指纹识别的原理和方法
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。
光学指纹原理
光学指纹原理
光学指纹原理
随着科技的不断进步,手机指纹识别已经逐渐成为了手机解锁的标配,其中比较流行的是光学指纹识别技术。那么,究竟什么是光学指纹原
理呢?
一、光学指纹原理
光学指纹识别是利用光学成像的原理,对指纹进行成像后提取特征点
并进行识别的技术。具体的过程如下:
1.光学成像:首先,将手指放置在指纹识别器上,这时,通过指纹识
别器上的探头释放出红外光,照射在手指上,这些光线会反射回来,
并经过指纹识别器的透镜,构成了一个逆像。
2.特征提取:逆像中所体现出来的特征包括指纹的丰富纹路、峰值以
及穴点等。指纹识别器会将这些特征提取出来,并形成一个指纹特征
向量。
3.识别比对:当指纹特征向量被提取之后,指纹识别器会将其与系统
中存储的已有指纹模板进行比对,如果二者相等,则认为是同一个人
的指纹。
二、优缺点分析
虽然光学指纹识别有着高精度、快速响应、易于操作等优点,但是其
也存在一些缺点:
1.环境限制:因为补光光线的问题,光学指纹识别对光线的环境要求
非常高,如果光线暗淡或者环境光太强则会造成成像质量下降。
2.指纹损伤:如果手指上有伤口、水分或者没有滑过去,则光学指纹
识别也可能无法进行。
3.安全性欠佳:因为光学指纹的特征提取是基于图像处理技术,所以
如果有人偷拍手指上的指纹照片,则也能成功地对其进行解锁。
三、总结
总的来说,光学指纹识别作为一种主流的指纹识别方式,在现今的市
场中大受欢迎。虽然它也存在一些缺点,但凭借其快速、准确的特点,已经成为手机指纹识别的主要手段之一。
指纹识别算法原理
指纹识别算法原理
指纹识别算法是一种常见的生物识别技术,用于识别个体的身份。该算法通过将图像
的特征与之前保存的指纹数据进行比较,从而确定出指纹的拥有者。本文将分析指纹识别
算法的原理,包括指纹的构成和指纹识别的处理过程。
一、指纹的构成
指纹是人体表面的一种皮肤纹理,是一个由细节组成的模式,每个人都有独特的指纹。指纹可以分为三个部分:弓形区、环形区和梳状区。
弓形区是指指纹图案开始的地方,通常是在一侧的边缘上,形状像个弓。环形区是指
指纹图案较为复杂的部分,分布在弓形区和梳状区之间,中央部分呈圆形或椭圆形。梳状
区是指指纹图案最复杂、最丰富的部分,由一些细长的刻度线组成,像一把梳子。
二、指纹识别的处理过程
指纹识别处理过程一般分为四个步骤:图像获取、预处理、特征提取和匹配。
1. 图像获取
指纹图像可以通过指纹扫描仪进行获取。指纹扫描仪会将指纹图像转换为数字图像,
以便进行后续的处理。
2. 预处理
指纹图像需要进行一定的处理,以便提高后续的特征提取的准确性。预处理一般包括
以下几个步骤:
(1)图像增强:通过增加图像的对比度、亮度和清晰度等方式,使指纹图像更加清晰。
(2)去噪:在图像获取过程中,可能会受到环境干扰,比如指纹上的水印、污渍或灰尘等,这些干扰会影响到指纹图像的清晰度,需要对其进行去噪操作。
(3)图像分割:将指纹图像分割为不同的区域,以进行后续的特征提取。
3. 特征提取
指纹的特征主要包括节数、岭线、汇点等。特征提取的目的是将指纹图像中的特征点
提取出来,以便进行后续的匹配。
节数是指指纹图案上的梳状区中细长刻度线的数量。岭线是指指纹图案上起伏的纵向线,在环形区和梳状区中数量较多。汇点是指两根岭线的相交处,通常指在梳状区中。
指纹识别工作原理
指纹识别工作原理
指纹识别是一种生物特征识别技术,常用于身份验证和访问控制。其工作原理基于每个人指纹纹理和特征的独特性。
指纹识别的过程分为三个步骤:采集、特征提取和匹配。
1. 采集:首先,通过指纹传感器采集用户手指表面的指纹图像。传感器可以是光学传感器或者是电容传感器。光学传感器使用光学成像技术来获取指纹图像,而电容传感器则通过测量指纹的电容变化来获得图像。
2. 特征提取:接下来,从采集到的指纹图像中提取出关键特征。常用的特征提取方法是将指纹图像转换为特征向量或者提取关键点。常见的特征包括细纹和细节,如弓形、斗角、螺旋等。
3. 匹配:最后,提取到的指纹特征与已存储的指纹特征进行比对和匹配。比对通常使用一种叫做“模式匹配”的算法,比如Minutia点匹配算法。该算法将采集到的指纹特征与数据库中
的指纹模板进行比对,计算它们之间的相似度,确定是否匹配。
指纹识别的工作原理基于指纹的不可复制性和稳定性。每个人的指纹纹线、岭和谷的位置、形状和排列方式都是独特的,不同于其他人。这使得指纹识别能够高度准确地识别个体。此外,指纹的纹路不易受外界环境影响,如年龄、伤痕或疾病,因此具有良好的稳定性和可靠性。
指纹识别的工作原理和流程
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指纹识别的过程及原理
指纹识别的过程及原理
长指纹的形状不会发生改变,只是明显程度的变化,而且每个人的指纹都是不同的,在众多细节描述中能进行良好的区分,指纹纹路有三种基本的形状:斗型(whorl)、弓型(arch)和箕型(loop)。在指纹中有许多特征点,特征点提供了指纹唯一性的确认信息,这是进行指纹识别的基础,分为总体特征和局部特征,总体特征又包括了核心点(位于指纹纹路的渐进中心)、三角点(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)、纹数(指纹纹路的数量);局部特征是指纹的细节特征,在特征点处的方向、曲率、节点的位置,这都是区分不同指纹的重要指标。
指纹识别过程分为两个次要过程,分为四个部分。两个次要的过程是指纹记录和交叉核对过程。指纹记录过程由四个部分组成:指纹采集、指纹预处理、指纹检查和指纹模板采集。指纹比对过程还包括四个部分:指纹采集、指纹预处理、指纹特征比对和匹配。在这两个过程中,指纹图像的前处理都存在,但指纹图像的取值和指纹特征的值似乎有相同的名称,但它们的内在算法和性质是完全不同的。在引入指纹的过程中,更频繁地获得指纹图像,而单值提取部分的算法更多地关注一些特征值的辨析和获取过程。
指纹识别的第一步是指纹图像的获取,目前已经有多种指纹图像的获取方式,主要有光学指纹采集技术、电容式传感器指纹采集、温度传感指纹获取技术、超声波指纹采集技术、电磁波指纹采集技术,获得图像后进行预处理加工,要实现图像的灰度变换、分割、均衡化、增强、细化等预处理步骤。首先要把指纹从整个图案上分割出来,背景图和指纹分布图的灰度是不同的,这就确定了两者强度的区别,利用梯度这个概念就能将指纹从背景图中很好的分离开;均衡化是预处理中的重要一步,在提取时根据环境的不同得到的指纹图像不同区域的像素分布点是不同的,均衡化就是将不同区域分布的像素进行均值划分得到亮度分布均衡的图像;为了便于特征的提取,在几步加工后的图像还
指纹识别的原理和一般方法
指纹识别的原理和一般方法
指纹识别系统主要有以下几个环节:指纹图像采集、指纹图像预处理、特征提取、指纹特征匹配,指纹识别流程图如下:
指纹一般通过指纹采集器来提取,目前常用的指纹采集设备有三种:光学式、硅芯片式和超声波式指纹采集器。
1、光学指纹采集器
光学指纹采集器是最早的指纹采集器,也是目前使用最为普遍的。它有如下优点:
使用时间最长,经受了实际使用的检验;
对温度等环境因素的适应能力好;
价格比较低廉,分辨率较高,可以达到500 dpi 以上。
目前,也已出现了用光栅式镜头替换掉棱镜和透镜系统的采集器,光电转换的CCD 器件也已经换成了CMOS 成像器件,从而省略了图像采集卡,直接得
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。
手机指纹识别原理
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。
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。
指纹识别器工作原理探究
指纹识别器工作原理探究
指纹识别器是一种广泛应用于生物识别技术领域的设备,它通过扫描和分析人体指纹图案来辨识个体的身份。本文将探究指纹识别器的工作原理,详细介绍指纹识别的过程和技术。
一、指纹的唯一性和可靠性
指纹作为人体特征之一,在很大程度上具有唯一性和可靠性。每个人的指纹纹路独特而复杂,无论先天还是后天因素对其形成都有一定影响。这种不可复制的特性成为指纹识别技术成功应用的基础。
二、指纹数据采集
指纹识别器的工作开始于采集用户指纹的数据。一般情况下,设备会通过光学或电容等方式对指纹进行扫描,将图像转化为数字信号以便进一步处理与分析。
光学方式是最常见的指纹扫描技术之一。其原理是通过光源照射到指纹上,根据光的反射与吸收来捕捉图像。扫描器会对指纹的凹陷和凸出部分的光反射强度进行测量,得到一个灰度图像。
电容指纹扫描是另一种常用的技术。它利用了人体指纹与感应器之间的电容差异。当手指触碰到传感器表面时,指纹的凹陷与凸出部分形成了电容特征,传感器可以捕捉到这些差异,并将其转化为数字信号。
三、指纹特征提取
指纹数据采集完毕后,接下来的步骤是提取指纹的特征。指纹图像本身非常复杂,包含了大量的细节和纹理。为了减少计算量和提高识别的准确性,通常会将指纹图像转化为一组特征点或特征向量。
常见的指纹特征提取算法包括Minutiae和Ridge Orientation等。Minutiae算法将指纹图像转化为一系列特征点,这些点对应于指纹纹线中的峰谷部分。而Ridge Orientation算法则用于分析指纹纹线的方向,根据方向的变化来提取指纹的细节信息。
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。
指纹识别模块原理
指纹识别模块原理
指纹识别模块是一种广泛应用于各种场合的生物识别技术,它能够通过读取人体指纹图像来进行身份识别和授权验证等操作。本文将介绍指纹识别模块的原理,包括指纹的结构特征、采集方式、图像处理方法和识别算法等方面。
一、指纹的结构特征
指纹是人类手指末梢的皮肤纹路,在不同的个体中具有独特性。指纹结构由许多细小的线条组成,包括弓形线、环形线和弓形环形线等。一条指纹线条通常包含了起点、上升段、顶点、下降段和终点等五个基本元素,可以看做是一种自然、高度复杂的密码,被广泛应用于身份识别和安全控制等领域。
二、指纹采集方式
指纹采集主要有两种方式,包括联系式和非联系式。联系式指纹采集是通过直接接触手指和指纹感应器来获取指纹图像,常见的方式包括压电、电容和光学等。非联系式指纹采集是通过读取手指周围的热量、光线、电子等信号来获取指纹图像,常见的方式包括红外线成像和超声波成像等。相比于联系式指纹采集,非联系式采集具有更好
的用户体验和防伪能力,但也存在成本高、复杂度大和识别精度问题等挑战。
三、指纹图像处理方法
指纹图像处理是将原始指纹图像进行预处理和特征提取等操作,以便于后续的比对和识别。常见的指纹图像处理方法包括增强、分割、特征提取和分类等。增强是对指纹图像进行去噪、滤波和灰度处理等操作,以提升指纹图像的清晰度和质量。分割是将指纹图像分为细小的单位,如像素、线条和区域等,以便于后续的特征提取和模式匹配。特征提取是通过算法和模型等手段从指纹图像中提取主要特征,如弧度、方向、频率和形态等。分类是将指纹模板与模板库中的模板进行比对和匹配,以确认身份和授权等信息。
指纹识别技术:原理与应用
指纹识别技术:原理与应用
指纹识别技术:原理与应用
2023年,指纹识别技术已经成为了手机、银行卡、门禁卡等日常生活中常见的身份验证方式。相比于传统的密码、数字证书等身份验证方式,指纹识别技术具有更高的安全性和便捷性。本文将详细介绍指纹识别技术的原理与应用。
一、指纹识别技术的原理
1. 基本原理
指纹识别技术是一种生物识别技术,其基本原理是通过对指纹图案进行提取、比对,确定指纹属于哪个人。指纹识别系统可分为以下三个部分:
①采集部分:通过指纹采集器采集被识别者的指纹图像。
②预处理部分:包括图像增强、图像滤波等操作,去除指纹图像中的噪声等干扰因素,提高指纹图像的质量。
③匹配部分:将被验证的指纹图像与数据库中已存储的指纹图像进行比对,以判断被验证的指纹是否属于已存储的指纹之一。
其中匹配部分是整个系统中最核心的部分,其准确性和速度直接影响到整个系统的性能。
2. 感应原理
指纹识别技术的感应原理是利用指纹的物理特征来进行识别:指纹的皮肤纹路存在着很多细小的细节特征,包括丰富的支线、岔线和汇合点等,这些特征对于每个人都是独一无二、不可复制的,因此可以作为身份识别的依据。
指纹识别系统采集指纹图像的原理是利用光电效应。光电传感器中的光源通过指纹的细节特征会被散射、折射,从而在传感器中产生不同的光强信号。对这些光强信号进行处理后,即可得到指纹图像。
3. 匹配原理
指纹识别系统中的匹配原理主要有两种:比对法和分类法。
①比对法:比对法是将需要验证的指纹图像与数据库中已有的指纹图像进行逐一比对,直到找到匹配的指纹图像。比对法有两种主要的方法:一是特征点法,即利用指纹中的特征点进行匹配;二是模板法,即将指纹图像转换成模板形式,再对比模板。
指纹识别的原理和方法
指纹识别的原理和方法
一. 概述
指纹识别技术主要涉及四个功能:读取指纹图象、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象,取到指纹图象之后,要对原始图象进行初步的处理,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。
二. 取得指纹图象
1.取象设备原理
取像设备分成两类:光学、硅晶体传感器和其他。
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脊和谷的深度和皮肤与玻璃间的油脂。光线经玻璃设到谷后反射到CCD,而设到脊后则不反射到CCD(确切的是脊上的液体反光的)。
指纹显现原理
指纹显现原理
指纹显现原理是指使用特定的技术和方法,将人体皮肤上的指纹纹路图案呈现出来的过程。指纹显现是一种非常常见的犯罪现场调查技术,被广泛应用于识别、鉴定以及犯罪现场的勘查等领域。
指纹显现原理主要基于以下几个方面:
1. 汗腺分泌物:人的指纹皮肤表面常有微量的汗液和油脂等分泌物,这些分泌物会附着在指纹纹路上,并随着时间的推移逐渐干燥。技术人员可以利用特定的粉末或化学试剂,使这些分泌物变得可见,从而清晰显示指纹图案。
2. 血液或体液:在某些犯罪现场,如果存在指纹与血液或其他体液的接触,科学家可以使用化学反应试剂或光源来显现指纹。这些试剂通过与蛋白质或其他成分的反应,使指纹图案得以显现出来。
3. 光学技术:光学技术包括使用专用显微镜观察和放大指纹图案,以及使用聚焦表面共振(Surface Plasmon Resonance, SPR)技术等。这些技术能够通过光学原理,增强并凸显指纹纹路的对比度,从而使指纹图案更加清晰可见。
4. 接触感应技术:人体指纹纹路内的微细沟槽嵌有灰尘、污垢等细微颗粒,这些颗粒会使指纹图案产生细微的高低起伏。通过使用特定的技术,如静电吸附法、激光散射法等,可以将这些微细的颗粒显现出来,从而得到指纹的图案。
综上所述,指纹显现原理主要是通过利用特定技术和方法,使人体指纹皮肤上的纹路图案可见。通过显现指纹,我们可以进行指纹识别、比对和鉴定,有助于犯罪侦查、司法判案等。
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指纹识别的原理和方法
一、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,至今仍然没一流种模板的标准,也没一流种公布的抽象算法,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。
指纹识别的原理和方法
二. 取得指纹图象
1.取象设备原理
取像设备分成两类:光学、硅晶体传感器和其他。
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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(F TIR)。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脊和谷的深度和皮肤与玻璃间的油脂。光线经玻璃射到谷后反射到CCD,而射到脊后则不反射到CCD(确切的是脊上的液体反光的)。
由于最近光学设备的革新,极大地降低了设备的体积。最近90年代中期,传感器可以装在6x3x6英寸的盒子里,在不久的将来更小的设备是3x1x1英寸。这些进展取决于多种光学技术的发展而不是FTIR的发展。例如:纤维光被用来捕捉指纹图像。纤维光束垂直射到指纹的表面,他照亮指纹并探测反射光。另一个方案是把含一流微型三棱镜矩阵的表面安装在弹性的平面上,当手指压在此表面上时,由于脊和谷的压力不同而改变了微型三棱镜的表面,这些变化通过三棱镜光的反射而反映出来。
应用晶体传感器是最近在市场上才出现的,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。温度感应传感器被设计为感应压在设备上的脊和远离设备的谷温度的不同。
超声波扫描被认为是指纹取像技术中非常好的一类。很象光学扫描的激光,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,得到脊的深度。不象光学扫描,积累在皮肤上的脏物和油脂对超音速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。
由于巨大的指纹辨别市场,如果想指纹识别在商业上的巨大成功,三个因素中的两个因素是非常重要的,它们是低价格和紧凑的体积(另外一个是上面谈到的识别率)。90年代初到后期,取像设备的价格已经剧烈的下降,制造商最近又承诺,在最近几年后,又要进行大幅度降价。至于体积,上面已经提到光学传感器的体积从6x3x3英寸降到3x1x1英寸。应用晶体的传感器的体积差不多是这样或者更小。在晶片上,集成电路的技术越来越高(如:数字化电路把指纹信号转化为数字信号强度),系统体积将越来越小,晶体传感器的体积接近与手指大小所需要的体积,其长宽大约是1x1英寸高不到1英寸。
在晶体传感器之前,一些没有用到的机能是局部调整、软件控制、自动获取控制(AGC)技术。对于大多数光学设备,只能通过人工调整来改变图像的质量。然而,晶体传感器提供自动调节象素,行以及局部范围的敏感程度,从而提高图像的质量。AGC在不同的环境下结合反馈的信息产生高质量的图像。例如,一个不清晰(对比度差)的图像,如干燥的指纹,能够被感觉并增强灵敏度,在捕捉的瞬间产生清晰的图像(对比度好);由于提供了局部调整的能力,图像不清晰(对比度差)的区域也能够被检测到(如:手指压得较轻的地方)并在捕捉的瞬间为这些象素提高灵敏度。
光学扫描也有自己的优势。其中之一在较大的模型可以做较大指纹取像区域。而制造较大的应用晶体传感器的指纹取像区域是非常昂贵的,所以应用晶体传感器的指纹取像区域小于1
平方英寸,而光学扫描的指纹取像区域等于或大于1平方英寸。然而这个对于较小的光学扫描设备并不是优势。较小的光学扫描也是较小指纹取像区域,这是因为较大的指纹取像区域需要较长的焦点长度,所以要有较大包装,否则如果较大的取像区域使用较小的包装,则光学扫描设备会受到图像边缘线形扭曲的影响。
晶体传感器技术最重要的弱点在于,它们容易受到静电的影响,这使得晶体传感器有时会取不图像到图像,甚至会被损坏,另外,它们并不象玻璃一样耐磨损,从而影响了使用寿命。
总之,各种技术都具有它们各自的优势,也有各自的缺点。我们在下面给出三种主要技术的比较。
2. 图象增强
刚获得的图像有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的,比如,手指被弄脏,手指有刀伤、疤、痕、干燥、湿润或撕破等。图象增强是减弱噪音,增强脊和谷的对比度。想得到比较干净清晰的图像并不是容易的事情。为这个目标而为处理指纹图像所涉及的操作是设计一个适合、匹配的滤镜和恰当的阀值。