指纹识别中的指纹匹配过程

中央民族大学生命与环境科学学院遗传学实验报告人类指纹的采集识别与分析2014年11月9日人类指纹的采集识别与分析前言遗传学研究中根据遗传性状的表现特征将其分为两类，即数量性状（quantitativecharacter）和质量性状（qualitative character）。

质量性状通常差异显著，呈不连续变异，由主基因决定，杂交子代的表型呈现出一定的比例，可直接采用孟德尔遗传原理进行分析。

数量性状不同于质量性状，数量性状是可以度量的性状，呈连续变异，由多基因决定，各基因作用微小并且是累加的，呈剂量效应，因此通常要采用统计学方法分析。

指纹性状就是属于数量形状。

1880年henry fauld及william herschel相继提出利用指纹鉴定个人身份的设想。

galton研究了有血缘关系的人群的指纹证明了指纹花样对人来说是一个稳定的性状。

1924 年挪威女科学家bonnevie提出指嵴数计数法。

指纹在胚胎发育第13周开始形成，第19周完成。

因此如有某种遗传或生理因素造成嵴纹发育不良既能在指纹上反映出来。

本实验中，同学采用石墨粉填充沟纹再用透明胶粘手指的方法取自己的指纹，并利用这些指纹进行指嵴数计数、分析，从而对多基因遗传的特点有了更深刻地认识。

1. 材料和方法&设备和方法2b铅笔一只；约20cm×10cm的复印纸一张；透明胶带；直尺一把个人电脑及adobephotoshop软件；拍照设备一台。

2. 实验原理1.人类指纹的形成：指纹是指人手上的条状纹路，它们的形成依赖于胚胎发育时的环境和遗传因素。

指纹属于多基因遗传，在胚胎第12~13周（也有人提出15～16周）即已形成并保持终生不变。

每个人的指纹都是独一无二的，两人之间甚至双胞胎之间，不存在相同的手指指纹。

拥有相同指纹的可能性在10亿分之一以下。

因此指纹被称做是无法伪造的身份证。

对一个个体而言，指纹具有唯一性和稳定性。

屏幕指纹原理
屏幕指纹是一种生物识别技术，通过对触摸屏下的指纹进行识别，实现对手机或其他设备的解锁、身份验证等功能。

屏幕指纹的原理是利用屏下光学传感器和人体指纹的光学特性。

当用户将手指放在屏幕上时，光学传感器会对指纹进行扫描，并记录指纹图像。

在扫描过程中，光学传感器会对指纹的凹凸纹路进行识别和匹配。

每个人的指纹特征都是独一无二的，因此通过比对指纹图像与设备中存储的指纹数据库，可以确认用户的身份。

屏幕指纹采用的光学传感器技术可以通过屏幕的某一特定区域进行光线变化的感应，从而实现对指纹图像的获取和识别。

这种技术可以实现屏下指纹识别，即用户只需将手指轻轻触碰屏幕，就能完成解锁或身份验证操作。

相比传统的指纹识别技术，屏幕指纹的优势在于其不需要额外的指纹感应器或模块，能够更好地融入到手机或其他设备的设计中，提供更加便捷和安全的解锁方式。

总而言之，屏幕指纹的原理是通过光学传感器对触摸屏下的指纹进行扫描和识别，实现对设备的解锁和身份验证。

这种技术具有便捷、安全的特点，并能与设备的设计更好地融合。

电容指纹识别原理电容指纹识别原理是一种基于物体与电容之间的相互作用来识别物体的技术。

它利用了电容传感器的特性，通过测量物体与电容传感器间的电容变化，从而获取物体的指纹信息。

电容指纹识别的原理基于电容传感器与物体之间的相互作用。

当物体接近电容传感器时，会改变电容传感器两个电极之间的电容值。

这是因为物体的电容值与电容传感器之间的电压差有关。

物体越接近电容传感器，电容值就越大；物体离开电容传感器，电容值就越小。

基于此原理，电容指纹识别系统通过测量物体的电容值变化，来区分不同的物体。

这个过程包括以下几个步骤：1. 传感器初始化：系统会先对电容传感器进行初始化，确保传感器处于合适的状态，以便接收物体的电容变化。

2. 物体接近检测：系统会实时监测物体是否接近电容传感器。

当物体接近时，电容传感器会感知到电容值的变化。

3. 电容变化测量：一旦检测到物体接近，系统会开始测量电容传感器的电容值变化。

这个变化会被转换为数字信号，并送入识别算法进行处理。

4. 指纹匹配与识别：通过比对测量得到的电容变化信号与预先存储的指纹数据进行匹配，系统可以确定物体的身份并进行识别。

需要注意的是，电容指纹识别还可以通过多点检测提高指纹的精确性。

这意味着系统可以使用多个电容传感器来获取更多的电容变化信息，进而提高指纹识别的准确性和安全性。

电容指纹识别原理的优点在于其高度可靠性和稳定性。

相比于其他识别技术，如光学指纹识别，在干湿手指、表面划伤或指纹脏污等情况下，电容指纹识别可以更好地保持准确性。

此外，电容指纹识别还能够提供更高的防伪性和抗仿冒能力，因为电容传感器可以检测到物体与传感器之间微小的电容变化。

总而言之，电容指纹识别利用物体与电容传感器之间的电容变化来识别物体的身份。

通过测量电容值的变化，并与预存的指纹数据进行匹配，电容指纹识别技术可以实现高度准确的指纹识别。

目录1、绪论............................. 错误！未定义书签。

2、使用须知......................... 错误！未定义书签。

3、基本概念......................... 错误！未定义书签。

3.1. 基本概念....................... 错误！未定义书签。

用户的登记................... 错误！未定义书签。

用户的验证................... 错误！未定义书签。

匹配阀值..................... 错误！未定义书签。

用户的ID号码................. 错误！未定义书签。

权限级别..................... 错误！未定义书签。

初始界面..................... 错误！未定义书签。

3.2. 指纹的按压方式................. 错误！未定义书签。

4、登记和验证过程................... 错误！未定义书签。

4.1. 登记用户....................... 错误！未定义书签。

4.2. 检测登记效果................... 错误！未定义书签。

4.3. 备份登记....................... 错误！未定义书签。

4.4. 验证身份....................... 错误！未定义书签。

指纹验证..................... 错误！未定义书签。

密码验证..................... 错误！未定义书签。

ID+指纹...................... 错误！未定义书签。

4.5. 指纹登记的提示................. 错误！未定义书签。

5、设置............................. 错误！未定义书签。

5.1. 系统设置....................... 错误！未定义书签。

指纹打卡原理
指纹打卡是一种通过识别人体指纹特征进行身份验证和打卡记录的技术。

其原理基于每个人的指纹纹路独特不可复制的特性。

具体来说，指纹打卡设备会将人的指纹图像转换为数字化的特征数据。

首先，当用户按手指放置在指纹感应器上时，设备会利用光学或电容技术捕获指纹图像。

然后，采集到的指纹图像会经过图像处理算法进行预处理，去除噪声和不必要的细节，以获取更清晰的指纹纹路。

接下来，针对指纹图像，利用模式识别和图像处理技术，通过提取指纹纹路的特征信息来进行人员识别和验证。

通常，会将指纹图像中的细节和特征点，如起始点、分叉点等，转化为数字化的特征模板。

这个特征模板可以用来与已登记在系统中的指纹模板进行比对，以确定是否匹配。

在进行指纹匹配时，系统会比对输入的指纹特征模板与存储在数据库中的已注册指纹特征模板，通过相关算法计算两个指纹特征之间的相似度。

如果相似度达到了预设的阈值，系统就会认定这个指纹与数据库中的某个注册指纹匹配成功，从而进行身份验证或打卡记录。

这种比对过程通常是实时进行的，以确保迅速准确。

基于指纹的打卡系统有着较高的准确性和安全性，因为指纹的独特性使得冒用他人指纹进行欺骗是极为困难的。

同时，指纹模板的数字化存储和匹配也使得指纹打卡系统可以处理大量的
指纹信息，适应各种规模的应用场景，如企事业单位、学校、医院等。

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。

超声波指纹识别的原理
超声波指纹识别是一种基于声学原理的生物识别技术，通过分析人体皮肤表面特征的声波反射和散射特性来进行身份验证。

该技术利用超声波传感器发射超声波脉冲并接收反射回来的信号，然后通过处理和分析这些信号来提取并比对指纹特征。

超声波指纹识别的原理主要包括以下几个步骤：
1. 发射超声波脉冲：系统通过超声波传感器向皮肤表面发射一系列超声波脉冲，这些脉冲能够以声速在皮肤中传播。

2. 接收反射信号：超声波脉冲与皮肤表面的皮纹、汗孔等特征发生反射和散射，一部分信号被超声波传感器接收到。

3. 信号处理：接收到的信号经过放大和滤波等处理，使其适合后续的特征提取和分析。

4. 特征提取：从处理后的信号中提取指纹特征。

这里的特征可以包括皮纹的形状、深度、分支、间距等信息，用来表示个体的唯一性。

5. 特征比对：提取到的指纹特征与存储在系统中的已有指纹模板进行比对。

这些指纹模板可能是用户事先录入的，或者是系统中已有的指纹数据库。

6. 身份验证：比对结果可用于身份验证，系统判断是否匹配。

如果指纹特征符合要求，认定为合法用户，反之则为非法用户。

超声波指纹识别技术具有高安全性、无触碰、高分辨率等优点，适用于不同条件下的指纹识别场景。

然而，该技术也存在一些挑战，如受皮肤质量和状态的影响、被动式采集需要用户的合作等问题，需要进一步的研究和改进。

侧边指纹手机的原理侧边指纹手机是一种新兴的手机解锁技术，它将指纹识别传感器集成在手机的侧边位置，以取代传统的屏幕下指纹和后置指纹解锁方式。

下面将详细介绍侧边指纹手机的原理。

侧边指纹手机的原理可以简单概括为以下几个步骤：指纹录入、指纹匹配、认证成功。

首先，用户需要通过手机系统的指纹录入功能将自己的指纹信息录入到手机内部储存中。

这个过程通常需要用手指按压在侧边指纹传感器上多次，通过高分辨率的传感器将指纹的细节信息进行采集和储存。

手机系统会将这些采集到的指纹数据进行处理和加密，以保证指纹信息的安全性。

当用户需要解锁手机时，手机屏幕会亮起显示出解锁界面。

用户将手指放在侧边指纹传感器上，传感器会迅速对手指位置进行感知，并进行图像采集。

通过采集的图像，手机系统会对指纹图像进行处理和特征提取，得到一套特征码，用于后续的比对工作。

在指纹匹配过程中，手机系统会将录入的指纹图像与当前感测到的指纹图像进行比对。

这里有两个主要的步骤：特征码生成和比对匹配。

首先，手机系统会将录入的指纹图像生成一套特征码，这样可以更高效地进行后续的比对工作。

这些特征码通常是一系列的数值和算法表征，能够代表指纹图像的唯一性和辨识度。

然后，在实际的指纹匹配过程中，手机系统通过对当前感测到的指纹图像进行特征码提取，并将其与之前储存的特征码进行匹配。

这个匹配过程通常采用一定的算法和模型，比如指纹模式识别和图像处理算法。

最后，当系统认为当前手指的指纹与之前录入的指纹特征码匹配度高于一定的阈值时，认为解锁成功，手机将会解开屏幕或应用的锁定状态。

反之，如果匹配度未达到阈值要求，系统将会判断为解锁失败，用户需要重新尝试解锁。

侧边指纹手机之所以能够实现指纹解锁，主要得益于侧边指纹传感器的高灵敏度和高分辨率。

相较于传统的屏幕下指纹和后置指纹解锁方式，侧边指纹解锁具有以下优势：1. 方便快捷：用户在解锁过程中，只需要将手指放在侧边指纹传感器上即可，无需将手指放在特定区域或线程。