指纹识别技术
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。
指纹最佳方案
指纹最佳方案引言指纹识别技术是一种基于人体生理特征的生物识别技术，被广泛应用于手机解锁、数据安全等领域。
随着手机和电脑的普及，指纹识别技术的发展也越来越成熟。
本文将介绍指纹识别技术的原理及常见的指纹识别方案，并分析比较各方案的优缺点，最终给出最佳的指纹方案。
指纹识别技术原理指纹识别技术主要基于指纹图案的唯一性和稳定性。
每个人的指纹图案都是独一无二的，并且在一生中都不会发生改变。
指纹识别技术通过采集图像，提取特征点，对比特征进行匹配，从而达到识别的目的。
指纹图像的采集可以通过光学、超声波、电容等不同的方式进行。
光学指纹识别是最常见的一种方式，通过摄像头采集指纹图像。
超声波指纹识别则是通过发送超声波信号，利用回波的差异来获取指纹图像。
电容指纹识别则是通过电容传感器将指纹图案转化为电压信号进行识别。
常见的指纹识别方案1. 光学指纹识别方案光学指纹识别方案是最常见和成熟的指纹识别技术。
该方案通过摄像头采集指纹图像，利用图像处理算法提取特征点，进行匹配识别。
光学指纹识别的优点是成本低、速度快，可以适用于大规模的应用场景。
然而，光学指纹识别也存在一些缺点。
首先，指纹图像的质量对识别结果有很大影响，如果指纹图像的质量不好，将会导致识别率下降。
此外，由于光学指纹识别需要直接接触传感器，在使用过程中容易积累污垢和油脂，影响识别准确性。
2. 超声波指纹识别方案超声波指纹识别方案是一种非接触式的指纹识别技术。
该方案利用超声波传感器发送超声波信号，根据指纹图案的反射回波来获取指纹图像。
超声波指纹识别的优点是不受指纹表面干燥、油脂等因素的影响，可以在恶劣环境下使用。
然而，超声波指纹识别也存在一些局限性。
首先，超声波指纹识别技术相对较新，成熟度不如光学指纹识别方案。
其次，超声波传感器的造价较高，导致超声波指纹识别方案的成本较高。
3. 电容指纹识别方案电容指纹识别方案是一种基于电容传感器的指纹识别技术。
该方案通过电容传感器测量指纹图案的电容变化，将之转化为电信号进行识别。
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。
指纹识别技术现状及发展趋势研究
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。
指纹识别四大技术解析
指纹识别四大技术解析指纹图像的获取技术主要有4种类型：光学扫描设备（例如微型三棱镜矩阵）、温差感应式指纹传感器、半导体指纹传感器、超声波指纹扫描。
一、光学识别技术借助光学技术采集指纹是历史最久远、使用最广泛的技术。
将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，用棱镜将其投射在电荷耦合器件（CCD）上，进而形成脊线（指纹图像中具有一定宽度和走向的纹线）呈黑色、谷线（纹线之间的凹陷部分）呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。
光学的指纹采集技术有明显的优点：它已经过较长时间的应用考验，一定程度上适应温度的变异，可达到500DPI的较高分辨率等，最主要是价格低廉。
也有明显的缺点：由于要求足够长的光程，因此要求足够大的尺寸，而且过分干燥和过分油腻的手指也将使光学指纹产品的效果变坏。
光学指纹传感局限性体现于潜在指印方面（潜在指印是手指在台板上按完后留下的），不但会降低指纹图像的质量，严重时还可能导致2个指印重叠，显然，难以满足实际应用需要。
此外，台板涂层及CCD阵列会随时间推移产生损耗，可能导致采集的指纹图像质量下降。
但是具有无法进行活体指纹鉴别、对干湿手指的适用性差等缺点。
光学指纹识别系统由于光不能穿透皮肤表层（死性皮肤层），所以只能够扫描手指皮肤的表面，或者扫描到死性皮肤层，但不能深入真皮层。
在这种情况下，手指表面的干净程度，直接影响到识别的效果。
如果，用户手指上粘了较多的灰尘，可能就会出现识别出错的情况。
并且，如果人们按照手指，做一个指纹手模，也可能通过识别系统，对于用户而言，使用起来不是很安全和稳定。
此外，光学传感器中存在棱镜，其体积较大，一般为半导体的几倍甚至10倍大小，所以限制了其在小型设备上的应用。
在类似考勤机、门禁等大设备上使用没有体积限制的问题，但在U盘、移动硬盘、手持设备上使用，体积成了最大的障碍。
成本低一直以来被认为是光学传感器的最大优势，但由于其制造过程一致性较难保证，随着以电容传感器为代表的半导体传感器的大规模发展，光学传感器的成本优势也已经不再明显。
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。
指纹识别技术
挑战与问题：尽管指纹识别技术具有广泛的应用前景，但也面临着一些挑战和问题，如安 全性、隐私保护等
指纹识别技术标准 化的意义：促进技 术交流，提高技术 水平，推动产业发 展
技术标准化现状： 国际标准不断更新 和完善，国内标准 也在逐步跟进
产业协同发展：加 强产业链上下游企 业的合作，共同推 动指纹识别技术的 发展
技术标准化与产业 协同发展的重要性 ：提高指纹识别技 术的市场竞争力， 推动其在各行业的 应用和普及
指纹识别技术的 典型案例分析
应用范围：iPhone 5s及更高 版本，iPad Air 2及更高版本
技术原理：利用指纹识别技 术实现手机解锁和支付验证
安卓的指纹识别技术
微软的Windows Hello技 术
对比分析：各品牌的优缺 点和适用场景
指纹识别技术的 未来展望与思考
5G技术将为指纹识别带来新的发展机遇 指纹识别技术将与人工智能、物联网等技术融合发展 5G时代的指纹识别技术将更加注重用户体验和隐私保护 5G时代的指纹识别技术将应用于更多领域，如智能家居、智慧城市等
基于傅里叶变换的 指纹图像二值化处 理
小波变换的定义 和作用
基于小波变换的 指纹图像处理算 法的基本流程
小波变换在指纹 图像处理中的应 用及优势
基于小波变换的 指纹图像处理算 法的优缺点及改 进方向
预处理：增强、滤波、二值 化等
指纹图像采集
特征提取：脊线、谷线等特 征提取方法
模式匹配：将提取的特征与 目标指纹进行匹配
指纹采集：通过指纹采集仪获取指纹图像 预处理：对指纹图像进行噪声去除、增强等处理 特征提取：从处理后的图像中提取出指纹特征 匹配：将提取出的指纹特征与已有的指纹数据进行匹配比对
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。
②分类法：分类法是将指纹特征进行分类，确定验证指纹所属的类别，从而达到验证目的。
分类法的目标是训练出分类器，将指纹输入分类器后，分类器会输出验证指纹所属的类别。
二、指纹识别技术的应用指纹识别技术已经得到了广泛的应用，以下是具体的几种应用案例。
法医鉴定中的指纹识别技术
法医鉴定中的指纹识别技术指纹识别技术是法医鉴定中广泛应用的一种科学手段。
它通过分析人体皮肤上的特殊纹路，帮助鉴定人员确认身份或辅助破案。
指纹识别技术凭借其独特性、准确性和不易篡改等特点，在犯罪侦查、司法审判等方面发挥着重要作用。
一、指纹识别技术的原理指纹识别技术的原理是基于指纹的独特性。
每个人的指纹纹路和细节都是不同的，即使双胞胎也有区别。
这种独特性使得指纹成为一种可靠的身份识别依据。
指纹识别技术主要分为两个步骤：指纹采集和指纹比对。
在指纹采集过程中，鉴定人员会使用专门的设备，例如指纹扫描仪或指纹采集仪，来获取被鉴定人的指纹图像。
这些图像将被转化为数字信息，并存储在数据库中。
指纹比对阶段，系统将采集到的指纹图像与数据库中的指纹信息进行比对。
通过算法计算和匹配，系统能够判断两个指纹的相似度。
如果相似度达到一定的阈值，就可以认为两个指纹来自同一个人。
二、指纹识别技术在法医鉴定中的应用1. 人体辨识：指纹识别技术可以通过比对被鉴定人的指纹与现场提取的指纹进行对比，从而确认被害人或嫌疑人的身份。
这在解决一些无法辨认身份的案件中起到至关重要的作用。
2. 犯罪现场勘察：指纹作为一种物证，在犯罪现场寻找并收集到的指纹可以作为重要线索。
通过与嫌疑人或受害人的指纹进行比对，可以在一定程度上确认犯罪嫌疑人的身份，为案件侦破提供有力的证据。
3. 鉴定出生和死亡：指纹是一种固定且不会改变的特征，可以用于确认新生儿的身份。
同时，在无法确定身份的尸体案件中，指纹识别技术可以通过比对指纹数据库，找到可能的身份线索。
4. 司法审判：指纹识别技术在司法审判中常用于确认涉案人员的身份，判断证人、受害人和嫌疑人的供述和证词的可信度。
其准确性和可靠性为审判带来了更强的调查力和证据支持。
三、指纹识别技术的挑战和发展尽管指纹识别技术在法医鉴定领域取得了长足的发展，但仍然存在一些挑战。
首先，指纹采集质量的问题可能导致误识别。
例如，指纹图像质量不佳或损坏时，可能无法准确匹配。
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
指纹识别技术原理
指纹识别技术原理
指纹识别技术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案来识别个体身份。
其原理主要基于指纹纹路的唯一性和不可变性。
指纹图案是人体皮肤上由无数皮脊和皮沟组成的一种特殊纹理，每个人的指纹图案都是独一无二的，即使同卵双胞胎也不例外。
这种唯一性是由胚胎发育过程中指纹基因的影响所决定的。
同时，人体手指的指纹图案在成长过程中几乎不会发生改变，所以它具有较高的稳定性。
指纹识别技术的基本原理是先通过光学或生物电压传感器等设备采集手指上的指纹图像。
采集时可以使用蓝色或红外光线照射手指，以增强图像的清晰度。
然后，对指纹图像进行处理，提取出指纹纹路的特征信息。
这些特征信息通常包括起始点、分叉点、岔口等图案。
最后，将提取得到的特征信息与已存储在数据库中的指纹模板进行比对，找出相似度较高的指纹图案，从而确定身份。
指纹识别技术的准确度非常高，一般可以达到99.9%以上。
这
主要是因为指纹图案的唯一性和稳定性，使得不同人之间的指纹图案差异很大，而同一人的指纹图案则非常相似。
另外，指纹识别技术还具有易获取、高速度、非接触式等优点，使其广泛应用于各种领域，如个人身份认证、门禁控制、手机解锁等。
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。
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指纹识别技术的应用
手机领域 Touch ID
如今手机成了人们日常生活中不可缺少的一部分，由于使用次数频繁，反复输入密码也让人感觉 很不方便，有了指纹识别系统，只需1秒钟就可轻松完成身份确认，让用户感觉更方便快捷。
指纹识别技术的应用
指纹考勤系统
在很多企业中往往需要进行考勤，传统的考勤方式基本上有两种，一种是卡片形式的，另一种是 IC卡形式,但这两种考勤方式都无法杜绝代人打卡的现象，使考勤失去了意义。如果利用指纹来作 为个人身份的标识，以此来进行考勤，则可以很好地避免代人打卡这种现象.
特征值提取
特征值提取
特征提取的任务是通过算法检测特征点的数量及每个特征点的类型、位置和所在区域的纹线方 向。特征提取的结果一般保存为特征模板，它包括终结点或分叉点类型、坐标及方向信息。
一般的指纹图像提取的特征点在10~100个之间，大多数文献均认为至少应该有12个特征点才 能进行自动识别。
指纹细化图像
全局特征
全局特征描述了指纹的总体结构，主要包括指纹的纹形和模式区。指纹的纹形主要分为环形、弓 形、螺旋形三种基本类型。模式区包含中心点、三角点、和纹线数。此种分法只用在分类检索方 面，以减少数据库的搜索空间。
局部特征
两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征（特征点）却不可能完全相同。局部特 征即指纹上细节点的特征,。典型的细节点分为分叉点，终结点，还有孤立点、环、岛、毛刺、桥 等。
➢ 随着指纹识别技术的发展，光学传感器、半导体传感器、超声波传感器、射频RF传感器的出现 对获取高质量指纹图像提供了良好的技术保障。同时,更先进的指纹图像传感器亦在研发,目的是 获得足够的指纹细节,并使指纹图像达到较高分辨力,提高指纹识别准确性、可靠性。
指纹图像采集
指纹采集方式
➢ 电容式：通过皮肤和屏幕的接触， 识别指纹的纹路来记录和验证指纹 。
描述纹路方向改变的速度。 ➢位置（Position）
指纹识别技术
➢指纹识别技术主要涉及指纹图像采集、图像预处理、特征提取、特 征值匹配等过程。
指纹图像采集
指纹图像预处理
特征值提取
特征匹配
指纹图像采集
➢ 早期的指纹图像采集主要运用油墨按印等物理方式,如果油墨及纸张质量有问题,或按压压力不均, 按压位置、方向差异,手指损伤、变形等,都会导致采集的指纹图像质量不理想。
原始图像
增强后图像
指纹图像预处理
➢图像二值化是提取经增强处理的指纹图像的脊线，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。
原始图像
二值化后的图像
➢ 图像细化是进一步把二值指纹脊线细化为单像素宽度的骨架线，这是为了方便以后的特 征提取。
原始图像
细化后的图像
特征值提取
➢节点（Minutia Points）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 节点提供了指纹惟一性的确认信息。
指纹的局部特征
➢三角点(Delta): 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。三角点提供了指纹 纹路的计数和跟踪的开始之处。
有学者推论： 以全球60亿人口计算，300
年内都不会有两个相同的指纹 出现。指纹被称为“物证之 首”，安全可靠。
指纹识别的基本原理
指纹的总体特征
总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征。
➢ 基本纹路图案： 包括环型(Loop),弓型(Arch)和螺旋型(Whorl).其他的指纹图案都基于这3种基本图案。 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。
指纹图像特征点
指纹匹配
应用系统利用指纹识别技术可以分为2类,即验证和辨识。 验证就是通过把现场采集到的指纹与己经登记的指纹进行一对一的比对,来确认身份的过程。 辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比,从中找出与现场指纹相匹配的指
纹。
• 指纹录入清晰度已经有保证。 • 指纹识别算法也很高效和准确。
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作业标准记得牢，驾轻就熟除烦恼。2020年10月16日星期 五1时38分3秒13:38:0316 October 2020
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好的事情马上就会到来，一切都是最 好的安 排。下 午1时38分3秒 下午1时 38分13:38:0320.10.16
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一马当先，全员举绩，梅开二度，业 绩保底 。20.10.1620.10.1613:3813:38:0313:38:03Oc t-20
4) 之后指纹会变成白色固态状
5) 把指纹数字化
6) 经过后期处理后，打印在透明薄片上
7) 涂上木胶
8) 等干了之后，取下来就可以用了
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树立质量法制观念、提高全员质量意 识。20.10.1620.10.16Friday, October 16, 2020
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人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。13:38:0313:38:0313:3810/16/2020 1:38:03 PM
➢纹数（Ridge Count）: 纹数是指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的 纹数时，一般先连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可 认为是指纹的纹数。
指纹的局部特征 ---- 细节点类型
指纹的四类局部特征
➢细节点类型 ➢方向（Orientation）
每个节点都有一定的方向。 ➢曲率（Curvature)
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踏实肯干，努力奋斗。2020年10月16日下午1时38分 20.10.1620.10.16
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追求至善凭技术开拓市场，凭管理增 创效益 ，凭服 务树立 形象。2020年10月16日星期 五下午1时38分 3秒13:38:0320.10.16
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严格把控质量关，让生产更加有保障 。2020年10月 下午1时 38分20.10.1613:38Oc tober 16, 2020
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安全象只弓，不拉它就松，要想保安 全，常 把弓弦 绷。20.10.1613:38:0313:38Oc t-2016- Oct-20
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加强交通建设管理，确保工程建设质 量。13:38:0313:38:0313:38Fri day, October 16, 2020
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安全在于心细，事故出在麻痹。20.10.1620.10.1613:38:0313:38:03October 16, 2020
➢目前ATM提款机加装指纹识别功能在美国已经开始使用。持卡人可以取消密码 (避免老人和孩子 记忆密码的困难)或者仍旧保留密码。
指纹识别技术的应用
指纹门禁系统
在居民楼、智能大厦和宾馆中往往需要门禁系统来限制没有权限的人进入。如果采用传统的钥匙 ＋锁的方式，一些人只在一段时间内有权限，这样钥匙很容易被人复制，并且携带也不方便，还 容易丢失，这都给用户带来了一些额外的负担。 如果采用指纹门禁系统，则可以方便地解决以上 问题。
• 指纹可以被盗取，复制，进而威胁用户信息安全。 • 上传云端的指纹可能被一些不法分子盗取利用。
1) 首先需要有初始的指纹，比较好的载体是玻璃杯、门把手和光面纸。
2) 指纹的主要成分是油脂和汗水，要用法医鉴定的方法来获取指纹，洒上一 些带颜色的石墨粉，它们会粘在油脂上，指纹就会显现出来。
3) 然后要用到氰基丙烯酸酯，这是超强力胶水的主要成分。倒一些在瓶盖上， 再压到指纹上。
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牢记安全之责，善谋安全之策，力务 安全之 实。2020年10月16日 星期五1时38分 3秒Fri day, October 16, 2020
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相信相信得力量。20.10.162020年10月 16日星 期五1时38分3秒20.10.16
谢谢大家！
指纹识别技术的应用
电脑领域
电脑开机输密码让人感到麻烦，不输密码又不能保障信息安全，Thinkpad自带的指 纹识别系统完美解决了这一方案，这一技术也成了Thinkpad电脑的一大亮点。
指纹识别技术的应用
指纹识别ATM
➢把指纹识别技术同IC卡结合起来，是目前最有前景的一个方向之一。该技术把卡的主人的指纹 （加密后）存储在IC卡上，通过比对就可以确认持卡者的是否卡的真正主人，从而进行下一步的 交易。
➢ 光学式：通过光反射成像来记录和 验证指纹。
➢ 压感式：是通过感知半导体压敏材 质来感知指纹凹凸而成像。
指纹图像预处理
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。预处理主要包括图 像分割、图像增强、二值化和细化四部分。
图像分割
图像增强
二值化
细化
指纹图像预处理
➢ 图像分割是将要处理的有效图像部分从整个指纹图像中分离出来，这样一方面减少了后续处理 的步骤的数据量，另一方面也避免了因为部分图像区域不可靠而导致伪特征的产生。
➢ 图像增强包括两个部分，首先对原始图像上模糊但有可能恢复的部分进行增强，然后再对整幅 图像滤波，消除指纹脊线间的断裂和粘连。
➢ 模式区（Pattern Area)： 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。
➢ 核心点（Core Point）： 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。
指纹的局部特征
➢局部特征是指指纹上节点的特征，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。
指纹识别让人们无需输入繁琐的密码，只需手指的轻轻触碰 就能对个人信息进行解锁。
这项技术在近几年普及以来深受欢迎。