Suprema指纹识别算法介绍
Suprema指纹优势
Suprema指纹优势Suprema公司产品比起其竞争对手拥有如下特点及优势最高的信赖性.指纹识别中算法可以说是左右其性能的最核心的要素。
在世界指纹识别大赛(FVC2004)中夺得了第一，被认定为世界最好的指纹识别算法。
再加上其优越的技术力量可确保客户产品及应用软件的最佳稳定性和信赖度。
广泛适用性.Suprema的优势之一就是产品的适用性，提供各种传感器，供用户选择在自己最适合的工作环境中。
而且Suprema提供开放式方案使客户得到特制的方案符合自己的应用环境。
卓越的支持.销售产品意味着跟客户保持长期的关系。
Suprema以提供各种方案来支持最终客户达到共赢。
长久的技术支持过程中Suprema从客户的成功中得到了从未有过的自豪感。
Suprema传感器的类型光学传感器的操作步骤是，首先将手指放到由 LED 光源照亮的平板上。
通过一个棱镜和透镜系统，图像被投射到CMOS图像传感器上。
使用帧抓取技术抓取图像，并将其保存起来以备分析。
热传感器包括一组温度测量像素，它们可以区分皮肤凸起位置的温度和凹陷空间中的温度。
这种传感器的尺寸可以很小，因为只要让手指掠过扫描仪就可以进行温度扫描。
电容式传感器利用以下接触点的电容值的不同：皮肤传感器与空气传感器之间的接触点。
当将手指放到传感器上时，一组像素会测量指纹凸起和凹陷部分的电容变化。
这种方法是可行的，因为在皮肤传感器与空气传感器之间的接触点的电容存在差异。
电场式传感器在传感区域的周围产生一个电场，一组像素可以借此测量指纹的凸起和凹陷部分所导致的变化。
这种方式可检测出皮肤传导层（位于皮肤表面和表皮之下）中的变化为何选择Suprema指纹产品世界最优秀指纹算法企业Suprema旗下biostation、bioentry、plus、beacon等系列指纹识别门禁考勤以及指纹采集仪器，证明suprema产品堪比数码产品的“ipod”。
suprema产品巨大优势：1、承诺为客户免费提供软件管理接口，用户可根据自己特殊需求实现软件量身定制2、承诺免费提供软件升级服务3、保证识别速度:3，000枚指纹信息只需1秒内识别完成，远远高于其他公司指纹识别速度。
安卓涉水指纹识别 隐藏式方案或成主流
安卓涉水指纹识别隐藏式方案或成主流2015-04-30 13:47 华强资讯苹果在推出带指纹识别iPhone的那一年里出尽风头，同时也让安卓和其他阵营的手机生产厂商压力山大，如何迅速形成可批量投产的带指纹识别功能手机，成为技术人员们日夜思索的问题。
说到指纹识别，还是让我们先从其核心环节——算法和传感器说起。
1.算法、传感器是指纹识别产业链重中之重指纹识别产业链包括传感器、算法芯片等环节，其中方案提供商和传感器提供商占据核心位置。
在移动终端中传感器和算法往往由同一家公司提供，再与软件、IC环节密切配合，然后做成模组，其中算法——指纹识别传感器——模组——整机构成了整个产业链的核心环节。
在指纹识别过程中，指纹识别算法对采集的指纹图像预处理，数据特征提取，特征匹配，指纹识别等全过程发出一系列指令。
指纹识别传感器(通常被称为指纹识别芯片，但不同于算法芯片)负责采集指纹信息，是指纹识别系统的核心部分，整个指纹识别系统的大半成本也在于此，根据采集方式可以分为滑动式、按压式，根据采集塬理可分为光学、电容式、射频(电容式的一种)、超声波等。
图1：指纹识别算法图2：指纹识别模组结构目前全球主要的算法和传感器提供商主要包括Authen Tec(美国)、Valadity sensors(美国)、FPC(瑞典FingerprintCardsAB)和国内的汇顶科技等、其他方案商如韩国的CrucialTec、挪威的IDEX、以及国内的敦泰科技、思立微、迈瑞微、比亚迪等，大部分还处于客户认证或小批量阶段。
其中Authen Tec 已于2012 年被苹果以3.56 亿美元全资收购，Authen Tec也由此停止对外授权，仅用于苹果产品，因此全球非苹阵营的手机厂商把目光主要集中在Valadity、FPC、汇顶科技等算法公司。
图3：指纹识别产业链2.按压式方案逐渐步入成熟如前所述，指纹识别按照采集方式可以分为滑动式、按压式，按压式只需轻轻把手指放置在传感器位置即可，在此期间传感器会采集多次，可以提高识别率，而且可以360开始搭载指纹识别开始，苹果就采用了按压式的采集方案，苹果通过按压式(采集方案)+金属圆环(启动并发射射频信号)+射频式(采集技术)的方案保证了优质的用户体验。
指纹自动分类算法
OSTU 算法，往往单独使用这些方法来进行指纹图像分割 时，效果都不太好，现在比较流行效果比较好的方法是综 合使用这些方法。
１ 指纹分类的基本原理
指纹具有以下三个明显的特点：终身不变性、唯一性和 可分类性。 根据现有的指纹自动分类算法，可以将这些分类算法划 分成下面的几类分类特征：一是将指纹各个区域的信息来作 为分类的特征，此时指纹的分类所采用的算法将指纹在各个 区域中的信息作为分类的特性；二是将指纹的纹线编码来作 为分类的特征，此时纹线编码是分类算法的主要的分类特征， 该算法通常是以指纹的走向作为基础；三是将指纹的结构信 息作为分类的特征，指纹图像都会存在两种奇异点，分别是 三角点以及中心点，可以将这些全局的特征信息当作主要的 分类特征来处理。 自动指纹识别系统主要包括指纹图像的采集、指纹图像 的预处理、指纹图像的特征的提取、指纹分类处理、指纹特 征匹配。一般情况下，判断一个指纹识别算法是不是科学的、 合理的，需要通过使用该算法对标准的指纹数据库进行处理， 然后使用比较标准的评测方法来对该算法进行测试，最后来 证明该算法的可用性和实用性。国际标准中给出了可利用拒 识率、误识率、相等错误率等标准来对算法进行评估。
步骤如下。 （1）计算出不同分块尺寸下的局部区域相对应的块方 向。针对指纹图像，可以把这个指纹图像划分成许多个 8×8 个分块，然后根据前面所提到块方向信息的提取算法，分别 计算出每一个分块在 8×8 划分时所对应的块的方向 θ1 以及 16×16 划分时所对应的块方向 θ2。 （2）计算出待选的奇异点搜索的区域。如上所述，待选 的奇异点区域范围中的点会发生较大的角度变化，所以说这 些区域内的奇异点按照上面的算法步骤进行计算所求得的块 方向 θ1 以及 θ2 必然会存在很大的差异，根据原理 d=|θ1-θ2|， 可以假设一个阈值，比如可以将那些 d 大于 d0 的奇异点作为 该区域的奇异点搜索区域，根据这个阈值理论，可以很容易 就认识到真正的奇异点一定会位于待选奇异点的搜索区域范 围之内，但是这个待选的奇异点搜索区域与整个指纹图像进 行比较的话，就会减少很多矩阵计算信息，从而大大提高了 计算的效率。 （3）在计算出了待选的奇异点的搜索区域之后，在这 些区域中计算 Pc 指数。 （4）根据 Pc 指数的具体数值来检测奇异点。在扫描不 同的位置后，求得的方向场 Pc 指数的值，就能够根据这个 值提取奇异点的位置信息以及类型。 3.3 奇异点提取结果分析 采用以上的奇异点提取算法，可以很好提取出相关信息， 然后对已得到的不同的指纹奇异点结果进行分析。在实践中， 发现奇异点间的位置关系是完全不一样的，下面将主要根据 上面的这点进行指纹分类。
指纹识别的原理和应用论文
甘肃政法学院本科学年论文（设计）题目指纹识别的原理和应用_公安分_院__侦查__专业_2013_ 级_ 2 _班学号：___201336010212____姓名：___何鹏龙__指导教师：___张奋成__成绩：___________________完成时间： 2015 年 11__月目录摘要 (1)关键词 (1)ABSTRACT (1)KEY WORDS (1)引言 (2)一．指纹识别的原理和方法 (2)（一）指纹的特征与分类 (2)（二）指纹识别的原理和方法 (3)二．指纹识别技术的主要指标和测试方法 (3)（一）算法的精确度 (3)（二）误识率和拒识率的测试方法 (4)（三）系统参数 (4)三、指纹识别技术的应用 (5)（一）利用现场指纹直接破案 (5)（二）利用现场指纹串并案件 (5)（三）利用十指指纹查积案 (6)（四）指纹技术在民用方面的应用 (7)四．指纹识别的可靠性 (8)参考文献 ............................... 错误!未定义书签。
目录摘要 (1)关键词 (1)Abstract (1)Keywords (1)引言 (2)一．指纹识别的原理和方法 (2)（一）指纹的特征与分类 (2)（二）指纹识别的原理和方法 (3)二．指纹识别技术的主要指标和测试方法 (3)（一）算法的精确度 (3)（二）误识率和拒识率的测试方法 (4)（三）系统参数 (4)三、指纹识别技术的应用 (5)（一）利用现场指纹直接破案 (5)（二）利用现场指纹串并案件 (5)（三）利用十指指纹查积案 (6)（四）指纹技术在民用方面的应用 (7)四．指纹识别的可靠性 (8)参考文献 (9)指纹识别原理及其应用何鹏龙【摘要】周知，从古到今，世界各国的许多学科和部门，都十分注意对人的手掌表面皮肤的研究和应用，尤其是公安、司法部门更为重视。
究其原因，是由于指纹具有直接反映人手接触部位的肤纹形态结构特征的印痕，又具有人各相异的特定性和终生基本不变的稳定性等特点，能直接认定人身，而且具有极强的证明力。
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。
4. 匹配匹配是指将待比较的指纹特征与已知的指纹特征进行比较，以确定两者之间的相似度。
匹配的方法通常有两种，一种是基于特征点进行的匹配，另一种是基于图像的整体形状进行的匹配。
基于特征点进行的匹配方法，会将待比较的指纹与已知指纹中的特征点进行对比，若特征点之间的距离相差小于一定的阈值，则判定为同一个指纹。
指纹识别算法基本概述
指纹识别算法基本概述指纹识别算法，是指在指纹识别过程中，对采集的指纹图像预处理，数据特征提取，特征匹配，指纹识别等一系列解决问题的清晰指令。
本文通过对指纹图像预处理、指纹图像特征提取和指纹匹配三方面对指纹识别算法进行整体概述。
一、指纹图像预处理：在指纹识别过程中，刚获取的指纹图像会受到噪声、汗渍以及毛刺等因素影响，使得图像画面不清晰，预处理的目的是改善输入指纹图像的质量，以提高特征提取的准确性。
指纹图像预处理在整个指纹识别系统中的地位就好比地基对于整栋房子的作用，预处理图像的好坏将会影响到后面特征提取、指纹匹配的过程，这是在指纹识别过程中要处理好的第一步。
指纹图像预处理一般分为四步：图像分割、图像滤波、二值化和细化。
1.图像分割。
主要是指获取的原始指纹图像与背景区域之间有混合，需要从两者之间隔离出来，这就需要根据灰度的大小对图像进行初步处理，然后进行归一化及分割处理，消除背景区域。
2.图像滤波。
这是指纹图像预处理过程中最核心的一步，主要是通过对受噪音影响的指纹图像去噪，同时对图像进行修复和整理，增强脊线谷线结构对比度，进一步获取更加清晰的图像。
3.二值化。
经过图像滤波后，纹线部分得到增强，但脊的强度不完全相同，这种情况主要是表现在灰度值的差异。
图像的二值化是指将灰度图像（灰度有255阶）转化为只包含黑、白两个灰度的二值图像，即0和1两个值。
这样使脊的灰度值趋于一致，对图像信息进行压缩，节约了存储空间，有利于指纹特征提取和匹配。
4.细化。
是指对指纹二值化后指纹的走向、粗细等特征进行图像的细化，使指纹纹线更加平滑。
二、指纹图像特征提取：指纹图像特征提取的算法有很多种，主要有基于灰度图像的细节特征提取、基于曲线的特征提取、基于奇异点的特征提取、基于脊线频率的特征提取等。
对指纹图像的特征点进行提取，能有效地减少伪特征点，提取准确的特征点，提高匹配速度和指纹识别性能，降低识别系统的误识率和拒真率。
三、指纹匹配：指纹特征匹配主要是基于细节特征值的匹配，通过对输入指纹细节特征值与存储的指纹细节特征值相比较，实现指纹识别，两者相比较时需要设立一个临界值，匹配时大于这个阈值，则指纹匹配；当匹配时小于阈值，则指纹不匹配。
恶意代码分析中的指纹生成与匹配技术(五)
恶意代码是指那些具有恶意意图的软件程序，它们通过潜在的危害来获取用户的敏感信息、破坏计算机系统的正常运行或者滥用计算机资源。
在当今信息时代，恶意代码威胁着个人隐私和企业安全。
而恶意代码分析中的指纹生成与匹配技术是对抗恶意代码的有效手段。
指纹生成与匹配技术是指通过对恶意代码样本进行特征提取，生成唯一的指纹信息，并将其与知名恶意代码数据库中已有的指纹进行匹配，以实现恶意代码的快速识别和阻止。
指纹生成技术是整个过程的第一步，它关注的是如何提取恶意代码的特征。
而指纹匹配技术则是在生成指纹后，将其与数据库中已有的指纹进行比对，找出匹配的恶意代码。
在恶意代码分析中，指纹生成是非常重要的一环。
根据恶意代码的特点，可以从多个维度进行特征提取。
首先是静态分析，在不运行代码的情况下，通过分析恶意代码的文件结构、代码逻辑、代码字符串等特征，提取独特的指纹信息。
其次是动态分析，在运行恶意代码的过程中，通过监控代码的行为、网络交互、系统调用等信息，提取出与恶意行为相关的特征指纹。
指纹生成的关键在于如何选择合适的特征，以确保生成的指纹既能够准确代表恶意代码，又能够与数据库中的指纹进行匹配。
过于笼统的特征提取会导致指纹生成的精度不高，无法对恶意代码进行有效识别。
而过于具体的特征提取则会导致指纹信息的冗余，增加指纹匹配的时间和资源消耗。
指纹匹配是指将生成的指纹与已有的指纹数据库进行比对。
恶意代码的指纹库通常由安全厂商、研究机构等组织维护，并包含了大量已知的恶意代码指纹。
指纹匹配过程中，可以采用哈希算法、模式匹配算法等技术，对生成的指纹与数据库中的指纹进行比对。
通过比对结果，可以判断恶意代码是否已经存在于数据库中，并及时采取相应的阻断措施。
指纹匹配技术可以大大提高恶意代码的识别速度，降低误报率。
然而，恶意代码分析中的指纹生成与匹配技术也面临着一些挑战和限制。
首先，恶意代码真实性之间的差异导致恶意代码的变种层出不穷，这使得指纹生成和匹配变得更加困难。
Touch ID指纹识别的原理
Touch ID指纹识别的原理作者：来源：《新电脑》2013年第11期指纹有两个重要特征，一个是两根不同手指的指纹纹脊样式不同，另一个是手指的指纹纹脊样式终生不变。
这个19世纪初的研究成果是指纹在罪犯鉴别中被正式采用的理论基础。
可以说指纹是天然的人体生物密码，科研人员已经花了很长时间探索以指纹为核心的身份验证系统。
生活中比较常见的场合包括指纹门禁和考勤系统。
在电子设备上，10年前就已经有很多主打商业用途的笔记本电脑配备了指纹扫描器。
手机方面，2011年摩托罗拉在Atrix 4G手机上采用了指纹扫描器，可以实现开机解锁。
HTC也于近期推出了一款集成指纹扫描器的大屏手机HTC One max。
这两款手机都将指纹识别模块安排在机身背部，需要滑动手指进行操作。
Atrix 4G很有创意地将电源键与扫描模块整合在一起，按下电源键之后滑动手指即可解锁屏幕。
One max特意将电源键设计到机身右侧，引导用户用大拇指按电源键，而后通过滑动食指解锁。
该手机设计上的硬伤在于相机镜头和指纹识别模块距离很近，每次扫描指纹之前都可能弄脏镜头保护玻璃。
Atrix 4G的设计谈不上糟糕，但与iPhone 5s相比就能看出，摩托罗拉和HTC在对用户体验的把握上，与苹果完全不在一个段位。
苹果在iPhone 5s上采用的指纹识别技术来自AuthenTec。
2012年6月，苹果收购了这家公司。
在被苹果收购之前，AuthenTec是全球最大的指纹识别芯片供应商，拥有名为TurePrint 的专利技术，可以读取皮肤表皮之下的真皮层信息。
按照AuthenTec的说法，真正的指纹藏在真皮层。
包括ThinkPad在内的主流商务笔记本电脑都采用了该公司的技术。
全球从事指纹识别研究的机构和公司众多，新技术和实现方式层出不穷。
在获得指纹图像的方式中，主流的包括光学传感器、热传感器和电容传感器，它们无一例外地利用了皮肤表层纹脊和纹谷（空气层）对信号的不同反应来获取指纹图像。
指纹锁的实现ppt
指纹锁的实现ppt指纹锁是一种利用指纹识别技术实现门锁开关的安全设备。
它通过扫描用户手指上的指纹，然后将该指纹与事先存储在系统中的指纹进行比对，以确定用户的身份。
在认证成功后，指纹锁会自动解锁，允许用户进入或离开。
一、指纹采集：该过程是指将用户的指纹信息采集并存储到系统数据库中，以便后续的识别和比对。
指纹锁一般通过指纹传感器来实现指纹采集，包括光学传感器、超声波传感器和电容传感器等。
传感器将用户手指上的指纹信息转化为数值形式，并传输给系统进行处理。
二、指纹比对：当用户需要开锁时，指纹锁会将用户的指纹与系统数据库中存储的指纹进行比对。
比对方法通常有两种：一种是将用户指纹与系统数据库中的所有指纹进行逐一比对，即1:N的比对方式；另一种是将用户指纹与系统数据库中的指纹进行一一比对，即1:1的比对方式。
比对结果可以是匹配成功或匹配失败。
三、安全性保障：为了提高指纹锁的安全性，可以采用一些措施进行保障。
一种常见的方法是将用户指纹信息存储在加密的数据库中，以防止被黑客攻击获取。
另外，可以设定多级权限，将用户指纹信息分为管理员和普通用户，管理员可以添加或删除普通用户的指纹信息，保证系统的完整性。
同时，也可以设置密码或其他验证方式进行双重认证，以提高开锁的安全性。
四、应用场景：指纹锁具有广泛的应用场景，其中包括住宅、商铺、办公场所、酒店等。
指纹锁的优势在于其高效、便捷和安全，可以免去携带钥匙或密码的繁琐，提高用户的使用体验。
综上所述，指纹锁的实现需要通过指纹采集、指纹比对、安全性保障和应用场景等多个方面进行考虑。
随着科技的发展，指纹识别技术将会得到进一步的提升和应用，指纹锁也会越来越普及，并且在未来的智能家居中发挥重要作用。
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。
指纹详解
Nmap-os-db文件中的各个指纹的字段的含义和计算方法：SEQ行顺序产生测试SP（ISN序列可预测性指标）GCD（TCP ISN最大公约数）ISR（ISN的计数率）TI CI II（IP ID顺序产生算法）SS（共享的IP ID序列布尔值）TS（时间戳选项算法）OPS行描述TCP包中可选字段的值O1---O6（TCP选项）WIN行描述TCP包的初始窗口大小W1---W6（TCP初始窗口大小）ECN行描述TCP明确指定拥塞通知时的特征R（响应性）DF（IP不分片位）DFI（ICMP不分片位）T（IP初始生存时间）TG（推测的IP初始生存时间）W（TCP初始窗口大小）O（TCP选项）CC（明确拥塞通知）Q（TCP混杂巧合）T1---T7 （描述TCP回复包的字段特征）S（TCP顺序号）A（TCP确认号）F（TCP flag）RD（TCP RST 数据校验和）U1行U1描述向关闭的UDP发包产生的回复的特征IPL（IP总长度）UN（未使用的端口不可达域非零）RIPL（返回的IP探针总长度值）RID（返回的探针IP ID值）RIPCK（返回的IP探针校验和完整性）RUCK（UDP探针校验和完整性）RUD(返回的UDP数据完整性)IE行描述向目标机发送ICMP包产生的特征CD（ICMP响应代码）以下是各个字段的取值情况和计算方法：GCD（TCP ISN最大公约数）创建一个响应探针差值数组diff1，其中元素的值都是下一个和上一个的ISN差值，共有5个元素。
GCD的值是这些元素的最大公约数，GCD值同样用于SP的计算中。
ISR（ISN的计数率）ISR值报告返回的ISN的平均增长速率。
定义一个数组seq_rates,里面包含的是ISN的每秒的增长速率。
ISR是这些增长速率的平均值。
因为每隔100毫秒发送一个探针，因此计算方式是diff1中的值除以0.1秒从而得出的增长率。
如果平均值小于1，则ISR=0.否则ISR的值为平均值的二进制对数的八倍四舍五入到最接近的整数。
阐述指纹识别的工作原理及流程
阐述指纹识别的工作原理及流程英文版Explaining the Working Principles and Process of Fingerprint RecognitionFingerprint recognition is a biometric technology that identifies individuals based on their unique fingerprint patterns. It has become a widespread security measure in various applications ranging from smartphones to high-security access control systems. Let's delve into the working principles and process of fingerprint recognition.Working Principles:Fingerprint recognition relies on the principle that no two individuals have identical fingerprint patterns, even twins. These patterns, known as ridges, are formed during fetal development and remain consistent throughout a person's life. The ridges form a complex pattern of arches, loops, and whorls, which are unique to each individual.Fingerprint scanners capture the ridge patterns using optical, capacitive, or ultrasonic sensing methods. Optical scanners use light to illuminate the fingerprint and capture the pattern using a camera or sensor. Capacitive scanners detect the ridges by measuring the changes in electrical capacitance between the skin and the scanner's surface. Ultrasonic scanners emit sound waves that bounce off the ridges and are captured by a receiver, creating a detailed image of the fingerprint.Process:Image Acquisition: The first step involves capturing a high-resolution image of the fingerprint using a scanner. The scanner may require the user to press their finger against a surface or slide it over a sensor.Pre-processing: The captured image undergoes pre-processing to enhance the quality and clarity of the fingerprint pattern. This may include noise reduction, image enhancement, and binarization to convert the image into a binary format where the ridges and valleys are clearly distinguished.Feature Extraction: During this stage, the scanner identifies key features or points of interest in the fingerprint pattern. These features, such as ridges' endings, bifurcations, and crossings, are unique to each fingerprint and serve as identifiers.Matching: The extracted features are then compared with pre-stored fingerprint templates in a database. This comparison is done using algorithms such as minutiae-based matching, which compares the positions and types of features.Verification: If a match is found, the system verifies the identity of the individual. This verification can be done in real-time, such as unlocking a smartphone, or it can be part of a more comprehensive security process, such as accessing a secure facility.In conclusion, fingerprint recognition works by capturing and analyzing the unique ridge patterns on a person's finger. This process, from image acquisition to verification, is highly reliable and has revolutionized the way we authenticate identity and ensure security.中文版阐述指纹识别的工作原理及流程指纹识别是一种生物识别技术，它基于个人独特的指纹模式来识别个体。
恶意代码分析中的指纹生成与匹配技术(八)
恶意代码分析中的指纹生成与匹配技术引言：恶意代码是指那些具有恶意目的的计算机程序，如病毒、蠕虫、木马等，它们在计算机系统内部完成非法、有害的运行。
恶意代码危害巨大，它们可以窃取个人隐私、破坏系统稳定性，甚至拖垮整个网络。
为了提高对恶意代码的识别与防范能力，指纹生成与匹配技术应运而生。
一、恶意代码指纹生成技术的原理与方法指纹生成技术是指通过对恶意代码样本进行特征提取和归纳，生成一种可以唯一标识该恶意代码的“指纹”。
这种指纹可以是基于静态特征或动态行为的提取方法。
基于静态特征的指纹生成静态特征是指恶意代码在二进制文件中的静态信息，如代码段、数据段、字符串等。
常见的基于静态特征的指纹生成方法包括二进制特征提取、汇编特征提取等。
这些方法通过提取代码中的关键特征，比如指令序列、API调用等，来生成恶意代码的指纹。
基于动态行为的指纹生成动态行为是指恶意代码在运行时的行为特征，如系统调用、文件操作、网络通信等。
基于动态行为的指纹生成方法主要利用动态分析技术，在安全环境中运行样本，记录其行为特征，并根据这些特征生成指纹。
二、恶意代码指纹匹配技术的原理与方法指纹匹配技术是指通过将待检测的文件与已知的恶意代码指纹进行比对，判断文件是否存在恶意代码的过程。
基于哈希算法的指纹匹配哈希算法是将任意长度的数据映射为固定长度的哈希值的算法。
在恶意代码指纹匹配中，常用的哈希算法有MD5、SHA-1等，它们将待检测文件的哈希值与已知恶意代码的指纹进行比对，从而实现指纹匹配。
基于特征提取与比对的指纹匹配除了哈希算法，还可以通过提取待检测文件的特征信息，并与已知恶意代码的指纹特征进行比对，实现指纹匹配。
这种方法可以利用机器学习和模式识别等技术来构建分类器，从而提高恶意代码的检测准确率。
三、指纹生成与匹配技术在恶意代码分析中的应用指纹生成与匹配技术在恶意代码分析中有着广泛的应用。
它可以用于恶意代码的实时监测、威胁情报分析和病毒库更新等方面。
SP门禁
应用
SP门禁控制系统应用对于安全性和出入控制要求高的建筑，例如那些自治机关，政府机构，融资团和研究所。
特点介绍
·灵活的系统操作和管理 提供便利的出入管理和访客线路通过能力，其内置程序准允有权限的人员进入并指明进入时间和受限范围等 等。 ·更多有力的安全性 -通过其内置的指纹识别技术 -其精确度被认为是全世界最好的 -它可以阻止未经许可的外部人员进入。安全I/O，用于门禁控制和I/O扩展的一个单独控制器，可以通过切 断系统有力地阻止外部人员进入。它也能通过在系统内部编码有力地保证了安全性和认证管理。 ·有效的系统管理 通过使用基于TCP/IP的互联，可以在办公电脑上轻松地对进出人员进行实时监控及追踪，并且中央控制中心 可以轻松便利地管理多个地点的商业中心的出入。 ·可接受的安装费
系统功能
1、通道进出权限的管理 进出通道的权限：每个通道设置哪些人可以进出，哪些人不能进出。 进出通道的方式：对可以进出该通道的人进行进出方式的授权，进出方式通常有密码、读卡、读卡+密码三种 方式。 进出通道的时段：设置可以该通道的人在什么时间范围内可以进出。 2、实时监控功能 系统管理人员可以通过微机实时查看每个门区人员的进出情况（同时有照片显示）、每个门区的状态（包括 门的开关，各种非正常状态报警等）；也可以在紧急状态打开或关闭所有的门区。 3、出入记录查询功能 系统可储存所有的进出记录、状态记录，可按不同的查询条件查询。 4、异常报警功能 异常情况下可以实现微机报警或报警器报警，如：非法侵入、门超时未关等。
SP门禁控制系统利用便利的基于TCP/IP协议的互联络，没有空间限制，并且可以完全支持不同的通道控制功 能，从那些简单的一门门禁控制系统到复杂的状型门禁控制系统。它是一项革命性解决方案，具有强大的优势， 包括可以接受的花费。在提供指纹系统所带来的同样的优势外，比起其它现有的基于RF的系统来说，它安装及连 线更加方便，因为它是建立在一个独特的可分结构上的。
美国开发高效指纹识别技术新算法
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美国开发高效指纹识别技术新算法
作者：
来源：《中国计算机报》2017年第41期
在美国，涉及指纹证据的第一大案是1911年芝加哥的托马斯·詹宁斯谋杀案，因其在犯罪现场留下的指纹而被定罪。
在后来的近乎一个世纪里，指纹同时被法庭和公众认为是一个可靠识别方法，然而，最近的研究表明，指纹检查也可能导致错误的结果。
如2009年美国科学院的研究报告表明，即使是经验丰富的探员在后来重复检查同一个指纹时也可能得出和自己先前不同的结论。
这种情况导致无辜的人被错误判罪，犯罪分子却无法被定罪而逍遥法外。
近期，美国国家标准技术研究院（NIST）和密歇根大学合作研究，开发出一种算法，在
指纹自动识别上取得突破。
该算法主要是减少人的主观性，使指纹分析更加可靠和高效，避免一旦有效信息不足时，分析将因人而异，形成不同的结论。
如犯罪现场获取的指纹质量较高，可简单匹配，而采取该自动识别技术，，研究误差缩小，还可修复指纹，使探员更加高效处理证据，减少积压，花费更少的时间应对指纹证据搜集的挑战。
该算法另一大特点是利用机器学习来构建算法，通过不断训练，对算法的准确性进行测试。
下一步，研究团队将利用大数据的方法，进一步提高算法的准确率。
该研究成果发表在IEEE Transactions on Information Forensics and Security期刊上。
FingerPrint创新
FingerPrint----by李红华lava国际185****7590 1.指纹识别基本原理：随着移动支付的兴起和生物识别技术的发展，指纹识别因其便捷性、实用性、可靠性以及相对成熟的技术，已逐渐成为智能手机上的标配。
（1）主流识别方式光学式：光学识别是最老的指纹识别技术。
常见的指纹打卡、指纹门禁都是光学式的，体积大、反应慢，对手指的干净要求很高，目前不适合移动智能终端。
电容式：电容式指纹传感器是目前在智能手机上应用最普遍的。
以技术面来看，电容式指纹识别技术(算法)的供应商为Authentec、Validity、FingerPrint Cards (FPC)、IDEX等。
其中Authentec被苹果买下，Validity也被Synaptics收购，因此与国内芯片厂合作的主要是FPC 跟IDEX，合作方式主要是FPC、IDEX提供授权算法给到芯片厂商生产。
只能到达手指表皮层，对手指的干净要求比较高。
射频式：射频是目前较新的技术方案，属于电容式的一种。
通过射频传感器发射微量的射频信号，穿透手指的表皮层获取真皮层的纹路以获取信息。
这种方法对手指的干净程度要求较低。
射频式受限于apple的专利，其它芯片厂商不敢使用。
超声波：高通方案，目前技术不是很成熟，对手指洁净度要求高。
灰尘、脏污极容易影响指纹使用效果。
小米5S上有量产。
(2)采集方式不管使用什么采集技术，从用户角度来看，主要就两种录入采集方式：按压式与滑动式。
目前市场上的机型大部分均采用按压式的方式，只有三星的Galaxy S5采用了Synaptics的滑动式模组。
按压式指纹采集方式是后续的主流。
2.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。
一般解锁时，提取的指纹跟模板库的匹配相似度阀指为0.15左右，指纹支付时考虑安全性问题阀指会适当提高，所以我们平时用指纹支付时会发现没有解锁那么灵敏。
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Suprema指纹识别算法介绍
产品名称：Suprema指纹识别算法介绍
产品型号：OTA750采用的指纹算法
产品分类：Suprema指纹识别算法介绍
详细介绍：
OTA750彩屏指纹考勤机的指纹算法采用了世界上最可信赖的Suprema指纹识别算法，产品的稳定性、指纹的安全可靠性得到了有力的保障。
Suprema指纹识别算法介绍
Suprema拥有世界一流的指纹识别技术。
Suprema解决方案的特点在于对算法拥有极强的理论背景。
Suprema的指纹识别算法在世界上最值得信赖的世界指纹识别大赛 (International Fingerprint Verification Competition, (FVC2004) 上摘取冠军桂冠，在light category表现出最小的出错率，被认为是世界上最可信赖的指纹解决方案，再加上其优越的技术力量可确保客户产品及应用软件的
最佳稳定性和信赖度。
Suprema指纹识别算法比起其竞争对手拥有如下特点及优势：
最高的信赖性.指纹识别中算法可以说是左右其性能的最核心的要素。
在世界指纹识别大赛(FVC2004)中夺得了第一，被认定为世界最好的
指纹识别算法。
再加上其优越的技术力量可确保客户产品及应用软
件的最佳稳定性和信赖度。
广泛适用性
卓越的支持
Suprema指纹识别算法在世界指纹识别大赛中所获得成绩
评论
FVC是世界上最大的指纹识别技术评论，也是国际性指纹识别算法大赛,隔年举行并由意大利和美国第三方组织。
在最近的两届FVC2004和FVC2006，SUPREMA 指纹识别算法摘取了世界范围的最高桂冠。
成果
在FVC2004和FVC2006，Suprema的指纹识别算法在众多参赛者中脱颖而出分别在Light级别和开放级别中获取了冠军。
在FVC2006，Suprema在开放级别中以7枚金牌荣获了桂冠。
在FVC2004，Suprema在Light级别中以最小误差率荣获了冠军。
Suprema是唯一一家赢得两项级别（开放和Light）冠军的公司，即
FVC2004和FVC2006。
FVC2006 (开放级别)
FVC2004 ( Light 级别)
目标
此次FVC目标为延续当前指纹识别优势和指纹技术水平的提高
范畴
开放式级别对内存和模板无任何限制。
Light级别限制识别时间，内存使用及模板大小。
数据库
为了公平起见，数据库选择通过如下传感器/技术获取：
FVC2004
交互 (光学传感器)数字假面(光学传感器)
爱特梅尔 (热席卷传感器) 合成图象
FVC2006
AuthenTec公司 (电场传感器)生物统计学 (光学传感器) 爱特梅尔 (热席卷传感器)合成图象
参展商
FVC2004
43家（29家公司，6所学院，8个独立团体）
67种算法（41家参加开放式级别，26家参加Light级别）
FVC2006
53家（27家企业，13所学院，13个独立团体）
70种算法（44家参加了开放式级别，26家参加了Light级别）
美国MINEX2008(获得了两组的第一）
匹配类第一
提取类第一。