。
只要对n 值选取较大的值,既使可信度阈值(即低于此值的识别结果判为拒识)取值很高以保证误识率约等于零时,系统也可达到平均识别率大于98%。
