指纹识别原理IC及模组介绍
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指纹锁原理图指纹锁是一种利用指纹识别技术进行开锁的智能门锁,它将人们的指纹信息作为开锁的凭据,具有高安全性和便捷性。
那么,指纹锁的原理是怎样的呢?接下来,我们将通过指纹锁的原理图来详细解析。
首先,指纹锁的核心部件是指纹识别模块。
指纹识别模块通常由指纹传感器、图像处理器和匹配算法组成。
当用户将手指放在指纹传感器上时,传感器会采集手指表面的指纹图像,并将其转换成电信号传输给图像处理器。
图像处理器会对指纹图像进行处理,提取出指纹的特征点并生成相应的指纹特征码。
然后,匹配算法会将用户输入的指纹特征码与系统中存储的已注册指纹特征码进行比对,如果匹配成功,则开锁。
其次,指纹锁还包括锁体和控制系统两大部分。
锁体是指纹锁的物理结构,包括锁舌、锁芯、锁壳等部件。
控制系统则是指纹锁的智能核心,包括处理器、存储器、电源管理模块等组成部分。
当用户通过指纹识别模块验证成功后,控制系统会接收到开锁指令,并通过电机驱动锁舌的运动,完成开锁操作。
另外,指纹锁还具有多种开锁方式,如指纹识别、密码输入、IC卡识别等。
这些开锁方式都是通过控制系统来实现的,用户可以根据自己的需求选择不同的开锁方式。
同时,指纹锁还支持远程控制和记录查询功能,用户可以通过手机App或者电脑来实现对指纹锁的远程控制和开锁记录查询。
总的来说,指纹锁的原理图包括指纹识别模块、锁体和控制系统三大部分。
指纹识别模块负责采集、处理和匹配指纹信息,锁体负责实现物理锁具的开合,控制系统则是指纹锁的智能核心,负责整个指纹锁的控制和管理。
通过这些部件的协同工作,指纹锁实现了高效、安全、便捷的开锁功能,为人们的生活带来了极大的便利。
综上所述,指纹锁的原理图是一个由多个部件组成的系统,通过指纹识别技术实现了高效、安全的开锁功能。
指纹锁的问世,为人们的生活带来了极大的便利,也为家庭和企业的安全保障提供了重要的技术支持。
相信随着科技的不断发展,指纹锁将会在未来发挥更加重要的作用。
电容式指纹模块工作原理指纹识别技术在现代生活中得到了广泛应用,电容式指纹模块是其中一种常见的指纹识别技术。
它通过利用人体电容效应来实现指纹的采集和识别。
本文将详细介绍电容式指纹模块的工作原理。
一、电容效应电容效应是指两个带电体之间由于存在电势差而产生的电场。
当两个带电体之间存在电势差时,它们之间会形成电场,电场线会从高电势的带电体流向低电势的带电体,这种电场的存在会导致两个带电体之间产生电容。
二、电容式指纹模块的构成电容式指纹模块通常由电容传感器阵列、控制电路和指纹识别算法组成。
电容传感器阵列是电容式指纹模块的核心部件,它由许多微小的电容传感器组成,每个电容传感器对应一个像素点,可以感知该点处指纹的电容变化。
三、电容式指纹模块的工作原理电容式指纹模块的工作原理可以分为两个步骤:指纹采集和指纹识别。
1. 指纹采集当手指触摸电容传感器阵列时,由于手指与传感器之间存在电势差,会导致电容传感器阵列中的电容发生变化。
这种电容变化可以通过测量电荷的积累和消散来实现。
具体而言,当手指接触到电容传感器时,电容传感器与手指之间形成了一个微小的电容,这个电容会导致电容传感器上的电荷积累。
然后,电容传感器上的电荷会通过传感器周围的电路消散。
通过测量电容传感器上电荷的积累和消散速度,可以得到手指与传感器之间的电容变化,从而获取到指纹的特征。
2. 指纹识别获取到指纹特征后,电容式指纹模块会将其与事先存储在数据库中的指纹特征进行比对。
指纹识别算法会通过比对两者之间的相似度来判断是否匹配。
如果匹配度高于设定的阈值,系统将判定为匹配成功,否则判定为匹配失败。
四、优势和应用电容式指纹模块相比其他指纹识别技术有以下几个优势:1. 高精度:电容式指纹模块可以获取到较高精度的指纹图像,有利于提高指纹识别的准确性。
2. 快速响应:电容式指纹模块的指纹识别速度较快,可以在短时间内完成指纹识别过程。
3. 高安全性:每个人的指纹特征都是独一无二的,电容式指纹模块可以通过采集和识别指纹特征来实现个人身份的识别和认证。
半导体指纹锁的原理
半导体指纹锁的原理是利用半导体传感器技术来检测和识别指纹。
其工作原理大致包括以下几个步骤:
1. 扫描:当用户将手指放在半导体传感器上时,传感器会利用图像传感技术对手指进行扫描。
2. 建模:扫描得到的指纹图像会被传感器转化为数字信号,并通过算法进行建模,提取出指纹的主要特征。
3. 存储:提取的指纹特征将与用户事先录入的指纹特征进行比较。
如果匹配成功,则将其存储在锁内部的储存器中作为已认证的指纹模板。
4. 比对:当用户再次尝试开锁时,传感器会再次扫描手指的指纹,并提取特征。
然后将提取到的特征与储存器中已有的指纹模板进行比对。
5. 判断:根据比对结果,若提取到的特征与某个指纹模板高度匹配,则认为验证成功,允许开启锁;若匹配不成功,则验证失败,拒绝开启锁。
半导体指纹锁的原理基于指纹的唯一性和不易伪造的特点,通过传感器对指纹进行高精度的扫描和特征提取,来实现较高的安全性和防护能力。
指纹识别模块实验注:此说明书适用于EL-EMCU-I实验箱、EXP-89S51/52/53CPU板。
一、实验目的掌握指纹模块的开发协议;掌握16C550芯片的编程方法;二、实验设备计算机,KEIL UVISION2环境,EL-EMCU-I实验箱,直连串口电缆、交叉串口电缆(针对针),导线,短接块。
三、基本原理指纹识别模块采用MCU和PC两种控制方法,供用户灵活选用。
其指纹模块采用深圳十指科技的TF-MD-M12开发模块,MCU端的外围电路由通过芯片16C550芯片进行并口到串口的转换,PC端的外围电路用MAX3232控制,模块的电源由实验箱上的接口插座提供。
下面将具体介绍一下各部分的组成及其原理。
TF-MD-M12开发模块的功能特点:◇先进的指纹识别算法(商业);◇高速算法,500人指纹只要0.43 秒;◇1:N,1:1 比对(两种可选);◇用户可分多级权限管理(1、2、3);◇多级的安全级别自主设置,可更多应用于不同场所;◇采用高精密的光学成像元件,识别准确;◇体积小,电路只有:40*58mm,易于集成;◇功能高度集成,存于DSP中,不用再加电路板;◇标准接口协议,开发简单;◇采用面光源,成像速度快;◇内部采用高级数字处理器DSP,处理速度快;◇识别率高,最高可达:0.00001% ;◇稳定性好,四年不断升级和优化;◇具低电压报警功能;◇微功耗设计适于电池供电;◇主板低频设计抗外部电磁干扰;◇主要供外销厂家和集成商,开发和集成产品;◇设计精巧适于嵌入指纹锁/小指纹门禁机/手持指纹识别设备;TF-MD-M12开发模块的主要性能指标:◇电路板尺寸(mm)58×40◇采集头分辨率500DPI◇指纹容量80 枚◇比对时间<1 秒◇认假率0.0001%◇拒真率0.01%◇动态电流<140mA◇待机电流<18µA◇工作电压5-7.5V其开发协议请用户参见随程序附带的TF-MD-M1开发协议PDF文档。
指纹模块原理指纹模块是一种常见的生物识别技术,它通过采集和识别人体指纹信息来进行身份验证和识别。
指纹模块的原理是基于每个人指纹的唯一性和不可复制性,利用指纹的纹理特征进行识别。
在指纹模块中,主要包括指纹采集、特征提取、匹配识别等几个关键步骤。
首先,指纹模块需要进行指纹的采集。
当用户将手指放置在指纹传感器上时,传感器会对指纹进行扫描,采集指纹图像。
这一步骤需要保证指纹的清晰度和完整性,以确保后续的特征提取和匹配识别能够准确进行。
接下来,指纹模块会对采集到的指纹图像进行特征提取。
指纹的纹理特征包括了各种细节信息,如起始点、分叉点、岔路点等。
特征提取算法会将这些信息提取出来,并转化成数字化的特征向量,以便后续的比对和识别。
在识别过程中,指纹模块会将用户输入的指纹特征与已存储的指纹特征进行匹配。
匹配算法会比对两者之间的相似度,确定它们是否属于同一个人。
通过比对和匹配,指纹模块可以准确地识别出用户的身份,并进行相应的授权或拒绝操作。
指纹模块的原理基于指纹的唯一性和不可复制性,因此具有很高的识别准确率和安全性。
与传统的密码或卡片识别技术相比,指纹识别更加方便快捷,且不易被冒用或盗取。
因此,在各种应用场景中,指纹模块被广泛应用于门禁系统、手机解锁、金融支付等领域。
总的来说,指纹模块的原理是基于指纹的唯一性和不可复制性,通过指纹采集、特征提取、匹配识别等步骤来进行身份验证和识别。
它具有高识别准确率和安全性,被广泛应用于各种生物识别系统中,为用户提供便捷、安全的身份验证体验。
指纹算法芯片
指纹算法芯片是一种专门用于指纹识别的芯片,它内置了指纹识别算法和相关的硬件模块,能够实现高速、高精度的指纹识别功能。
指纹算法芯片作为指纹识别系统的核心组成部分之一,具有广泛的应用前景。
首先,指纹算法芯片具备快速的指纹识别能力。
指纹算法芯片采用了高效的指纹匹配算法和优化的硬件设计,能够在极短的时间内完成指纹识别的过程。
这对于需要对大量指纹数据进行处理的场景非常重要,比如边境检查、门禁管理等。
其次,指纹算法芯片有高精度的识别效果。
指纹算法芯片采用了先进的指纹特征提取和匹配算法,能够提取出指纹的关键特征,并进行准确的匹配,从而实现高精度的识别效果。
这对于确保指纹识别系统的安全性和可靠性非常重要。
同时,指纹算法芯片还具备良好的适应性和稳定性。
指纹算法芯片能够适应不同的指纹采集设备和环境条件,能够处理不同类型的指纹图像,例如干燥指纹、湿润指纹等,并在不同的光照和角度下保持较好的识别效果。
此外,指纹算法芯片还具备较高的稳定性,能够长时间稳定运行而不易出现故障。
另外,指纹算法芯片还具备较高的安全性和隐私保护能力。
指纹算法芯片支持指纹加密和存储,可以将用户的指纹数据进行安全存储和传输,并防止非法的指纹复制和盗用,保障用户的隐私和安全。
总结起来,指纹算法芯片是一种应用广泛的芯片技术,具备快速、精确、适应性强、稳定可靠、安全性高等优势,它在指纹识别系统、手机解锁、电子支付、智能门禁等领域有着广泛的应用前景。
随着科技的不断发展,指纹算法芯片将会更加成熟和智能化,为人们的生活带来更多的便利和安全。
指纹传感器的基本原理
指纹传感器是一种常见的生物识别技术,它采用了人体指纹在皮
肤表面的具有特征性的凹凸纹路,通过对指纹图案进行采集和识别来
确认个体身份。
指纹传感器原理基于人指纹特征的独特性、不变性和
普适性,能够实现高精度、迅速、便捷的身份验证。
指纹传感器包括硬件部分和软件部分。
硬件部分通常由传感器芯片、图像处理器和通信接口组成。
传感器芯片是指纹信息采集的关键
部分,主要通过光学、电容、超声波等方式进行指纹图像的获取。
图
像处理器则用于处理采集到的图像信息,去除背景噪声、增强对比度、提取特征等。
通信接口可以是USB、蓝牙等方式,将采集到的指纹特征传输到认证系统中。
软件部分包含了指纹识别算法和认证系统等,其
中指纹识别算法是指纹传感器的灵魂部分,通过比对已注册用户指纹
特征与采集到的指纹特征进行匹配,并输出匹配结果。
指纹传感器的应用范围广泛,包括手机、电脑、门禁、指纹锁等
场合。
指纹传感器相比于密码,具有更高的安全性和可靠性,用户无
需记忆繁琐的密码,只需用指尖便可完成安全验证,极大地方便了生
活和工作。
但是,指纹传感器也存在一些局限性,例如灵敏度较低、
易受环境因素影响等问题,需要加强技术研究和优化。
总之,指纹传感器是一种高效、便捷、安全的身份验证技术,未
来有着广阔的应用前景,也将不断推进传感器技术的发展和创新。
电容式指纹识别原理电容式指纹识别技术是一种现代化的生物识别技术,它通过对人体指纹的电容变化进行检测和分析,实现对指纹的识别和验证。
其原理基于人体指纹与普通物体表面的电容差异,利用这一差异进行指纹识别。
本文将详细介绍电容式指纹识别的原理及其工作过程。
电容式指纹识别技术利用的是人体指纹与普通物体表面的电容差异。
人体指纹是由皮肤表面的皮纹形成的,皮纹之间形成了一系列的沟槽和隆起,这些沟槽和隆起之间形成了微小的电容差异。
当手指接触到电容式指纹传感器表面时,指纹的沟槽和隆起会导致传感器表面的电容发生微小的变化,这种微小的电容变化可以被传感器检测到并记录下来。
电容式指纹传感器通常由一对电极组成,当手指接触到传感器表面时,电极之间的电容会发生微小的变化。
传感器会将这种电容变化转化为电信号,并通过信号处理器进行分析和处理。
信号处理器会将手指的电容特征与预先存储的指纹特征进行比对,从而实现对指纹的识别和验证。
电容式指纹识别技术具有高精度、高速度和高安全性的特点。
由于人体指纹的电容特征是独一无二的,因此电容式指纹识别技术可以实现对个体的准确识别和验证。
此外,电容式指纹传感器对手指的干湿度、污垢等外界因素具有较好的适应性,可以在不同环境下实现稳定的指纹识别。
除了在手机、平板电脑等移动设备中广泛应用外,电容式指纹识别技术还被广泛应用于门禁系统、金融支付、身份验证等领域。
其高精度、高速度和高安全性的特点,使其成为当前生物识别技术中的一种重要应用方式。
总的来说,电容式指纹识别技术是一种基于人体指纹的电容差异进行识别和验证的现代生物识别技术。
其原理简单、实现方便、安全性高,因此在各种领域得到了广泛的应用。
随着技术的不断进步,相信电容式指纹识别技术将会在未来得到更广泛的应用和发展。
指纹模组原理
指纹模组原理是通过采集人体指纹的图像信息,然后将其转化为数字形式进行处理和存储,最后进行比对验证的一种技术。
其工作原理主要包括指纹采集、图像处理和特征提取、模式匹配和验证等几个步骤。
指纹采集是通过传感器,将人体指纹的纹线和纹型等特征信息转化为电信号,进而获取指纹图像。
常见的传感器包括光学传感器和压电传感器。
光学传感器通过LED灯照射指纹,然后
通过摄像头采集反射光的图像。
压电传感器则是通过感应指纹接触时产生的压力变化来获取指纹图像。
采集到的指纹图像需要经过一系列的图像处理和特征提取步骤。
图像处理主要包括增强、去噪、对比度调整等操作,以提高图像质量。
特征提取则是从指纹图像中提取出关键的纹线和纹型等特征信息,通常采用的方法有细节增强、边缘提取、细化等。
接下来是模式匹配阶段,将提取到的指纹特征与数据库中的指纹模板进行比对。
比对通常采用的方法是计算两者之间的相似度,如通过计算两个特征向量之间的欧氏距离或相似度等。
当相似度大于设定的阈值时,认为是同一指纹。
最后是验证阶段,即将输入的指纹与已知指纹模板进行匹配验证。
验证结果通常是通过比对结果的相似度来判断,若相似度高于设定的阈值,则验证通过,否则认为验证失败。
总体而言,指纹模组原理是通过采集、处理和比对指纹图像来
实现指纹识别和验证的技术,其在安全领域和生物识别技术中有着广泛应用。
手机指纹识别原理
手机指纹识别是通过采用光学传感器或者超声波传感器来感知和记录用户指纹的细节特征,然后将其转化为数字信号并与事先保存在系统中的指纹模板进行比对,从而完成指纹的识别过程。
具体的工作原理如下:
1. 光学传感器原理:光学传感器通过光学器件和光电传感器组成,其工作过程大致分为两个步骤。
首先,光学器件发出特定的光源照射到指纹表面,指纹的皮肤与起纹槽形成的深浅对光的反射或吸收具有不同的特性。
其次,光电传感器将接收到的光变换为电信号,通过对信号的分析和处理,提取指纹的特征信息,进而实现指纹的识别。
2. 超声波传感器原理:超声波传感器通过发射和接收超声波来实现指纹的采集和识别。
首先,超声波传感器发射超声波信号,这些超声波信号被指纹上的凹凸纹理反射回来。
然后,超声波传感器接收到反射回来的超声波信号,根据信号的时间延迟和振幅变化等信息来判断指纹的特征。
通过对接收到的信号进行处理并与预先存储的指纹模板进行比对,完成指纹的识别过程。
无论是光学传感器还是超声波传感器,其核心原理都是基于指纹的物理特征,如起纹槽的形状、深浅以及纹线间的距离等。
这些细节特征是每个人都独一无二的,可以作为个体身份的标识。
因此,通过手机指纹识别技术,能够方便快捷地进行用户的身份认证和手机解锁等操作。
电容式指纹模块工作原理
电容式指纹模块是一种常见的指纹识别技术,其工作原理基于电容变
化的检测。
该模块由指纹传感器和信号处理器两部分组成。
指纹传感器是电容式指纹模块的核心部件,其主要作用是将指纹的图
案转换成电信号。
当手指放置在传感器上时,由于指纹的凹凸不平,
会导致传感器上的电容值发生变化。
传感器会将这种变化转换成电信号,并将其传输给信号处理器。
信号处理器是电容式指纹模块的另一部分,其主要作用是对传感器传
输过来的电信号进行处理和分析。
信号处理器会将电信号转换成数字
信号,并将其与预先存储的指纹模板进行比对。
如果两者相似度达到
一定的阈值,则认为指纹匹配成功,否则认为指纹匹配失败。
电容式指纹模块相比其他指纹识别技术具有以下优点:
1. 高精度:电容式指纹模块可以检测到指纹的微小变化,因此具有较
高的识别精度。
2. 高速度:电容式指纹模块的信号处理器可以快速地将传感器传输过
来的电信号转换成数字信号,并进行比对,因此具有较高的识别速度。
3. 高安全性:电容式指纹模块可以检测到指纹的三维结构,因此可以有效地防止指纹模拟攻击。
总之,电容式指纹模块是一种高精度、高速度、高安全性的指纹识别技术,其工作原理基于电容变化的检测。
随着指纹识别技术的不断发展,电容式指纹模块将会在各个领域得到广泛应用。
光学指纹识别原理
光学指纹识别原理是一种通过光电传感技术来获取和识别指纹图像的方法。
该原理基于指纹的纹路特征,利用光学设备对指纹图像进行采集和处理,然后使用算法进行特征提取和匹配。
光学指纹识别系统一般由指纹采集模块、光学传感器和图像处理软件组成。
指纹采集模块通常由一个透明的硅胶指纹探头组成,用于接触和采集手指表面的指纹图像。
光学传感器则负责将指纹图像转换为数字信号,通常采用图像传感器或光电二极管阵列。
在指纹采集过程中,光学传感器通过照射指纹表面的光源,将被照射到的光线反射回传感器。
由于指纹的纹路会影响光线的反射特性,因此在指纹凹陷部分的反射光线较弱,而在凸起部分的反射光线较强。
光学传感器将这些光线变化转化为电信号,形成一个指纹图像。
接下来,图像处理软件对采集到的指纹图像进行预处理,包括去噪、增强和纠正等步骤。
然后,算法会对预处理后的指纹图像进行特征提取,常用的方法有细节提取和脊线追踪等。
特征提取的目的是从指纹图像中提取出能够唯一代表指纹的特征点。
最后,使用特征匹配算法将预先录入的指纹特征与采集到的指纹特征进行比对。
特征匹配算法通常通过计算指纹特征之间的相似度来判断是否匹配成功。
如果相似度达到一定阈值,则认为是同一指纹,否则视为不匹配。
总之,光学指纹识别原理是通过光学设备采集手指上的指纹图像,并利用算法对其进行特征提取和匹配,从而实现指纹识别的过程。
这一原理已经广泛应用于安全领域,如手机指纹解锁、电脑登录等。
指纹模块工作原理
指纹模块是一种用于识别和验证人体指纹的设备。
它的工作原理是基于指纹图像的特征提取和比对。
首先,当手指放置在指纹模块上时,模块会发送一系列微弱的电流进入皮肤表层。
这些电流会通过指纹的脊线和细纹部分形成不同的电阻。
模块会感知此时的电阻变化,并将其转化为指纹图像。
接下来,指纹模块采用图像传感器捕捉指纹图像。
它通常使用光学传感器或电容传感器来获取图像。
光学传感器利用光学放大和图像捕捉技术,通过感受指纹的反射光来获取高分辨率的指纹图像。
电容传感器则基于皮肤的电容差异来获取指纹图像。
然后,指纹模块会将图像进行处理和编码。
处理过程包括去除噪声、增强对比度和清晰度等操作。
编码过程则将指纹图像转化为特征向量,这是一系列由指纹图像中独有的细节和特征组成的数字表示。
最后,指纹模块中的算法会将当前获取的指纹特征与已存储的指纹特征进行比对。
这一过程被称为指纹识别或指纹验证。
通过比对两个指纹特征的相似性,系统可以判断该指纹是否匹配,并给出相应的反馈。
总的来说,指纹模块通过感知指纹的电阻变化,采集指纹图像,进行图像处理和编码,最后与已存储的指纹特征进行比对,从
而实现指纹的识别和验证。
这种工作原理能够根据指纹的独特性和稳定性,提供可靠的身份认证和安全性保护。
指纹识别的过程及原理一、概述指纹识别是一种常见的生物特征识别技术,通过分析人体指纹的形态特征和纹线特征,将其转化为数字化的信息,用于身份认证、门禁控制、犯罪侦查等领域。
本文将详细介绍指纹识别的过程和原理。
二、指纹识别的过程指纹识别的过程可以分为图像获取、特征提取和匹配三个步骤。
2.1 图像获取指纹图像的获取是指将人体手指放置在指纹采集设备上,通过光学或电容传感器等技术,将指纹的形态和纹线特征转化为数字图像。
指纹图像的质量对后续的特征提取和匹配过程有重要影响,因此,图像获取的过程需要保证指纹图像的清晰度和完整性。
2.2 特征提取特征提取是指从指纹图像中提取出能够表征指纹的关键特征。
常见的特征提取方法有两类:形态学特征和纹线特征。
2.2.1 形态学特征形态学特征是指指纹图像中的形态特征,如指纹的形状、面积和方向等。
这些特征可以通过计算指纹图像的几何特征来获取,如指纹的核心点、三角点和纹线的长度等。
2.2.2 纹线特征纹线特征是指指纹图像中纹线的形态特征,如纹线的走向、分叉和终止等。
常用的纹线特征提取方法包括细节方向频率、方向梯度直方图和Gabor滤波器等。
2.3 匹配匹配是指将待识别的指纹特征与已有的指纹特征进行比对,以确定是否有匹配的指纹。
匹配过程可以分为两个阶段:特征比对和相似度计算。
2.3.1 特征比对特征比对是指将待识别的指纹特征与数据库中的指纹特征进行对比,以找出最相似的指纹。
常见的特征比对方法有最近邻算法和支持向量机等。
2.3.2 相似度计算相似度计算是指根据比对结果,计算待识别指纹特征与数据库指纹特征之间的相似度。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
三、指纹识别的原理指纹识别的原理基于指纹的唯一性和稳定性。
每个人的指纹纹线形成的方式是随机的,且不会随时间的推移而改变,因此,指纹可以作为一种可靠的生物特征用于身份识别。
3.1 指纹的唯一性指纹的唯一性是指每个人的指纹特征都是独一无二的。
指纹识别模块原理图
在指纹识别模块的原理图中,可以分为以下几个部分:
1. 指纹传感器:用于感知和采集用户手指上的指纹信息。
它由一组微小的传感器阵列组成,每个传感器可以测量细微的指纹特征。
传感器通常使用电容式或光学式技术。
2. 指纹图像处理器:负责对从指纹传感器采集到的原始数据进行处理和增强。
包括放大、滤波和去噪等操作,以提高指纹图像的质量和可靠性。
3. 特征提取算法:将处理后的指纹图像转化为数学表示,抽取出指纹特征。
常用的算法包括细节特征、方向特征和最小框架等。
4. 指纹模板存储:将提取的指纹特征转化为模板,并进行存储。
模板通常是一个由特征值和其相关信息组成的矩阵。
存储方式可以采用数据库或内部存储器。
5. 指纹匹配算法:对采集到的指纹特征和存储的指纹模板进行比对。
匹配算法可以采用多种方式,如1:1比对、1:N搜索等,以确定是否匹配成功。
6. 决策处理器:根据匹配结果,进行相应的决策处理。
例如,匹配成功可以授权解锁或认证通过,匹配失败可以拒绝访问或触发报警等。
7. 接口电路:提供模块与其他设备或系统的连接。
常见的接口有UART、SPI、I2C等,以便模块与宿主设备进行数据传输和控制。
以上是指纹识别模块的基本原理,不同的厂商和型号可能会有一些细微的差异,但总体流程和功能相似。
电子信息之苹果iPhone指纹识别原理介绍
电子信息之苹果iPhone指纹识别原理介绍
电子信息:苹果iPhone指纹识别原理介绍
配备Touch ID指纹识别的iOS设备,如iPhone5s/6手机、iPad mini/iPad air 2平板用户都知道,这些指纹识别苹果设备在重启后,Touch ID第一次都无法使用,必须通过输入锁屏密码进入设备,之后才可以使用指纹识别。
但很多用户不知道iPhone重启T ouch ID为什么不能用?
这是苹果为了iOS设备安全设置的,还是另有原因呢?答案其实是这样的。
为了让T ouch ID的指纹保密,指纹设备的'指纹资料储存在苹果A7/A8处理器一个独立的保安部分,这个部分永远不会让iOS或任何Apps直接存取,也不会有任何备份。
每次iOS设备重新启动,这个保安部分就会被锁屏密码封锁。
因为这样,重启后第一次要先输入密码解锁,才能开放里面的指纹资料,Touch ID才能使用。
iPhone重启T ouch ID不能用的原因,只能先通过锁屏密码进入系统,之后才可以使用指纹。
●iPhone指纹识别原理
Touch ID集成在iOS设备的Home键中,结构包括最外层的蓝宝石平面,周围的不锈检测环以及指纹检测阵列。
在检测阵列中继承了一个高达500 ppi 的传感器,通过高透的蓝宝石平面扫描用户的皮肤,生成详细的三维指纹数据,具备非常安全的保密性,广泛用于移动支付与屏幕解锁领域。
指纹识别原理及模组工艺概述指纹识别的背景知识我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。
这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力,使得我们能够用手来抓起重物。
人们也注意到,包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,也就是说,是唯一的。
依靠这种唯一性,我们就可以把一个人同他的指纹对应起来,通过对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。
这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术,指纹识别是生物识别技术的一种。
目前,从实用的角度看,指纹识别技术是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。
这是因为指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认。
最早的指纹识别系统应用与警方的犯罪嫌疑人的侦破,已经有30多年的历史,这为指纹身份识别的研究和实践打下了良好的技术基础。
特别是现在的指纹识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段,正快速的应用于民用市场。
指纹识别系统通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术,对活体指纹进行采集、分析和比对,可以迅速、准确地鉴别出个人身份。
系统一般主要包括对指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。
现代电子集成制造技术使得指纹图像读取和处理设备小型化,同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行指纹比对运算的可能,而优秀的指纹处理和比对算法保证了识别结果的准确性。
指纹自动识别技术正在从科幻小说和好莱坞电影中走入我们实际生活中,就在今天,您不必随身携带那一串钥匙,只需手指一按,门就会打开;也不必记住那烦人的密码,利用指纹就可以提款、计算机登录等等。
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。
在一开始,通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像,取到指纹图像之后,要对原始图像进行初步的处理,使之更清晰。
接下来,指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据,一种单方向的转换,可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹,而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。
软件从指纹上找到被称为“节点”(minutiae)的数据点,也就是那些指纹纹路的分叉、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。
因为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。
有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据,这些方向信息表明了各个节点之间的关系,也有的算法还处理整幅指纹图像。
总之,这些数据,通常称为模板,保存为1K大小的记录。
无论它们是怎样组成的,至今仍然没有一种模板的标准,也没有一种公布的抽象算法,而是各个厂商自行其是。
最后,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。
指纹识别技术分类:光学传感器识别光学取像设备有最悠久的历史,可以追溯到20世纪70年代。
依据的是光的全反射原理(FTIR)。
光线照到压有指纹的玻璃表面,反射光线由CCD 去获得,反射光的数量依赖于压在玻璃表面指纹的嵴和峪的深度和皮肤与玻璃间的油脂。
光线经玻璃射到峪后(指纹线之间的凹陷部分)反射到CCD—呈现白色,而射到嵴后则不反射到CCD,图像呈现黑色(确切的是脊上的液体、油脂影响光线的反射路径)。
光学指纹采集技术有明显的优点:价格低廉。
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识别效果差。
图表1光学识别原理示意图硅晶体电容传感器识别半导体指纹传感器无论是电容式或是电感式,其原理类似,在一块集成有成千上万半导体器件的“平板”上,手指贴在其上与其构成了电容(电感)的另一面,由于手指平面凸凹不平,凸点处和凹点处接触平板的实际距离大小就不一样,形成的电容/电感数值也就不一样,设备根据这个原理将采集到的不同的数值汇总,就完成了指纹的采集。
应用晶体传感器是最近几年在市场上才出现的,尽管它在传奇文学作品中已经出现近20年。
这些含有微型晶体的平面通过多种技术来绘制指纹图像。
电容传感器通过电子度量被设计来捕捉指纹。
电容设备能结合大约100,000导体金属阵列的传感器,其外面是绝缘的表面,当用户的手指放在上面时,皮肤组成了电容阵列的另一面。
电容器的电容值由于金属间的距离而变化,这里指的是脊(近的)和谷(远的)之间的距离。
压感式表面的顶层是具有弹性的压感介质材料,他们依照指纹的外表地形(凹凸)转化为相应的电子信号。
图表2光学识别(左)&电容识别(右)原理示意图与光学设备多采用人工调整改善图像质量不同,电容传感器采用自动控制调节指纹图像像素以及指纹局部范围敏感程度,在不同环境下结合反馈信息生成高质量图像,由于提供了局部调整能力,即使对比度较差的图像(如手指压得松的区域)也能被有效检测,并在捕捉瞬间为这些像素提高灵敏度,生成高质量指纹图像。
优点:图像质量好、无畸形、尺寸小、易集成到其他设备中。
其发出的电子信号将穿过手指的标称和死性皮肤层,达到手指皮肤的活体层(真皮层),直接读取指纹图案,从而大大提高了系统的安全性。
生物射频指纹识别技术生物射频指纹识别技术通过传感器本身发射出微量射频信号,穿透手指的表皮层去检测真皮层的纹路,来获得最佳的指纹图像。
因此对干手指,汗手指,干手指等困难手指通过可高达99.5%,防伪指纹能力强,指纹敏感器的识别原理只对人的真皮皮肤有反应,从根本上杜绝了人造指纹的问题,宽温区:适合特别寒冷或特别酷热的地区。
因为射频传感器产生高质量的图像,因此射频技术是最可靠,最有力有解决方案。
除此之外,高质量图像还允许减小传感器,无需牺牲认证的可靠性,从而降低成本并使得射频传感器思想的应用到可移动和大小不受拘束的任何领域中。
射频敏感器:它的工作原理很特殊,由射频与敏感元件阵列组成,每一个成员实际上都是一个等效的小天线,它通过人的手指向皮肤内层(真皮层)深处传递电波。
接受部分的元件对回传的电波相位进行解调,相位的差别反应了指纹纹理。
从某种意义上讲,它的原理与雷达的工作原理相似,所以称为射频式指纹敏感器(RF sensor)。
而且,它能自动调节内部电气参数来适应手指干湿程度、按手指压力、年龄、等因素的变化。
基于它的工作原理,所采集到的指纹图像对应于手指内层具有生命的真皮指纹纹理,对手指表面的外层皮肤并不直接敏感,并对表面的一些脏物、油渍、灰尘等物质具有穿透能力,使它针对各种类型的手指在各种使用条件下都能采集到理想的图像,因此具有显著的优越性能。
超声波扫描识别超声波指纹识别,是高通在2015移动世界大会上宣布的一项3D指纹技术。
被认为是指纹取像技术中非常好的一类。
很像光学扫描的激光,超声波扫描指纹的表面。
紧接着,接收设备获取了其反射信号,测量他的范围,谷到脊的深度。
不像光学扫描,积累在皮肤上的脏物和油脂对超声波获得的图像影响不大,所以这样的图像是实际脊地形(凹凸)的真实反映。
利用超声波具有穿透材料的能力,且随材料的不同产生大小不同的回波,利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异,就可以区分指纹嵴和峪所在位置。
超声波技术所使用的超声波频率为1x104Hz~1x109Hz,能量被控制在对人体无损的程度(与医学诊断的强度相同)。
超声波技术产品能够达到最好的精度,它对手指和平面的清洁程度要求较低,但其采样时间会明显长于其他几类产品,而且价格昂贵,也并不能做到活体指纹识别,所以目前使用稀少。
指纹识别应用背景:指纹等生物识别技术可弥补传统的安全认证方法,提供了一个很好的解决方案。
可用指纹等生物特征提高安全性的领域举例: 涉密系统,提供高度安全防范措施针对大规模人群身份鉴别技术网络、数据库和关键文件等的安全控制机密计算机的登录认证银行ATM,POS终端等的安全认证手机、平板、PC等使用认证等移动支付安全门禁、门锁指纹应用趋势:手机和平板屏幕解锁-更安全快捷特殊应用程序访问许可–防止他人或打开你的特殊应用程序数据和文件安全访问–防止他人访问你的手机数据移动支付–更快捷的完成安全支付应用程序快捷方式–给每个手指赋予不同的指令指纹相关新产品指纹硬盘、指纹POS机、指纹学生考试报名机、指纹汽车启动/防盗锁、指纹病例指纹识别过程:一个典型的指纹识别系统应该包括:指纹识别Sensor+特征提取/匹配模块+特征模板库+应用软件。
而指纹的匹配可分为两步,首先是提取待验证的指纹的特征,然后将其和指纹模板库中的模板指纹进行相似度比较,从而判断两个指纹图像是否来自同一手指。
指纹识别的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,体验效果比较手指获取特征数据信息指纹库特征数据指纹提取特征匹配不匹配,访问禁止匹配,验证通过,加入到特征数据库图表3指纹识别过程差,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,与符合用户的行为习惯。
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。
指纹识别工作原理目前的指纹识别算法主要从总体特征Pattern和局部特征Minutia这两个方面入手分辨指纹。
指纹的总体特征,总体特征指那些用人眼直接就可以观察到的特征。
包括指纹纹形、模式区、核心点(或者称为中心点)、三角点(或者称为Delta点)和嵴密度(或者称为纹密度)。
基本指纹纹形:包括环形(Loop,又称斗形),弓形(Arch)和螺旋形(Whorl)。
其他的指纹图案都基于这3中基本图案。
这个就是指纹图案的形状基本就这三类60%人是whorl,35%是loop,5%是arch仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的,这只是一个粗略的分类,但通过分类使得大数据中搜寻比对指纹更为方便。
模式区(Pattern Area):是指指纹上包括了总体特征的区域,即从模式区就能够分辨出指纹是属于哪一种类型的。
核心点(Core Point):位于指纹纹路的渐进中心,它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。
指纹的局部特征指纹的局部特征是指单个特征点的特征描述,一般用类型、水平位置(x)、垂直位置(y)、方向、曲率、质量等六个要素来描述。