(完整版)第二章指纹识别的原理和方法
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。
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。
指纹识别系统
指纹识别系统概述指纹识别系统是一种生物识别技术，通过分析和比对人体手指上的指纹图像，可以对人体进行识别和认证。
指纹识别系统已经广泛应用于各个领域，如手机解锁、门禁控制、身份认证等。
本文将介绍指纹识别系统的原理、应用场景以及一些最新的技术发展。
原理指纹识别系统的原理是基于每个人手指上的指纹图案是唯一的，没有两个人的指纹图案完全相同。
通过图像采集设备（如指纹传感器）获取手指上的指纹图像，然后对图像进行处理和特征提取，最后将提取到的特征与已存储的指纹特征进行比对，从而实现对人体身份的认证或识别。
指纹图像的采集通常使用光电传感器或压电式传感器，光电传感器使用光学透镜和光电二极管来捕捉指纹图像，而压电式传感器则是通过感应手指压力来获取图像。
采集到的指纹图像一般是二值化的图像，即黑白图像，黑色部分表示指纹线纹，白色部分表示指纹间隙。
图像的处理和特征提取是指纹识别系统的关键步骤。
常见的处理方法包括图像增强、边缘检测、细化等，这些方法可以使得指纹图像更加清晰可见。
特征提取主要是通过对指纹图像进行分析和计算，提取出一些具有唯一性和可区分性的特征，例如指纹纹线的形状、方向、密度等。
指纹特征的比对通常使用模式匹配算法，最常见的是基于特征的匹配算法和基于相似度的匹配算法。
基于特征的匹配算法将指纹特征表示为特征向量，然后计算特征向量之间的相似度或距离，从而进行比对。
基于相似度的匹配算法则是通过计算指纹图像之间的相似度来进行比对，一般使用相关性、欧氏距离等度量指标来衡量相似度。
应用场景指纹识别系统在各个领域有广泛的应用，下面列举几个常见的应用场景：手机解锁手机解锁是最常见的指纹识别应用之一。
通过在手机上搭载指纹传感器，用户可以将自己的指纹注册到手机系统中，并设置指纹解锁功能。
在解锁时，用户只需将手指放在指纹传感器上，系统会自动比对并认证指纹，从而解锁手机。
门禁控制指纹识别系统在门禁控制领域也有广泛的应用。
通过在门禁系统中搭载指纹识别设备，用户可以通过指纹认证来开启门禁。
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。
(完整版)第二章指纹识别的原理和方法
第二章指纹识别的原理和方法指纹识别的采集及其参数[15]指纹具有惟一性（随身携带、难以复制、人人不同、指指相异）。
根据指纹学理论，将两人指纹分别匹配上12个特征时的相同几率仅为1/1050。
指纹还具有终身基本不变的相对稳定性。
指纹在胎儿六个月时已完全形成，随着年龄的增长，尽管人的指纹在外形大小、纹线粗细上会有变化，局部纹线之间也可能出现新细线特征，但从总体上看，同一手指的指纹纹线类型、细节特征的总体布局等无明显变化。
指纹的这些特点为身份鉴定提供了客观依据。
指纹识别过程可以分为4个步骤：采集指纹图像、提取特征、保存数据和比对。
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。
指纹辨识软件建立指纹的数字表示特征数据，软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的特征点，这些数据（通常称为模板），保存为1K大小的记录。
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。
2.2.1指纹图像的采集[16][17][18]指纹采集模式主要分为“离线式”和“在线式”两种。
所谓“离线式”就是指在指纹采集时，利用某些中间介质（如油墨和纸张）来获取指纹图像，在通过一定的技术手段将图像数字化输入计算机，它属于非实时采集。
目前“离线式”采集方式在大多数场合已经消失。
所谓“在线式”是通过与计算机联机的先进指纹传感器的专用指纹采集设备，将真实的人体指纹直接变成数字图像数据，实时传输给计算机。
基于指纹传感器的“在线式”实时采集设备以其操作简单、实时性强、采集效率高、图像质量好等优点，广泛应用于自动指纹识别领域。
指纹传感器是采集指纹的装置,是一切自动指纹识别系统的必备设备,从原理上,目前见到的指纹传感器分下面3类：（1）光学录入它是最早开发的指纹输入装置,多采用红外主动光斜向照射指尖,利用全反射的原理,在反射方向接收指纹影像。
指纹识别算法原理
指纹识别算法原理指纹识别算法是一种常见的生物识别技术，用于识别个体的身份。
该算法通过将图像的特征与之前保存的指纹数据进行比较，从而确定出指纹的拥有者。
本文将分析指纹识别算法的原理，包括指纹的构成和指纹识别的处理过程。
一、指纹的构成指纹是人体表面的一种皮肤纹理，是一个由细节组成的模式，每个人都有独特的指纹。
指纹可以分为三个部分：弓形区、环形区和梳状区。
弓形区是指指纹图案开始的地方，通常是在一侧的边缘上，形状像个弓。
环形区是指指纹图案较为复杂的部分，分布在弓形区和梳状区之间，中央部分呈圆形或椭圆形。
梳状区是指指纹图案最复杂、最丰富的部分，由一些细长的刻度线组成，像一把梳子。
二、指纹识别的处理过程指纹识别处理过程一般分为四个步骤：图像获取、预处理、特征提取和匹配。
1. 图像获取指纹图像可以通过指纹扫描仪进行获取。
指纹扫描仪会将指纹图像转换为数字图像，以便进行后续的处理。
2. 预处理指纹图像需要进行一定的处理，以便提高后续的特征提取的准确性。
预处理一般包括以下几个步骤：（1）图像增强：通过增加图像的对比度、亮度和清晰度等方式，使指纹图像更加清晰。
（2）去噪：在图像获取过程中，可能会受到环境干扰，比如指纹上的水印、污渍或灰尘等，这些干扰会影响到指纹图像的清晰度，需要对其进行去噪操作。
（3）图像分割：将指纹图像分割为不同的区域，以进行后续的特征提取。
3. 特征提取指纹的特征主要包括节数、岭线、汇点等。
特征提取的目的是将指纹图像中的特征点提取出来，以便进行后续的匹配。
节数是指指纹图案上的梳状区中细长刻度线的数量。
岭线是指指纹图案上起伏的纵向线，在环形区和梳状区中数量较多。
汇点是指两根岭线的相交处，通常指在梳状区中。
4. 匹配匹配是指将待比较的指纹特征与已知的指纹特征进行比较，以确定两者之间的相似度。
匹配的方法通常有两种，一种是基于特征点进行的匹配，另一种是基于图像的整体形状进行的匹配。
基于特征点进行的匹配方法，会将待比较的指纹与已知指纹中的特征点进行对比，若特征点之间的距离相差小于一定的阈值，则判定为同一个指纹。
指纹识别工作原理
指纹识别工作原理
指纹识别是一种生物特征识别技术，常用于身份验证和访问控制。
其工作原理基于每个人指纹纹理和特征的独特性。
指纹识别的过程分为三个步骤：采集、特征提取和匹配。
1. 采集：首先，通过指纹传感器采集用户手指表面的指纹图像。
传感器可以是光学传感器或者是电容传感器。
光学传感器使用光学成像技术来获取指纹图像，而电容传感器则通过测量指纹的电容变化来获得图像。
2. 特征提取：接下来，从采集到的指纹图像中提取出关键特征。
常用的特征提取方法是将指纹图像转换为特征向量或者提取关键点。
常见的特征包括细纹和细节，如弓形、斗角、螺旋等。
3. 匹配：最后，提取到的指纹特征与已存储的指纹特征进行比对和匹配。
比对通常使用一种叫做“模式匹配”的算法，比如Minutia点匹配算法。
该算法将采集到的指纹特征与数据库中
的指纹模板进行比对，计算它们之间的相似度，确定是否匹配。
指纹识别的工作原理基于指纹的不可复制性和稳定性。
每个人的指纹纹线、岭和谷的位置、形状和排列方式都是独特的，不同于其他人。
这使得指纹识别能够高度准确地识别个体。
此外，指纹的纹路不易受外界环境影响，如年龄、伤痕或疾病，因此具有良好的稳定性和可靠性。
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第二章指纹识别的原理和方法指纹识别的采集及其参数[15]指纹具有惟一性（随身携带、难以复制、人人不同、指指相异）。
根据指纹学理论，将两人指纹分别匹配上12个特征时的相同几率仅为1/1050。
指纹还具有终身基本不变的相对稳定性。
指纹在胎儿六个月时已完全形成，随着年龄的增长，尽管人的指纹在外形大小、纹线粗细上会有变化，局部纹线之间也可能出现新细线特征，但从总体上看，同一手指的指纹纹线类型、细节特征的总体布局等无明显变化。
指纹的这些特点为身份鉴定提供了客观依据。
指纹识别过程可以分为4个步骤：采集指纹图像、提取特征、保存数据和比对。
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。
指纹辨识软件建立指纹的数字表示特征数据，软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的特征点，这些数据(通常称为模板)，保存为1K大小的记录。
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。
2.2.1指纹图像的采集[16][17][18]指纹采集模式主要分为“离线式”和“在线式”两种。
所谓“离线式”就是指在指纹采集时，利用某些中间介质（如油墨和纸张）来获取指纹图像，在通过一定的技术手段将图像数字化输入计算机，它属于非实时采集。
目前“离线式”采集方式在大多数场合已经消失。
所谓“在线式”是通过与计算机联机的先进指纹传感器的专用指纹采集设备，将真实的人体指纹直接变成数字图像数据，实时传输给计算机。
基于指纹传感器的“在线式”实时采集设备以其操作简单、实时性强、采集效率高、图像质量好等优点，广泛应用于自动指纹识别领域。
指纹传感器是采集指纹的装置,是一切自动指纹识别系统的必备设备,从原理上,目前见到的指纹传感器分下面3类：(1)光学录入它是最早开发的指纹输入装置,多采用红外主动光斜向照射指尖,利用全反射的原理,在反射方向接收指纹影像。
指纹影像由CCD摄像头接收,输出的视频信号由图像采集卡数字化后输入计算机.近年来,也有用CMOS摄像头直接获取指纹图像的数字信号,通过计算机并口或USB口输入计算机。
由于不需要附加卡,这种带USB口的CMOS指纹传感器有成本低且安装方便的特点,很受市场欢迎。
(2)硅晶体电容式传感器录入硅晶体电容式传感器是最近在市场上才出现的。
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。
电容器的电容值因两极间的距离而变化，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。
硅晶体电容式不需要光线参与,小型化有优势,并且不需要指尖移动,而是一次成像如果能够克服目前一些产品容易受静电影响击穿(尤其在我国北方干燥季节)的缺陷,它将是未来最受欢迎的指纹传感器。
(3)超声波录入超声波录入是目前采样效果最好的指纹采样设备，当超声波源发出超声波通过传感器表面达到手指表面时，会被反射回去。
皮肤凹陷的部分与传感器表面间有较多的空气及杂质，会吸收一部分超声波。
这样皮肤突起部分反射回的超声波比凹陷部分的更强，从而依据超声波的强弱形成指纹纹理图像。
最近几年，指纹传感器的价格已经剧烈的下降。
至于体积，光学传感器的体积从6×3×3英寸降到3×1×1英寸。
硅晶体电容式传感器的体积差不多是这样或者更小。
在晶片上，集成电路的技术越来越高（如：数字化电路把指纹信号转化为数字信号强度），系统体积将越来越小，硅晶体电容式传感器的体积接近与手指大小所需要的体积，其长宽大约是1×1英寸高不到1英寸。
在硅晶体电容式传感器之前，一些没有用到的机能是局部调整、软件控制、自动获取控制(AGC)技术。
对于大多数光学设备，只能通过人工调整来改变图像的质量。
然而，硅晶体电容式传感器提供自动调节象素，行以及局部范围的敏感程度，从而提高图像的质量。
AGC在不同的环境下结合反馈的信息产生高质量的图像。
例如，一个不清晰（对比度差）的图像，如干燥的指纹，能够被感觉并增强灵敏度，在捕捉的瞬间产生清晰的图像（对比度好）；由于提供了局部调整的能力，图像不清晰（对比度差）的区域也能够被检测到（如：手指压得较轻的地方）并在捕捉的瞬间为这些像素提高灵敏度。
硅晶体电容式传感器技术最重要的弱点在于，它们容易受到静电的影响，这使得晶体传感器有时会取不到图像，甚至会被损坏，另外，它们并不象玻璃一样耐磨损，从而影响了使用寿命。
总之，各种技术都具有它们各自的优势，也有各自的缺点。
我们在下面给出三种主要技术的比较。
表2.1 几种取像设备的性能比较2.2.2指纹图像的参数衡量一个指纹传感器的质量，可以通过考察其输出数字化后的指纹图像的质量来确定。
指纹图像的主要参数有图像尺寸、图像分辨率和图像的灰度。
(1)图像的尺寸图像的尺寸通常用长度(mm)×宽度(mm)来表示，如18mm×12.7mm,或者用垂直方向上的像素点数×水平方向上的像素点数来表示，如360×256点阵。
图像尺寸和点阵数越大，则表示指纹传感器的采集区域越宽。
用于民用领域的指纹传感器，大多采用平面采集方式，因而不要求较大的采集区域，一般不小于12.7mm ×12.7mm或256*156点阵。
(2)图像分辨率图像分辨率体现了对图像细纹之处的描述精度，通常用每英寸多少点像素(dpi)来表示。
为了保障提取指纹特征的精确度，指纹图像应有较高的图像分辨率。
一般不低于256dpi，要求较高的场合通常不低于500dpi。
(3)图像的灰度采集设备与方法不同，所采集到的指纹图像也不同。
绝大多数指纹图像是单色图像，我们把没有色调变化的单色图像称为二值图或黑白图，具有色调变化的单色图像称灰度图。
灰度图含有更加丰富的图像信息，有利于指纹识别与对比。
依照对色调变化的表现力，灰度图分为2bit、4 bit、6 bit、8 bit几个不同等级，一般较多采用的是8 bit (256级)灰度。
2.3指纹的特征指纹分类是基于指纹脊或谷的整体流向以及指纹的核心点。
指纹分类的主要目的是方便大容量指纹库的管理，并减小搜索空间，加速指纹匹配过程。
我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。
2.3.1 指纹的总体特征[19][20][21]总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括基本纹路图案：环型（loop），弓型（arch），螺旋型（whorl）。
其他的指纹图案都基于这三种基本图案。
指纹的脊纹形式是适应之间的球状表面和半圆形顶端以及横行的指间屈基线生长的，除少数弓形纹之外，绝大多数是箕、斗型纹（约占95%），（三种纹形的大致分布概率如表2.2）表2.2 纹形的大致分布概率纹型是指纹的基本分类，是按中心花纹和三角的基本形态划分的。
纹形从属于型，以中心线的形状定名。
按我国是指纹分析法，指纹分三大类型（如图2.1），五大种形态。
可见，型与形是类与种的关系。
箕型斗型弓型图2.1 指纹的纹形(1) 箕形纹（Loop）：有一条以上完整的基性线组成中心花纹。
箕形线的对侧有一个三角的上下之线包围着中心花纹。
按箕技的流向分为桡侧箕形纹（反箕）和尺侧箕形纹（正箕）两种。
按中心花纹的结构形态又可分为普通箕、闭口箕、叶形箕、横箕和类似斗的箕。
箕形纹中心和三角之间的距离和纹线数量多少不一，有的只有1－2条线，多数为十条线左右，个别的可达30余条。
(2)斗型纹(Whorl):中心花纹呈环、螺、曲状，由内向外扩展与上下包围线汇合形成两个以上的三角的纹线，称为斗型纹。
分为环形、螺形、囊形、双箕形、杂形五种。
斗型纹的中心花纹，在由一条环、螺、曲等纹线构成时，与两侧三角相对的弧形线凸面，必须是不折、不断的，并且不与来自从三角中的其它纹线相接。
(3)弓型纹(Arch): 由弓形线和横直线层叠而成，中心花纹与上下包围线无明显界限，因此也没有真正的三角区。
分弧形和帐形纹两种。
(4)弧形纹：是由平缓的或略微突起的弧形线组成的一种结构简单的花纹形式。
(5)帐形纹：由平行的和突起的弧形线组成。
花纹中部有直立的或倾斜的纹线，将弧形线撑起呈帐蓬状。
指纹类型的三类九种，是按我国现行的十指指纹分析法划分的。
这是一种基本分类，也叫两极分类法。
实际上指纹种类远不只这些。
2.3.2指纹的局部特征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。
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。
特征点的分类有以下几种(如图2.2),最典型的是端点和分叉点[22]。
图2.2 指纹特征示意图很多研究者试图解决指纹分类问题，但至今分类算法的误识率仍较高。
如何提高指纹分类的准确率在自动指纹识别研究中是一个较关键的问题。
2.3.3应用于指纹匹配的指纹特征在指纹特征中由于中心点、三角点、端点、叉点、纹型、相对纹密度、纹曲率等元素的分布对于某一个特定人的指纹来说，在他的一生中永远不会改变，具有终生不变性和惟一性，因而被称为永久性特征。
永久性特征在手指前端的典型区域(也被称为中心花纹区)中最为清晰和明显，其分布也最均匀，是指纹匹配的主要参数[23]。
2.4指纹图像处理与识别指纹图像处理与识别是自动指纹识别系统的核心技术,其研究已有很长的历史了,但是总体的思路变化不大。
可以把识别算法大致分为下述3个步骤:(1)图像预处理原始指纹图像需要进行滤波除噪、脊线增强、动态二值化、方向信息计算、初分类、背景分割、纹线间隔估计等处理。
图像预处理的效果好坏直接影响系统性能。
个别应用还需要指纹图像的压缩编码。
预处理的目的是改善输入指纹图像的质量，以提高特征提取的准确性。
预处理常基于方向图，方向图是指纹图像的近似描述，方向图的每一元素代表指纹图像中某个给定区域的纹理方向。
原始指纹图像一般有很多噪声、断纹或纹线模糊等，需要进行图像增强（使用滤波技术）以改善质量。
由于指纹的特征仅包含在纹线的形状结构中，所以，通过二值化和细化把深浅不一、宽度不同的纹线变成灰度相同的单像素宽的细纹线，以便于特征提取。
(2)指纹特征提取包括纹线细化、特征点(交叉点、断点、中心点、三角点等)检测与分类、伪特征点消除、特征点特性参数计算、特征参数压缩编码、全局特征(“斗”、“箕”、“旋向”等)检测等步骤。