指纹识别.
安卓手机指纹识别原理

安卓手机指纹识别原理安卓手机指纹识别原理是指通过手机上的指纹传感器,将用户的指纹信息转化为数字信号,并与事先存储在手机中的指纹模板进行比对,从而实现对用户身份的验证和解锁手机的功能。
指纹识别技术是一种生物特征识别技术,通过对人体指纹纹理的特征进行提取和比对,来判断指纹的真伪和身份的合法性。
在安卓手机中,指纹传感器通常位于手机的前置或后置摄像头旁边,它可以感知用户的指纹,并将指纹信息转化为数字信号。
指纹传感器的工作原理主要分为两个步骤:采集指纹图像和指纹图像的处理与比对。
首先,当用户将手指放在指纹传感器上时,传感器会发出一种特定的光线,照射到用户的手指上。
这种光线可以穿透皮肤,反射回来时会受到指纹纹理的影响,形成一个指纹图像。
传感器会将这个图像转化为数字信号,并传输给手机的处理器。
其次,手机的处理器会对接收到的指纹图像进行处理和比对。
首先,处理器会对图像进行预处理,包括去噪、增强对比度等操作,以提高指纹图像的质量。
然后,处理器会将处理后的指纹图像与事先存储在手机中的指纹模板进行比对。
指纹模板是用户在设置指纹解锁功能时,手机通过多次采集用户的指纹图像,提取出的指纹特征信息。
这些特征信息包括指纹的纹线、纹型、分叉点等,是指纹的唯一标识。
处理器会将处理后的指纹图像与指纹模板进行匹配,通过比对指纹的特征信息,判断指纹的真伪和身份的合法性。
在比对过程中,处理器会计算指纹图像与指纹模板之间的相似度。
如果相似度超过了设定的阈值,处理器会判断指纹匹配成功,用户的身份合法,手机会解锁。
反之,如果相似度未达到阈值,处理器会判断指纹匹配失败,用户的身份非法,手机将继续保持锁定状态。
需要注意的是,为了保护用户的隐私和安全,安卓手机通常会将用户的指纹信息存储在手机的安全芯片中,而不是在手机的存储器中。
安全芯片具有较高的安全性,可以有效防止指纹信息被恶意获取和利用。
总结起来,安卓手机指纹识别原理是通过指纹传感器采集用户的指纹图像,将其转化为数字信号,并与事先存储在手机中的指纹模板进行比对,从而实现对用户身份的验证和解锁手机的功能。
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。
手机指纹识别原理

手机指纹识别原理手机指纹识别技术是现代智能手机中一种广泛采用的生物识别技术。
它借助于用户指纹的独特特征来进行身份验证,以实现手机解锁、支付和安全等功能。
本文将介绍手机指纹识别的原理以及其在现代手机中的应用。
一、指纹的独特性和可靠性人类每个人皮肤的指纹纹理是独一无二的,即使是同卵双胞胎也有微小的差异。
指纹的独特性使得它成为一种可靠的身份验证方式,被广泛应用在各个领域。
而与其他生物特征相比,指纹识别技术具有易采集、易保存、易比对等优势,逐渐成为手机解锁和支付领域的主流生物识别技术。
二、手机指纹识别技术的实现原理手机指纹识别技术的实现原理主要包括指纹图像采集、特征提取和匹配三个步骤。
1. 指纹图像采集手机的指纹传感器会通过玻璃或其他材料与用户的手指接触,利用光学或压电传感器检测和采集指纹图像。
光学传感器采用影像学原理,通过感光元件记录手指表面的指纹纹理。
压电传感器则利用电荷分布变化来记录手指的指纹图案。
这两种传感器方式都会将采集到的图像转化为数字信号进行后续处理。
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区分度的特征信息,以便后续的匹配和比对。
常用的特征提取方法有两种:一是基于细节的方法,通过检测指纹图像中的细节特征(如脊线和细小的孔洞)来提取指纹的特征信息;二是基于频域的方法,将指纹图像转换到频域,通过频谱分析提取其特征。
这些提取到的特征信息会被转化为数字码,用于后续的匹配过程。
3. 匹配匹配是将用户输入的指纹特征与已存储的指纹特征进行比对,判断是否匹配的过程。
常见的匹配算法有两种:一是基于模式识别的方法,通过将指纹图像与已有指纹模板进行比对,判断其相似度来进行匹配;二是基于特征匹配的方法,将提取到的指纹特征与已存储的指纹特征进行比对。
匹配算法的精确度和速度是判断指纹识别系统优劣的关键指标。
三、手机指纹识别的应用手机指纹识别技术在现代手机中得到了广泛的应用,主要体现在以下几个方面:1. 手机解锁手机指纹识别技术可用于替代传统的密码或图案解锁方式,提供更加方便和安全的解锁体验。
指纹识别技术ppt

比对匹配
将提取出的特征点与已存储的 指纹模板进行比对,判断是否
匹配。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
应用领域
安全领域
用于银行、保险箱、重 要文件等的安全控制和
身份验证。
门禁系统
用于企业、住宅、公共 场所等的安全管理,防
止非法入侵。
移动支付
通过指纹识别技术实现 快速、安全的支付验证
。
其他领域
如手机解锁、考勤打卡 等,提高安全性和便利
性。
02 指纹识别技术的发展历程
早期发展
指纹识别技术的起源
初步应用
指纹识别技术可以追溯到17世纪,当 时主要用于刑事侦查。
在20世纪初,指纹识别技术开始在警 方和安全领域得到初步应用。
基础科学研究
随着科学家对指纹特征的认识逐渐深 入,奠定了指纹识别技术的基础。
现代技术进步
01
02
03
高精度采集设备
和安全性。
AI和机器学习
人工智能和机器学习技术在指纹识 别领域的应用将进一步提高识别的 准确性和效率。
隐私保护
随着技术的发展,如何在保障安全 的同时保护用户隐私将成为重要议 题。
03 指纹识别技术的实现方式
光学指纹识别
原理
利用光学原理,通过光线 反射获取指纹的凹凸纹理 信息。
优点
成本较低,技术成熟,对 干湿手指的识别效果较好 。
优点
不受指纹表面的油污、水渍等影响,对假指纹有 较好的防范作用,识别精度高。
缺点
成本较高,技术难度较大,可能需要更长的识别 时间。
04 指纹识别技术的安全性与 隐私保护
安全风险
数据泄露风险 指纹数据被盗取或滥用,可能导致个人隐私泄露和身份盗窃。
指纹识别技术知识点

指纹识别技术知识点指纹识别技术是一种通过采集和分析人体指纹特征来进行身份验证和识别的技术。
它基于人体指纹的独特性和不可伪造性,被广泛应用于各个领域,如安全门禁、手机解锁、银行支付等。
本文将介绍指纹识别技术的原理、分类、应用以及其优点和挑战。
一、指纹识别技术的原理指纹识别技术的原理基于人体指纹的独特性。
每个人的指纹都具有独特的纹路和特征点,包括弯曲点、分叉点、岔口等。
这些特征点的位置、形状和数量都是不同的,因此可以通过采集和比对指纹特征点来进行身份验证和识别。
指纹识别技术的工作流程一般包括指纹采集、特征提取、特征匹配和决策。
首先,通过传感器或摄像头采集用户的指纹图像。
然后,通过图像处理算法提取指纹图像中的特征点,如弯曲点和分叉点。
接下来,将提取到的特征点与已存储的指纹模板进行比对,计算相似度。
最后,根据相似度的阈值判断是否匹配成功。
二、指纹识别技术的分类指纹识别技术可以根据采集方式、传感器类型和算法分类。
1. 采集方式:指纹识别技术的采集方式主要分为接触式和非接触式两种。
接触式指纹识别需要用户将手指放置在传感器上进行采集,而非接触式指纹识别可以通过摄像头等设备实现对手指的远程采集。
2. 传感器类型:根据传感器的原理和技术,指纹识别技术的传感器可以分为光学传感器、电容传感器和超声波传感器。
光学传感器通过光学镜头采集指纹图像,电容传感器利用电容变化来感知指纹特征,而超声波传感器则使用超声波波束来扫描指纹。
3. 算法分类:指纹识别技术的算法可以分为图像处理算法和模式识别算法。
图像处理算法主要用于指纹图像的增强和特征提取,如滤波、边缘检测和细化等。
模式识别算法则用于指纹特征点的匹配和识别,如最小距离法、支持向量机和神经网络等。
三、指纹识别技术的应用指纹识别技术在各个领域都有广泛的应用。
1. 安全门禁:指纹识别技术可以用于门禁系统,通过采集和比对用户的指纹特征,实现对门禁的控制和管理。
相比于传统的密码或卡片验证方式,指纹识别更加安全和方便。
手机指纹什么原理

手机指纹什么原理
手机指纹识别是一种生物识别技术,其原理基于人体指纹的唯一性和稳定性。
指纹是人体皮肤上的一种纹路,由皮脂腺分泌的油脂形成,并贴附在皮肤上。
手机指纹识别系统通过内置的指纹传感器,能够检测和记录用户手指触摸传感器时所留下的指纹特征。
具体来说,指纹传感器通常由集成的微细阵列和光学系统组成。
当用户把手指放在传感器上时,光学系统会探测到指纹上的细微细节,例如脊线、分叉等特征,并将其转换成数字信号。
然后,这些数字信号会被传输到手机处理器进行处理和比对。
在手机处理器中,会有一个专门的指纹模块来存储和管理已注册的指纹信息。
当用户将手指放在传感器上进行指纹解锁时,手机处理器会将传感器获取的指纹特征与已注册的指纹信息进行比对。
如果两者相匹配,则认为是合法用户,并解锁手机;如果不匹配,则拒绝解锁。
这种指纹识别技术的优点是安全性高和便捷性强。
指纹识别是一种个人独有的生物特征,比密码更难仿冒和窃取。
此外,用户只需要将手指放在传感器上即可完成解锁,无需输入密码或模式,使用起来更加方便快捷。
总结而言,手机指纹识别的原理是通过内置的指纹传感器,通过检测和记录用户手指触摸传感器时所留下的指纹特征,并与已注册的指纹信息进行比对,从而实现手机的解锁和安全验证。
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。
指纹识别技术

指纹的总体特征 :
指那些用入眼直接就可以 观察到的特征 包括:纹形, 模式区,核心点,三角点,纹 数.
指纹的局部特征 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。 包括:特征点的类 型,方向,位置.
指纹识别的原理和方法
行比较,就可以验证它的真实身份,这就是指纹识别技术。
研发历史
1684年
1809年
1823年
1880年
1891年
20世纪 90年代
英国植物形态学 家Grew发表了 第一篇研究指纹
的科学论文
Bewick把自己 的指纹作为商
标。
解剖学家 Purkije将指 纹分为九类。
Faulds在《自然》 Galton提出著名的高尔顿分类系统。 杂志提倡将指纹 之 后,英国 、美国德国等的警察部 用于识别罪犯。 门先后采用指纹鉴别法作为身份鉴
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。
原始图像
滤除噪音 后的图片
对图像二值化
图像二值化是提取经滤除噪音后的指纹图像的脊线,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。
定的主要方法。随着计算机和信息 技术的发展,FBI和法国巴黎警察局 于六十年代开始研究开发指纹自动 识别系统AFIS用于刑事案件侦破。
指纹自动识别系统。
用于个人 身份鉴定 的自动指 纹识别系 统得到开 发和应用
指纹识别技术的原理
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指纹识别
指纹识别是什么?
提到指纹识别我们就要先弄清楚什么事指纹,指纹为何能够做到区别性。
指纹,由于其具有终身不变性、唯一性和方便性,已几乎成为生物特征识别的代名词。
指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。
纹线有规律的排列形成不同的纹型。
纹线的起点、终点、结合点和分叉点,称为指纹的细节特征点(minutiae)。
指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。
指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。
由于每个人的指纹不同,就是同一人的十指之间,指纹也有明显区别,因此指纹可用于身份鉴定。
由于每次捺印的方位不完全一样,着力点不同会带来不同程度的变形,又存在大量模糊指纹,如何正确提取特征和实现正确匹配,是指纹识别技术的关键。
指纹识别的易用性
指纹识别功能提高了系统的易用性,不仅是解锁屏幕,它还可以用来设置一些快捷操作如:拍照、快捷打开程序等等,同时鉴于指纹识别的高区别性质,指纹识别不仅仅是对于功能的简化,更深层次的是安全级别的一个提高。
~~
指纹扫描认证功能在数款安卓智能手机上出现过,但相关模块与解决方案都来自第三方厂商,而非安卓内核或系统层面直接支持的产物。
谷歌显然看到了相关技术的发展趋势,因此,6.0提供了来自谷歌的官方指纹API。
顺带一提,苹果也为自己的TouchID指纹读取模块提供了类似的API。
指纹识别的安全性
随着时代的发展网络支付等安全问题面临越来越多的问题,这传统的基于密码、加密算法和验证码的安全机制在安全性和方便性方面已经无法满足现有需求,甚至已经受到挑战。
为了能够更好地确保系统的安全性和方便性,迫切需要寻找其他的技术。
于是人们将目光转移到了生物特征识别技术上,因为人体某些生物特征各不相同并且不会发生变化以及很难遗失和仿制。
目前被使用的生物识别技术主要有指纹、虹膜、视网膜、语音、面部、DNA以及签名,它们各自的性能以及优缺点如表所示:
每个人的指纹独一无二并且很难发生变化,此外,它不需要像密码那样需要记忆,真正
做到了随时随地使用。
目前已经有很多品种的低成本的指纹采集传感器供选择。
指纹在采集的过程中对硬件系统的要求不高,指纹采集设备实现比较容易。
目前已经有标准的指纹库供开发者使用,识别系统开发相对比较容易,实用性强。
随着现代电子集成制造技术的提高,可以制造体积较小并且精度更高的指纹图像传感器。
另外,快速可靠的指纹图像处理、识别算法也得到迅速发展,同时现代计算机运算速度越来越快,已经完全具备在微机上进行两个指纹的快速比对运算。
可以说,目前指纹技术已经是非常成熟的生物识别技术,具有很大可靠性和实用性。
综上所述,当前指纹识别技术因其低成本识别率高而具有最为广阔的应用前景,已经达到实用化、产业化的程度。
也正是因为指纹识别有如此多的好处,Google在2015年Android6.0发布会上指出Android6.0会在系统级别支持指纹识别功能,虽然相对Apple晚了一些但是对于广大的Android用户来说这是一个福音。
指纹识别功能实现简介
指纹识别通过指纹传感器采集信息,进行指纹图像的预处理,然后进行特征点提取,最后进行特征匹配如下图所示:
通过指纹图像传感器采集到指纹图像经常会受到传感器本身误差、手指压力不同以及手指存在尘埃等众多因素影响,使得采集到的指纹图像的质量不够高。
因此首先需要对指纹图像进行预处理,以便获得较为清晰的指纹图像并为后期的匹配做好准备工作。
经过预处理后的指纹纹线被处理成单一象素点,接下来就可以对指纹图像进行特征提取以及特征装配。
最后将获得的特征信息与指纹特征数据库中的指纹特征模板做一一对比,如果有匹配的指纹模板则提取出与之一一映射的身份信息,这样就可以进行身份论证。
分析
1.Android程序硬件访问机制简介:
在Android系统中,最上层的面向界面的应用程序使用Java语言编写,Java编写的应用程序都运行在Android特有的虚拟机中。
Android系统是基于Linux内核构建,Linux 设备驱动程序程序使用C语言编写,且运行在Linux内核空间。
用户空间访问硬件的方法是通过基于C库的系统调用来调用工作于内核空间的设备驱动程序,从而访问到硬件。
显然使用Java语言开发的应用程序显然无法直接访问硬件。
为了解决这个问题,在Android系统中提供了硬件抽象层(HAL)来解决这个问题,硬件抽象层运行在用户空间并且使用C/C++语言编写,它向下屏蔽了硬件驱动模块的实现细节,向上提供了硬件访问服务。
2.Android系统HAL层定义分析
Android系统为HAL层中的模块接口定义了规范,所有工作于HAL的模块必须按照这个规范来编写模块接口,否则将无法正常访问硬件。
(1)硬件模块
Android系统为HAL层中使用struct hw_module_t结构来描述硬件模块,其定义如下:typedef struct hw_module_t{
uint32_t tag;
uint16_t module_api_version;
#define version_major module_api_version
uint16_t hal_api_version;
#define version_minor hal_api_version
const char*id;
const char*name;
const char*author;
struct hw_module_methods_t*methods;
void*dso;
uint32_t reserved[32-7];
}hw_module_t;
在struct hwdevice_t结构中,成员tag必须初始化为HARDWARE DEVICE_TAG;成员version为hw_device_t的版本号;成员method指向指向硬件模块描述结构体的指针;成员close为关闭设备的方法。
在编写硬件抽象层模块时,必须为抽象层模块自定义一个硬件抽象层描述结构,并且必须是struct hw_module_t类型的变量作为它的第一个成员变量,否则该抽象层模块将无法正常工作。
另外,在模块中使用自定义一个硬件抽象层描述结构定义一个变量时,它的名字必须为HAL_MODULE_INFO_SYM(导出符号),它会在模块被加载时用到,否则该抽象层模
块会因无法正在加载而无法正常工作。
(2)硬件设备
在硬件抽象层中使用struct hw_device_t结构来描述硬件设备,其定义如下:
typedef struct hw_device_t{
uint32_t tag;
uint32_t version;
struct hw_module_t*module;
uint32_t reserved[12];
int(*close)(struct hw_device_t*device);
}hw_device_t;
在struct hwdevice_t结构中,成员tag必须初始化为HARDWARE DEVICE_TAG;成员version为hw_device_t的版本号;成员method指向指向硬件模块描述结构体的指针;成员close为关闭设备的方法。
在编写硬件抽象层模块时,必须为模块所操作的硬件设备自定义一个硬件设备描述结构,并且必须是struct hw_device_t类型的变量作为该硬件设备描述结构的第一个成员变量,否则该抽象层模块将无法正常工作。
(3)硬件抽象层模块的操作方法
在硬件抽象层中使用struct hw_module_methods_t结构描述一个硬件抽象层模块的操作方法列表,其定义如下:
typedef struct hw_module_methods_t{
Int(*open)(const struct hw_module_t*module,const char*id,
struct hw_device_t**device);
}hw_module_methods_t;
struct hw_module_methods_t结构中的open函数指针通常被赋值为硬件模块初始化函数,在该函数中通常需要为自定义硬件设备描述结构体分配内存,然后初始化其成员并且打开硬件设备,最后将自定义一个硬件设备描述结构的一个成员(struct hw_device_t类型)保存到参数device中。
否则该抽象层模块将无法正常工作。
以上是对于Android系统HAL 层的详细分析。