(完整版)指纹识别的研究目的意义及国内外研究现状
指纹识别技术现状及发展趋势研究
指纹识别技术现状及发展趋势研究指纹识别技术是一种通过分析人体指纹的纹理和形态等特征来进行身份识别的技术。
由于每个人的指纹纹理和形态都是独特的，因此指纹识别技术被广泛应用于各个领域，如边境安全、刑侦破案、手机解锁等。
1. 成熟度高：指纹识别技术经过多年的研发和应用，已经成熟且稳定，被广泛应用于各个领域。
从传统的纸质指纹识别到现在的电子指纹识别，技术已经相当成熟。
2. 高精度：现代指纹识别技术可以达到非常高的精度，误识率很低。
通过对指纹图像的细节进行分析和比对，识别出与数据库中存储的指纹模板相匹配的指纹。
3. 多种识别方式：目前，常见的指纹识别方式有光学指纹识别、超声波指纹识别和电容式指纹识别等。
不同的识别方式有其自身的优势，如超声波指纹识别可以穿透表面水汽和污垢，电容式指纹识别可以实现指纹的三维重建，从而提高了指纹识别的精度和可靠性。
4. 跨设备应用：指纹识别技术已经广泛应用于各种设备上，如手机、平板电脑、笔记本电脑、门禁系统等。
通过指纹识别，用户可以方便快捷地进行身份验证。
1. 非接触式指纹识别：传统的指纹识别需要接触式采集指纹，而随着技术的发展，非接触式指纹识别将成为一个发展趋势。
这种技术可以通过摄像头或其他传感器采集指纹图像，而不需要物理接触，提高了识别的便利性和舒适性。
2. 多模态融合：多模态融合是指将不同的生物特征进行融合，提高识别的准确度和可靠性。
将指纹与其他特征，如面部、虹膜等进行融合，可以建立更为完善的身份认证系统。
3. 深度学习与人工智能的应用：深度学习和人工智能的发展为指纹识别技术提供了新的机遇。
通过深度学习和人工智能的算法，可以提高识别的准确度和处理速度，更好地适应复杂多变的识别环境。
4. 安全性和隐私保护：随着指纹识别技术的普及，安全性和隐私保护问题也日益突出。
为了保护用户的指纹数据不被滥用，需要加强对指纹数据的存储和传输的安全性。
指纹识别技术在现有的基础上，将进一步发展成为更加成熟、高效、准确、安全的身份识别技术。
指纹识别技术现状及发展趋势研究
指纹识别技术现状及发展趋势研究指纹识别技术是一种基于人体生物特征进行身份认证的技术，通过对指纹图像进行采集、处理和比对，可以高效准确地验证一个人的身份。
指纹识别技术具有唯一性、不可伪造性和方便性等优势，因此在安全领域被广泛应用。
本文将对指纹识别技术的现状及发展趋势进行研究。
指纹识别技术目前已经相当成熟，并且在多个领域得到广泛应用。
在手机解锁、电子支付、门禁系统等方面，指纹识别技术已经取代了传统的密码和卡片验证方式，提高了系统的安全性和便利性。
随着指纹识别技术的发展，其在身份证明、犯罪侦查、人员考勤等领域的应用也日益广泛。
指纹识别技术在性能方面也得到了不断的提升。
在指纹图像的采集方面，传感器的精度和稳定性得到了提高，可以更好地捕获指纹图像，避免了因为指纹干燥、污损、油脂等问题而导致的识别错误。
在指纹图像的处理和比对方面，改进的算法和更强大的计算能力使得识别速度更快、准确率更高。
与其他生物特征识别技术相比，指纹识别技术的成本较低，设备简洁，易于推广应用。
指纹识别技术仍存在着一些问题亟待解决。
指纹图像的采集需要通过人的合作完成，若用户没有正确地放置手指或者手指受伤，就可能导致采集失败。
指纹模板的存储和匹配需要大量的存储空间和计算资源，这对设备的硬件要求较高。
指纹识别技术也容易受到攻击，例如指纹模拟和指纹图像的伪造等，需要进一步加强安全防护措施。
未来，指纹识别技术将呈现出以下几个发展趋势。
随着5G技术的普及和网络带宽的提高，指纹识别技术将向云端迁移，实现更大规模的数据处理和存储。
指纹识别技术将与其他生物特征识别技术相结合，如人脸识别、声纹识别等，构建多模态生物特征识别系统，提升识别准确率和安全性。
随着人工智能和机器学习等技术的发展，指纹识别算法将更加智能化和自适应，能够适应不同采集条件下的指纹图像，提高识别的准确率和稳定性。
指纹识别技术将广泛应用于更多领域，如智能家居、智能医疗等，为人们带来更便捷和安全的生活方式。
指纹识别技术现状及发展趋势研究
指纹识别技术现状及发展趋势研究指纹识别技术是一种通过分析人体指纹图案来辨识个体身份的生物识别技术。
近年来，随着生物识别技术的不断发展，指纹识别技术在各个领域得到了广泛应用，如手机解锁、门禁系统、身份认证等。
本文将就指纹识别技术的现状及发展趋势进行详细研究。
一、指纹识别技术的现状指纹识别技术是目前最成熟、最常见的生物识别技术之一，已经广泛应用于政府、企业、金融、军队等领域。
其主要优势包括：1.高安全性：指纹是每个人独一无二的生物特征，不易被伪造、篡改，因此具有很高的安全性。
2.快速便捷：与传统的身份验证方式相比，指纹识别技术具有速度快、操作简单的优势，可以提高工作效率。
3.易集成：指纹识别技术可以很容易地与其他系统集成，如门禁系统、支付系统等，为各种场景提供便利。
目前的指纹识别技术也存在一些问题，如受环境影响大、容易污染、侵犯隐私等。
如何进一步提高指纹识别技术的精准度和安全性，是当前亟待解决的问题。
随着科技的不断进步，指纹识别技术也在不断改善与完善。
以下是未来指纹识别技术的发展趋势：1.多模态生物识别技术的发展：未来的指纹识别系统将不仅仅依靠指纹，还会引入其他生物特征，如面部识别、虹膜识别等，从而提高生物识别系统的精准度和安全性。
2.深度学习技术的应用：随着人工智能技术的不断发展，深度学习技术已经被引入生物识别领域，将有望进一步提高指纹识别系统的准确率和识别速度。
3.生物识别技术的无感知化：未来的指纹识别系统将更加注重用户体验，通过无感知化技术，如声纹识别、人脸识别等，让用户在不知情的情况下完成身份验证，提高用户的使用便捷性。
4.应用领域的拓展：未来的指纹识别技术将向更多领域拓展，如医疗保健、智能家居、智能交通等，为人们的生活带来更多便利。
指纹解锁调研报告
指纹解锁调研报告指纹解锁调研报告一、调研背景和目的指纹解锁作为一种生物识别技术，正在越来越多的智能手机、平板电脑和其他设备中被广泛采用。
本次调研的目的是了解指纹解锁的市场现状、技术特点和应用前景，为相关公司和企业提供参考和决策依据。
二、调研方法和范围本次调研采取的方法主要包括文献资料收集和网络调查。
范围主要涵盖了指纹解锁技术的发展历程、市场现状和应用领域。
三、调研结果1. 技术特点指纹解锁技术是通过采集用户指纹信息，并将其与预先存储的指纹模板进行比对，从而实现解锁的操作。
相较于其他解锁方式，指纹解锁具有以下技术特点：- 安全性高：每个人的指纹图案都是独一无二的，因此指纹解锁具有较高的安全性，大大降低了他人模仿或伪造的可能性。
- 使用便捷：用户只需将手指轻触到设备的指纹传感器上，即可快速完成解锁操作，相较于输入密码或图案解锁更为便捷。
- 快速响应：指纹解锁技术响应速度快，通常在数毫秒内即可完成解锁，大大提高了用户体验。
2. 市场现状指纹解锁技术自20世纪90年代以来不断发展，目前已经在众多智能手机厂商的产品中得到广泛应用。
根据统计数据显示，2019年全球指纹识别市场规模达到94.1亿美元，预计在未来几年将有更快的增长速度。
主要推动市场发展的因素包括智能手机普及、个人信息安全的需求增加以及对更方便解锁方式的需求。
3. 应用前景指纹解锁技术不仅可以应用在智能手机上，还可以应用在其他设备和场景中。
例如，指纹解锁可以应用在智能门锁、金融支付、企业办公等领域。
指纹解锁技术在安全性、便捷性和用户体验方面都具有优势，因此在未来还将有更广泛的应用前景。
四、调研结论指纹解锁技术作为一种生物识别技术，已经广泛应用于智能手机和其他设备中，并且市场规模在不断扩大。
随着智能化和数字化的发展趋势，指纹解锁技术的应用前景也将继续扩大。
然而，随之而来的也是一些安全和隐私问题的考虑，例如指纹信息的存储和管理、模拟指纹的破解风险等。
指纹识别技术现状及发展趋势研究
指纹识别技术现状及发展趋势研究指纹识别技术是一种通过扫描和分析人体指纹特征来确认身份的技术。
随着科技的不断发展，指纹识别技术已经越来越成熟，并且在各个领域得到了广泛的应用。
本文将针对指纹识别技术的现状和发展趋势进行研究，探讨该技术在未来的应用前景和发展方向。
一、指纹识别技术现状1.技术原理指纹识别技术是通过对指纹图像进行采集、预处理、特征提取和比对等步骤来完成身份确认的过程。
在指纹识别技术中，主要涉及到图像处理、模式识别和人工智能等多个领域的知识，因此其实现涉及到的技术相当复杂。
2.应用领域目前，指纹识别技术已经广泛应用于安防领域、金融领域、政务管理、手机解锁等诸多领域。
在安防领域，指纹识别技术主要用于门禁系统、监控系统和边境检查等场景，能够提高安全性和便利性。
在金融领域，指纹识别技术可以用于ATM机的身份认证、网银登录等场景，提高了交易的安全性。
在政务管理方面，指纹识别技术可用于身份证、护照等证件的身份验证，有效防止了证件的伪造和冒用。
在手机解锁领域，指纹识别技术已经成为了手机的标配之一，为用户提供了更加便捷和安全的解锁方式。
3.技术挑战尽管指纹识别技术已经取得了很大的进展，但是在实际应用中仍然存在一些挑战。
指纹图像的质量会受到很多因素的影响，如皮肤干燥、脏污等因素都会影响指纹的清晰度，从而影响指纹识别的效果。
指纹识别技术在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈，需要更加高效的算法和计算资源来支撑处理速度。
当前的指纹识别技术还难以应对假体攻击等高级破解手段，需要进一步提升识别的安全性。
1.多模态融合未来的指纹识别技术可能会向多模态融合方向发展。
多模态融合指的是通过融合多种生物特征信息，如指纹、人脸、虹膜等，来提高识别的准确性和安全性。
这种融合技术能够克服单一生物特征存在的问题，提高了身份识别的可靠性。
2.大数据支撑随着互联网的发展，数据量呈现爆炸式增长。
大数据技术的应用将对指纹识别技术的发展产生深远的影响。
指纹识别技术现状及发展趋势研究
指纹识别技术现状及发展趋势研究1. 引言1.1 研究背景针对当前指纹识别技术所面临的挑战和问题，本研究旨在通过对指纹识别技术现状及发展趋势的研究，深入探讨其在安全领域和商业领域中的应用，分析目前技术发展的趋势，并对未来该技术的发展和应用前景进行展望。
通过本研究，有望为指纹识别技术的进一步发展提供有益的参考和借鉴，推动其在各个领域的应用和推广，从而更好地满足社会和个人对安全和便利的需求。
1.2 研究目的本研究旨在探讨指纹识别技术的现状及发展趋势，以期为相关领域的研究者和从业人员提供参考。
具体而言，研究的目的包括以下几点：1. 分析指纹识别技术当前的应用现状，了解其在安全领域和商业领域的实际应用情况，探讨其优势和局限性。
2. 探讨指纹识别技术未来的发展趋势，包括技术的创新方向、关键问题和潜在挑战，预测其在未来的发展方向。
3. 研究指纹识别技术在安全领域和商业领域的应用前景，分析其对社会和经济发展的影响，为相关领域的决策制定提供参考依据。
通过对指纹识别技术现状及发展趋势的深入研究，本研究旨在为相关研究领域的学者和从业人员提供更新的技术资讯和发展动态，促进指纹识别技术的创新和应用，推动其在安全和商业领域的更广泛应用。
1.3 研究意义指纹识别技术具有识别准确率高、操作简单、安全性高等特点，可以应用于身份识别、门禁系统、支付安全等领域。
随着信息技术的快速发展和智能设备的普及，指纹识别技术在各个领域的应用将更加广泛和深入。
深入研究指纹识别技术的发展趋势和应用前景，有助于推动技术的进步，提高生活和工作的便利性和安全性。
本研究旨在探讨指纹识别技术的现状和未来趋势，以及其在安全领域和商业领域的应用情况。
通过对指纹识别技术的研究，我们可以更好地认识到技术的重要性和发展方向，为技术创新和推广提供有益的参考意见。
通过本研究，我们可以预测指纹识别技术的发展前景和应用前景，为相关行业的发展提供支持和指导。
2. 正文2.1 指纹识别技术现状概述指纹识别技术是一种生物特征识别技术，通过扫描和记录人体指纹的形状、纹路、间距等特征信息，然后将这些信息转化为数字代码存储在数据库中，以实现身份识别和验证的一种技术手段。
指纹识别技术现状及发展趋势研究
指纹识别技术现状及发展趋势研究指纹识别技术是一种通过识别人体指纹特征来进行身份验证的生物识别技术。
随着科技的不断发展，指纹识别技术在安全领域得到了广泛的应用，例如手机解锁、门禁系统、银行卡验证等。
随着人工智能、大数据和物联网等新兴技术的不断发展，指纹识别技术也在不断演进，越来越多的新技术被应用到指纹识别技术中，使其更加准确、安全和便捷。
本文将对指纹识别技术的现状及发展趋势进行研究。
一、指纹识别技术的现状1. 技术原理指纹识别技术是通过采集人体指纹的图像，然后对其进行处理和比对，最终确认身份的一种技术。
指纹识别系统通常包括指纹采集设备、指纹图像处理软件和指纹数据库。
指纹采集设备用于采集指纹图像，指纹图像处理软件用于对指纹图像进行处理，提取指纹特征，指纹数据库用于存储已注册用户的指纹信息。
2. 应用领域指纹识别技术在安全领域得到了广泛的应用，例如手机解锁、门禁系统、银行卡验证等。
指纹识别技术还被应用到公安领域，如犯罪嫌疑人比对、身份证验证等。
指纹识别技术还在一些特殊行业得到应用，比如医疗行业的病人身份认证、金融行业的交易验证等。
3. 技术优势指纹识别技术具有独特性、普遍性、稳定性、不可伪造性和便捷性等优势。
每个人的指纹图案是独一无二的，具有很高的辨识度。
指纹识别技术不受时间、环境等因素的影响，可以在各种环境下进行准确识别。
由于指纹是人体固有的特征，不易伪造，具有很高的安全性。
指纹识别技术使用方便，用户只需将手指放在指纹采集设备上即可完成验证，非常便捷。
二、指纹识别技术的发展趋势1. 多模态融合随着生物识别技术的不断发展，单一生物特征识别技术已不能满足安全性和准确性的需求，多模态生物特征融合成为了未来的发展趋势。
通过融合指纹识别技术与人脸识别、虹膜识别、声纹识别等技术，可以提高识别的准确性和安全性，防止被欺骗和伪造。
2. 非接触式识别随着新冠肺炎疫情的爆发，非接触式生物识别技术受到了更多的关注。
传统的指纹识别技术需要接触式的指纹采集设备，存在卫生隐患。
指纹识别技术现状及发展趋势研究
指纹识别技术现状及发展趋势研究1. 引言1.1 背景介绍指纹识别技术是一种以人体指纹作为身份识别的技术。
随着科技的不断发展，指纹识别技术在安防领域、金融领域、司法领域等方面得到广泛应用。
人的指纹是每个人独一无二的，不会受到环境、情绪等因素的影响，因此被广泛认可为一种安全、便捷的身份识别方式。
现代社会对安全和隐私保护的需求越来越高，传统的身份验证方式已经难以满足人们的需求。
指纹识别技术由于其高度准确性和便捷性，成为解决这一难题的有效手段。
通过对指纹信息的采集、分析和比对，可以快速准确地确定一个人的身份，实现安全可靠的身份认证。
本文将对指纹识别技术的发展历程、现状分析、未来发展趋势、挑战与解决方案以及应用领域进行深入研究，以期为读者提供全面、准确的指纹识别技术相关知识。
【2000字】1.2 研究目的研究目的是深入探讨指纹识别技术的现状及发展趋势，分析该技术在不同领域的应用以及所面临的挑战和解决方案。
通过对指纹识别技术的发展历程进行梳理，可以更好地了解其在科技领域中的地位和作用。
通过对未来发展的预测和展望，可以为相关领域的研究和应用提供指导和参考，推动指纹识别技术的进一步创新和发展。
这样的研究不仅有助于推动指纹识别技术在安防、金融、医疗等领域的广泛应用，也有助于提升社会治安和数据安全水平，促进科技进步与社会发展的融合。
2. 正文2.1 指纹识别技术的发展历程指纹识别技术的发展历程可追溯到上世纪60年代，当时研究人员开始探索如何利用指纹进行个体识别。
最初的指纹识别系统采用的是传统的图像处理技术，主要是通过图像匹配的方式来实现认证。
这种方法存在许多局限性，包括匹配速度慢、识别准确率低等问题。
随着计算机技术和图像处理技术的不断进步，指纹识别技术也得到了迅速发展。
在20世纪90年代，随着生物特征识别技术的兴起，指纹识别技术开始采用更加先进的算法，如模式识别、机器学习等方法。
这些方法大大提高了指纹识别的准确率和速度，使得指纹识别技术逐渐应用到各个领域。
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指纹识别的研究目的意义及国内外研究现状指纹识别的研究目的意义及国内外研究现状1研究的目的和意义2指纹识别技术简介指纹识别的一般工作模式基于图像匹配的指纹识别系统的研究内容目前指纹识别的应用3国内外指纹识别系统的发展状况指纹识别的起源指纹识别的研究与发展历程1研究的目的和意义在网络化时代的今天，我们每个人都拥有大量的认证密码，比如开机密码、邮箱密码、银行密码、论坛登陆密码等等；并配备了各种钥匙，如门锁钥匙，汽车钥匙，保险柜钥匙等。
这些都是传统的安全系统所采用的方式，随着社会的发展，其安全性越来越脆弱。
而我们的生活随时都需要进行个人身份的确认和权限的认定，尤其是在信息社会，人们对于安全性的要求越来越高，同时希望认证的方式简单快速。
为了解决这一问题，人们把目光转向了生物识别技术，希望能借助人体的生理特征或行为动作来进行身份识别。
这样您可以不必携带大串钥匙，也不用费心去记各种密码。
另外，生物特征具有唯一性，不可复制性，例如指纹，有学者推论：以全球60 亿人口计算，300 年内都不会有两个相同的指纹出现。
以电子商务、电子银行的安全认证为例，目前在电子商务中他人会假冒当事人的身份，如果通过生物特征进行论证，就可有效防止此类事件的发生。
另外，网络、数据库和关键文件等的安全控制，机密计算机的登陆认证，银行ATM、POS 终端等的安全认证，蜂窝电话，PDA 的使用认证等等，都离不开可靠安全的生物特征识别。
可见，生物特征识别不但有可观的经济效益，还有不可估量的国家信息安全效益。
长期以来，验证身份的方法是验证该人是否持有有效的信物，如照片、密码、钥匙、磁卡和IC卡等。
从本质上来说，这种方法验证的是该人持有的某种“物”，而不是验证该人本身。
只要“物”的有效性得到确认，则持有该“物”的人的身份也就随之得到确认。
这种以“物”认人的办法存在的漏洞是显而易见的：“物”的丢失会导致合法的人无法被认证，以及各种信物容易被伪造、破译。
网络环境下，密码作为身份识别的标志已被广泛采用。
但是密码容易被遗忘，也有被人窃取的可能，已不能满足人们的需要。
人们逐渐把目光转向了生物特征识别技术。
生物特征识别技术是为了进行身份验证而采用自动化技术测量其身体特征或个人行为特点，并将这些特征或特点与数据库的模板数据进行比较，完成认证的一种解决方案，被评为21世纪十大高科技之一。
生物特征识别是目前最为方便和安全的识别技术，并且生物特征识别产品均借助于计算机技术实现，容易与安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理。
1997年比尔·盖茨曾这样预言：“生物识别技术即利用人的生理特征，如指纹、虹膜等来识别个人的身份，将成为未来几年IT产业的重要革新”。
用来鉴别身份的生物特征应该具有惟一性、广泛性、容易采集等特点，实际应用给基于生物特征的身份鉴别系统提出了更多的要求，包括：性能的要求。
所选择的生物统计特征能够达到多高的识别率，对于资源的要求如何，识别的效率如何等；可接受性。
使用者在多大程度上愿意接受基于所选择的生物统计特征的系统；安全性。
系统是否能够防止被攻击；可行性。
是否具有相关的、可信的研究背景作为技术支持；存储量。
提取的特征信息是否占用较小的存储空间；价格。
是否达到用户所能接受的价格；速度和准确率。
是否具有较高的注册、识别速度和识别率；是否具有非侵犯性。
目前，主要的生物特征识别技术有虹膜识别、视网膜识别、人脸识别、签名、识别、声音识别、指纹识别等等。
然而，还没有任何一种单独的生物特征可以满足上述全部要求。
2指纹识别技术简介指纹识别的一般工作模式指纹识别是生物特征识别的一种，具有所有生物特征识别的共性，即基于人体生物特征的惟一性，不过其所分析的对象是指纹特征。
在所有用于个体辨识的人体生物特征中，指纹特征是最早被发现和应用的，所以指纹识别的历史较其它识别技术要悠久的多。
从20 世纪70 年代出现自动化的指纹识别系统到现在，经过30 多年的发展，目前的指纹识别技术已经逐渐深入到人们的生活和工作中，并被接受和喜欢。
指纹特征录入指纹特征提取样本数据库指纹特征录入指纹特征提取指纹特征匹配输出匹配结果图 2 一般指纹识别系统示意图严格来讲，指纹识别的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。
1．指纹采集原理主要是根据指纹的几何特性或生理特性，通过各种传感技术把指纹表现出来，形成数字化表示的指纹图像。
指纹采集技术有两种采集模式，一种是在被采集人知道的情况下实施的主动采集；另一种是在被采集人未知的情况下，如刑侦现场，通过各种化学的、物理的方式显影指纹并采集的过程，一般称为现场指纹采集。
指纹图像采集设备主要分为：光学采集设备、硅晶体传感器和其它。
2．指纹特征提取的原理是对指纹图像的全局特征和局部特征进行提取、鉴别的原理。
其提取的对象包括纹形特征和特征点的分布、类型以及一组或多组特征点之间的平面几何关系。
特征点的平面几何关系表现为某两个特征点之间的距离，或者某三个或更多特征点之间组成的多边形的几何特性等。
不论是特征点的单体特征，还是特征点的组合特征，都是指纹特征的组成部分。
把这些指纹特征用数字模板的形式表示出来，就实现了一个指纹特征提取的过程。
3．指纹特征值匹配原理是对指纹图像的全局特征和局部特征按模式识别的原理进行比对匹配。
匹配是在已注册的指纹和当前待验证的指纹之间进行的。
匹配运算不是对两个指纹图像进行比较，而是对已形成数字模板的指纹特征值进行比对。
指纹特征值匹配从全局特征和局部特征两个方面进行。
全局特征的匹配包括对指纹纹形的分类和判断、纹数的判断等。
局部匹配包括每个细节点的类型匹配、坐标匹配、质量匹配、方向匹配等，甚至还包括一组特征值之间形成的拓扑关系的匹配。
匹配过程既要对全局特征进行匹配，又要对局部特征点及其组合特征进行匹配。
最后需要把所有特征点的匹配结果综合起来，根据事先定义的判定模式和判定标准，判定是否达到预设的阈值。
综合判定的过程，可以看作是对各个匹配点的相似度进行类似加权求和的过程。
对指纹进行判定就像一个人去识别另一个人，会从身高、胖瘦、脸形、发型、着装风格等各个方面做出综合判别。
基于图像匹配的指纹识别系统的研究内容1．指纹采集从采集方式来看，指纹基本可以分为三类:捺印指纹、活体指纹和模糊指纹。
捺印指纹指的是将沾了印墨的手指按压在某种东西(通常是纸)上留下的指纹的痕迹，再经相应设备转化为数字化的信息，就得到捺印指纹图像。
捺印指纹采集到的有效面积比较大，但因采集方式所限，采集速度较慢，指纹缺陷较多，目前难以严格控制采集的质量。
根据录入原理的不同，活体指纹采集仪可分为光学式、半导体式和超声波式等几种。
根据采集时手指皮肤是否与指纹采集仪接触，又可分为接触式和非接触式。
经活体指纹采集设备得到的是数字化的指纹图像，相比较而言，活体指纹的质量是最好的。
模糊指纹一般是指在犯罪现场采集到的指纹，即将罪犯无意中遗留在犯罪现场的指纹痕迹经过显影、拍照和扫描等技术处理而得到的指纹图像。
2．指纹预处理指纹预处理是指纹特征提取前的不可缺少的一个重要环节，主要用于突出指纹图像中的纹理、方向信息，消除或者减弱噪声等无用信息。
指纹图像预处理包括指纹图像分割、图像增强、二值化、细化等。
指纹图像分割位于预处理的最前端，非理想采集条件下的指纹图像分割显得山东大学硕士学位论文越发重要。
准确、可靠的将指纹图像从背景区域中分割出来，对于缩短图像处理时间、提高特征提取的准确率都具有重要意义。
指纹图像分割是自动指纹识别中一个值得深入研究的问题。
图像增强是根据指纹图像纹理的方向性和纹线距离对可恢复的纹线进行恢复和增强，对于不可恢复的区域进行屏蔽。
二值化即将图像中灰度大于某阈值的像素的灰度置为1，小于等于该阈值的像素的灰度置为0，即将图像变为二值图像。
指纹细化就是提取指纹图像的脊线骨架。
3．指纹细节特征定义和提取指纹的细节特征(minutiae)有150种之多。
但这些特征出现的概率并不相同，其中很多特征是极其罕见的。
在自动指纹识别技术中，一般只使用两种细节点特征:纹线端点(ridge ending)和分叉点(ridge bifurcation)。
纹线端点指的是纹线突然结束的位置，而纹线分叉点则是纹线突然一分为二的位置。
大量统计结果和实际应用证明，这两类细节点在指纹中出现的机会最多，也最稳定，而且比较容易获取。
更重要的是，使用这两类细节点足以描述指纹的唯一性。
通过算法检测指纹中这两类细节点的数量以及每个细节点的类型、位置和所在区域的纹线方向是特征提取算法的任务。
4．指纹匹配指纹匹配要解决的问题是对两幅给定的图像提取特征信息，进行匹配，判断两枚指纹是否是同源的，即是否来自同一个指头。
如:传统的点模式指纹匹配一般是基于细节点(Minutiae)实现的。
目前最常用的细节点有两种：纹线端点(Rigde ending)和纹线分叉点(Ridge bifurcation)。
纹线端点指纹线突然结束的点，而纹线分叉点则是纹线突然一分为二的点。
这两种细节点在指纹纹线中出现的几率最大，也最稳定，易于检测，且足以描述指纹的唯一性。
指纹匹配靠比较两枚指纹的细节点特征来决定指纹的唯一性。
根据指纹匹配的模式可以分为验证模式和辨识模式。
根据操作过程不同可分为自动匹配和人机交互匹配；根据匹配适应性可以分为弹性匹配和刚性匹配。
不同的分类不胜枚举，然而这些分类方法都难以囊括所有的指纹匹配算法，同时一些算法又可以综合多种分类的特性。
按照匹配使用的特征将指纹匹配分为以下五种，基于点模式的匹配，基于纹线的匹配，基于图的匹配，基于纹理的匹配以及多种细节特征混合的匹配方法。
指纹匹配是自动指纹识别系统(AFIS)的核心研究内容之一，它在指纹特征提取之后，是自动指纹识别的最后一步，也是非常关键的一步。
指纹匹配靠比较两枚指纹的细节点、纹线或者其他局部结构特征来决定指纹的唯一性。
然而，于采集设备的不完善性、采集条件的随机性以及预处理技术的局限，使得真正特征点的缺失、伪特征点的存在和特征点定位偏差的情况普遍存在。
所以，指纹匹配必然还是一种模糊匹配，且需要具备一定的弹性。
5．性能评价为了反映当今模式识别应用的技术水平和发展状况，国际上举行了三届指纹识别竞赛。
FVC各届竞赛均使用四个标准指纹库做测试，并建立了统一的性能评价标准，通过各种指标衡量指纹识别系统的性能，如EER, FMR, FNMR,FMR100, FMR1000, ZeroFNMR和ZeroFMR。
其中，ERR是等错率，即拒识率和误识率相等时的拒识率或误识率。
FMR是误识率，FNMR是拒识率。
FMRI 00表示当FMR=1/100时的FNMR，FMR1000表示当FMR=1/1000时的FNMR，ZeroFNMR 表示当FNMR=0时的FMR, ZeroFMR表示当FMR=0时的FNMR。