指纹识别技术原理

由于生命周期不变，唯一性和便利性，指纹已成为生物识别的同义词. 指纹识别是一项使用传感器获取个人指纹信息以解锁或执行某些授权身份验证的技术.

指纹识别技术涉及许多学科，例如图像处理，模式识别，计算机视觉，数学形态学等. 由于每个人的指纹都不相同，因此可以将指纹用于身份验证. 如何提取指纹特征信息并实现正确匹配是指纹识别技术的关键.

指纹识别系统是一种典型的模式识别系统指纹识别技术，包括指纹图像采集，指纹图像预处理，特征提取，指纹特征匹配等模块. 指纹通常由指纹收集器提取. 当前常用的指纹采集设备:

1. 光学指纹采集器

光学指纹收集器是最早的指纹收集器. 它具有以下优点: 使用时间最长，经受了实际检查，对温度等环境因素具有良好的适应性，价格相对较低，分辨率较高.

2. 硅芯片指纹采集器

1990年代末期出现了用于硅芯片的指纹收集器. 大多数硅芯片会测量手指表面和芯片表面的直流电容场. 经过A / D转换后，该电容场将转换为灰度数字图像.

3. 超声波指纹采集器

超声波指纹采集器可能是最准确的指纹采集器. 它不成熟，尚未广泛使用.

指纹识别过程

收集指纹后，将评估收集的指纹的质量. 如果不合格，则必须再次收集它们. 如果合格，图像将得到增强和细化. 经过处理后，将依次获得二元图，详细图和提取的特征图. 获取更清晰的图像后，它将开始进行诸如特征提取之类的图像处理操作，并且在特征提取以存储数据之后，您可以执行匹配工作.

在指纹识别系统中，指纹图像的预处理是正确进行图像特征提取和匹配的基础. 预处理的目的是使用信号处理技术消除图像中的各种噪声干扰，提高输入指纹图像的质量，恢复指纹脊结构，提高特征提取的准确性，从而可靠地提取正确的指纹. 功能.

指纹线不是连续的，平滑的和笔直的，但经常会出现中断，分叉或转折点. 这些断点，分叉点和转折点称为特征点. 特征点提供指纹唯一性的确认信息. 最典型的是端点和分叉点. 这是指纹识别算法通常选择提取的特征点.

由于预处理后精制图像上存在大量伪特征点，这些伪特征点的存在不仅大大降低了匹配速度，而且还大大降低了指纹识别性能，造成了错误识别率. 识别系统和误识别的上升. 因此，在进行指纹匹配之前，应尽可能根据棱线的结构特征去除毛刺，短脊等伪特征点，显着减少伪特征点，提取特征点的精度为改善了.

特征匹配是识别系统的关键部分. 匹配算法的质量直接影响识别的性能，速度和效率. 请注意匹配中的一个点指纹识别技术，因为同一手指的两个样本图像会因位移，手指的偏斜以及按下时的力而有所不同，这需要在匹配过程中进行校准，通过特征点集进行校准等. 该方法保证了指纹识别的准确性.

有多种指纹匹配算法，包括点模式匹配，山脊模式匹配，基于图像的匹配和基于图形的匹配. 点模式匹配是将提取的详细点集与中的详细点集进行匹配. 如果通过旋转，比例变换和平移变换将点集匹配，则两个指纹图像将匹配.

指纹识别的应用

指纹识别的常见应用是连接到PC的嵌入式系统和桌面应用系统. 嵌入式系统是一个相对独立的完整系统. 它可以独立完成其设计功能，而无需连接其他设备，例如指纹门锁，指纹考勤终端等. 连接到PC的桌面应用程序系统具有灵活的系统结构. 多个系统可以共享指纹识别设备，并且可以建立大型应用程序.

指纹识别的发展前景

随着指纹识别技术的改进，它将在未来广泛应用于，汽车，家用电器等领域. 通过指纹识别技术在市场上的不断推广和应用，指纹识别技术的应用已经开始进入民用市场，并且发展迅速，这是因为民用指纹识别技术具有比较快的速度和高精度. 它伴随着越来越多的电子设备（例如PC，访问控制系统等）进入我们的日常生活，我相信这项技术的普及指日可待.

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