指纹识别原理及其应用
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。
自动指纹识别技术的原理和应用
自动指纹识别技术的原理和应用第一章：引言指纹是每个人独一无二的生物特征，严格来说，每个拥有指纹的生物都具有独特性。
因此，自动指纹识别技术应用在各个领域的需求与日俱增。
有鉴于此，本文将重点介绍自动指纹识别技术的原理和应用。
第二章：自动指纹识别技术的原理自动指纹识别技术主要包括以下两个方面的原理：指纹采集原理和指纹识别原理。
2.1 指纹采集原理指纹采集器（fingerprint collector）是对指纹系统进行扫描和采集。
现在，一般的指纹采集方案是使用光学或电容传感器，在这种情况下，人们用手指在指纹扫描区域上进行指纹采集；指纹采集器通过扫描区域的形状、特征和纹路等信息来采集指纹特征。
2.2 指纹识别原理指纹识别是确定指纹特征的过程。
指纹可以分为细节和纹理两部分。
细节是指指纹表面的小细节，例如汗孔和疤痕，而纹理是指指纹形态和线条的形成方式。
指纹识别过程中，指纹将被传感器逐层扫描，然后转换为数字计算机能够识别的信息。
通过使用模式匹配算法对指纹特征进行比对，计算机可以输出匹配的结果。
第三章：自动指纹识别技术的应用自动指纹识别技术的主要应用包括以下三个领域：3.1 公共安全在公共安全领域，自动指纹识别技术已成为了一个纠正犯罪追踪和研究犯罪的重要工具。
例如，在犯罪现场收集到的指纹与国家和地方数据库中的指纹进行比对，可以帮助公共安全工作人员识别嫌疑人。
指纹识别还可应用于可能会涉及诈骗和经济犯罪等领域。
3.2 金融服务自动指纹技术在金融服务领域得到了广泛应用。
例如，对于需要客户识别的银行、保险公司和证券公司等金融机构，采用自动指纹识别技术可以作为一种安全性更高、便捷性更高的身份验证方式。
通过指纹验证身份，可以避免诈骗等金融安全问题。
3.3 私人安全自动指纹技术在私人安全领域的应用也不容忽视。
例如，许多高档公寓、别墅和豪宅都安装了自动指纹识别门禁系统，这样，只需进行指纹验证就可以轻松进入住所。
第四章：结论作为一种生物特征识别技术，自动指纹识别技术越来越被广泛运用。
指纹识别技术的应用与发展
指纹识别技术的应用与发展指纹识别技术是目前最为常见和广泛使用的生物识别技术之一。
它是利用人类指纹的独特性进行身份验证的一种技术。
与传统的身份认证方式相比，指纹识别技术具有不可伪造性、方便快捷和高识别率等优势。
本文将探讨指纹识别技术的应用与发展。
一、指纹识别技术的原理指纹识别技术是通过采集人类指纹图像，然后将其与数据库中已有指纹的特征进行比对来确定身份的一种技术。
指纹图像是由多个细小的纹线和细胞构成的。
这些纹线和细胞排列成独特的图案，因此每个人的指纹图案都是独一无二的。
根据指纹图案的特点，可将指纹分为弓形、循环和扣型三类。
其中循环型指纹最为常见，其次是弓形指纹，扣型指纹数量最少。
二、指纹识别技术的应用指纹识别技术被广泛应用于各个领域。
以下是该技术的几个常见应用：1、智能手机解锁：现代智能手机大多都配备有指纹识别功能，用户可以通过摆放手指在手机指纹识别区域上解锁手机。
2、门禁考勤：企业、公共场所和学校等单位均广泛应用门禁考勤系统，无论是刷卡还是密码都有缺陷，而使用指纹识别技术可以提高安全性。
3、电子支付：电子支付平台采用指纹识别技术可以避免密码泄露或密码不安全而被盗用。
4、社会保险：医疗保险、养老保险等社会保险也可以采用指纹识别技术来确定身份并辨认篡改等欺诈行为。
三、指纹识别技术的发展指纹识别技术从20世纪60年代起开始受到关注，但由于技术的限制，指纹识别系统的使用无法得到广泛应用。
随着科技的发展，指纹识别技术得到进一步的改进和发展。
1、精湛的指纹采集技术：从早期的印刷墨汁到有源半导体，再到后来的光学传感器和电容传感器等技术，指纹识别采集技术得到了极大提升。
2、精确的指纹匹配算法：基于人工智能、机器学习等技术，指纹识别匹配算法得到了很大的改进。
目前使用的算法能够识别更多的指纹特征，准确率更高。
3、多模式识别技术：多模式识别技术结合指纹识别技术可以提高识别准确率和安全性。
比如结合面部识别，语音识别等，可以大大提高系统的多重识别准确率。
指纹识别技术在生物识别中的应用与发展
指纹识别技术在生物识别中的应用与发展指纹作为一种独特的生物特征，自古以来就被广泛运用于个体鉴别。
然而，随着科技的飞速发展，指纹识别技术逐渐应用于各个领域，如安全控制、身份验证等。
本文将探讨指纹识别技术在生物识别中的应用与发展，以及其现有的优缺点。
一、指纹识别技术的基本原理指纹识别技术是通过采集和比对指纹图像来进行个体的认证与鉴别。
其基本原理是通过测量并分析指纹图像中的脊线和细节特征，提取并存储这些特征信息，并与已存储的指纹数据库进行比对，以实现个体的身份验证。
二、指纹识别技术在安全控制领域的应用指纹识别技术在安全控制领域具有广泛的应用。
首先，指纹识别技术可用于门禁系统，取代传统的密钥或密码，提升安全性和便利性。
其次，指纹识别技术还可应用于身份验证，极大地提高了银行、机场等场所的安全性。
此外，指纹识别技术还可应用于智能手机和笔记本电脑的解锁，防止信息泄露和盗窃。
三、指纹识别技术在刑侦领域的应用与发展指纹识别技术在刑侦领域具有重要的应用价值。
指纹是犯罪现场最常见的生物痕迹之一，能够提供不可伪造的证据。
通过指纹识别技术，警方可以将犯罪嫌疑人的指纹与数据库中的指纹进行比对，从而迅速锁定嫌疑人并辅助破案。
随着科技的进步，指纹识别系统的准确度和效率也得到了大幅提高，为刑侦工作提供了有力支持。
四、指纹识别技术的优缺点指纹识别技术作为一种生物识别技术，具有许多优势。
首先，每个人的指纹是唯一的，具有高度的辨识度，避免了传统密码易被猜测或盗用的问题。
其次，指纹识别技术使用方便，只需要将手指放置在指纹识别设备上即可完成认证，十分便捷。
此外，指纹识别技术还具有较高的准确度和可靠性。
然而，指纹识别技术也存在一些缺点和挑战。
首先，指纹识别技术对指纹图像的质量和完整性要求较高，受到环境、年龄和工作状态等因素的影响。
其次，指纹识别技术存在虚假匹配和假阳性的问题，可能将某个个体的指纹错误地匹配为其他人的指纹，从而引发安全风险。
此外，对于少数人群，如老年人和劳动者，由于皮肤干燥或磨损等原因，指纹识别技术可能存在识别难题。
基于人工智能的指纹识别技术研究及应用
基于人工智能的指纹识别技术研究及应用随着科技的不断进步，人工智能（AI）技术已经成为各行各业的迫切需求。
其中，基于人工智能的指纹识别技术正逐渐受到越来越多的关注和应用。
本文就基于人工智能的指纹识别技术进行研究和探讨，从其原理、技术的进展以及应用场景等方面进行阐述。
一、人工智能指纹识别技术的原理人工智能指纹识别技术的原理在于利用机器学习算法来判别指纹信息。
在人类指纹识别中，我们通常依靠眼睛来识别指纹的各个特征点（如花纹、线条等），这些特征点的位置、形状、大小等特征在每个人指纹中都是唯一的。
同样地，机器可以同样地识别指纹并进行比对。
机器学习算法可以通过对大量指纹图像的分析，将指纹特征信息转化为数字信号，并进行比对和匹配，从而达到自动识别指纹的目的。
其实，每个人指纹的每一个特征点可以理解为是一个“数据点”，人工智能的神经网络算法可以通过这些“数据点”来训练指纹识别模型。
因此，人工智能的指纹识别技术不仅可以准确地识别指纹，还可以通过大量数据的学习来改善识别的准确率。
二、人工智能指纹识别技术的进展人工智能技术不断发展，使得指纹识别技术得到了更好的应用和改进。
在传统指纹识别技术的基础上，人工智能技术不仅可以进行更深入的特征识别，还可以进行多样化的指纹识别。
下面我们从以下几个方面进行细致的探讨：1. 高精度传统指纹识别技术通常采用基于图像库查询的方法，而人工智能指纹识别技术则基于指纹特征库的方式。
基于特征库的方式，不仅可提高指纹识别的效率，而且还可大大提高指纹识别的精度。
2. 多样化不同于传统指纹识别技术，人工智能指纹识别技术不依赖传统指纹采集设备，因此它可以通过多样化的方式，比如生物特征识别、语言识别、行为识别等，实现个性化和多样化的指纹识别。
3. 改进算法人工智能技术可以使指纹识别算法更加智能，它可以通过学习训练来优化指纹识别算法。
例如，卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等深度学习算法的应用，可以使得指纹识别算法更加准确和智能。
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。
指纹识别应用研究
指纹识别应用研究指纹识别是一种常用的生物识别技术，广泛应用于公安、金融、物流等行业。
在指纹识别技术应用的背景下，本文从基本原理、技术应用、安全性及研究现状四个方面探讨指纹识别的应用研究。
一、基本原理指纹是人体皮肤的一种特殊结构，具有独特性、不可变性、普遍性等特征，因此具有高度的辨识度。
指纹识别是通过对指纹图像的提取、处理和比对来实现身份认证的一种技术手段。
指纹识别主要分为三个基本步骤：采集指纹图像、提取指纹特征、比对指纹特征。
其中，采集指纹图像是指纹识别的前提条件。
采集设备主要包括光学式指纹采集器和生物电学式指纹采集器。
提取指纹特征是将采集到的指纹图像进行特征提取，以便与系统数据库中保存的指纹特征进行匹配。
在提取指纹特征的过程中，主要采用图像处理和模式识别技术。
比对指纹特征是将提取到的特征与系统中保存的特征进行比对，以确定指纹的身份信息。
比对算法主要包括1:1比对和1:N比对。
1:1比对是将两个指纹进行匹配，用来验证身份信息；1:N比对是将一个指纹与系统中所有指纹进行匹配，用来识别身份信息。
二、技术应用指纹识别技术广泛应用于人身识别和门禁控制两个方面。
1、人身识别指纹识别技术可以用来验证个人身份信息，主要应用于公安、金融、物流等领域。
在公安领域，指纹识别技术广泛应用于犯罪嫌疑人身份识别、案件破案以及重点人员管理等方面。
在金融领域，指纹识别技术主要应用于银行卡、验印、ATM机等领域，提高了金融交易的安全性和效率。
在物流领域，指纹识别技术可以用来管理货物，同时也可以验证货物F各阶段的操作人员身份。
2、门禁控制指纹识别技术可以用来控制门禁进出，主要应用于企事业单位、住宅小区、公共场所等领域。
在企事业单位，指纹识别技术可以控制车辆通行、人员进出，提高了进出口的安全性和管理效率。
在住宅小区，指纹识别技术可以用来控制业主进出，避免陌生人进入小区造成安全隐患。
在公共场所，指纹识别技术可以用来控制人员进出，确保场所内的安全。
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指纹识别原理及其应用
1 指纹识别的原理和方法
1.1 指纹的特征与分类
指纹识别学是一门古老的学科，它是基于人体指纹特征的相对稳定与唯一这一统计学结果发展起来的。
实际应用中，根据需求的不同，可以将人体的指纹特征分为：永久性特征、非永久性特征和生命特征[5]。
永久性特征包括细节特征（中心点、三角点、端点、叉点、桥接点等）和辅助特征（纹型、纹密度、纹曲率等元素），在人的一生中永不会改变，在手指前端的典型区域中最为明显，分布也最均匀[1]。
细节特征是实现指纹精确比对的基础，而纹形特征、纹理特征等则是指纹分类及检索的重要依据。
人类指纹的纹形特征根据其形态的不同通常可以分为“弓型、箕型、斗型”三大类型，以及“孤形、帐形、正箕形、反箕形、环形、螺形、囊形、双箕形和杂形”等9种形态[1]。
纹理特征则是由平均纹密度、纹密度分布、平均纹曲率、纹曲率分布等纹理参数构成。
纹理特征多用于计算机指纹识别算法的多维分类及检索。
非永久性特征由孤立点、短线、褶皱、疤痕以及由此造成的断点、叉点等元素构成的指纹特征，这类指纹有可能产生、愈合、发展甚至消失[1]。
指纹的生命特征与被测对象的生命存在与否密切相关。
但它与人体生命现象的关系和规律仍有待进一步认识。
目前它已经成为现代民用指纹识别应用中越来越受关注的热点之一。
1.2 指纹识别的原理和方法
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。
通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，然后要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰，再通过指纹辨识软件建立指纹的特征数据。
软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的数据点，即指纹纹路的分叉、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。
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。
这些数据，通常称为模板。
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[5-6]。
采集设备（即取像设备）分成几类：光学、半导体传感器和其他。
2 指纹识别技术的主要指标和测试方法
2.1 算法的精确度
指纹识别系统性能指标在很大程度上取决于所采用算法性能。
为了便于采用量化的方法表示其性能，引入了下列两个指标。
拒识率（false rejection rate，FRR）：是指将相同的指纹误认为是不同的，而加以拒绝的出错概率。
FRR=（拒识的指纹数目／考察的指纹总数目）×100%。
误识率（false accept rate，FAR）：是指将不同的指纹误认为是相同的指纹，而加以接收的出错概率。
FAR=（错判的指纹数目／考察的指纹总数目）×100%。
对于一个已有的系统而言，通过设定不同的系统阈值，就可以看出这两个指标是互为相关的，FRR与FAR成反比关系。
这很容易理解，“把关”越严，误识的可能性就越低，但是拒识的可能性就越高。
2.2 误识率和拒识率的测试方法
测试这两个指标，通常采用循环测试方法[7]。
即给定一组图像，然后依次两两组合，提交进行比对，统计总的提交比对的次数以及发生错误的次数，并计算出出错的比例，就是FRR和FAR。
针对FAR=0.0001%的指标，应采用不少于1 415幅不同的指纹图像作循环测试，总测试次数为1 000 405次，如果测试中发生一次错误比对成功，则FAR=1 /1 000 405；针对FRR=0.1%，应采用不少于46幅属于同一指纹的图像组合配对进行测试，则总提交测试的次数为1 035次数，如果发生一次错误拒绝，则FRR=1/1 035。
测试所采用的样本数越多，结果越准确。
作为测试样本的指纹图像应满足可登记的条件。
2.3 系统参数
登率（error registration rate，ERR）：指的是指纹设备出现不能登录及处理的指纹的概率，ERR过高将会严重影响设备的使用范围，通常要求小于1%。
登录时间：指纹设备登录一枚指纹所需的时间，通常单次登录的时间要求不超过2 s。
比对时间：指纹设备对两组指纹特征模版进行比对所耗费的时间，通常要求不超过1 s。
工作温度：指纹设备正常工作时所允许的温度变化范围，一般是0～40 ℃。
工作湿度：指纹设备正常工作时所允许的相对湿度变化范围，一般是30%～95%。
3 指纹识别技术的应用
指纹识别技术已经成熟，其应用日益普遍，除了刑事侦察用之外，在民用方面已非常广泛，如指纹门禁系统、指纹考勤系统、银行指纹储蓄系统、银行指纹保管箱、指纹医疗保险系统、计划生育指纹管理系统、幼儿接送指纹管理系统、指纹献血管理系统、证券交易指纹系统、指纹枪械管理系统、智能建筑指纹门禁管理系统、驾驶员指纹管理系统等。
指纹门禁系统和指纹考勤系统是开发和使用得最早的一种出入管理系统，包括对讲指纹门禁、联机指纹门禁、脱机指纹门禁等等。
在入口将个人的手指按在指纹采集器上，系统将已登录在指纹库中的指纹（称为已经注册）进行对比，如果两者相符（即匹配），则显示比对成功，门就自动打开。
如不匹配，则显示“不成功”或“没有这个指纹”，门就不开。
在指纹门禁系统中，可以是一对一的比对（），也可以是一对几个比对（）。
前者可以是一个公司、部门，后者可以是一个家庭的成员、银行的营业厅、金库、财务部门、仓库等机要场所。
在这些应用中，指纹识别系统将取代或者补充许多大量使用照片和ID系统。
把指纹识别技术同IC卡结合起来，是目前最有前景的一个应用之一。
该技术把卡的主人的指纹（加密后）存储在IC卡上，并在IC卡的读卡机上加装指纹识别系统，当读卡机阅读卡上的信息时，一并读入持卡者的指纹，通过比对就可以确认持卡者是否是卡的真正主人，从而进行下一步的交易。
指纹IC卡可取代现行的ATM卡、制造防伪证件等。
ATM 卡持卡人可不用密码，避免老人和孩子记忆密码的困难。
近年来，互联网带给人们方便与利益已，也存在着安全问题。
指纹特征数据可以通过电子邮件或其它传输方法在计算机网络上进行传输和验证，通过指纹识别技术，限定只有指定的人才能访问相关的信息，可以极大地提高网上信息的安全性。
网上银行、网上贸易、电子商务等一系列网络商业行为就有了安全性保障。
指纹社会保险系统的应用为养老金的准确发放起了非常有效的作用。
避免了他人用图章或身份证复印件代领，而发放人员无法确定该人是故世的问题，要凭本人的活体指纹，才可准确发放养老金。
4 指纹识别的可靠性
指纹识别技术是成熟的生物识别技术。
因为每个人包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的，并且终生不变。
通过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。
自动指纹识别是利用计算机来进行指纹识别的一种方法。
它得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法理论研究。
尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但用于识别的数据量相当大，对这些数据进行比对是需要进行大量运算的模糊匹配算法。
利用现代电子集成制造技术生产的小型指纹图像读取设备和速度更快的计算机，提供了在微机上进行指纹比对运算的可能。
另外，匹配算法可靠性也不断提高。
因此，指纹识别技术己经非常简单实用。
由于计算机处理指纹时，只是涉及了一些有限的信息，而且比对算法并不是十分精确匹配，其结果也不能保证100%准确。
指纹识别系统的特定应用的重要衡量标志是识别率。
主要包括拒识率和误识率，两者成反比关系。
根据不同的用途来调整这两个值。
尽管指纹识别系统存在着可靠性问题，但其安全性也比相同可靠性级别的“用户ID+密码”方案的安全性要高得多。
拒识率实际上也是系统易用性的重要指标。
在应用系统的设计中，要权衡易用性和安全性。
通常用比对两个或更多的指纹来达到不损失易用性的同时，极大提高系统的安全性。