【学习课件】第4章指纹特征的提取
2024年幼儿园大班指纹课件
2024年幼儿园大班指纹课件一、教学内容本节课选自幼儿园大班教材《探索身体的奥秘》第四章《指纹的秘密》，详细内容包括指纹的形成、分类、特点以及指纹在生活中的应用。
二、教学目标1. 了解指纹的基本知识，知道指纹的形成、分类和特点。
3. 增进幼儿对科学技术的兴趣，培养幼儿的创新意识。
三、教学难点与重点重点：指纹的形成、分类和特点。
难点：指纹在生活中的应用。
四、教具与学具准备教具：指纹课件、投影仪、指纹采集器、放大镜。
学具：白纸、铅笔、指纹贴纸。
五、教学过程1. 实践情景引入（5分钟）邀请幼儿观察自己的手指，讨论指纹的形状和特点。
通过指纹游戏，让幼儿了解指纹在生活中的重要作用。
2. 例题讲解（10分钟）介绍指纹的形成过程，展示不同类型的指纹图片，引导幼儿认识指纹的特点。
讲解指纹的分类（斗型、箕型、弓型），让幼儿了解各种指纹的特点。
3. 随堂练习（10分钟）分组讨论，让幼儿用自己的手指观察指纹，并尝试分辨不同类型的指纹。
使用指纹采集器，让幼儿观察自己的指纹，增强对指纹的直观认识。
4. 互动环节（10分钟）邀请幼儿分享自己找到的指纹应用案例，如：手机解锁、门禁系统等。
讨论指纹在侦查、刑侦等领域的应用，激发幼儿对科学技术的兴趣。
提问幼儿，了解他们对指纹知识的掌握程度。
六、板书设计1. 板书指纹的秘密2. 内容：指纹的形成指纹的分类：斗型、箕型、弓型指纹的特点指纹的应用七、作业设计1. 作业题目：观察自己的指纹，尝试分辨是哪种类型的指纹，并记录下来。
收集生活中的指纹应用案例，与家人分享。
2. 答案：指纹类型的分辨：根据课堂所学，观察自己的指纹形状，判断为斗型、箕型或弓型。
生活案例分享：如手机解锁、门禁系统等。
八、课后反思及拓展延伸2. 拓展延伸：组织幼儿参观警察局，了解指纹在刑侦领域的应用。
开展家庭指纹识别实验，让幼儿将所学知识应用到实际生活中。
重点和难点解析1. 教学内容的针对性和深度；2. 教学目标的明确性和可衡量性；3. 教学难点与重点的区分；4. 教具与学具的准备与使用；5. 教学过程中的实践情景引入和互动环节；6. 板书设计的清晰度和逻辑性；7. 作业设计的针对性和实践性；8. 课后反思及拓展延伸的实际效果。
指纹识别技术基本原理介绍(PPT36页)
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
• 目前的识别指纹算法主要从总体特征和局部特征这两个方面入手 分辨指纹。网赚导航/daohang
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。
指纹识别技术基本原理介绍(PPT36页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt
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 。
➢ 光学式：通过光反射成像来记录和 验证指纹。
指纹识别技术基本原理介绍(PPT36页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt
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.
指纹识别技术的应用
电脑领域
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。
➢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。
指纹的特征提取与识别
指纹的特征提取与识别摘要随着社会的发展，计算机技术的进步，人们对身份认证技术提出了更高的要求。
传统的身份认证方法存在的种种弊端让人们将目光投向了生物特征识别这个崭新的领域。
而指纹识别技术凭借其独有的优势在众多生物特征识别技术中脱颖而出，得到了广泛的关注和应用。
现今，自动指纹识别技术已经广泛地应用于公安、海关、银行、网络安全等需要进行身份识别和鉴定的领域。
因此，进行指纹识别技术方面的研究，具有较高的现实意义和理论意义。
本文综合运用图像处理和模式识别的技术，对自动指纹识别系统的若干问题进行了探讨和研究，实现了指纹图像的预处理、特征提取和指纹匹配等算法，并在指纹分割、指纹增强这两个方面进行了改进和创新。
关键词:指纹识别，指纹分割，指纹增强，特征点提取，指纹匹配第1章绪论1.1 指纹识别系统的结构本文主要是对指纹识别系统中图像处理方面的相关算法进行研究，本文的指纹识别系统的基本框架如图1-1所示。
图1-1指纹识别系统的基本结构1.1.1指纹的预处理由于各种原因的影响，指纹取像设备所获得的原始图像是一幅含有较多噪声的灰度图像，预处理的目的就是改善输入指纹图像的质量，增强脊和谷的对比度，将它变成一幅清晰的点线图，以便于进行特征提取。
本文预处理过程主要步骤如下:图1-2指纹预处理的基本结构指纹分割是把指纹的背景区域从图像中分离出去，减少对指纹图像进行处理时的计算量;指纹增强的目的是对输入的噪音较多的灰度图像进行滤波，去除图像中的叉连、断点及模糊不清的部分，得到一幅较清晰的灰度图像;二值化就是把灰度指纹图像变成0-1取值的二值图像，这样就使图像的灰度层次由原来的256级(8-bits)降为2级(1-bits)，从而大大减少了需要存储和处理的数据量。
由于指纹的特征仅包含在纹线的形状结构中，所以为了提高处理速度和识别精度，应该在不破坏图像连通性的情况下去掉多余的信息，也就是进行图像的细化。
细化是指删除指纹纹线的边缘像素，使之只有一个像素宽度。
指纹识别芯片的基本原理及应用PPT课件
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Thank You!
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3)可分类性：指纹的纹型，中心点和三角点之间的脊线数，以及细节特 征间的关系，都可作为分类的依据。
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二. 指纹识别技术
指纹识别系统的构成
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二. 指纹识别技术
2.1 指纹的采集技术
• 光学 • 硅晶体传感器 • 超声波 • 其他类型
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指纹识别技术
光学识别 光学识别是较早的指纹识别技术； 而且受手指表面是否干净影响较大。 只能到达皮肤的表皮层，而不能到达真皮层； 基于光学发射装置发射的光线反射后获取数据；
1.指纹的特征提取：
指纹图像经过预处理之后，得到了清晰的细化二值图，我们就可以在 此基础上对其进行特征提取了。用位置、类型和方向这几个参数描述细节 特征，才能进行后续的存储或者与已有的细节特征进行匹配。
2. 指纹特征点的匹配： 指纹匹配问题转化为点匹配问题，同一个手指的两幅样本图像，由于
按压时手指位置、方向和力度的不同，可能造成指纹图像的平移、旋转和 非线性形变，因此基于校准的匹配算法理论简单而又有效。
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指纹识别技术
电容传感器识别
• 利用指纹的脊和谷相对半导体的距离不同而造成电容值的不同， 将其转化为电压记录下来就可以得到指纹的灰度图像。
• 电容传感器对手指的干净度要求较高; • 传感器表面使用硅材料，容易损坏。 • 现在应用最普遍的技术。
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指纹识别技术
超声波扫描识别 通过传感器发射微量的射频信号 利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异，可以区分指纹脊与谷 穿透手指的表皮层获取里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。
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。
第4章 指纹特征的提取_PPT课件
4.3.1 指纹的细节点特征提取算法
特征提取的基本步骤：
图像分割
图像增强
方向信息提取
脊线提取
图像细化
细节特征提取
特征提取的文献综述（p86）
4.3.1 指纹的细节点特征提取算法
所谓的指纹特征提取是对指纹的特征信息（总体和 局部的）进行选择、编码，形成二进制数据的过程。 指纹特征点的提取方法是算法中的核心。
4.3 指纹的局部（细节）特征 描述
指纹的局部特征
指纹上众多细节特征的组合，构成了人各不同 的特殊本质。局部特征是指指纹上的细节点的 特征，这些具有某种特征的细节点称为特征点。 包括:特征点的类型,方向,位置.
4.3 指纹的局部（细节）特征 描述
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。指纹纹 路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中 断、分叉或打折。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。
上等间距采样多个点来描述指纹特征。 这在很大程度上降低了拒识率。
4.4 结构化的指纹特征描述方法
细节点加上一段联系脊线作为 指纹特征。（图4-28）
4.5 融合细节点特征和脊线采样的指纹特 征表示
主要方法如下：
图4-30 一幅指纹图 像记录的特征信息
① 先对图像进行增强滤波处理，然后做二值
化、细化处理，最后在细化的图像上检测
一条，这样形成的一个小环称为环点。
短纹（Short Ridge） 一端较短但不至于成为一点的纹路。
4.3 指纹的局部（细节）特征 描述
方向（Orientation） 节点可以朝着一定的方向。
曲率（Curvature） 描述纹路方向改变的速度。
第四节指纹图像特征提取
第四节指纹图像特征提取一、基于灰度图像的细节特征提取基于直接灰度的指纹细节特征提取方法 不对指纹灰度图像进行二值化, 而是直接从指纹图像的灰度出发，通过分析指纹细节特征点处本身的拓扑变 化来实现特征提取的。
在增强与处理过程中得到了指纹图像的方向图信息，方向是沿着脊线方 向的，在这个方向的垂直方向上，即脊线的横截面上，灰度分布会出现极大 值和极小值，于是可以通过确定图像中的灰度分布的局部极大值来确定脊线 的位置，从而找到脊线上的特征点，如图 5-25所示。
算法描述如下：1） 计算指纹图像的方向图，得到指纹纹线的整体和局部走向。
2） 根据指纹方向图提供的方向信息，由初始点出发，开始在该处的法 线方向上，半个纹线周期内，寻找一个极大值点，作为新的出发点。
3） 从新的出发点出发，沿方向图的方向前进一步长，然后再在此处 沿此处的法线方向寻找极大值点，作为新的出发点。
4） 重复步骤3），并且判断寻找到的新的出发点是否为特征点。
5） 记录跟踪的折线，即得到指纹纹线的脊线。
图5-25脊线跟踪提取到特征点这个方法中最为关键的环节是如何 设定跟踪终止的判据条件。
可以将跟踪终止的判据设定为:1）跟踪点已经接近或者已经处于有效区域的边缘，这时跟踪停止，不产生任何特征点，只产生指纹纹线的脊线。
2）跟踪点所处截面找不到局部极大值，这表明跟踪点已经离开脊线进入了背景或谷线区域，这时产生一个末梢点。
3）跟踪线和先前已经跟踪过了的脊线相交，这时跟踪应该停止，交点即为分叉点。
4）如果跟踪过程中出现跟踪脊线的角度偏转太大，由于这种情况往往表示跟踪出现了错误，因此应该停止跟踪，此时没有特征生成。
该方法需要图像具有很好的纹理性质，即要求噪声要尽可能地小，否则会影响跟踪的质量，从而影响特征提取的效果，但对灰度的均匀和对比度要求相对较小。
基于直接灰度的方法执行速度相对较慢，在极大值判断环节算法复杂度相对要复杂，但它提取的特征点中虚假细节点较少，后处理环节容易。
指纹课件-精品文档
定义与特点
细节特征
指纹由许多细节特征组成，包括纹路、节点、终点和起点等。这些特征在每个人的指纹中都是独一无二的，可以用来识别个体的身份。
稳定性
指纹是相对稳定的，即使在一段时间内因为磨损或者其它原因有所改变，但改变后的指纹仍然能够被识别。
指纹的独特性
身份识别
指纹可以用于身份识别和验证，通常与生物识别技术结合使用，例如在电子门禁系统、计算机登录和移动设备解锁等领域。
安全防范
通过比对指纹特征点，可对企图非法入侵的人员进行身份鉴别，提高安全防范水平。
指纹在安全领域的重要性
03
指纹采集与识别技术
将手指放在玻璃板或塑料膜上，轻轻按压，然后用油墨或磁性粉未覆盖，形成指纹图像。
湿法采集
Hale Waihona Puke 干法采集活体指纹采集
将手指放在扫描仪上，通过光学扫描形成指纹图像。
利用生物电原理，通过采集手指末梢神经的生物电信号，转化为数字信号并形成指纹图像。
要点三
06
其他相关知识点
指纹是由皮肤的乳头层和汗腺分泌形成的，具有独特的凹凸结构。
皮肤结构
指纹的生理特征
指纹的生理功能
每个人的指纹都是独特的，具有特定的纹路和特征点，这些特征点可以用来识别个体身份。
指纹的主要功能是增加摩擦力，使手指能够灵活地运动和抓握物体。
03
人手与指纹的生理特征
02
01
指纹的遗传与变异
2023
指纹课件
contents
目录
指纹概述指纹基础知识指纹采集与识别技术指纹在犯罪侦查中的应用指纹技术的未来发展其他相关知识点
01
指纹概述
指纹是指手指末端正面和反面皮肤上留下的印痕，通常包括指腹、指尖和指纹三个部分。
第4章 指纹特征的提取
细节点加上一段联系脊线作为 指纹特征。（图4-28）
4.5 融合细节点特征和脊线采样的指纹特 征表示
主要方法如下： ① 先对图像进行增强滤波处理，然后做二值 化、细化处理，最后在细化的图像上检测 细节特征。 ② 直接在灰度图像上检测与跟踪脊线，提取 细节点。 ③ 先对图像做二值化、细化处理，在细化图 像上根据指纹脊线的特点进行处理。
4.3.1 指纹的细节点特征提取算法
对于指纹的细节点特征提取来说，特征提 对于指纹的细节点特征提取来说， 取算法的任务是通过算法检测指纹图像中 特征点的数量及每个特征点的类型、 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。 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， 特征提取的结果一般保存为特征模板，它 包括脊终点或分叉点类型、 包括脊终点或分叉点类型、位置坐标及该 特征点的方向信息。 特征点的方向信息。 一般的指纹图像提取的特征点在10~100 一般的指纹图像提取的特征点在10~100 个之间， 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。 12个特征点才能进行自动识别 个特征点才能进行自动识别。
4.3.2 高分辨率的指纹特征—汗孔 高分辨率的指纹特征—
要有效的获取汗孔的位置信息，需要至少 800DPI分辨率的采集仪。 800DPI分辨率的采集仪。 不同分辨率下获得的汗孔信息对比 （图4 27） （图4-27） 引入汗孔的位置信息能够提高自动指纹识 别的准确率，还可以判断指纹是否是活体 指纹。 目前还没有关于汗孔特征是否被可靠的获 取的统计数据，因此无法证明增加汗孔信 息作为指纹的特征是否能够提高自动指纹 识别系统的识别率。
4.2.1 指纹的类型特征
类型特征——指那些用人眼直接就可以观察 类型特征——指那些用人眼直接就可以观察 到的特征。 包括:纹形,模式区,核心点,三角点,纹数. 包括:纹形,模式区,核心点,三角点,纹数.
【精品】人类指纹的分析ppt课件
附着你的指纹。将这条透
明胶带贴在“我的指纹”
一栏中相应的位置。
2、重复第1个步骤，直至
四
获得10个手指的指纹。
实
验
步
3、参照“结果辨析及统
骤
计分析”中的有关内容， 在放大镜下检查、分析指
纹类型。算出总指嵴数。
五、结果辨析及统计分析
1、指纹的类型：弓形纹、箕形纹、斗形纹。 除了这三种基本类型的指纹外，还有其他
人类指纹的分析
一、实验目的
了解皮纹鉴定方法，认识皮纹与 某些遗传疾病和运动能力的关系。
1、洗净双手，擦干。用
铅笔在白纸片上涂黑3－
四
4cm见方的小块。将要取
实
指印的手指在涂黑的区域 中涂抹，将整个指尖涂黑。
验
揭一条宽度与手指第一指
步
节长度相当的透明胶带， 从指尖的一侧裹至另一侧，
骤
轻压，再揭下来，上面即
类型。有的由这三种指纹混和而成，有的形 状奇特，无法归类。在总嵴数的计数中，无 法归类的不做统计。
结果辨析及统计分析
2、总指嵴数统计
我的指纹图型及纹嵴数
拇指 我的 指纹 指纹类型 纹嵴数 左手纹嵴数小计： 右手
拇指 我的 指纹 指纹类型 纹嵴数 右手纹嵴数小计： 总指嵴数：
食指
左手 中指
食指
中指
环指 环指
小指 小指
2024年幼儿园大班科学教案《神奇的指纹》含课件
2024年幼儿园大班科学教案《神奇的指纹》含课件一、教学内容本节课选自2024年幼儿园大班科学教材第四章《有趣的身体特征》，详细内容为第三节《神奇的指纹》。
通过本节课的学习，让幼儿了解指纹的特点、作用以及指纹在生活中的应用。
二、教学目标1. 了解指纹的基本特点，知道指纹在生活中的作用。
2. 培养幼儿观察、思考、表达的能力。
3. 培养幼儿的团队协作精神，提高幼儿的动手操作能力。
三、教学难点与重点重点：指纹的特点和作用。
难点：指纹在生活中的应用。
四、教具与学具准备1. 教具：PPT课件、指纹图片、放大镜、指纹采集器、洗手液。
2. 学具：画纸、彩笔、指纹采集器。
五、教学过程1. 实践情景引入（5分钟）通过讲述一个小偷被指纹破案的故事，引发幼儿对指纹的兴趣。
2. 讲解指纹的基本特点（10分钟）3. 小组讨论指纹的作用（10分钟）将幼儿分成小组，讨论指纹在生活中有哪些作用，如：解锁手机、识别身份等。
4. 动手操作：采集指纹（15分钟）指导幼儿用指纹采集器采集自己的指纹，观察指纹的形状。
5. 随堂练习（10分钟）出示指纹图片，让幼儿判断指纹的形状。
6. 课堂小结（5分钟）7. 课后作业布置（5分钟）布置作业：回家后，观察家人的指纹，记录下来并分享。
六、板书设计1. 神奇的指纹1.1 指纹的特点1.2 指纹的作用1.3 指纹在生活中的应用七、作业设计1. 作业题目：观察家人的指纹，记录下来并分享。
答案：根据观察到的指纹形状，记录下来并描述家人的指纹特点。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课通过故事、观察、讨论、动手操作等多种方式，让幼儿了解指纹的特点和作用。
课堂氛围活跃，幼儿参与度高。
2. 拓展延伸：引导幼儿思考指纹在其他领域的应用，如：科学研究、刑侦破案等。
鼓励幼儿多观察、多思考，培养他们的探索精神。
重点和难点解析1. 教学难点与重点的设定2. 实践情景引入的设计3. 动手操作：采集指纹的环节4. 作业设计5. 课后反思及拓展延伸一、教学难点与重点的设定重点：指纹的特点和作用。
指纹图像预处理与细节特征点提取
(1)
(2) 则归一化后的指纹图像 G 为
2.1.2 分割 处理指纹图像只需要对图像的有效区域进行处理，本文采 用文献中的分割方法对图像进行分割。把图像分成 NN 的非重 叠小块，分别计算每一块的均值 M 和方差，通过下面的条件划 分前景、背景: (1)如果 M>M1 且 ，则认为是背景块，否则转到(2); (2)如果 M ? M1 且 ，则认为是前景块，否则待定; (3)对所有小块划分完毕后，再对待定的小块进行判决。 如果在待定块的 8 个邻域块中，前景块数 ? 6，且其 8 个邻
创 入新的噪声，需要对图像进行滤波处理。本文采用平滑滤波的
指纹的分类及特征PPT课件
主要指手掌面乳突花纹的形态结构、 乳突纹线的细节特征等，具有相对稳定 性。
最早证明指纹终生不变的，是德国 人类学家威尔克，他在1856年和1897年 两次捺印手印，相隔41年，指纹无变化。
在整堂课的教学中，刘教师总是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
珀金杰1823年12月在论文《触觉器官和皮肤组织生理学 检查注解》中描述了指纹，并将指纹分为9类。
在整堂课的教学中，刘教师总是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
威廉·赫谢尔
威廉·赫谢尔与印度商人科奈签定的合同上按印的全手 印
1887年8月，赫谢尔写了《手之纹线》一文。
指掌纹在刑事诉讼方面的应用
我国是最早利用手印进行侦查活 动的国家。有文字可考，有实物可证 的距今已有2100余年。
1975年在湖北云梦县睡虎地战国 末期至秦代的第11号秦墓，发掘出大 量的竹简，在这些竹简中有一文记录 的是一个盗窃现场的勘查情况，其中 有6处提到了膝盖和手的印痕。
在整堂课的教学中，刘教师总是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
弗朗西斯·高尔顿
首先提出这一观 点的英国学者佛兰西 斯•高尔顿。他于 1892年出版了世界上 第一部研究指纹的专 著——《指纹学》， 对指纹进行了分析， 为指纹用于人身鉴别 提供了客观依据。
弗朗西斯·高尔顿
在整堂课的教学中，刘教师总是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
生物特征认证技术第4章 指纹特征提取
2. 利用计算Poincare索引数值提取指纹奇异点的算法
检测原理是基于指纹的数学模型，分两步搜索指纹的 Poincare索引值。
如图4-1所示（两幅图显示 比例不一样），在指 纹图像分块的方向图 O 中，每个小块取其中心点 的数值，这些数值组成一 幅较小的方向图O'。
图4-1 不同解析度的方向图
图4-11 参考点的获取
减小窗口的大小W ＇，重复上述步骤1~6，在上面 获得的参考点的基础上获得更精确的参考点。
（3）指纹图像的滤波
求得指纹图像的参考点后，以参考点为中心将指纹图像分 为多个小扇区，接着对所选择的区域指纹图像进行归一化， 然后分8个方向对指纹图像进行Gabor滤波。 Gabor滤波器是一个有方向选择性的滤波器，普通的二维 Gabor滤波器的定义为
图 4-5 所示是一幅指纹图像及其傅里叶幅值谱图像，二 维频率空间每个点的幅值被规格化为显示灰度级，原点 位于变换图像的中心。
图4-5 指纹图像及其傅里叶幅值谱图
图4-6、图4-7所示是指纹图像局部小块及其傅里叶幅值谱 图像。它们反映了指纹局部区域傅里叶幅值谱与脊线宽 度和方向是存在关系的。
图4-6 局部指纹脊线宽度与其傅里叶幅值谱图像的关系
4-9所示）的像素值和的差，赋值给A(i,j)，计算公式 如下
区域RI和RII的形状大小设计是通过大量实验决定的， 其目的是用来求取如图4-10所示的最大曲率。
图4-9 区域RⅠ和RⅡ示意图
图4-10 指纹图像竖直时，向上和向下弯曲的脊线
求得A图像中值最大的那个点，就是需要找的参考 点（Core点），如图4-11所示。
如图4-3所示为6种基本类型的指纹图像。由于双旋和漩涡 两类容易混淆，通常可将其合并为一类，这就构成了5种基 本类型，有时还把拱和尖拱合并为一类，构成4种基本类型。
指纹识别原理PPT课件
2021/3/9
授课：XXX
5
指纹的总体特征-三角点
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 跟踪的开始之处。
2021/3/9
授课：XXX
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指纹的总体特征-纹数
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 相交的数量即可认为 是指纹的纹数。
验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个己经登记 的指纹进行一对一的比对（one-to-one matching）， 来确认身份的过程。作为验证的前提条件，他或她的 指纹必须在指纹库中已经注册。指纹以一定的压缩格 式存贮，并与其姓名或其标识（ID，PIN）联系起来。 随后在比对现场，先验证其标识，然后，利用系统的 指纹与现场采集的指纹比对来证明其标识是合法的。 验证其实是回答了这样一个问题："他是他自称的这个 人吗？"这是应用系统中使用得较多的方法。
2021/3/9
授课：XXX
8
指纹的局部特征-特征点类型
可分为6类,最典型的是终结点和分叉点。
终结点（Ending） 一条纹路在此终结。
分叉点（Bifurcation) 一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。
分歧点（Ridge Divergence） 两条平行的纹路在此分开。
2021/3/9
授课：XXX
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指纹密码
安全管理密码的工具。 密码长度、格式由用户指定。 密码长度可达256位，有效杜绝黑客对密码的
攻击。 只需输入指纹，无须记忆烦琐的密码。 适用于EMAIL、网上银行、网上证券、办公自
指纹的分类及特征ppt课件
亨利·福尔茨
爱德华·亨利
1873年在印度任 行政官员 1900年， 亨利系统正式被英国 政府承认。1901年， 英国苏格兰场正式采 用指纹鉴定法，废除 了人体测量法。
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爱德华·亨利
胡安·武塞蒂赫
阿根廷布宜诺斯艾利斯警察局局长， 1888年发表了《比较指纹学》，
1892年，武塞蒂赫利用犯罪现场上的血 手印破获一起谋杀亲子案，创造了手印破案 的先例。
1896年，阿根廷成为世界上第一个在鉴 别身份方面以指纹为依据的国家。
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（三）指纹在侦查、审判中的作用
1.提供线索 （1）提供分析案情的材料 （2）提供侦查方向的材料 2.提供证据 根据刑事诉讼法的规定，手印鉴 定书是诉讼证据之一。
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二、指纹的特性
（一）人各不同 主要指每个人的手掌面乳突花纹 的形态结构、乳突纹线的细节特征等， 具有不可重复的特定性。 指纹人各不同是指纹遗传变异的 必然结果。
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（五）乳突纹线的细节特征
1.细节特征的命名原则 （1）按特征的形态及结构特性命名 （2）按从左向右的方向命名 （3）按从上向下的方向命名 （4）按顺时针的方向命名
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2.乳突纹线的细节特征
（1）起点 （2）终点 （3）分歧 （4）结合 （5）小勾 （6）小眼 （7）小桥 （8）小点 （9）短棒
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考古学家认为该印章 应是在西周时期形成。
美国芝加哥菲尔特博物馆收藏
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折叠书上的手印
选自海因德尔所著《指纹鉴定》
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指掌纹在文书契约上的应用
唐代文书契约 在契约的落款处, 当事人、保人、知 见人都画上指节印。
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清道光21年的按有手印的地契
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指掌纹在刑事诉讼方面的应用
指纹采集原理,指纹特征提取原理,指纹特征匹配原理。
指纹采集原理，指纹特征提取原理，指纹特征匹配原理。
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100~150 之间，在形成指纹特征值模板（也就是特 征值的有序集合）时，尽量多的提取特征点对于提高 准确性是有很大帮助的。
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3.3 指纹的细节点特征提取算法
指纹细节点特征的提取算法 指纹伪细节点的处理 指纹伪细节点的处理算法 指纹细节点的可靠性标记 分叉点可靠性的标记 端点可靠性的标记 奇异点提取
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2 .1 指纹的类型特征
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 即可认为是指纹的纹 数。
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2 .2 指纹的频谱特征
傅立叶变换与指纹的频谱特征
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3 指纹的局部（细节）特征描述
第4章 指纹特征的提取
1. 概述 2. 指纹的整体特征描述 3. 指纹的局部特征描述 4. 结构化的指纹特征描述 5. 融合细节点特征和脊线采样的指
纹特征表示
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1 概述
指纹特征的作用？ 用以反映在给定的人类群体里来自不同 手指之间的相似程度
指纹特征描述方法的分类 1）整体（全局）特征描述 2）局部（细节）特征描述
描述纹路方向改变的速度。
位置（Position）
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。
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3.3 指纹的细节点特征提取算法
基本步骤：
图像分割
图像增强
方向信息提取
脊线提取
图像细化
细节特征提取
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3.3 指纹的细节点特征提取算法
对指纹的特征信息（总体和局部的）进行选择、
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2 指纹的整体（全局）特征描述
指纹的总体特征 类型特征——指那些用人眼直接就可以观察
到的特征。 包括:纹形,模式区,核心点,三角点,纹数. 频谱特征——将指纹图像信息的空间表达变为
频域表达。
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2 .1 指纹的类型特征
指纹的纹形（基于自动指纹分类算法）
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.
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3 指纹的局部（细节）特征描述
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。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。
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4 结构化的指纹特征描述方法
细节点加上一段联系脊线作为 指纹特征。
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5 融合细节点特征和脊线采样的指纹特征表示
先对图像进行增强滤波处理，然后做二 值化、细化处理，最后在细化的图像上 检测细节特征。
直接在灰度图像上检测与跟踪脊线，提 取细节点。
先对图像做二值化、细化处理，在细化 图像上根据指纹脊线的特点进行处理。
指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常
出现中断、分叉或打折。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。指纹上的节点有四种不
同特性： ：纹路的起点与终点、分叉点、环点、
小桥，它们统称为Galptpto课件n特征。
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纹路终点 三角点
分叉点 小桥 中心点
编码，形成二进制数据的过程。指纹特征点的提取方 法是算法中的核心。一般采用 8 邻域法对二值化、 细化后的指纹图像抽取特征点，这种方法将脊线上的 点用 “1” 表示，背景用 “0” 表示，将待测点 （ x ,y ）的八邻域点 ( 如下图所示 ) 进行循环比较， 若 “0” ， “1” 变化有六次，则此待测点为分叉点， 若变化两次，则为端点。通过这个过程可以记录下来 一个指纹的所有特征点。通常一个指纹的特征点在
环点（Enclosure） 一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为
一条，这样形成的一个小环称为环点。
短纹（Short Ridge） 一端较短但不至于成为一点的纹路。
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3.2 特征点的参数-方向/曲率/位置
方向（Orientation）
节点可以朝着一定的方向。
曲率（Curvature）
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3.1 特征点类型
可分为6类,最典型的是终结点和分叉点。
终结点（Ending） 一条纹路在此终结。
分叉点（Bifurcation) 一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。
分歧点（Ridge Divergence） 两条平行的纹路在此分开。
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3.1 特征点类型
孤立点（Dot or Island） 一条特别短的纹路，以至于成为一点。
– 环形 – 弓形 – 螺旋形
a环形（loop） b弓形（arch） c螺旋形（whorl）
局限性：不足以区分所有不同的指纹，通常只用在分类检索方面，
以减少数据库的搜索空间。
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2 .1 指纹的类型特征
模式区
– 核心点 – 三角点 – 和纹线数
模式区是指指纹上
包了总体特征的区域，
即从模式区就能够分
辨出指纹是属于那一
种类型的。
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2 .1 指纹的类型特征
核心点位于指纹
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，既只能处理和识 别具有核心点的指纹。
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2 .1 指纹的类型特征
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 计数跟踪的开始之处。