指纹识别技术基本原理介绍
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➢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)
指纹识别技术基本原理介绍
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.
➢ 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。
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。
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。
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。
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。
➢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。
➢ 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 。
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。
那么问题来了，这项技术真的足够安全吗？
让我们了解这项技术并开始分析它的安全性。
每个人的指纹皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就 是说，指纹是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性， 我们就可以把一个人同他的指纹相对应起来，通过比较他的指纹 和预先保存的指纹，就可以验证他的真实身份。这就是指纹识别 技术。
➢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
• 目前的识别指纹算法主要从Fra Baidu bibliotek体特征和局部特征这两个方面入手 分辨指纹。
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。
➢ 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)
指纹识别技术基本原理介绍
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.
➢ 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。
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。
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。
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。
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。
➢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。
➢ 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 。
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。
那么问题来了，这项技术真的足够安全吗？
让我们了解这项技术并开始分析它的安全性。
每个人的指纹皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就 是说，指纹是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性， 我们就可以把一个人同他的指纹相对应起来，通过比较他的指纹 和预先保存的指纹，就可以验证他的真实身份。这就是指纹识别 技术。
➢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
• 目前的识别指纹算法主要从Fra Baidu bibliotek体特征和局部特征这两个方面入手 分辨指纹。
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。
➢ 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。