指纹识别系统(文献综述)

指纹识别技术现状及发展趋势研究指纹识别技术是一种通过分析人体指纹的纹理和形态等特征来进行身份识别的技术。

由于每个人的指纹纹理和形态都是独特的，因此指纹识别技术被广泛应用于各个领域，如边境安全、刑侦破案、手机解锁等。

1. 成熟度高：指纹识别技术经过多年的研发和应用，已经成熟且稳定，被广泛应用于各个领域。

从传统的纸质指纹识别到现在的电子指纹识别，技术已经相当成熟。

2. 高精度：现代指纹识别技术可以达到非常高的精度，误识率很低。

通过对指纹图像的细节进行分析和比对，识别出与数据库中存储的指纹模板相匹配的指纹。

3. 多种识别方式：目前，常见的指纹识别方式有光学指纹识别、超声波指纹识别和电容式指纹识别等。

不同的识别方式有其自身的优势，如超声波指纹识别可以穿透表面水汽和污垢，电容式指纹识别可以实现指纹的三维重建，从而提高了指纹识别的精度和可靠性。

4. 跨设备应用：指纹识别技术已经广泛应用于各种设备上，如手机、平板电脑、笔记本电脑、门禁系统等。

通过指纹识别，用户可以方便快捷地进行身份验证。

1. 非接触式指纹识别：传统的指纹识别需要接触式采集指纹，而随着技术的发展，非接触式指纹识别将成为一个发展趋势。

这种技术可以通过摄像头或其他传感器采集指纹图像，而不需要物理接触，提高了识别的便利性和舒适性。

2. 多模态融合：多模态融合是指将不同的生物特征进行融合，提高识别的准确度和可靠性。

将指纹与其他特征，如面部、虹膜等进行融合，可以建立更为完善的身份认证系统。

3. 深度学习与人工智能的应用：深度学习和人工智能的发展为指纹识别技术提供了新的机遇。

通过深度学习和人工智能的算法，可以提高识别的准确度和处理速度，更好地适应复杂多变的识别环境。

4. 安全性和隐私保护：随着指纹识别技术的普及，安全性和隐私保护问题也日益突出。

为了保护用户的指纹数据不被滥用，需要加强对指纹数据的存储和传输的安全性。

指纹识别技术在现有的基础上，将进一步发展成为更加成熟、高效、准确、安全的身份识别技术。

指纹识别技术现状及发展趋势研究指纹识别技术是一种通过扫描和分析人体指纹特征来确认身份的技术。

随着科技的不断发展，指纹识别技术已经越来越成熟，并且在各个领域得到了广泛的应用。

本文将针对指纹识别技术的现状和发展趋势进行研究，探讨该技术在未来的应用前景和发展方向。

一、指纹识别技术现状1.技术原理指纹识别技术是通过对指纹图像进行采集、预处理、特征提取和比对等步骤来完成身份确认的过程。

在指纹识别技术中，主要涉及到图像处理、模式识别和人工智能等多个领域的知识，因此其实现涉及到的技术相当复杂。

2.应用领域目前，指纹识别技术已经广泛应用于安防领域、金融领域、政务管理、手机解锁等诸多领域。

在安防领域，指纹识别技术主要用于门禁系统、监控系统和边境检查等场景，能够提高安全性和便利性。

在金融领域，指纹识别技术可以用于ATM机的身份认证、网银登录等场景，提高了交易的安全性。

在政务管理方面，指纹识别技术可用于身份证、护照等证件的身份验证，有效防止了证件的伪造和冒用。

在手机解锁领域，指纹识别技术已经成为了手机的标配之一，为用户提供了更加便捷和安全的解锁方式。

3.技术挑战尽管指纹识别技术已经取得了很大的进展，但是在实际应用中仍然存在一些挑战。

指纹图像的质量会受到很多因素的影响，如皮肤干燥、脏污等因素都会影响指纹的清晰度，从而影响指纹识别的效果。

指纹识别技术在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈，需要更加高效的算法和计算资源来支撑处理速度。

当前的指纹识别技术还难以应对假体攻击等高级破解手段，需要进一步提升识别的安全性。

1.多模态融合未来的指纹识别技术可能会向多模态融合方向发展。

多模态融合指的是通过融合多种生物特征信息，如指纹、人脸、虹膜等，来提高识别的准确性和安全性。

这种融合技术能够克服单一生物特征存在的问题，提高了身份识别的可靠性。

2.大数据支撑随着互联网的发展，数据量呈现爆炸式增长。

大数据技术的应用将对指纹识别技术的发展产生深远的影响。

指纹识别技术现状及发展趋势研究指纹识别技术是一种通过识别人体指纹特征来进行身份验证的生物识别技术。

随着科技的不断发展，指纹识别技术在安全领域得到了广泛的应用，例如手机解锁、门禁系统、银行卡验证等。

随着人工智能、大数据和物联网等新兴技术的不断发展，指纹识别技术也在不断演进，越来越多的新技术被应用到指纹识别技术中，使其更加准确、安全和便捷。

本文将对指纹识别技术的现状及发展趋势进行研究。

一、指纹识别技术的现状1. 技术原理指纹识别技术是通过采集人体指纹的图像，然后对其进行处理和比对，最终确认身份的一种技术。

指纹识别系统通常包括指纹采集设备、指纹图像处理软件和指纹数据库。

指纹采集设备用于采集指纹图像，指纹图像处理软件用于对指纹图像进行处理，提取指纹特征，指纹数据库用于存储已注册用户的指纹信息。

2. 应用领域指纹识别技术在安全领域得到了广泛的应用，例如手机解锁、门禁系统、银行卡验证等。

指纹识别技术还被应用到公安领域，如犯罪嫌疑人比对、身份证验证等。

指纹识别技术还在一些特殊行业得到应用，比如医疗行业的病人身份认证、金融行业的交易验证等。

3. 技术优势指纹识别技术具有独特性、普遍性、稳定性、不可伪造性和便捷性等优势。

每个人的指纹图案是独一无二的，具有很高的辨识度。

指纹识别技术不受时间、环境等因素的影响，可以在各种环境下进行准确识别。

由于指纹是人体固有的特征，不易伪造，具有很高的安全性。

指纹识别技术使用方便，用户只需将手指放在指纹采集设备上即可完成验证，非常便捷。

二、指纹识别技术的发展趋势1. 多模态融合随着生物识别技术的不断发展，单一生物特征识别技术已不能满足安全性和准确性的需求，多模态生物特征融合成为了未来的发展趋势。

通过融合指纹识别技术与人脸识别、虹膜识别、声纹识别等技术，可以提高识别的准确性和安全性，防止被欺骗和伪造。

2. 非接触式识别随着新冠肺炎疫情的爆发，非接触式生物识别技术受到了更多的关注。

传统的指纹识别技术需要接触式的指纹采集设备，存在卫生隐患。

指纹识别系统的实现与优化指纹识别系统是一种安全识别技术，广泛应用于物理保护、金融安全等领域。

指纹识别系统可以通过采集人体指纹，进行图像分析等步骤，最终确定用户身份。

指纹识别系统的实现与优化是很关键的，因此本文将探讨指纹识别系统的实现与优化。

一、指纹识别系统的实现指纹识别系统的实现主要包括图像采集、特征提取、匹配判定等环节。

指纹图像采集是指从指纹图像采样设备采集指纹图像，并对图像做一些预处理，如增强、去噪等。

特征提取是指将指纹图像中区分度高的特征提取出来，如细纹、岔支、孪生等。

匹配判定是指将采集到的特征与存储在指纹库中的指纹特征进行比对，并进行判断是否为同一用户。

在指纹识别系统的实现中，算法的选择十分关键。

常用的指纹识别算法有：Minutiae特征识别法、基于小波变换的指纹识别法、局部方向统计特征识别法等。

其中，Minutiae特征识别法是应用最为广泛的一种指纹识别技术，其将指纹图像中细节作为特征，采用匹配和判断的方法进行识别。

实现指纹识别系统还需要考虑到识别精度的问题。

指纹识别精度同样是指纹识别系统设计和优化中至关重要的一点。

提高指纹识别精度可以通过不同的方法，如改善图像质量、改进算法、提高硬件性能等。

其中，图像质量的优化与硬件性能的提高会更直接地影响到系统的识别精度。

二、指纹识别系统的优化优化指纹识别系统可以从多个角度入手。

首先，需要考虑算法优化。

优化算法可以通过增强Minutiae 特征检测、提高去除噪声、增强图像的对比度等方式实现。

其次，需要提高图像采集设备的质量和性能。

较高的分辨率和灵敏度可以带来更好的图像质量，从而提高系统的识别精度。

此外，为了实现更高的识别精度，指纹库中存储的指纹特征数量也应该随之提高。

网络也是优化指纹识别系统的重要方面。

利用云计算和分布式系统技术，可以快速访问指纹库，提高识别效率。

此外，使用更为先进的存储技术，如基于SSD的存储设备，可以提高系统读写速度，并弥补传统磁盘存储的一些不足之处。

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过学习指纹识别技术，了解指纹识别的基本原理和方法，掌握指纹采集、特征提取和匹配等关键技术，并利用实验平台对指纹进行识别，验证指纹识别算法的有效性。

二、实验原理指纹识别技术是一种生物识别技术，通过对指纹的采集、特征提取和匹配，实现对人身份的识别。

指纹识别的基本原理如下：1. 指纹采集：利用指纹采集设备（如指纹仪）获取指纹图像。

2. 图像预处理：对采集到的指纹图像进行预处理，包括去噪、二值化、增强等，以提高图像质量。

3. 特征提取：从预处理后的指纹图像中提取指纹特征，如脊线、端点、交叉点等。

4. 特征匹配：将待识别指纹的特征与数据库中已存储的指纹特征进行匹配，找出最相似的特征，从而实现指纹识别。

三、实验步骤1. 实验环境搭建：搭建指纹识别实验平台，包括指纹采集设备、计算机、指纹识别软件等。

2. 指纹采集：使用指纹采集设备采集指纹图像。

3. 图像预处理：对采集到的指纹图像进行预处理，包括去噪、二值化、增强等。

4. 特征提取：从预处理后的指纹图像中提取指纹特征。

5. 特征匹配：将待识别指纹的特征与数据库中已存储的指纹特征进行匹配。

6. 结果分析：分析实验结果，验证指纹识别算法的有效性。

四、实验结果与分析1. 实验结果本次实验共采集了10个指纹图像，分别进行了预处理、特征提取和匹配。

实验结果表明，指纹识别算法在10个指纹图像中均能正确识别出对应的指纹。

2. 结果分析（1）指纹采集：实验中使用的指纹采集设备能够稳定地采集指纹图像，图像质量较高。

（2）图像预处理：通过去噪、二值化、增强等预处理操作，提高了指纹图像的质量，有利于后续特征提取。

（3）特征提取：指纹特征提取算法能够有效地提取指纹图像的特征，包括脊线、端点、交叉点等。

（4）特征匹配：指纹匹配算法能够准确地匹配指纹特征，提高了指纹识别的准确率。

五、实验总结1. 通过本次实验，掌握了指纹识别的基本原理和方法，了解了指纹采集、特征提取和匹配等关键技术。

现代指纹识别技术的发展与应用在当今数字化、信息时代的背景下，生物识别技术越来越成为安全领域的重要一环。

其中指纹识别技术已成为最为广泛应用的生物识别技术之一。

本文将介绍现代指纹识别技术的发展历程、技术原理、应用领域以及其未来发展趋势。

一、指纹识别技术的发展历程早在公元前3000年，埃及就已经开始利用石墨和青铜制成印章，用于标记和认证文物。

到了公元14世纪初，科技巨匠达芬奇就已经将指纹的图案记录在了自己的绘画作品中。

直到19世纪中期，英国科学家哈基尼发现了指纹具有固定性和唯一性，才正式开始探索指纹识别技术的应用。

20世纪初，指纹识别技术已经成为警方破案的重要手段，但是当时主要还是基于人工比对，效率低下。

到了20世纪80年代，计算机技术的飞速发展催生了自动化指纹识别技术。

这一阶段主要应用光学扫描技术，将指纹图像数字化，再根据模式匹配算法比对，实现自动化比对。

进入21世纪，特别是智能手机普及后，指纹识别技术又得到新的发展。

目前市场上的智能手机、平板电脑等设备普遍支持指纹解锁和支付功能，指纹识别技术已经成为生活中不可或缺的一部分。

二、指纹识别技术的原理与分类指纹识别技术的原理是利用指纹纹线和纹洞等特征，对指纹图像进行处理和比对，实现识别或认证的过程。

常见的指纹比对算法主要包括形状特征匹配、人工神经网络算法、小波变换算法、Gabor滤波器算法等。

目前，指纹识别技术主要分为三类：光学式、电容式和超声波式。

其中，光学式指纹识别技术需要用户将手指放在感光面，通过光源照射指纹，再利用CCD摄像头捕捉指纹图像。

而电容式和超声波式是利用电容或超声波探头直接扫描指纹表面，获取指纹图像的。

三、指纹识别技术的应用领域目前，指纹识别技术已经广泛应用于国家安全、公共安全、金融支付、智能家居、办公自动化等领域。

以下列举几个例子。

1、国家安全：指纹识别技术被用于公安领域，用于身份证、户口本等证件的认证和核验，提高公共安全水平。

2、金融支付：指纹识别技术通过与用户银行卡的绑定，实现了指纹支付的功能，提高了支付的安全性和便捷性。

指纹识别系统(总15页)-CAL-FENGHAL-(YICAI)-Company One 1■CAL■本页仅作为文档封面.使用请直接删除指纹识别系统指纹识别系统原理指纹识別系统的组成原理。

如图1-1所示。

图中的学习模块负责采集用户指纹数据，对指纹图像进行预处理，提取这些指纹的特征，作为将来的比对模板存人数据库。

而识別模块则负责采集和处理指纹图像，在提取特征后与数据库中的指纹模板进行比对，然后判断图1-1指纹采集与指纹图像处理方法目前，主要的指纹采集方法有两种：一种是光学采集器：另一种是用半导体传感器。

光学采集器采集指纹是通过把手指沾上汕墨后按在白纸上，然后用摄像机把图像转换为电信号。

光学采集受外界干扰小、采集精度较髙，但是数据疑较大，因此处理时问较长。

而对于半导体传感器来说，手指的温度、湿度对英测疑结果有影响，但是数据量不大，处理比较方便。

随着半导体技术的发展，半导体传感器的成本低、体积小、方便集成等优点逐步体现，它已逐步代替光学采集器。

指纹鉴左过程的第一个阶段是指纹图像的采集阶段，也就是指纹模板的录A阶段。

为了初步确定图像预处理方法，我们必须首先了解指纹传感器获得的图像的尺寸和质星：。

根据不同的指纹传感器，我们设讣不同的方案进行图像采集，并将从各个图中提岀特征点储存到数据库中，来产生“活模板”，为后而的指纹鉴泄做准备。

指纹图像处理是整个指纹识别过程的核心。

常见的指纹图像处理包括滤波增强、二值化、细化、提取特征点四个步骤。

在采集指纹图像的过程中，曲于采集环境，皮肤表面的性质，釆集设备的差异等各种因素的影响，釆集的图像会不同程度的受到各种噪声的干扰，从而影响了采集图像的质量。

所以实际的指纹图像首先通过一个滤波增强来改善图像的质量，恢复脊线原来的结构。

特征提取算法的性能和其它指纹识别技术的好坏取决于输入指纹图像质量的好坏。

本系统采用一种用Gabor滤波与方向滤波结合对图像进行增强的方法该方法结合Gabor滤波器善下分离粘连脊线和方向滤波器善于连接断裂接线的特点，能够对低质量的指纹图像进行有效的增强。

指纹的比照分析系统摘要：指纹识别技术作为生物识别技术中最为具有应用前景的技术之一，近年来取得了长足的开展，并广泛应用于各种场合。

由于指纹所具有的唯一性和不变性，以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，指纹识别成为目前最流行、最可靠的个人身份认证技术之一。

所以对指纹识别技术的研究具有重要的理论和实际意义。

指纹识别的一般性过程分为三步：指纹图像的预处理，指纹特征提取以及特征匹配。

本设计采用Visual Studio 2021 MFC依照软件开发自顶向下，逐步细化的经典模式，按上述步骤完成开发工作，成功实现了基于BMP格式指纹图像的增强，二值化，细化，特征提取以及比照分析工作。

完成了具有一般性的指纹比照分析系统。

关键词：指纹识别；MFC；图像增强The Fingerprint Contrast and AnalysisSystemAbstract:The fingerprint identification technology act as the most promising application of biometric technologies, has made considerable development in recent years and is widely used invarious occasions. Due to the uniqueness and invariability of fingerprints，the fingerprintrecognition becomes the most popular and reliable personal authentication technology. As a consequence, the study of fingerprint identification technology is of great theoretical and practical significance.Fingerprint identification can be divided into three periods: preprocessing of fingerprint images, feature extraction and feature matching In this design, we adopt the visual studio 2021 edition’s MFC, in accordance with software development which uses top-to-down process and the gradual refinement of the classic model , and successfully achieve enhancement ,binarization ,thinning of fingerprint image, based on the BMP format. Through the whole process, we finally complete a general fingerprint contrast and analysis systemKey words: Fingerprint identification; MFC; enhancement指纹的比照分析系统第一章绪论——指纹识别的开展历史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开展起来的。

指纹识别系统的工作原理指纹识别系统是一种常用的生物识别技术，通过分析和比对人体指纹纹理特征来进行身份验证和识别。

指纹识别系统工作原理基于指纹的独特性和不可伪造性，下面将详细介绍指纹识别系统的工作原理。

一、指纹的结构和特征人体的指纹主要由皮肤的脊状纹路和皮表皮的突起（也称为纹型）构成。

指纹的形状各异，种类繁多，但都具有三个基本的结构特征：弓形、斗形和纹。

1. 弓形特征：指纹纹路通常以一段弧线形状出现，具有起始和终止点。

2. 斗形特征：指纹纹路分叉和交叉，形成不同的斗角，从而衍生出多种纹型。

3. 纹特征：指纹纹路形态各异，如环状、线状、网状等。

指纹的这些结构特征是独一无二的，即使同一个人的十个手指上的指纹也都是不同的，这种独特性为指纹识别系统提供了可靠性和准确性。

二、指纹识别系统的组成指纹识别系统主要由以下三个部分组成：指纹采集器、特征提取器和比对器。

1. 指纹采集器：用于采集用户手指上的指纹图像。

常见的指纹采集器有光学传感器和电容传感器两种类型。

光学传感器通过照明手指并拍摄指纹图像，电容传感器则通过感应手指上的电容变化来捕捉指纹图像。

2. 特征提取器：用于将采集到的指纹图像转化为指纹特征模板。

特征提取器采用图像处理和模式识别算法，分析指纹纹理的形状、方向、细节等特征，并将其编码成数字模板，用于后续的比对。

3. 比对器：用于比对用户输入的指纹特征模板和系统中存储的已注册指纹模板。

比对器通过计算指纹之间的相似度，判断输入指纹是否与已注册的指纹匹配。

常见的比对算法包括1:1比对和1:N比对，前者用于身份验证，后者用于身份识别。

三、指纹识别系统的工作流程指纹识别系统的工作流程一般包括指纹采集、特征提取和比对三个主要步骤。

1. 指纹采集：用户将手指放置在指纹采集器上，采集器通过光学或电容技术获取指纹图像，并传递给特征提取器。

2. 特征提取：特征提取器对采集到的指纹图像进行处理，识别和提取指纹的形状、方向和细节等特征，并将其转化为数字化的指纹模板。

指纹识别技术的研究【摘要】由于指纹的唯一性和不变性，指纹识别己成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。

本文以自动指纹识别系统的处理流程为线索，介绍了系统的三个部分：指纹预处理、特征提取和指纹匹配。

在前人工作的基础上，我们在各个环节都提出了自己的方法，结合那些经典的算法，在很大程度上提高了图像的处理效果与匹配结果。

在指纹增强阶段，我们结合方向图与频率图修改了Gabor滤波器；在细化阶段，我们对传统的OPTA 算法进行了一些改进；在指纹匹配阶段，我们着重研究了基于点模式的细节匹配。

此外，我们还成功的实现了各个算法，完成该指纹识别系统，经实验证明，该系统能够快速准确的识别指纹，达到了预期目的。

【关键字】图像分割，图像增强，二值化，细化，特征提取，特征匹配一课题研究背景（一）指纹识别的发展历史最早记载的人的手印和脚印大约在4000年前古埃及建造金字塔的年代。

在那个年代。

一些粘土陶器上留有陶艺匠人的指纹，中国人曾经在官方文件上按自己的指纹，公元前300年前的按有指纹的文件现在还存在，直到现在这种签名方式仍然被采用。

早在1880年英国人亨利·福兹就提出了用指纹识别系统识别犯罪。

到20世纪70年代，由于计算机的广泛应用和模式识别理论的发展，人们已开始研究使用计算机进行指纹的自动识别。

目前世界各国都在争先研究和开发实用指纹识别系统。

（二）指纹识别的研究现状指纹识别是生物识别技术中最早应用、价格最低廉的分支。

目前的指纹自动识别系统采用了先进的光电识别办法，采集一个指纹信息，然后经相关的识别算法进行判断。

根据已掌握的报道资料来看，目前的自动指纹识别系统已具有如下特点：(1)可靠性：采用独特的容错技术，既使指纹有破坏，即指纹不全或指纹随时间有自然的变化时也不影响正确识别。

(2)快捷性：大多数系统鉴别时间仅需1-3s，登录注册一个新客户只需1分钟的时间。

(3)灵活性：一个指纹信息的代码可以压缩到几十个字节到几百个字节，因此可以存放在一个磁条上或者一张二维条码卡上或者IC卡上。

指纹识别技术现状及发展趋势研究指纹识别技术是一种生物识别技术，利用人类指纹的独特性进行个人身份认证。

随着科技的发展和应用范围的扩大，指纹识别技术已经在各个领域得到了广泛的应用，如手机解锁、门禁系统、银行等金融领域以及公安领域等。

本文将对指纹识别技术的现状和未来发展趋势进行深入研究。

一、指纹识别技术的现状1.技术原理指纹识别技术是通过对指纹图像进行采集，提取其特征值，并与事先录入的指纹特征库进行比对，从而确定指纹的身份。

其原理是通过图像处理和模式识别技术，将指纹图像中的细节特征提取出来，进行特征匹配来实现身份认证。

2.技术优势指纹识别技术具有独特性、不可伪造性和稳定性等优势，因此在实际应用中被广泛采用。

相较于传统的身份认证方法，指纹识别技术无需记忆密码，只需进行简单的指纹采集即可完成身份认证，大大提高了用户的便利性和安全性。

3.应用领域目前，指纹识别技术已经在各个领域得到了广泛的应用。

在移动智能设备市场上，手机厂商纷纷推出支持指纹识别的手机，如苹果的Touch ID和Face ID、三星的指纹解锁等，使得用户可以通过简单的手指触摸完成身份验证，增加了手机的安全性和便利性。

在金融领域，指纹识别技术也得到了广泛应用，如ATM机的指纹取款、银行卡的指纹支付等，大大提高了金融交易的安全性。

在公安领域，指纹识别技术也得到了广泛应用，如刑侦和边防等领域。

随着科技的不断进步，指纹识别技术也在不断改进。

首先是对指纹传感器的改进，提高指纹图像的清晰度和详细度，同时提高指纹图像的采集速度和精度。

其次是对算法的改进，不断提高指纹特征提取和匹配的准确性和速度。

还需要改进指纹识别系统的稳定性和安全性，以适应不同环境和场景的使用需求。

2.融合多种生物特征未来的发展趋势是将指纹识别技术与其他生物特征识别技术进行融合。

目前，除了指纹识别技术之外，还有面部识别、虹膜识别、声音识别等生物特征识别技术。

将多种生物特征进行融合识别，可以提高识别的准确性和安全性，同时也可以适应更多的应用场景，如无声语音识别、3D人脸识别等。

指纹识别技术的应用和发展状况引言指纹识别技术已经成为了现代生活中的跨领域高科技应用，越来越多的应用领域开始采用指纹识别技术，例如手机、门禁、海关检验等领域。

本文旨在介绍指纹识别技术的应用和发展状况，以及今后的发展趋势。

一、指纹识别技术概述指纹识别技术可以通过对人类的指纹图像进行分析和识别，来判断身份的真伪。

传统的指纹识别是依赖于警方的人工逐一比对，随着计算机技术和图像处理技术的加入，自动指纹识别开始进入人们的视野，随后，指纹识别技术被广泛应用于生活、社会、工业等领域，其优越性也逐渐显现。

二、指纹识别技术的应用领域（一）手机随着5G时代的到来，越来越多的手机品牌开始采用指纹识别技术，以进一步提升用户的使用体验。

在支付、解锁等场景，指纹识别技术被广泛运用。

例如华为的Mate 30系列手机，采用了更为先进、灵敏的触感式指纹识别技术，同时具备智能温控技术，提供更加智能、便捷的用户体验。

（二）门禁门禁系统是目前广泛应用指纹识别技术的领域之一。

门禁的使用越来越困难，传统的钥匙或门卡门禁系统已经难以满足需求。

指纹识别技术提供了一种更为安全和便捷的解决方案。

通过可以通过你的指纹开门，这不仅提升了门禁系统的安全，同时也提升了用户的使用体验。

（三）海关检验海关检验也是广泛应用指纹识别技术的领域之一。

传统的海关检验方式是需要人工检验，耗时较长；而指纹识别技术，可以快速、准确地识别旅客的身份信息，提高通关速度。

近年来，随着海关技术的数字化和智能化，指纹识别技术在海关通关程序中的应用不仅仅是一种工具，而是一种创新手段。

（四）医疗领域指纹识别技术在医疗领域中的应用，将带来更加高效和便利的医疗服务。

例如，在医院体检、医疗记录、以及患者信息管理等方面，指纹识别技术均被广泛应用。

指纹识别技术还可以应用于电子诊疗卡、病历箱等方面，简化就医流程，提高病人的就医体验。

（五）金融业指纹识别技术在金融领域的应用也越来越广泛。

先是普及各大银行网银的指纹识别登录，现在已经应用于 ATM 机、柜台、自助设备等，提高了银行交易效率，同时也降低了风险。

第2章指纹识别系统概述2.1指纹的基本特征2.1.1总体特征总体特征[’0]指那些用人眼就可以直接观察到的特征，包括以下几类:(l)基本纹路图案基本纹路图案有环型(劫叩)、弓型(匆ch)、螺旋型(认币。

rl)，如图2一1.其他的指纹图案都基于这三种基本图案。

但仅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，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。

环型(l o oP)弓型(ar e h)螺旋型(l oop)图2一1指纹的三种基本纹路图案指纹图像类别通常按这样比例分配:螺旋型占27.9%，环型占65.5%，弓型占6.6%。

(2)模式区(P at t em户J ea)模式区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那一种类型的。

如图2一2(a)所示。

(3)核心点(C ore P oi n t)核心点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。

如图2一2(b)所示。

(4)三角点(D el t a)3.2.1方差法由于指纹图像的前景区域由指纹的脊线和谷线构成，指纹的脊线和谷线是黑白相间的纹理方差较大，背景区域的灰度变化不大方差较小，故可将指纹图像分成小块，求取分块图像内各块的最大、最小灰度值及各块的灰度值方差，通过实验选定一闽值，判断各块是否为前景块。

对分割后的指纹图像进行基于块水平的平滑，消除孤立的前景块。

其算法步骤如下:(l)将指纹图像分成w.w的块(2)计算每一小块图像的平均灰度值Z X g(‘，j)a veg(k，l)=1-1了司W X W，k=1，…，M.l=l，.…，N.(3一)g(i，，’)是第(k，O块中第i行第j列像素的灰度值。

M，N是指纹图像行块数和列块数。

(3)计算每一块图像的灰度方差艺艺[g(‘，力一av二(k，‘)]，var(k.l)=1-I j-lW X W，k=l，.…，M.1=l，.…，N(3一5)(4)对于每一块图像，当v州k，l)大于阐值Tl时，将其设为前景，保留其灰度值，以作后续处理，否则设为背景。

指纹识别技术现状及发展趋势研究一、指纹识别技术的现状1.1 技术原理指纹识别技术是一种通过比对人类指纹特征来识别身份的技术。

每个人的指纹都是独一无二的，其纹理包括脊线、岭、谷等特征，形成的指纹图像被称为指纹纹型。

指纹识别系统利用指纹图像的特征，通过图像处理、模式识别和统计学方法等技术，实现对指纹的采集、存储、比对和识别。

1.2 应用领域指纹识别技术已广泛应用于政府公共安全、金融银行、企业管理、智能手机、门禁系统等领域。

在政府领域，指纹识别技术被用于身份证、护照、驾驶证等证件的采集和识别，以及犯罪嫌疑人的比对和破案工作。

在金融领域，指纹识别技术被应用于银行柜台、自助取款机等交易场景中，提高了交易的安全性和便捷性。

在企业管理方面，指纹识别技术被用于考勤系统、门禁系统、电脑登录等场景，替代了传统的密码、钥匙等身份认证方式。

随着科技的不断进步，指纹识别技术也在不断完善和升级。

传统的指纹识别技术存在的问题逐渐得到解决，比如对湿手、干燥手、伤口及老年人指纹的识别率得到提高。

随着人工智能、大数据等技术的不断发展，指纹识别技术也朝着智能化、大规模化、无感知化的方向迈进，使得指纹识别技术的应用场景更加丰富，更加普及。

2.1 大数据与人工智能的融合随着大数据与人工智能技术的快速发展，指纹识别技术也将更加智能化。

通过大数据技术，指纹识别系统可以对海量的指纹数据进行深度学习和分析，不断优化指纹识别算法，提高对指纹的识别准确率和速度。

人工智能技术的应用可以实现对指纹图像的自动识别和分析，大大提高了指纹识别系统的智能化水平。

2.2 多模态生物特征识别技术随着生物特征识别技术的不断发展，多模态生物特征识别技术成为了未来的发展方向。

指纹识别技术与人脸识别、虹膜识别、声纹识别等技术的融合将使识别系统更加安全可靠。

多模态生物特征识别技术可以提高系统的鲁棒性，即使某一种生物特征无法获取或识别，系统仍能通过其他生物特征进行识别。

2.3 智能终端设备的普及随着智能手机、平板电脑等终端设备的普及，指纹识别技术也将更加广泛地应用于生活和工作中。

指纹识别系统简述与发展方向作者：毋俊来源：《电子技术与软件工程》2018年第03期摘要本文对指纹识别技术的背景、应用历史、识别方法及原理进行了简单阐述，并简单介绍了自动指纹识别系统（AFIS）和指纹图像的归一化处理算法。

第三部分对指纹识别技术的局限性、发展方向进行了探讨。

【关键词】指纹识别 AFIS1 指纹识别技术的应用历史及发展现状1.1 指纹识别的应用历史现代指纹识别起源于16世纪末期。

早在1880年，亨利·福兹提出犯罪可用指纹识别系统识别的观点。

20世纪70年代，人们对于指纹自动识别的研究开始使用计算机进行，加上模式识别理论的迅速发展，一些实用系统逐渐面世。

70年代末，在加拿大，激光技术已经首次应用于指纹检验，取得了不错的效果。

20世纪80年代，指纹核对机在日本面世；1982年，NEC首次向警方提供了自动指纹识别技术；同时，在比利时刑事鉴定局、日本蝶理株式会社、英国政府的一些重要部门以及澳大利亚的ATM机、美国五角大楼和大多数商业部门，指纹识别技术都得到了初步应用。

中国的手印（指纹）应用起源于唐朝以前。

唐朝时期，已有记录用指纹确定个人身份的典籍。

我国现代较早使用现代指纹技术的是青岛，警方可以将指纹识别系统用于刑事侦查。

到了90年代时指纹识别应用系统发展迅速，出现了一些指纹识别技术领域的优秀研究成果。

当时，活体指纹身份识别系统已在深圳现世，自动指纹识别监控器也逐渐进入人们的视野；我国各大高校也相继推出指纹自动识别系统，并组织相关研究；深圳推出的指纹密码识别系统达到了一定的水平，可对指纹、手指三维、手指血管造影同时控制。

1.2 指纹自动识别系统的发展现状指纹识别系统集计算机网络技术、数据库技术为一体，又融合包含了光电技术、图像处理等技术，是一门综合性高技术。

其特点包括可靠、快捷、灵活、安全、方便、兼容性、实时性。

指纹识别具有一定的容错性，采用了一些容错技术，即使指纹稍微改变也能对指纹图像进行正确识别。