指纹识别
指纹识别的原理
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。
指纹识别技术的应用场景
指纹识别技术的应用场景一、指纹识别技术简介指纹识别技术是一种基于人体生物特征的身份认证技术，通过对指纹图像的采集和特征提取，以及与已存储的指纹模板进行比对，实现对个体身份的确认。
指纹识别技术具有唯一性、稳定性、易获取等特点，被广泛应用于各个领域。
本文将详细探讨指纹识别技术的应用场景。
二、指纹识别在手机解锁中的应用1. 指纹解锁功能的普及指纹识别技术首次在手机上应用是在2013年的iPhone 5s上，随后迅速普及到其他手机品牌。
通过在手机上集成指纹传感器，用户可以方便地使用指纹解锁手机，避免了传统密码输入的繁琐问题。
2. 提高手机安全性指纹识别技术在手机解锁中的应用，有效提高了手机的安全性。
指纹作为个体的唯一生物特征，几乎可以排除伪造的可能性，确保只有合法用户才能解锁手机，有效防止了他人非法使用手机的风险。
3. 手机支付的便捷化随着移动支付的兴起，指纹识别技术在手机支付中的应用愈发重要。
用户在进行支付时，只需通过按压手机指纹传感器完成身份认证，无需输入密码，既提高了支付的安全性，又提升了支付的便捷性，为用户带来更好的体验。
三、指纹识别在门禁管理中的应用1. 提升门禁管理的安全性传统的门禁管理系统主要通过刷卡或输入密码进行身份认证。
然而，刷卡可以被冒用，密码可以被猜测。
而指纹识别技术的应用可以通过采集用户指纹图像，与已存储的指纹模板进行比对，实现对个体身份的确认，提升门禁管理的安全性。
2. 方便快捷的身份认证方式指纹识别技术的应用使得门禁管理的身份认证方式更加方便快捷。
不再需要携带门禁卡或记忆密码，只需通过按压指纹传感器完成身份认证，节省了用户的时间和精力。
3. 实现门禁数据的精确管理指纹识别技术在门禁管理中的应用，可以将每个人的指纹信息和个人信息进行绑定，实现门禁数据的精确管理。
管理员可以通过指纹识别系统对人员出入进行记录，有效监控门禁区域的安全。
四、指纹识别在法医学中的应用1. 指纹鉴定破案指纹作为每个人都独有的生物特征，被广泛应用于法医学中的犯罪鉴定。
指纹识别技术ppt
比对匹配
将提取出的特征点与已存储的 指纹模板进行比对，判断是否
匹配。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
应用领域
安全领域
用于银行、保险箱、重 要文件等的安全控制和
身份验证。
门禁系统
用于企业、住宅、公共 场所等的安全管理，防
止非法入侵。
移动支付
通过指纹识别技术实现 快速、安全的支付验证
。
其他领域
如手机解锁、考勤打卡 等，提高安全性和便利
性。
02 指纹识别技术的发展历程
早期发展
指纹识别技术的起源
初步应用
指纹识别技术可以追溯到17世纪，当 时主要用于刑事侦查。
在20世纪初，指纹识别技术开始在警 方和安全领域得到初步应用。
基础科学研究
随着科学家对指纹特征的认识逐渐深 入，奠定了指纹识别技术的基础。
现代技术进步
01
02
03
高精度采集设备
和安全性。
AI和机器学习
人工智能和机器学习技术在指纹识 别领域的应用将进一步提高识别的 准确性和效率。
隐私保护
随着技术的发展，如何在保障安全 的同时保护用户隐私将成为重要议 题。
03 指纹识别技术的实现方式
光学指纹识别
原理
利用光学原理，通过光线 反射获取指纹的凹凸纹理 信息。
优点
成本较低，技术成熟，对 干湿手指的识别效果较好 。
优点
不受指纹表面的油污、水渍等影响，对假指纹有 较好的防范作用，识别精度高。
缺点
成本较高，技术难度较大，可能需要更长的识别 时间。
04 指纹识别技术的安全性与 隐私保护
安全风险
数据泄露风险 指纹数据被盗取或滥用，可能导致个人隐私泄露和身份盗窃。
指纹识别系统
指纹识别系统概述指纹识别系统是一种生物识别技术，通过分析和比对人体手指上的指纹图像，可以对人体进行识别和认证。
指纹识别系统已经广泛应用于各个领域，如手机解锁、门禁控制、身份认证等。
本文将介绍指纹识别系统的原理、应用场景以及一些最新的技术发展。
原理指纹识别系统的原理是基于每个人手指上的指纹图案是唯一的，没有两个人的指纹图案完全相同。
通过图像采集设备（如指纹传感器）获取手指上的指纹图像，然后对图像进行处理和特征提取，最后将提取到的特征与已存储的指纹特征进行比对，从而实现对人体身份的认证或识别。
指纹图像的采集通常使用光电传感器或压电式传感器，光电传感器使用光学透镜和光电二极管来捕捉指纹图像，而压电式传感器则是通过感应手指压力来获取图像。
采集到的指纹图像一般是二值化的图像，即黑白图像，黑色部分表示指纹线纹，白色部分表示指纹间隙。
图像的处理和特征提取是指纹识别系统的关键步骤。
常见的处理方法包括图像增强、边缘检测、细化等，这些方法可以使得指纹图像更加清晰可见。
特征提取主要是通过对指纹图像进行分析和计算，提取出一些具有唯一性和可区分性的特征，例如指纹纹线的形状、方向、密度等。
指纹特征的比对通常使用模式匹配算法，最常见的是基于特征的匹配算法和基于相似度的匹配算法。
基于特征的匹配算法将指纹特征表示为特征向量，然后计算特征向量之间的相似度或距离，从而进行比对。
基于相似度的匹配算法则是通过计算指纹图像之间的相似度来进行比对，一般使用相关性、欧氏距离等度量指标来衡量相似度。
应用场景指纹识别系统在各个领域有广泛的应用，下面列举几个常见的应用场景：手机解锁手机解锁是最常见的指纹识别应用之一。
通过在手机上搭载指纹传感器，用户可以将自己的指纹注册到手机系统中，并设置指纹解锁功能。
在解锁时，用户只需将手指放在指纹传感器上，系统会自动比对并认证指纹，从而解锁手机。
门禁控制指纹识别系统在门禁控制领域也有广泛的应用。
通过在门禁系统中搭载指纹识别设备，用户可以通过指纹认证来开启门禁。
指纹识别技术知识点
指纹识别技术知识点指纹识别技术是一种通过采集和分析人体指纹特征来进行身份验证和识别的技术。
它基于人体指纹的独特性和不可伪造性，被广泛应用于各个领域，如安全门禁、手机解锁、银行支付等。
本文将介绍指纹识别技术的原理、分类、应用以及其优点和挑战。
一、指纹识别技术的原理指纹识别技术的原理基于人体指纹的独特性。
每个人的指纹都具有独特的纹路和特征点，包括弯曲点、分叉点、岔口等。
这些特征点的位置、形状和数量都是不同的，因此可以通过采集和比对指纹特征点来进行身份验证和识别。
指纹识别技术的工作流程一般包括指纹采集、特征提取、特征匹配和决策。
首先，通过传感器或摄像头采集用户的指纹图像。
然后，通过图像处理算法提取指纹图像中的特征点，如弯曲点和分叉点。
接下来，将提取到的特征点与已存储的指纹模板进行比对，计算相似度。
最后，根据相似度的阈值判断是否匹配成功。
二、指纹识别技术的分类指纹识别技术可以根据采集方式、传感器类型和算法分类。
1. 采集方式：指纹识别技术的采集方式主要分为接触式和非接触式两种。
接触式指纹识别需要用户将手指放置在传感器上进行采集，而非接触式指纹识别可以通过摄像头等设备实现对手指的远程采集。
2. 传感器类型：根据传感器的原理和技术，指纹识别技术的传感器可以分为光学传感器、电容传感器和超声波传感器。
光学传感器通过光学镜头采集指纹图像，电容传感器利用电容变化来感知指纹特征，而超声波传感器则使用超声波波束来扫描指纹。
3. 算法分类：指纹识别技术的算法可以分为图像处理算法和模式识别算法。
图像处理算法主要用于指纹图像的增强和特征提取，如滤波、边缘检测和细化等。
模式识别算法则用于指纹特征点的匹配和识别，如最小距离法、支持向量机和神经网络等。
三、指纹识别技术的应用指纹识别技术在各个领域都有广泛的应用。
1. 安全门禁：指纹识别技术可以用于门禁系统，通过采集和比对用户的指纹特征，实现对门禁的控制和管理。
相比于传统的密码或卡片验证方式，指纹识别更加安全和方便。
指纹识别技术
指纹识别技术指纹识别是一种生物识别技术，也是一种最为普及的生物识别技术之一，这种技术主要通过读取人体的指纹信息来确认个人身份，既方便、又快捷、安全可靠。
它是以人体指纹的纹理和谱线为基础，通过计算机和人机接口的交互运作，实现对人体指纹进行有效的识别和辨认。
指纹识别技术的原理基于人体指纹的独特性，每个人的指纹都是独一无二的，其特征不会发生改变，并且容易采集和存储。
这种技术通过拍摄人体的手指图像，提取指纹图像的特征，将特征值与数据库中存储的特征数据进行比对，从而达到识别和验证的目的。
相对于其他生物识别技术，指纹识别具有很多优势。
首先，指纹特征值可以对个人进行一一匹配，确保识别的准确性。
其次，采集和识别速度非常快，时间不会太长，适合快速验证。
最后，指纹采集设备与计算机之间的通讯链路隐蔽性极强，防范了非法入侵等安全风险。
指纹识别技术在各种场合得到了广泛应用。
对于安全领域来说，指纹识别技术可以应用于身份验证、门禁管控、监管等方面。
在金融领域，指纹识别技术可以用于柜员机取款、银行卡支付等方面。
在办公室和家庭中，指纹识别技术可以用于电脑登录、保险柜开锁等方面。
此外，指纹识别技术还可以用于医疗领域中的病历管理、药品追溯等场合。
虽然指纹识别技术在以上领域具有广泛的应用价值，但是也存在一些不足之处。
首先，灰度图像中的指纹纹路和特征信息受到环境、姿态、暴露程度等因素的影响，导致识别失误率高。
其次，指纹识别技术容易受到人体疾病、手指受伤等因素的影响，导致识别失败率增加。
另外，如果安全考虑不够，黑客攻击也有可能通过数据篡改、信息劫持等手段绕过指纹识别的安全防护。
为了解决这些问题，需要进一步加强指纹识别技术的研究和发展。
技术方面，需要对算法进行更新与升级，加强修复与扩大学习，提升识别速度和准确性；安全方面，需要加强对指纹识别系统的安全防护，特别是数据的加密保护、安全传输等方面的工作。
总之，指纹识别技术是一种非常先进和实用的生物识别技术，具有广泛的应用前景和发展潜力。
指纹识别技术
指纹的总体特征 ：
指那些用入眼直接就可以 观察到的特征 包括:纹形, 模式区,核心点,三角点,纹 数.
指纹的局部特征 是指指纹
上的节点的特征，这些具
有某种特征的节点称为特 征点。 包括:特征点的类 型,方向,位置.
指纹识别的原理和方法
行比较，就可以验证它的真实身份，这就是指纹识别技术。
研发历史
1684年
1809年
1823年
1880年
1891年
20世纪 90年代
英国植物形态学 家Grew发表了 第一篇研究指纹
的科学论文
Bewick把自己 的指纹作为商
标。
解剖学家 Purkije将指 纹分为九类。
Faulds在《自然》 Galton提出著名的高尔顿分类系统。 杂志提倡将指纹 之 后，英国 、美国德国等的警察部 用于识别罪犯。 门先后采用指纹鉴别法作为身份鉴
在指纹自动识别过程中，输入的指纹图像由于各种原因的影响，是一幅 含噪音较多的灰度图象这些噪声对指纹特征信息的提取造成一定的影响, 甚至会产生许多伪特征点。预处理的目的就是去除图象中的噪音，把它 变成一幅清晰的点线图， 便于提取正确的指纹特征。
原始图像
滤除噪音 后的图片
对图像二值化
图像二值化是提取经滤除噪音后的指纹图像的脊线，用‘1’ 表示脊线上的点，‘0’表示背景和谷线，从而把原始灰度 图像转化为二值图像。
定的主要方法。随着计算机和信息 技术的发展，FBI和法国巴黎警察局 于六十年代开始研究开发指纹自动 识别系统AFIS用于刑事案件侦破。
指纹自动识别系统。
用于个人 身份鉴定 的自动指 纹识别系 统得到开 发和应用
指纹识别技术的原理
指纹识别名词解释
指纹识别名词解释指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。
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。
其实，我国古代早就利用指纹(手印)来签押。
1684年，植物形态学家Grew发表了第一篇研究指纹的科学论文。
指纹识别原理1809年Bewick把自己的指纹作为商标。
1823年解剖学家Purkije 将指纹分为九类。
1880年，Faulds在《自然》杂志提倡将指纹用于识别罪犯。
1891年Galton提出著名的高尔顿分类系统。
之后，英国、美国、德国等的警察部门先后采用指纹鉴别法作为身份鉴定的主要方法。
随着计算机和信息技术的发展，FBI和法国巴黎警察局于六十年代开始研究开发指纹自动识别系统(AFIS)用于刑事案件侦破。
目前，世界各地的警察局已经广泛采用了指纹自动识别系统。
九十年代，用于个人身份鉴定的自动指纹识别系统得到开发和应用。
由于每次捺印的方位不完全一样，着力点不同会带来不同程度的变形，又存在大量模糊指纹，如何正确提取特征和实现正确匹配，是指纹识别技术的关键。
指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、机器学习、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。
计算机中的应用现在的计算机应用中，包括许多非常机密的文件保护，大都使用“用户ID+密码”的方法来进行用户的身份认证和访问控制。
但是，如果一旦密码忘记，或被别人窃取，计算机系统以及文件的安全问题就受到了威胁。
随着科技的进步，指纹识别技术已经开始慢慢进入计算机世界中。
目前许多公司和研究机构都在指纹识别技术领域取得了很大突破性进展，推出许多指纹识别与传统IT技术完美结合的应用产品，这些产品已经被越来越多的用户所认可。
指纹识别技术多用于对安全性要求比较高的商务领域，而在商务移动办公领域颇具建树的富士通、三星及IBM等国际知名品牌都拥有技术与应用较为成熟的指纹识别系统，下面就对指纹识别系统在笔记本电脑中的应用进行简单介绍。
指纹识别ppt课件
将指纹识别技术应用于门禁系统，可以实现 进出人员的身份识别和权限控制，提高了门 禁系统的安全性和智能化水平。
指纹识别在考勤管理中的 应用
通过指纹识别技术，可以实现员工考勤的自 动化管理，有效避免了代打卡等作弊行为，
提高了考勤管理的准确性和公正性。
身份认证和权限控制
指纹识别在身份认证中的应用
基于电容、电感等半导体 技术，通过感应手指表面 电荷分布来捕捉指纹图像 。
超声波指纹采集器
利用超声波穿透性强、方 向性好等特点，捕捉手指 内部的指纹信息。
图像处理算法
预处理算法
包括去噪、增强、二值化等操作，用 于提高指纹图像的质量和可识别度。
特征提取算法
匹配算法
将提取出的特征点与数据库中的指纹 特征进行比对，找出相似的指纹信息 。
细节点匹配
通过比较两枚指纹图像中细节点 的类型和位置信息进行匹配，具
有较高的准确性和鲁棒性。
纹理匹配
利用指纹图像中脊线和谷线形成 的纹理特征进行匹配，对于质量 较差的指纹图像具有一定的优势
。
深度学习匹配
通过训练深度学习模型学习指纹 图像中的特征表示，并进行相似 度计算，具有自适应性强、性能
稳定等优点。
随着科技的不断进步和创新，指纹识别技术将不断升级和完善， 提高识别精度、速度和安全性。
应用领域拓展
指纹识别技术将广泛应用于金融、安防、智能家居、医疗等领域， 为人们提供更加便捷、安全的身份认证和访问控制服务。
产业链不断完善
随着指纹识别技术的不断发展和应用，相关产业链也将不断完善和 成熟，形成更加完整的产业生态体系。
细化
对二值化后的指纹图像进行细化操作，将指纹的纹路细化为单像素宽度，便于后续的指纹特征分析和处理。常用 的细化算法包括OPTA算法、Hilditch算法等。这些算法通过不断去除图像边缘的像素点，最终得到细化后的指纹 图像。
指纹识别技术的原理及其在个人身份验证中的应用
指纹识别技术的原理及其在个人身份验证中的应用指纹识别技术是一种基于人体生物特征的身份验证技术，已经在现代社会得到广泛应用。
本文将介绍指纹识别技术的原理、优势以及在个人身份验证领域的应用。
一、指纹识别技术的原理指纹识别技术基于每个人指纹的独特性，通过对指纹图像进行采集、特征提取和匹配等步骤，实现个人身份的可靠验证。
首先，指纹采集是指利用传感器将人体手指上的指纹纹线图像转换为数字信号的过程。
常见的指纹采集设备包括光学式、电容式和超声波式等。
其次，指纹特征提取是将采集到的指纹图像中的主要特征转化为数学模型描述的过程。
这些特征通常包括指纹纹线的方向、起止位置、间距和细节等。
最后，指纹匹配是将采集到的指纹特征与已有的指纹模板进行比对，判断是否存在匹配关系。
匹配算法通常采用的是模式匹配、相似性度量和统计方法等。
二、指纹识别技术的优势1. 独特性：每个人的指纹纹线图案都是唯一的，在数量上远远超过其他生物特征，例如虹膜、面部等。
这使得指纹识别在个人身份验证中具有无可比拟的优势。
2. 稳定性：指纹模式在人类出生后几个月即形成，并且相比其他生物特征如面部和声音等，不会受到年龄、情绪和环境等影响的干扰，具有更高的稳定性。
3. 可行性：指纹识别技术可以通过红外线、光学和超声波等方式进行采集，操作简单易行。
同时，指纹采集设备成本相对较低，适用于大规模应用。
三、指纹识别技术在个人身份验证中的应用1. 门禁系统：指纹识别技术可以应用于各种门禁系统，如办公楼、公共场所和私人住宅等。
用户只需将手指放在指纹采集设备上，系统便可快速验证身份，并控制门禁设备的开关。
2. 移动支付：随着移动支付的普及，指纹识别被广泛应用于智能手机和平板电脑等移动设备。
用户可以通过指纹验证完成支付，避免了传统密码输入的繁琐和不安全性。
3. 数据安全：指纹识别技术可以应用于个人电脑、移动存储设备和云存储等领域，以提供更高级别的数据安全保护。
只有经过指纹验证的用户才能获得数据的访问权限。
指纹识别技术
指纹识别技术指纹识别技术在现代科技发展中扮演着重要的角色。
它被广泛应用于身份验证、门禁控制和移动支付等领域。
作为一种生物特征识别技术，指纹识别的准确性和安全性越来越受到关注。
本文将从原理、应用、优势和未来发展等方面对指纹识别技术进行探讨，带领读者深入了解这一令人着迷的技术。
一、指纹识别原理指纹识别技术是通过分析和比对指纹图像中的细节特征来实现身份验证的。
每个人的指纹图案都是独一无二的，由一系列脊线和脊谷组成。
脊线是指指纹图案中的凸起部分，脊谷则是凹陷的部分。
指纹图像中还存在一些细节特征，比如分岔点、岔汇点和小孔等。
这些特征共同构成了一个人的指纹图案。
指纹识别的过程可以分为图像采集、图像预处理、特征提取和特征比对四个步骤。
首先需要通过指纹感应器采集用户的指纹图像。
然后对图像进行预处理，包括增强对比度、去除噪声和图像对齐等操作。
接下来，特征提取算法将从预处理后的图像中提取出关键特征。
最后，将提取到的特征与已注册的指纹特征进行比对，以确定用户身份。
二、指纹识别应用领域指纹识别技术广泛应用于各个领域，以下是一些典型的应用：1.身份验证：指纹识别被广泛用于身份验证领域，比如手机解锁和电脑登录等，以提高安全性和便利性。
2.门禁控制：指纹识别技术可以应用于企事业单位、住宅小区和公共场所的门禁系统，提高进出人员的管理和控制效率。
3.金融支付：指纹识别可用于移动支付、银行卡取款等场景中，保障用户的资金安全，并简化支付操作。
4.边境安检：指纹识别被广泛应用于边境口岸，用于对旅客身份进行核查，加强边境安全。
5.刑侦破案：指纹识别技术在刑事案件中有着重要的作用，可以帮助警方追踪嫌疑人、鉴定犯罪现场和确认证据真伪。
三、指纹识别技术优势指纹识别技术相比其他生物特征识别技术具有以下优势：1.独特性：每个人的指纹图案都是独一无二的，因此指纹识别技术具有很高的准确度和可靠性。
2.稳定性：指纹图案在人的一生中基本保持不变，在受伤或年龄增长等情况下也很少发生变化，因此指纹识别是一种非常稳定的身份验证方法。
指纹识别的过程及原理
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。
指纹识别技术的原理和应用
指纹识别技术的原理和应用指纹技术是一种无需密码和卡片就可以验证个人身份的生物识别技术。
它是一种非常安全和方便的身份认证技术，逐渐被广泛地应用在手机、电脑、门禁等场景中。
本文将介绍指纹识别技术的原理和应用。
一、指纹识别技术的原理指纹是人类身体表面中一种细小的皮肤褶皱，由汗腺和皮肤脂肪组织组成。
指纹纹路结构独特，形态各异，无法在人体内部模拟复制。
指纹识别技术采用的就是这种特殊的生物特征作为身份识别手段。
指纹识别技术的原理主要包括指纹采集、特征提取、特征匹配和比对四个步骤。
指纹采集是首要步骤，它通常使用光学传感器、压电传感器或电容传感器等硬件设备采集指纹图像。
指纹采集设备会将指纹图像数字化并存储在数据库中。
指纹图像采集后，需要进行特征提取。
特征提取是指将指纹图像中的特征点，如分叉、芽状等，提取出来并转化为特征向量。
特征向量是一种向量化的表达方式，其维度通常为几百到几千。
同一指纹在不同时间和角度下，其特征向量保持不变，这是指纹识别技术具有较高鲁棒性的主要原因。
指纹识别的第三个步骤是特征匹配。
在这个步骤中，将当前采集的指纹图像和之前存储在数据库中的指纹特征向量进行比对。
比对过程通常采用的是基于特征向量的相似度计算方法，如欧氏距离、余弦相似度等。
如果两个指纹特征向量之间的相似度超过了一定的阈值，则认为它们是同一个人的指纹。
二、指纹识别技术的应用1.手机指纹解锁手机指纹解锁是指纹技术应用的典型代表。
众所周知，传统的密码解锁方式存在着安全性差、容易被猜测、忘记密码等问题。
而指纹解锁则克服了这些缺点，可大幅提高解锁的速度和安全性。
目前，大多数手机厂商都已经开始将指纹传感器集成在手机上，并在操作系统中增加了指纹识别模块。
用户可以通过事先设置好的指纹进行解锁或验证支付等操作。
2. 电脑指纹解锁除了手机，指纹识别技术还广泛应用于电脑领域。
在电脑解锁过程中，可以将指纹传感器集成在电脑键盘或鼠标中，也可以通过连接外部指纹读取器的方式进行识别。
安卓手机指纹识别原理
安卓手机指纹识别原理
安卓手机指纹识别是一种生物特征识别的技术，它通过感应器读取并识别用户指纹的独特模式，以验证用户身份并解锁设备或进行其他身份验证操作。
具体来说，安卓手机指纹识别的原理主要包括以下几个步骤：
1. 采集：当用户将手指触摸到指纹传感器上时，感应器会以图像的形式采集到用户指纹的细节信息。
一般来说，安卓手机上的指纹传感器位于手机的主屏幕下方或背面。
2. 预处理：采集到的指纹图像会经过预处理，主要包括降噪、增强对比度等处理，以提高后续的图像匹配精度。
3. 特征提取：在指纹图像经过预处理后，会从中提取出一系列特征值，这些特征值通常包括指纹纹线的方向、起始位置、长度等信息，而不包括实际的指纹图像本身。
4. 特征匹配：提取到的指纹特征会与已注册用户指纹特征进行比对。
通常，已注册的指纹特征会事先存储在手机的内部安全存储区域中。
比对过程主要分为两个步骤，一是寻找匹配的指纹特征集，二是计算匹配的相似度。
5. 判定与应用：根据匹配的相似度结果，系统会判定指纹是否匹配成功。
如果匹配成功，系统将解锁设备或进行其他身份验证操作，否则将拒绝相关操作。
需要注意的是，安卓手机指纹识别技术通常是基于硅光电容或超声波等原理实现的。
通过感应器对指纹的细微差异进行检测和分析，以确保识别的准确性和安全性。
此外，为保护用户隐私，指纹数据通常会被加密处理，并且只存储在设备本地，不会被传输到云端或其他服务器上。
这样做可以最大程度保证指纹数据的安全性。
指纹识别原理
指纹识别原理
指纹识别是一种通过检测、提取和比对指纹纹理特征来辨识个体身份的技术。
其原理基于每个人指纹的唯一性和稳定性。
指纹是人类手指表皮上的细纹路，由很多个脊线和间隙组成。
这些脊线和间隙形成了特定的纹理，从而构成了每个人独特的指纹图案。
指纹图案通常包括了三种基本类型: 环形、弓形和螺旋形。
每个指纹也有一个核心点和一个边界。
指纹识别的过程可以分为三个主要阶段: 指纹采集、特征提取和匹配比对。
在指纹采集阶段，使用特定的设备(如指纹扫描仪)来获取个体的指纹图像。
这个过程中，指纹图像会被分成很多小的区域，每个区域叫做一个像素。
每个像素的亮度值将代表该位置的指纹纹理特征。
在特征提取阶段，通过对指纹图像进行处理，提取出具有辨识能力的特征信息。
常用的指纹特征提取方法有“细化”和“方向梯度”。
细化操作用来减少指纹的宽度和长度，突出纹线的细长特点。
方向梯度则用来计算指纹图像中每个点的梯度方向，进一步凸显纹线的方向特征。
最后，在匹配比对阶段，将待识别的指纹特征与已存储的指纹特征进行比对，以确定是否有匹配。
常用的比对算法包括“相似性度量”和“模式匹配”。
相似性度量方法通过计算两个指纹特征之间的相似度来判断是否匹配。
模式匹配则是将待识别的
特征与多个已存储的特征进行比对，找到最佳匹配。
指纹识别技术的准确性和可靠性得益于指纹本身的独特性和不易受到外界干扰的特点。
这种技术在安全标识、个人身份验证、刑侦破案等领域得到广泛应用。
指纹识别技术
拓展指纹识别技术在公共安全 领域的应用，如刑侦、出入境
管理等。
06
总结回顾与拓展思考
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
本次课程重点内容回顾
01
指纹识别技术基本 原理
详细介绍了指纹识别的生物学基 础、指纹特征提取和匹配算法等 核心内容。
02
指纹识别技术应用 领域
门禁系统身份验证功能实现
身份验证
指纹识别技术可用于门禁系统的 身份验证，通过比对指纹信息， 实现进出人员的快速、准确识别 。
安全性提升
相比传统的门禁卡或密码方式， 指纹识别具有更高的安全性，可 以避免卡片丢失或密码泄露带来 的风险。
企业考勤管理解决方案
考勤记录
指纹识别技术可用于企业考勤管理， 员工通过指纹打卡记录上下班时间， 提高了考勤的准确性和效率。
跨模态生物特征识别
利用不同生物特征之间的互补性，实现更高效的身份认证。
融合算法与技术
研究多模态生物特征融合的算法和技术，提高系统的性能和稳定性 。
深度学习在指纹识别中应用前景
深度学习算法
01
应用深度学习算法对指纹图像进行特征提取和匹配，提高识别
速度和准确性。
大规模指纹数据库处理
02
利用深度学习技术处理大规模指纹数据库，实现快速检索和比
关注新兴应用领域
鼓励学员们关注指纹识别技术在新兴领域的应用，如智能家居、物 联网等，探索新的应用场景和商业模式。
加强跨学科学习
建议学员们加强计算机、生物识别、安全控制等相关学科的学习， 提升综合能力和跨学科创新思维。
THANKS
感谢观看
03
关键技术挑战及解决方案
指纹识别技术应用概述
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。
指纹识别技术
指纹识别技术指纹识别技术是现代生物识别技术中最为成熟和常用的一种，它通过识别和对比人体指纹图像的特征信息，实现对个体身份的确认和辨别。
指纹识别技术在各个领域都得到广泛应用，比如安全领域的门禁系统和手机解锁，以及司法系统的犯罪侦查等。
本文将从指纹识别技术的原理、应用领域和未来发展等方面进行探讨。
一、指纹识别技术的原理指纹识别技术基于指纹的独特性和稳定性原理。
每个人的指纹都是独一无二的，即使双胞胎也有不同的指纹。
这是因为指纹的形成是与胎儿时期的发育过程密切相关的，受到遗传和环境的影响而产生出不同的纹路。
同时，由于指纹纹路的形成是在胚胎发育的早期，其纹路模式一旦形成就几乎不会发生改变。
基于指纹的独特性和稳定性，指纹识别技术可以通过将指纹图像进行采集、提取和匹配等步骤来实现对个体身份的确认和辨别。
首先，指纹图像的采集是通过指纹传感器将指纹的图像模式转化成数字信号。
然后，提取过程会从指纹图像中抽取出指纹的特征信息，比如纹线的方向、长度和间距等。
最后，匹配算法会将提取到的特征信息与已有的指纹模板进行对比，从而确定是否是同一个人的指纹。
二、指纹识别技术的应用领域1. 安全领域：指纹识别技术在安全领域的应用非常广泛。
比如，在门禁系统中，可以通过指纹识别来确认人员的身份，实现进出门禁的控制和管理。
此外，指纹识别还可以应用在保险库、保险箱和个人电脑等设备的解锁上，增加设备的安全性和防护性。
2. 移动设备：指纹识别技术在移动设备中的应用越来越普遍。
现在的智能手机和平板电脑都具备指纹识别功能，使得用户可以通过指纹来解锁手机和进行支付等操作。
指纹识别的快捷和安全特性，为用户提供了更为便利和安全的移动体验。
3. 司法系统：指纹识别在司法系统中也扮演着重要的角色。
由于每个人的指纹都是独一无二的，因此在犯罪侦查中，可以通过指纹识别技术来追踪和验证嫌疑人的身份。
指纹证据在破案过程中发挥着至关重要的作用，有效地提高了犯罪侦查的效率和准确性。
指纹识别工作原理
指纹识别工作原理指纹识别是一种常见的生物特征识别技术，广泛应用于现代安全系统中。
通过分析和比对指纹图像中的细节特征，可以准确地识别个体身份。
本文将介绍指纹识别的工作原理及应用。
一、指纹特征每个人的指纹都是独一无二的，这是由于指纹图案的细节特征具有高度的差异性和不可复制性。
指纹图案主要包含三个基本特征：弓形、环形和纹线。
弓形指纹特征是形状曲线由一个端点向外延伸形成的弧线；环形指纹特征则是以一个或多个环状线为基础组成的图案；纹线是由各种形状和长度的纹线组成的。
这些特征的组合构成了每个人独特的指纹图案。
二、指纹识别的过程1.图像采集指纹识别系统首先需要采集用户的指纹图像。
这通常通过指纹传感器来完成，传感器能够感知指纹的细节特征并将其转化为数字信号。
用户只需将手指轻轻按压在传感器表面，系统将自动采集指纹图像。
2.预处理采集到的指纹图像可能存在噪点、模糊或其他干扰因素，因此需要进行预处理。
预处理的主要目的是提取图像中的指纹特征，并消除干扰。
常见的预处理方法包括去噪、增强和细化等。
3.特征提取在预处理后，需要从指纹图像中提取出具有识别能力的特征。
指纹特征可分为两大类：局部特征和全局特征。
局部特征是指针对指纹图案中的各个细节部分进行提取的特征，如弓形、环形和纹线等。
全局特征则是对整个指纹图案进行提取的特征，如指纹的总面积、定位特征等。
4.特征匹配特征匹配是指将采集到的指纹特征与已有的指纹库中的模板进行比对，以确定其是否相匹配。
匹配算法通常通过计算两个指纹特征之间的相似度来确定匹配度。
常用的匹配算法有Minutiae匹配、图案匹配和相位匹配等。
5.决策根据特征匹配的结果，系统将根据设定的阈值来决定是否将指纹认定为匹配成功。
如果相似度超过阈值，则判断为匹配成功，否则认为匹配失败。
三、指纹识别的应用指纹识别技术已经广泛应用于各个领域，包括安全门禁、手机解锁、互联网支付等。
下面简要介绍几个常见的应用场景：1.安全门禁指纹识别技术可以用于替代传统的门禁卡或密码锁，提高门禁系统的安全性和便捷性。
人工智能之指纹识别
实现自动化识别
通过将指纹识别算法集成到自动 化系统中，可以实现指纹的自动 采集、处理和识别，提高工作效
率和用户体验。
利用人工智能技术实现自适应阈 值调整、自动校准等功能，可以 进一步提高指纹识别的自动化程
度。
结合其他生物特征识别技术，如 人脸识别、虹膜识别等，可以实 现多模态生物特征识别，提高安
全性和便捷性。
利用大数据技术对大量指纹数据进行训练和学习，可以让指纹识别算法更加准确和 高效。
加速识别过程
传统的指纹识别算法通常需要进行复杂的计 算和比对过程，而人工智能技术可以通过优 化算法和并行计算等方式加速识别过程。
利用云计算等分布式计算技术，可以 实现大规模指纹数据的快速处理和识 别。
采用智能芯片等硬件加速技术，可以 进一步提高指纹识别的速度和效率。
广泛应用
21世纪以来，指纹识别技 术逐渐成熟并广泛应用于 各个领域，如手机解锁、 门禁系统、支付验证等。
指纹识别技术应用领域
手机解锁
门禁系统
指纹识别已成为智能手机的标准配置之一 ，用户可以通过指纹解锁手机，提高了解 锁的安全性和便捷性。
指纹识别技术被应用于门禁系统中，可以 实现进出人员的快速身份识别和管理。
式，便于后续匹配和识别。
匹配等）对两个指纹特征向量进 行相似度计算，实现指纹的识别
与验证。
指纹图像预处理
在进行特征提取和匹配之前，需 要对指纹图像进行预处理操作
（如去噪、增强、二值化等）， 以提高指纹识别算法的鲁棒性和
准确性。
人工智能算法优化与改进方向
06 人工智能之指纹识别挑战 与未来发展
当前面临挑战及解决方案
挑战一
指纹识别技术精度和稳定性问题。当前指纹识别 技术仍存在一定误差率，且在复杂环境下性能可 能下降。
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指纹身份识别技术的研究摘要：随着社会的发展，信息时代的来临，生物识别技术已经成为身份识别的热门技术。
而在生物识别领域，指纹识别技术的研究尤为引人注目，为对这一领域有一个全面的理解和掌握，本文将概述指纹识别的整个过程，包括指纹采集，图像预处理，特征提取，指纹匹配等，并介绍了指纹识别的优点，提出了该领域有待解决的问题及相应的对策。
关键词：指纹识别；指纹采集；图像预处理；特征提取；指纹匹配Study On the Technology of Fingerprint RecognitionAbstract:With the development of society and the advent of the information age, biological recognition technology has become a hot technology of identity recognition. In the field of biological recognition, the study on the technology of fingerprint recognition attracts people's attention.In order to understand and grasp this area completely,the paper will summarize the whole process of the fingerprint recognition,introduce it’s merit, propose a pending problem of the fingerprint recognition technology and give it’s relevant solution.key words: fingerprint recognition; fingerprint acquisition;image collection;feature point extraction;match1. 引言在IT技术迅猛发展的今天，网络应用、电子商务的发展使我们越来越多地依赖智能卡、身份证、密码、数字证书等安全措施进行身份识别和安全认证，但各种措施都或多或少地伴随着需携带、易遗忘、易丢失、被盗用等不方便和不安全的因素。
由于指纹具有惟一性、易携带、不会丢失、不会遗忘等强有力的特性从而使指纹识别技术登上了安全认证的舞台，并以其独特的优势成为目前人体生物特征识别技术市场上市场占有率最高的方式之一[1]。
指纹识别技术是集传感器技术、生物技术、数字图像处理、模式匹配、电子技术于一体的高新技术。
现今，自动指纹识别技术已经广泛应用于公安、海关、银行等需要进行身份鉴定的领域。
随着网络的发展，指纹识别技术又提供了一种解决网络及数据库安全和保密问题的新途径[2]。
为了对指纹识别这一领域有一个全面的理解，本文罗列了指纹识别的几大优势，介绍了指纹识别实现的整个过程，并提出了该领域尚未解决的技术问题及相应的解决方案。
2. 指纹识别的定义及其优点手指表面由交替的“脊”和“谷”组成的平滑纹理模式就是指纹，其形成取决于胚胎中形成手指表皮部分的初始环境，具有很强的随机性。
包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上都各不相同，并且是唯一的。
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，这就是指纹识别[3]。
指纹识别不仅具有许多独到的信息安全优点,而且还有很高的实用性、可行性,具体体现在以下几个方面:第一：高稳定性，每个人的指纹是固定的，它不会随着人的年龄增长或身体健康程度的变化而发生质的变化，所以指纹是伴随人一生的最稳定的生物特征之一。
第二：惟一性，指纹具有明显独特的惟一性，并且纹理本身非常复杂，其复杂程度足以提供用于鉴别的足够证据。
每个人的指纹是独一无二的，任意两人之间不存在相同的手指指纹[4]。
第三：高可靠性。
高稳定性和高惟一性决定了指纹识别的高可靠性。
要想再增加指纹识别的可靠性，只需要登记更多的指纹即可满足。
第四：易采集性，指纹与生俱来，随身携带，无需记忆，而且扫描指纹的速度非常快，采集指纹时只要将手指平放在指纹识别钟即可完成，另外，指纹样本易于开发识别系统，目前已有标准的指纹样本库，方便了识别系统的软件开发[5]。
第五：伪造难、破译难，由于指纹识别具有上述独特的优势，并且识别指纹时必须将真正的手指与指纹采集头接触，因此伪造、假冒、攻击、破译指纹的难度就变得相当大。
3. 指纹的特征指纹的特征可分为总体特征和局部特征，总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，局部特征是指纹上节点的特征。
3.1 指纹的总体特征指纹的总体特征包括纹形、模式区、核心点、三角点和纹数等。
指纹的纹形分为环型，弓型和螺旋型，其他的指纹图案都基于这三种基本图案，指纹的纹形图案如图1所示。
环型弓型螺旋形图1 指纹的纹形图案模式区是指纹上包括总体特征的区域，从模式区就能够分辨出指纹是属于哪一种类型的。
模式区的图如图2所示。
图2 指纹的模式区核心点是位于指纹纹路的渐进中心，它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。
许多算法是基于核心点的，也就是只能处理和识别具有核心点的指纹，如图3所示。
图3 指纹的核心点三角点是位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点，或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。
三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处，如图4所示。
图4 指纹的三角点纹数是指模式区内指纹纹路的数量，在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量就是指纹的纹数，如图5所示。
图5 指纹的纹数3.2指纹的局部特征局部特征就是指纹上节点的特征，这些具有某种特征的节点称为细节特征或特征点。
两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的细节特征，却不可能完全相同。
指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或转折。
这些断点、分叉点和转折点就称为“特征点”，就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息，其中最典型的是终结点和分叉点，其他还包括分歧点、孤立点、环点、短纹等。
特征点的参数包括：方向（节点可以朝着一定的方向）、曲率（描述纹路方向改变的速度）、位置（节点的位置通过x/y坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的）。
4. 指纹识别的过程指纹识别可分为指纹验证和指纹辨识两种模式。
验证模式，就是从数据库中提取指纹样本与录入的指纹进行比对并查看是否是同一指纹。
辨识模式，就是将待识别的指纹图像与指纹库中所有指纹图像进行一一比对，寻找相匹配的指纹，结果找到了匹配指纹或搜索了整个指纹库之后并无匹配指纹，以此给出相应的结论[6]。
整个指纹识别的过程可分为：指纹采集、预处理、特征提取和指纹匹配这几部分，如图6所示。
图6 指纹识别的过程4.1 指纹采集随着科学技术的发展，图像输入设备日益向高速度、高分辨率、多功能、智能化方向发展。
目前，指纹采集设备主要分为光学设备、硅晶体传感器和超声波扫描这三种[7]。
光学指纹采集技术的原理是光的全反射，它是目前应用最广泛的指纹采集技术。
硅晶体传感器是靠微型晶体的平面通过多种技术来绘制指纹图像的，例如：电容指纹传感器、温度指纹感应传感器等，它是一种新兴的技术。
超声波扫描通过扫描指纹的表面，获取指纹图像，三种技术的性能比较见表1[8]。
表1 三种指纹采集技术的性能比较高识别率、低价格和紧凑的体积是分辨指纹采集器性能优劣的3大指标[9]。
如表1所示，三种技术都有各自的优缺点，超声波扫描技术虽然分辨率最高，但由于其成本高的原因，目前还未投入实际应用；光全反射技术耐用，成本低，但它体积大、成像能力较弱；硅晶体传感器体积小，成本功耗低，但易损且分辨率较低。
4.2指纹图像预处理图像预处理可以分为均衡化，指纹分割，二值化和细化4个步骤，如图7所示，图7 预处理的过程4.2.1图像均衡化均衡化可以消除指纹采集过程中由于传感器自身的噪声以及因为手指压力不同而造成的灰度差异，并将指纹图像的对比度和灰度调整到一个固定的级别上，为后续处理提供一个较为统一的图像规格，其格式化的公式为：其中，I（i,j）是点（i，j）的灰度值，M,是原图像的灰度均值和方差，M O、是期望的灰度均值和方差[10],均衡化的图像如图8所示。
原图均衡化图像图8 指纹图像均衡化的效果4.2.2图像的分割指纹图像可分为前景和背景两部分，前景指的是清晰的指纹纹路部分。
背景指的是采集区域中无纹路或者指纹非常模糊的部分，采集到的指纹图像一般都不可避免的存在着背景区域[11]。
如果不将指纹图像同背景区域有效的分割开，则在处理图像的时候需要处理整个采集区域．造成处理速度的大幅度下降，而且由于背景区域的存在，会严重影响各种图像处理算法的处理效果。
从背景中分割指纹图像的目的就是为了确定指纹图像的有效区域，有针对性的进行处理，从而节约处理时间，保证处理效果，指纹分割后的图像见图9。
分割前的图像分割后的图像图9 指纹分割的效果图4.2.3图像的二值化图像的二值化就是将原来为灰度的图像变为二值的黑白图像，最简单的方法是选固定阈值。
并以此为分界，大于取为0，小于取为1，这种方法在图像灰度不均匀，深浅不一的情况下效果比较差，会造成大量有用信息的丢失，在实际操作中行不通。
因此，可将整幅指纹图像分块．结合各块图像的特点，为每块图像选取不同的阈值分别进行处理这种方法称为局部阈值选取[12]，二值化的公式为：其中f’(x,y)为输出图像，f (x,y)为输入的原始图像。
当输入值大于等于阈值时，输出值为255，为白色；当输入值小于等于阈值时，输出值为0，为黑色[13]。
二值化的图像如图10所示。
图10 二值化图像图11 细化后的图像4.2.4图像的细化二值化图像的细化结果往往称作该二值图像的骨架，进行细化的目的是为特征提取做准备。
自动指纹识别系统中，一般要求细化骨架单像素宽的，细化效果要好，否则将无法使用常规的特征提取算法提取细节特征信息。
细化算法种类很多，从细化处理的顺序看，主要包括串行细化、并行细化和混合细化。
串行细化满足条件的像素点，下次操作由上一次操作结果决定，并行细化同时对满足给定条件的像素点进行处理，就是一次处理所有像素的一个子集：混合细化则是串行细化和并行细化交互或同时进行[14]，细化后的图像如图11。
4.3指纹的特征提取指纹的特征提取可以分为指纹的全局特征提取和局部细节特征提取。
中心点和三角点称为奇异点，奇异点反映了指纹全局的纹理变化特征，准确地提取指纹奇异点的位置和方向对于提高整个指纹识别系统的性能具有重大意义，指纹的奇异点如图12所示。