指纹识别原理-IC及模组介绍(完整资料).doc
指纹识别原理及模组介绍
指纹识别的背景知识
我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存 在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在 图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应 起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。这种依靠人体的身体特征来进行 身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种
的玻璃表面，反射光线由CCD去获得，反射光的数量依赖于压在玻璃表面指纹的嵴和峪的深度和皮肤与玻璃间的油 脂。光线经玻璃射到峪后(指纹线之间的凹陷部分)反射到CCD—呈现白色，而射到嵴后则不反射到CCD，图像呈现黑 色(确切的是脊上的液体、油脂影响光线的反射路径)。
光学指纹采集技术有明显的优点：价格低廉。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识别效果差。
指纹识别应用领域
指纹等生物识别技术可弥补传统的安全认证方法，提供了一个很好的解决方案。可用指纹等生物特征提高安全 性的领域举例： 涉密系统，提供高度安全防范措施 针对大规模人群身份鉴别技术 网络、数据库和关键文件等的安全控制 机密计算机的登录认证 银行ATM,POS终端等的安全认证 手机、平板、PC等使用认证等 移动支付 安全门禁、门锁
指纹识别应用趋势
手机、PAD、安防 屏幕解锁 -更安全快捷 特殊应用程序访问许可 –防止他人或打开你的特殊应用程序 数据和文件安全访问 –防止他人访问你的手机数据 移动支付 –更快捷的完成安全支付 应用程序快捷方式 –给每个手指赋予不同的指令 安防（门锁、保险柜等）
指纹识别的原理
指纹识别的原理指纹识别，又称指纹辨识、指纹鉴定，是一项技术，多用于身份鉴定，能根据人类指纹结构特征来识别个人身份。
指纹识别是以人指纹特征为样本，将静态图像变成数字模式，以此来识别人身份的一种生物特征识别技术。
它是利用人体指纹中不仅表面细节，而且还包括指纹内部细微凹凸等特征，采用指纹扫描仪扫描指纹，快速准确地完成身份识别，并结合现代计算机技术，可将指纹特征翻译成数字、字母的信息，作为身份识别的重要依据。
指纹识别的原理是将侧滑模板指纹图像，与指纹对比原理图像相比，通过电子比较来识别个人身份。
电子复原技术允许精确识别指纹，有助于破解人脸识别技术在性别、年龄、种族或社会变化下出现的误差。
指纹识别技术工作原理如下：（1）采集指纹：首先，将你的手指放在指纹采集装置（指纹扫描仪）上，采集器可以按照指定的标准，对比全掌的指纹纹理及其他信息，将得出的结果存储在计算机内供后续分析。
（2）数字化指纹：在采集到指纹图像后，指纹识别系统会将指纹采集仪拍摄的指纹参数进行数字化处理。
（3）指纹特征提取：指纹特征提取算法是识别指纹特征的核心部分，它能从指纹图像中提取出指纹的安全性、可靠性和可比性更高的特征参数，并将其保存在指纹模板中。
（4）指纹核验：利用计算机技术和数字指纹处理技术，可以快速准确地进行指纹核验，验证指纹模板的精确性。
（5）指纹识别：指纹识别是根据特定的指纹特征提取算法，从指纹图像中进行特征提取，建立指纹索引库，从而实现个体指纹识别的一个过程。
最后，指纹识别技术具有高效快速、识别准确率高、多媒体综合管理稳定可靠等特点，在人脸识别技术已无法准确识别的情况下，指纹识别技术可以准确快速的辨识特定的个体，对于提高身份安全性，实现数字资源管理具有重要作用。
手机的指纹识别原理
手机的指纹识别原理近年来，随着手机的普及和功能的不断升级，指纹识别成为手机上常见的解锁方式之一。
那么，手机的指纹识别是如何实现的呢？本文将从技术原理角度为大家揭开手机指纹识别的神秘面纱。
一、概述指纹识别技术是一种通过电子设备识别人体指纹特征的生物识别技术。
在手机中，指纹识别主要用于解锁手机、进行支付验证等安全操作。
二、光学指纹识别技术目前市面上常见的手机指纹识别技术有光学指纹识别、超声波指纹识别和光学-超声波混合指纹识别。
首先我们来了解一下光学指纹识别技术。
光学指纹识别是通过采集指纹的图像信息，然后通过算法进行特征提取和匹配，从而判断指纹的身份。
手机中的光学指纹识别模块一般由指纹传感器和指纹识别芯片组成。
指纹传感器通常采用的原理是光学成像。
当我们将手指放在指纹传感器上时，传感器会发射红外光或可见光，而指纹的沟纹会吸收或反射光线，形成一个明暗对比的图像。
指纹识别芯片则负责图像的读取和处理。
它会将传感器采集到的指纹图像进行增强和优化，并提取出指纹的特征信息。
这些特征信息通常是指纹中的细节，如纹线的起始、结束位置、纹线间的角度和距离等。
最后，指纹识别芯片将提取到的特征信息与存储在手机内部的指纹库进行比对，以确定指纹的身份。
一般来说，手机的指纹库中存储有用户事先注册的指纹信息，用于后续的比对验证。
三、超声波指纹识别技术除了光学指纹识别技术，还有一种常见的手机指纹识别技术是超声波指纹识别。
超声波指纹识别技术通过超声波传感器来获取指纹的信息。
当我们将手指放在超声波传感器上时，传感器会发射超声波，超声波与指纹的表面发生反射、散射或吸收，通过对超声波的接收和处理，可以得到指纹的图像。
超声波指纹识别技术相比光学指纹识别技术具有一定的优势。
它可以穿透表面的污垢或汗水，有效避免了指纹对传感器的阻挡，提高了指纹的识别准确率。
此外，超声波指纹识别也可以实现在不同表面的指纹识别，如手机屏幕下、陶瓷等材料表面。
四、光学-超声波混合指纹识别技术除了光学指纹识别和超声波指纹识别，还有一种较新的指纹识别技术是光学-超声波混合指纹识别。
指纹识别技术的原理
指纹识别技术的原理
指纹识别技术的原理是通过分析和比对指纹图案的特征来进行身份验证或身份识别的一种生物特征识别技术。
具体来说，指纹识别技术的原理主要包括以下几个步骤：
1. 采集指纹图像：使用指纹采集设备（例如指纹扫描仪）获取被识别人员的指纹图像。
2. 图像预处理：对采集到的指纹图像进行预处理，包括图像增强、去噪等操作，以减少图像中的干扰和噪声。
3. 特征提取：从预处理后的指纹图像中提取特定的特征信息，常用的特征包括指纹纹线的形状、方向、分叉点等。
4. 特征匹配：将提取到的指纹特征与已存储在数据库中的指纹特征进行比对，通常采用匹配算法（如Minutiae算法）进行比对。
5. 决策判断：根据比对结果，判断是否匹配成功，即是否为同一人的指纹。
如果匹配成功，则认定为同一人；如果匹配失败，则认定为不同的人。
总体来说，指纹识别技术的原理是通过提取和比对指纹特征，以确定指纹的唯一
性和特定性，并进而进行身份验证或身份识别的过程。
指纹识别技术由于其高度可靠性和广泛应用性，在安全领域、边境管理、企事业单位门禁控制等方面得到了广泛应用。
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常用的生物识别技术，通过分析和比对人体指纹的纹线图案，来确认个体身份的一种方法。
它基于指纹的独特性和不可伪造性，被广泛应用于安全门禁、手机解锁、身份认证等领域。
本文将介绍指纹识别技术的原理和应用。
一、指纹的特点指纹是人体皮肤的一部分，每个人的指纹纹线图案都是独一无二的，即使是同卵双胞胎也有所不同。
这是因为在胎儿发育过程中，指纹形成是由遗传因素和胚胎发育过程中的随机变化共同决定的。
指纹的特点主要表现在以下几个方面：1. 独特性：每个人的指纹纹线图案都是独特的，没有两个人的指纹是完全相同的。
2. 持久性：指纹纹线图案在个体成长过程中基本保持不变，即使受到外界因素的干扰，也只会发生微小的变化。
3. 可测性：指纹纹线图案可以通过科学方法进行测量和记录，形成指纹图像。
4. 可分类性：指纹纹线图案可以按照一定的规则和特征进行分类，便于比对和识别。
二、指纹识别技术的原理指纹识别技术主要包括指纹采集、特征提取和特征匹配三个步骤。
1. 指纹采集指纹采集是指通过指纹传感器或指纹采集仪器将个体指纹的纹线图案转化为数字信号。
传感器通常采用光学、电容或超声波等技术，将指纹的形状、纹线和纹谷等特征转化为电信号或图像。
2. 特征提取特征提取是指从采集到的指纹图像中提取出有代表性的特征信息，以便进行后续的比对和识别。
常用的特征提取方法包括细节增强、边缘检测、脊线提取等。
其中，脊线是指指纹图案中的主要纹线，通过提取脊线可以得到指纹的核心点、三角点等特征。
3. 特征匹配特征匹配是指将待识别的指纹特征与已存储的指纹特征进行比对，通过计算相似度或距离来确定是否匹配。
常用的匹配算法有相似性度量法、模式匹配法和神经网络法等。
其中，相似性度量法通过计算指纹特征之间的相似度来判断是否匹配，模式匹配法则是将指纹特征与已有的模板进行比对，神经网络法则是通过训练神经网络来实现指纹识别。
三、指纹识别技术的应用指纹识别技术在安全门禁、手机解锁、身份认证等领域有着广泛的应用。
指纹识别的工作原理
指纹识别的工作原理指纹识别是一种常见且可靠的生物识别技术，通过分析人类指纹上的纹线、纹型及特征点等信息来识别和验证个体身份。
本文将介绍指纹识别的工作原理及其在现代技术中的应用。
一、指纹的基本特征指纹是人体皮肤上形成的一种独特纹路，它包含了凹凸纹线、纹型和特征点等基本特征。
凹凸纹线由汗腺分泌的汗液、油脂和角质层等形成，它们在指纹上呈现出分岔、回环、弯曲等形态。
纹型是指纹凹凸纹线在整个指纹中形成的排列方式，包括环型、螺旋型、拱桥型等多种类型。
特征点是指纹上相对较为明显的特征，主要包括起始点（ridge ending）、分叉点（bifurcation）以及岔点（dot）等。
二、指纹识别的原理指纹识别系统主要包括采集、预处理、特征提取和匹配四个关键步骤。
1. 采集：指纹采集是指通过传感器将人指放置在指纹采集器上，利用光学、电容、热传导等方法将指纹的图像信息转化为电子信号。
光学采集技术是最常用的方法，它利用光源照射指纹，通过指纹表面的反射来采集图像。
2. 预处理：在采集到的指纹图像中，可能存在一些噪点、污渍或者模糊不清的情况，因此需要对图像进行预处理，包括滤波、增强和细化等操作。
滤波可以消除噪点和污渍，增强技术可以提高图像的对比度和清晰度，细化操作可以将指纹图像中的纹线细节进行增强。
3. 特征提取：在预处理后，需要从指纹图像中提取出能够代表指纹特征的信息。
常用的特征提取方法包括细节点提取、方向图提取和特征描述符等。
细节点提取是指提取指纹图像中的特征点，主要包括起始点和分叉点等。
方向图提取是分析指纹图像中纹线的走向，它可以用来描述指纹的整体结构信息。
特征描述符是基于指纹图像的细节点和方向图等信息，构建一个用于表示指纹特征的向量或模型。
4. 匹配：在特征提取后，将提取到的特征与数据库中已存储的指纹特征进行比对，判断是否匹配。
匹配过程通常包括特征对齐、相似度计算和决策等步骤。
特征对齐是将待比对的指纹特征和数据库中的指纹特征进行对齐，以便进行比较。
指纹识别技术专业资料
指纹识别技术专业资料指纹识别技术是一种基于人体生物特征的身份验证技术，已经在各个领域得到广泛应用。
本文将介绍指纹识别技术的原理、应用领域以及未来发展趋势。
指纹识别技术的原理是通过采集和比对指纹图像来确认人的身份。
人类的指纹图案是唯一且不可复制的，这使得指纹识别成为一种高度可靠的身份验证方式。
在指纹识别系统中，首先需要对指纹进行采集。
常见的采集方式包括光学传感器和电容传感器。
光学传感器通过照射指纹表面并捕获反射光来获取指纹图像，而电容传感器则通过检测指纹表面的电容变化来获取指纹图像。
采集到的指纹图像将被转换成数字化的特征向量，然后与已有的指纹数据库进行比对，以确认身份。
指纹识别技术在各个领域都有广泛的应用。
首先，指纹识别技术在安全领域得到了广泛应用。
例如，在手机和电脑中，指纹识别技术可以用于解锁设备和进行支付验证。
在物理进出控制系统中，指纹识别技术可以用于门禁验证，提高安全性。
其次，指纹识别技术在刑侦领域也有重要应用。
警方可以通过指纹识别技术来追踪犯罪嫌疑人，帮助破案。
另外，指纹识别技术还可以应用于医疗领域，用于患者身份验证和医疗记录管理。
此外，指纹识别技术还可以应用于员工考勤、金融交易等领域，提高工作效率和安全性。
未来，指纹识别技术有望在准确性、速度和可靠性方面进一步提升。
随着硬件技术的不断进步，指纹采集传感器将变得更加精确和敏感，可以捕捉到更多的指纹细节。
同时，算法的改进也将提高指纹识别系统的准确性和速度。
此外，指纹识别技术还将与其他生物特征识别技术相结合，如面部识别、虹膜识别等，形成多模态的身份验证系统，进一步提高安全性和可靠性。
总之，指纹识别技术是一种可靠、高效的身份验证技术，已经在各个领域得到广泛应用。
随着技术的不断发展，指纹识别技术将在准确性、速度和可靠性方面不断提升，为人们的生活和工作带来更多便利和安全性。
指纹识别原理-IC及模组介绍
指纹识别原理及模组工艺概述指纹识别的背景知识我们手掌及其手指、脚、脚趾侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。
这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。
人们也注意到，包括指纹在的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。
依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。
这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种。
目前，从实用的角度看，指纹识别技术是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。
这是因为指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认。
最早的指纹识别系统应用与警方的犯罪嫌疑人的侦破，已经有30多年的历史，这为指纹身份识别的研究和实践打下了良好的技术基础。
特别是现在的指纹识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段，正快速的应用于民用市场。
指纹识别系统通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，可以迅速、准确地鉴别出个人身份。
系统一般主要包括对指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。
现代电子集成制造技术使得指纹图像读取和处理设备小型化，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行指纹比对运算的可能，而优秀的指纹处理和比对算法保证了识别结果的准确性。
指纹自动识别技术正在从科幻小说和好莱坞电影中走入我们实际生活中，就在今天，您不必随身携带那一串钥匙，只需手指一按，门就会打开；也不必记住那烦人的密码，利用指纹就可以提款、计算机登录等等。
指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。
在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，取到指纹图像之后，要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。
接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。
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这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。
人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。
依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。
这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种。
目前，从实用的角度看，指纹识别技术是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。
这是因为指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认。
最早的指纹识别系统应用与警方的犯罪嫌疑人的侦破，已经有30多年的历史，这为指纹身份识别的研究和实践打下了良好的技术基础。
特别是现在的指纹识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段，正快速的应用于民用市场。
指纹识别系统通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，可以迅速、准确地鉴别出个人身份。
系统一般主要包括对指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。
现代电子集成制造技术使得指纹图像读取和处理设备小型化，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行指纹比对运算的可能，而优秀的指纹处理和比对算法保证了识别结果的准确性。
指纹自动识别技术正在从科幻小说和好莱坞电影中走入我们实际生活中，就在今天，您不必随身携带那一串钥匙，只需手指一按，门就会打开；也不必记住那烦人的密码，利用指纹就可以提款、计算机登录等等。
指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。
在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，取到指纹图像之后，要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。
接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。
软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的数据点，也就是那些指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征。
因为通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约490个数据。
有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。
总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。
无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。
最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。
指纹识别技术分类：光学传感器识别光学取像设备有最悠久的历史，可以追溯到20世纪70年代。
依据的是光的全反射原理(FTIR)。
光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光线由CCD去获得，反射光的数量依赖于压在玻璃表面指纹的嵴和峪的深度和皮肤与玻璃间的油脂。
光线经玻璃射到峪后(指纹线之间的凹陷部分)反射到CCD—呈现白色，而射到嵴后则不反射到CCD，图像呈现黑色(确切的是脊上的液体、油脂影响光线的反射路径)。
光学指纹采集技术有明显的优点：价格低廉。
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识别效果差。
图表1 光学识别原理示意图硅晶体电容传感器识别半导体指纹传感器无论是电容式或是电感式，其原理类似，在一块集成有成千上万半导体器件的“平板”上，手指贴在其上与其构成了电容（电感）的另一面，由于手指平面凸凹不平，凸点处和凹点处接触平板的实际距离大小就不一样，形成的电容/电感数值也就不一样，设备根据这个原理将采集到的不同的数值汇总，就完成了指纹的采集。
应用晶体传感器是最近几年在市场上才出现的，尽管它在传奇文学作品中已经出现近20年。
这些含有微型晶体的平面通过多种技术来绘制指纹图像。
电容传感器通过电子度量被设计来捕捉指纹。
电容设备能结合大约100,000导体金属阵列的传感器，其外面是绝缘的表面，当用户的手指放在上面时，皮肤组成了电容阵列的另一面。
电容器的电容值由于金属间的距离而变化，这里指的是脊（近的）和谷（远的）之间的距离。
压感式表面的顶层是具有弹性的压感介质材料，他们依照指纹的外表地形（凹凸）转化为相应的电子信号。
图表2 光学识别(左)&电容识别(右)原理示意图与光学设备多采用人工调整改善图像质量不同，电容传感器采用自动控制调节指纹图像像素以及指纹局部范围敏感程度，在不同环境下结合反馈信息生成高质量图像，由于提供了局部调整能力，即使对比度较差的图像(如手指压得松的区域)也能被有效检测，并在捕捉瞬间为这些像素提高灵敏度，生成高质量指纹图像。
优点：图像质量好、无畸形、尺寸小、易集成到其他设备中。
其发出的电子信号将穿过手指的标称和死性皮肤层，达到手指皮肤的活体层(真皮层)，直接读取指纹图案，从而大大提高了系统的安全性。
生物射频指纹识别技术生物射频指纹识别技术通过传感器本身发射出微量射频信号，穿透手指的表皮层去检测真皮层的纹路，来获得最佳的指纹图像。
因此对干手指，汗手指，干手指等困难手指通过可高达99.5%，防伪指纹能力强，指纹敏感器的识别原理只对人的真皮皮肤有反应，从根本上杜绝了人造指纹的问题，宽温区：适合特别寒冷或特别酷热的地区。
因为射频传感器产生高质量的图像，因此射频技术是最可靠，最有力有解决方案。
除此之外，高质量图像还允许减小传感器，无需牺牲认证的可靠性，从而降低成本并使得射频传感器思想的应用到可移动和大小不受拘束的任何领域中。
射频敏感器：它的工作原理很特殊，由射频与敏感元件阵列组成，每一个成员实际上都是一个等效的小天线，它通过人的手指向皮肤内层（真皮层）深处传递电波。
接受部分的元件对回传的电波相位进行解调，相位的差别反应了指纹纹理。
从某种意义上讲，它的原理与雷达的工作原理相似，所以称为射频式指纹敏感器（RF sensor）。
而且，它能自动调节内部电气参数来适应手指干湿程度、按手指压力、年龄、等因素的变化。
基于它的工作原理，所采集到的指纹图像对应于手指内层具有生命的真皮指纹纹理，对手指表面的外层皮肤并不直接敏感，并对表面的一些脏物、油渍、灰尘等物质具有穿透能力，使它针对各种类型的手指在各种使用条件下都能采集到理想的图像，因此具有显著的优越性能。
超声波扫描识别超声波指纹识别，是高通在2015移动世界大会上宣布的一项3D指纹技术。
被认为是指纹取像技术中非常好的一类。
很像光学扫描的激光，超声波扫描指纹的表面。
紧接着，接收设备获取了其反射信号，测量他的范围，谷到脊的深度。
不像光学扫描，积累在皮肤上的脏物和油脂对超声波获得的图像影响不大，所以这样的图像是实际脊地形（凹凸）的真实反映。
利用超声波具有穿透材料的能力，且随材料的不同产生大小不同的回波，利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异，就可以区分指纹嵴和峪所在位置。
超声波技术所使用的超声波频率为1x104Hz~1x109Hz，能量被控制在对人体无损的程度（与医学诊断的强度相同）。
超声波技术产品能够达到最好的精度，它对手指和平面的清洁程度要求较低，但其采样时间会明显长于其他几类产品，而且价格昂贵，也并不能做到活体指纹识别，所以目前使用稀少。
表格1 纹识别技术分类比较指纹识别应用背景：指纹等生物识别技术可弥补传统的安全认证方法，提供了一个很好的解决方案。
可用指纹等生物特征提高安全性的领域举例：➢涉密系统，提供高度安全防范措施➢针对大规模人群身份鉴别技术➢网络、数据库和关键文件等的安全控制➢机密计算机的登录认证➢银行ATM,POS终端等的安全认证➢手机、平板、PC等使用认证等➢移动支付➢安全门禁、门锁指纹应用趋势：手机和平板➢屏幕解锁-更安全快捷➢特殊应用程序访问许可–防止他人或打开你的特殊应用程序➢数据和文件安全访问–防止他人访问你的手机数据➢移动支付–更快捷的完成安全支付➢应用程序快捷方式–给每个手指赋予不同的指令指纹相关新产品指纹硬盘、指纹POS机、指纹学生考试报名机、指纹汽车启动/防盗锁、指纹病例指纹识别过程：一个典型的指纹识别系统应该包括：指纹识别Sensor+特征提取/匹配模块+特征模板库+应用软件。
而指纹的匹配可分为两步，首先是提取待验证的指纹的特征，然后将其和指纹模板库中的模板指纹进行相似度比较，从而判断两个指纹图像是否来自同一手指。
手指获取特征数据信息 指纹库特征数据指纹提取 特征匹配 不匹配，访问禁止匹配，验证通过，加入到特征数据库滑动式的优点是成本低、易集成，可采集大面积的图像，应用传统的特征点算法，但缺点是需要客户有一个连贯规范动作采集图像，体验效果比较差，在之前的应用推广中不太成功。
2、按压式手指平放在设备上以便获取指纹图像。
一般为了获得整个手指的指纹，必须使用比手指更大的传感器，整个手指同时按压在传感器之上。
按压式的优点是客户体验好，只用一次按压就可以采集图像，与符合用户的行为习惯。
缺点是：成本高，集成难度大，一次采集图像面积相对较小，没有足够的特征点，需要用复杂的图像比对算法进行识别。
很明显，在用户角度来说，按压式最简单、最方便，以后越来越多的移动设备都将采用按压式指纹识别方案。
指纹识别工作原理目前的指纹识别算法主要从总体特征Pattern和局部特征Minutia这两个方面入手分辨指纹。
指纹的总体特征，总体特征指那些用人眼直接就可以观察到的特征。
包括指纹纹形、模式区、核心点（或者称为中心点）、三角点（或者称为Delta点）和嵴密度（或者称为纹密度）。
基本指纹纹形：包括环形（Loop，又称斗形），弓形（Arch）和螺旋形（Whorl）。
其他的指纹图案都基于这3中基本图案。
这个就是指纹图案的形状基本就这三类60%人是whorl, 35%是loop, 5%是arch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，但通过分类使得大数据中搜寻比对指纹更为方便。
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哪一种类型的。
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 指纹的局部特征是指单个特征点的特征描述，一般用类型、水平位置（x ）、垂直位置（y ）、方向、曲率、质量等六个要素来描述。
类型是指纹特征点的分类。
目前比较通用的分法是分为六类，分别是：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者更多的纹路。