指纹识别概念
指纹认证是生物认证的一种。 但是，分析对象是指纹的特征。 指纹特征最先被发现和应用，因此指纹识别的历史比其他识别技术要悠久得多。 从自动化指纹识别系统问世到现在，现在的指纹识别技术已经深入到人们的生活和工作中。
指纹识别的原理和流程
指纹识别技术的原理与其他生物识别技术的原理相似。 这是利用人体指纹特征来区分和鉴定个人身份。 指纹识别技术是所有生物识别技术中目前最成熟、应用最广泛的生物识别技术。 这主要是因为指纹采集过程对人们来说非常简单，指纹识别准确率高。 在所有生物识别技术中，其理论精度仅次于虹膜识别技术，为百万分之一。
严格来说，指纹识别原理包括指纹采集原理、指纹特征提取原理和指纹特征匹配原理三大部分。 指纹采集原理主要是根据指纹的几何特性和生理特性，通过多种传感技术表征指纹，形成数字显示的指纹图案。
由于指纹棱和峪的几何特征不同，主要棱是凸起，峪是凹陷的，接触光时，其反射光的强度也不同。 接触平面时，平面上形成的压力也不同。 而由于指纹棱和峪的生理特征不同，主要是棱和峪的温度不同，导电性也不同，对波长的反馈也不同。 根据这些几何、生理特性的不同，将人的指纹输入计算机系统形成指纹图像。
指纹特征分析的原理是提取、鉴别指纹图案的整体特征和细节特征的原理。 分析对象包括阵列特征和特征点的分布、类型以及一对或多对特征点之间的平面几何关系。 特征点的平面几何关系表示为一个两个特征点之间的距离等，或者表示为由三个以上的特征点之间构成的多边形的几何特性。 无论是特征点的单体特征，还是特征点的组合特征，都是指纹特征的构成要素。 将这些指纹特征表示为数字模板，实现指纹特征分析的过程。
特征值匹配的原理是对按模式识别指纹图案的整体特征和细节特征的原理进行匹配。 比对在已注册的指纹和目前认证的指纹之间进行。 匹配运算不是比较两个指纹图像，而是匹配已经制作的数字模板的指纹特征值。 指纹特征量的匹配从整体特征和局部特征两个方面进行。 整体特征匹配包括指纹纹样的分类和判断、指棱密度的判断等。 局部匹配包括各细节点的类型匹配、坐标匹配、质量匹配、方向匹配等，还包括一系列特征值之间形成的拓扑关系匹配。
匹配时，不需要匹配当前指纹图像中的所有特征值。 实际上科学证明，只有匹配8个以上的特征点才能区分两根手指。 另一方面，匹配过程是多维匹配的过程。 也就是说，必须匹配整体特征，还必须匹配特征点。 匹配特征点时，需要分为不同的维度进行匹配。 最后，综合所有特征点的匹配结果，根据预先定义的判定模式和判定标准，判定是否达到了预先设定的阈值。 综合判定的过程可以看作是对各匹配点的相似度进行类似加权相加的过程。 判断指纹就像一个人识别另一个人，从身高、胖子、脸型、发型、服装风格等各个方面进行综合判断。
指纹识别过程包括两个子过程的四个阶段点。 两个子过程是指纹登记过程和指纹识别过程。 指纹登记过程包括指纹采集、指纹图像处理、指纹特征量提取、指纹模板库建立四个阶段。 指纹识别过程也经历了4个阶段，分别是指纹采集、指纹图像处理、指纹特征值提取和指纹特征值匹配。 指纹图像处理在两个子流程中是相同的。 但指纹采集和指纹特征值提取，虽然名称相同，但内部算法流程有区别。 指纹登记中的指纹采集，采集次数很多。 另外，其特征值提取过程的算法也有很多针对特征点的归纳处理步骤。
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