指纹识别技术综述(扫盲篇)
关于指纹识别技巧的参考文献综述[优质文档]
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关于指纹识别技术的参考文献综述一引言指纹识别技术不但是一门目前被广泛应用的实用性技术，更是一个不断面临挑战的研究方向，因为在国内它相对于其他学科来说，是相当新的，无论是从理论方面还是在技术方面都有很多值得做大量研究的地方。
近年来，国际模式识别学会组织的FVC，即国际指纹识别算法竞赛，吸引了越来越多的厂商和科研机构对该方面的研究。
这也说明了学术界和产业界对此技术的关注和重视。
从大量的资料中显示，指纹识别技术除了在传统的公安司法等部门得到应用之外，已经越来越多地被应用于银行，社保，门禁，考勤和信息安全等许多行业，正逐渐步入人门的日常生活，因此，指纹识别根据用途的不同，被分为了警用自动指纹识别系统，即警用AFIS，和民用指纹识别系统，即民用AFIS。
二指纹应用历史据介绍，利用指纹进行身份认证已有很长一段历史了。
考古证实，公元前７０００年到公元前６０００年，指纹作为身份鉴别已在古中国和古叙利亚使用。
从那时出土的粘土陶器上留有的陶艺匠人的指纹，纸稿上印有的起草者的大拇指指纹，古城市的房屋留下的砖匠一对大拇指指纹的印记中可以看出，指纹认证已被应用于当时社会的许多领域里。
１９世纪初，科学发现了至今仍被承认的指纹的两个重要特征，即两个不同手指的指纹纹脊的式样不同，和指纹纹脊的式样终生不改变。
这个有关指纹唯一性和终身不变性的研究成果在指纹鉴别犯罪中得到正式应用。
１９世纪末到２０世纪初，阿根廷、苏格兰等国相继将指纹识别技术应用于罪犯鉴别。
最初的指纹识别采用手工方法，即将指纹卡片存放在指纹库中，需要时在指纹库中人工查找由指纹专家比对指纹卡。
２０世纪６０年代后，人们利用计算机代替了效率低、投入高的手工方式来处理指纹，个人电脑和光学扫描仪成为指纹取像工具。
９０年代后期，低价位取像设备的出现，为个人身份识别技术的发展提供了舞台。
三典型产品及国际问题当前市场上已有了相当一部分比较完善的指纹识别产品。
如，在指纹传感器类的AFS 系列电场式指纹传感器；指纹采集类的AST2100型指纹采集仪；指纹采集认证设备类的AST1000型PCI指纹处理卡；嵌入式指纹识别模块中的FP-DSP指纹识别模块；指纹门锁和门禁控制类的ES2000指纹门禁；指纹考勤设备类的BIOCLOCKIII指纹考勤门禁机；指纹算法软件类的BIOKEY指纹识别算法SDK，以及指纹应用软件类的EBIOGUARDPC指纹卫士等，都是同类产品中的具有代表性的典型产品。
指纹识别技术概述
指纹识别技术概述指纹识别技术是一种生物识别技术，通过对人体指纹特征的识别来实现身份验证和访问控制。
指纹识别技术是一种非常成熟和广泛应用的身份验证技术，它比传统的密码和PIN码等验证方式更加可靠和安全。
指纹识别技术基本原理是通过采集人体指纹的图像，并对指纹图像进行处理和分析，提取出指纹的特征信息，将特征信息与预先存储的指纹特征模板进行比对，判断是否匹配。
指纹识别技术可以分为静态指纹识别和动态指纹识别两种类型。
静态指纹识别是指采集人体指纹图像时，手指处于静态状态下不做任何运动，这种指纹识别方式适用于门禁、安全柜、电脑登录等场景。
静态指纹识别的优势在于速度快，精度高，缺点是需要手指在采集过程中保持静态，不太适用于运动场景。
动态指纹识别是指采集人体指纹图像时，手指处于动态状态下进行运动，例如指纹识别手机、指纹识别车门等场景。
动态指纹识别的优势在于克服了静态指纹识别需要保持手指静态的缺点，能够适应不同手指的运动状态，但也因此需要更加复杂的算法和更高的硬件要求。
指纹识别技术的应用非常广泛，常见的场景包括门禁系统、安全柜、手机、车门、银行卡、护照、签到系统、考勤系统等等。
指纹识别技术在这些场景中可以提供更加快捷、安全、精确的身份验证和访问控制功能。
指纹识别技术的优点包括：1. 确定性高：每个人的指纹特征都是唯一的，指纹识别技术可以对个体进行精确的辨识。
2. 方便快捷：指纹是人体上最容易获取的生物特征之一，无需携带任何额外设备，只需要按压指纹传感器即可完成身份验证。
3. 安全性高：指纹识别技术可以对指纹图像进行加密和存储，避免了被篡改和盗用的风险。
4. 可靠性高：指纹识别技术可以避免人为造成的密码泄露和遗忘等问题，提高了系统的可靠性。
指纹识别技术也存在一些缺点和挑战：1. 成本高：要想实现指纹识别技术，需要相应的硬件和软件支持，成本比较高。
2. 精度受影响：手指的污垢、水分、湿度和温度等因素都会影响指纹识别的精度。
指纹识别技术综述【文献综述】
文献综述通信工程指纹识别技术综述摘要: 本文介绍了指纹识别技术在国内外的研究背景和研究现状，对指纹预处理和特征提取、指纹分类、指纹匹配过程中的方向图、滤波、神经网络等关键原理和技术作了详细的综述, 并对指纹识别过程中所采用的各种方法作了进一步的分析和比较，最后指出了指纹识别技术的发展趋势。
关键词：指纹识别; 特征提取; 预处理;指纹匹配0 引言自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的, 利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。
近年来, 随着计算机技术的飞速发展, 低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中, 自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国内外学术界和商业界的热点。
相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别，指纹识别具有许多独到的优点，更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术, 有着十分广泛的应用前景, 是将来生物特征识别技术的主流。
1 国内外技术现状近年来，国内外学者对自动指纹识别技术进行了深入和广泛的研究，取得了较大的进展，研究的重点主要集中在如何提高识别的准确率和速度[1]。
目前，已经有很多自动指纹识别的产品面市，并开始逐步在管理、门禁、金融、公安和网络安全等领域得到应用。
以指纹为代表的生物识别技术的发展和应用，不仅可以开发相关的系列产品，获得巨大的经济效益，还可以带动图像处理[2]、模式识别、光学、电子、生理。
学和计算机应用等相关学科的发展，具有很高的学术价值，会产生巨大的社会效益[3]。
文献[4]和文献[5]中阐述了以指纹为代表的生物识别技术的发展和应用已被公认将会给身份识别领域带来一场革命，并已经成为各国学术界和工业界研究的热点之一。
目前，基于通用PC机进行指纹识别的技术已经很成熟，并且已经开始大规模推广[6]。
讲述了许多大公司有专门的机构从事该项技术的研究、开发、应用，包括IBM、INTEL、Microsoft、Digitalpersona、Identix、Motorola、韩国现代、朝鲜培富士、法国THOMSON—CSF、台湾Aetex公司、Veridicom、BAC等。
指纹识别技术
指纹识别技术指纹识别是一种生物识别技术，也是一种最为普及的生物识别技术之一，这种技术主要通过读取人体的指纹信息来确认个人身份，既方便、又快捷、安全可靠。
它是以人体指纹的纹理和谱线为基础，通过计算机和人机接口的交互运作，实现对人体指纹进行有效的识别和辨认。
指纹识别技术的原理基于人体指纹的独特性，每个人的指纹都是独一无二的，其特征不会发生改变，并且容易采集和存储。
这种技术通过拍摄人体的手指图像，提取指纹图像的特征，将特征值与数据库中存储的特征数据进行比对，从而达到识别和验证的目的。
相对于其他生物识别技术，指纹识别具有很多优势。
首先，指纹特征值可以对个人进行一一匹配，确保识别的准确性。
其次，采集和识别速度非常快，时间不会太长，适合快速验证。
最后，指纹采集设备与计算机之间的通讯链路隐蔽性极强，防范了非法入侵等安全风险。
指纹识别技术在各种场合得到了广泛应用。
对于安全领域来说，指纹识别技术可以应用于身份验证、门禁管控、监管等方面。
在金融领域，指纹识别技术可以用于柜员机取款、银行卡支付等方面。
在办公室和家庭中，指纹识别技术可以用于电脑登录、保险柜开锁等方面。
此外，指纹识别技术还可以用于医疗领域中的病历管理、药品追溯等场合。
虽然指纹识别技术在以上领域具有广泛的应用价值，但是也存在一些不足之处。
首先，灰度图像中的指纹纹路和特征信息受到环境、姿态、暴露程度等因素的影响，导致识别失误率高。
其次，指纹识别技术容易受到人体疾病、手指受伤等因素的影响，导致识别失败率增加。
另外，如果安全考虑不够，黑客攻击也有可能通过数据篡改、信息劫持等手段绕过指纹识别的安全防护。
为了解决这些问题，需要进一步加强指纹识别技术的研究和发展。
技术方面，需要对算法进行更新与升级，加强修复与扩大学习，提升识别速度和准确性；安全方面，需要加强对指纹识别系统的安全防护，特别是数据的加密保护、安全传输等方面的工作。
总之，指纹识别技术是一种非常先进和实用的生物识别技术，具有广泛的应用前景和发展潜力。
指纹识别技术综述
指纹识别技术综述——生物认证姓名：班级：专业：教师：引言生物认证技术又称为生物识别技术，是通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。
而其中的指纹识别技术则是目前人们使用最为普遍的一种生物认证技术简介指纹识别技术是把一个人（待识别者）同他的指纹对应起来，利用特定的识别系统（例如安装了某种指纹识别软件、服务器的计算机）将他的指纹和预先保存的指纹（数据库中保存的正确的指纹数据）进行比较，就可以验证他的真实身份。
这是由于，每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点等生理特征上各不相同，也就是说，是唯一的、可完全区分的，并且终生不变的——正因如此，依靠这种生理上的唯一性和稳定性，我们开发出了指纹识别技术！在这里，指纹识别主要是根据人体指纹的纹路、断点、交叉点等生物特征信息对操作或被操作者进行身份鉴定，而且得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入并且普遍流行于我们的日常生活之中，在各种出入认证、机密事务操作等活动中都可以看见它的身影，不仅如此，指纹识别技术成为目前生物检测学中研究最为深入，应用最为广泛，发展最为成熟的技术!每个指纹都有几个独一无二、具有可测量性的特征点，每个特征点都有大约5~7个特征，我们的十个手指可以产生最少4900个独立可测量的特征，这足以说明指纹识别是一个十分可靠的鉴别方式。
个人理解“生物识别技术是把人体本身所具备的生理性状及行为特性当作长在我们身体上的钥匙一样，开启人们身份鉴定的大门。
生理性状包括有指纹、掌纹、脸貌、虹膜等；行为特征包括有语音、步态、签名等。
在生物识别过程中，需通过很多学科的结合来进行识别认证。
”——摘自[1] 陈婧,张苏.自动指纹识别技术综述[J].黑龙江科技信息, 2013(1).【维普】我们知道，生物识别和身份证识别、银行卡识别有很多相似之处，但更多的是不同，很多时候生物识别的可靠性比起那些物理硬件的识别的可靠性更高，具有高强的防伪造、防窃取、防篡改性能，也因此备受人们，尤其是需要从事机密任务的人士（相对于商业）的青睐，研究者们在这方面也是乐此不疲。
指纹识别技术
指纹识别技术指纹识别技术在现代科技发展中扮演着重要的角色。
它被广泛应用于身份验证、门禁控制和移动支付等领域。
作为一种生物特征识别技术，指纹识别的准确性和安全性越来越受到关注。
本文将从原理、应用、优势和未来发展等方面对指纹识别技术进行探讨，带领读者深入了解这一令人着迷的技术。
一、指纹识别原理指纹识别技术是通过分析和比对指纹图像中的细节特征来实现身份验证的。
每个人的指纹图案都是独一无二的，由一系列脊线和脊谷组成。
脊线是指指纹图案中的凸起部分，脊谷则是凹陷的部分。
指纹图像中还存在一些细节特征，比如分岔点、岔汇点和小孔等。
这些特征共同构成了一个人的指纹图案。
指纹识别的过程可以分为图像采集、图像预处理、特征提取和特征比对四个步骤。
首先需要通过指纹感应器采集用户的指纹图像。
然后对图像进行预处理，包括增强对比度、去除噪声和图像对齐等操作。
接下来，特征提取算法将从预处理后的图像中提取出关键特征。
最后，将提取到的特征与已注册的指纹特征进行比对，以确定用户身份。
二、指纹识别应用领域指纹识别技术广泛应用于各个领域，以下是一些典型的应用：1.身份验证：指纹识别被广泛用于身份验证领域，比如手机解锁和电脑登录等，以提高安全性和便利性。
2.门禁控制：指纹识别技术可以应用于企事业单位、住宅小区和公共场所的门禁系统，提高进出人员的管理和控制效率。
3.金融支付：指纹识别可用于移动支付、银行卡取款等场景中，保障用户的资金安全，并简化支付操作。
4.边境安检：指纹识别被广泛应用于边境口岸，用于对旅客身份进行核查，加强边境安全。
5.刑侦破案：指纹识别技术在刑事案件中有着重要的作用，可以帮助警方追踪嫌疑人、鉴定犯罪现场和确认证据真伪。
三、指纹识别技术优势指纹识别技术相比其他生物特征识别技术具有以下优势：1.独特性：每个人的指纹图案都是独一无二的，因此指纹识别技术具有很高的准确度和可靠性。
2.稳定性：指纹图案在人的一生中基本保持不变，在受伤或年龄增长等情况下也很少发生变化，因此指纹识别是一种非常稳定的身份验证方法。
智能手机中的指纹识别技术
智能手机中的指纹识别技术在现代社会中，智能手机已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
作为一种智能手机的安全认证技术，指纹识别技术应运而生，成为了智能手机领域的一大亮点。
本文将介绍智能手机中的指纹识别技术的原理、应用和未来发展前景。
一、指纹识别技术的原理指纹识别技术是一种通过对指纹进行特征提取和比对的方式，来识别个体身份的技术。
每个人的指纹纹理独一无二，具有高度的辨识度，因此成为了一种理想的生物特征识别方式。
智能手机中的指纹识别技术主要依靠传感器来获取用户的指纹信息。
一般来说，指纹传感器采用的是光学传感器、超声波传感器或者电容传感器。
光学传感器是指通过对指纹表面的光线进行扫描和分析来获取指纹图像的传感器。
它的工作原理是利用光学镜头从用户的指纹上获取图像信息，然后通过图像处理算法提取指纹纹路特征。
相比于光学传感器，超声波传感器能够穿透物体表面进行扫描，因此可以获取到更深层的指纹信息。
而电容传感器则是通过测量电容值的变化来识别指纹，其原理是基于人体皮肤与电容传感器之间的电容差异。
二、指纹识别技术的应用指纹识别技术在智能手机领域有着广泛的应用。
首先，指纹识别技术可以用于解锁手机。
用户只需将已注册的指纹放置在指纹传感器上，系统即可对比指纹信息并进行认证，从而解锁手机。
这种方式相比于传统的图案密码或者数字密码更加安全和便捷。
其次，指纹识别技术可以用于支付认证。
众所周知，智能手机的支付功能正越来越受欢迎，而指纹识别技术可以提供更高的支付安全性。
用户在进行支付时，只需通过指纹传感器进行指纹验证即可完成支付，无需输入繁琐的密码，从而提升了支付的便利性和速度。
另外，指纹识别技术还可以用于个人账户和应用程序的登录认证。
用户只需通过指纹传感器进行指纹验证，即可快速登录个人账户和应用程序，避免了频繁输入密码的麻烦。
三、指纹识别技术的未来发展随着技术的不断进步和发展，指纹识别技术在未来将迎来更广阔的应用前景。
首先，随着智能手机功能的日益丰富，指纹识别技术有望与其他技术相结合，例如人脸识别、虹膜识别等，从而提供更加多元化的生物特征识别方式，提升智能手机的安全性。
指纹识别技术
挑战与问题：尽管指纹识别技术具有广泛的应用前景，但也面临着一些挑战和问题，如安 全性、隐私保护等
指纹识别技术标准 化的意义：促进技 术交流，提高技术 水平，推动产业发 展
技术标准化现状： 国际标准不断更新 和完善，国内标准 也在逐步跟进
产业协同发展：加 强产业链上下游企 业的合作，共同推 动指纹识别技术的 发展
技术标准化与产业 协同发展的重要性 ：提高指纹识别技 术的市场竞争力， 推动其在各行业的 应用和普及
指纹识别技术的 典型案例分析
应用范围：iPhone 5s及更高 版本，iPad Air 2及更高版本
技术原理：利用指纹识别技 术实现手机解锁和支付验证
安卓的指纹识别技术
微软的Windows Hello技 术
对比分析：各品牌的优缺 点和适用场景
指纹识别技术的 未来展望与思考
5G技术将为指纹识别带来新的发展机遇 指纹识别技术将与人工智能、物联网等技术融合发展 5G时代的指纹识别技术将更加注重用户体验和隐私保护 5G时代的指纹识别技术将应用于更多领域，如智能家居、智慧城市等
基于傅里叶变换的 指纹图像二值化处 理
小波变换的定义 和作用
基于小波变换的 指纹图像处理算 法的基本流程
小波变换在指纹 图像处理中的应 用及优势
基于小波变换的 指纹图像处理算 法的优缺点及改 进方向
预处理：增强、滤波、二值 化等
指纹图像采集
特征提取：脊线、谷线等特 征提取方法
模式匹配：将提取的特征与 目标指纹进行匹配
指纹采集：通过指纹采集仪获取指纹图像 预处理：对指纹图像进行噪声去除、增强等处理 特征提取：从处理后的图像中提取出指纹特征 匹配：将提取出的指纹特征与已有的指纹数据进行匹配比对
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指纹识别技术综述（扫盲篇）1、产品构成对指纹识别技术，目前除了一部分真正的研发人员之外，大部分涉业者或者兴趣者都希望有个清晰的了解。
在此，先从指纹识别产品的构成说起，也就是由产品构成再展开对技术构成的分析。
指纹识别产品是由基础构件、中间构件和上层构件组成的，基础构件是指一个完整的指纹识别（不是指纹采集）产品，包括硬件和软件，都必须具备的基础部分。
中间构件，简称中间件，是向上支持各类软件系统或者硬件设备，实现指纹注册和认证功能的独立部分。
上层构件，是指在基础构件之上，自己实现中间件或者利用中间件建立起来的执行应用的部分，也可以称为应用构件。
指纹产品基础构件包括：指纹传感器（指纹Sensor）、指纹传感器驱动程序（Driver）、指纹传感器底层接口程序（底层SDK），以及指纹算法程序。
其中前三个都是作为一个整体对待，笼统的称为指纹SENSOR。
指纹基础构件的这四个部分，对于任何一类的指纹识别产品都是不可缺少的，所以称之为基础构件。
指纹产品中间构件，或者叫指纹应用中间件，它专门完成指纹注册和认证功能，所以它一定包含指纹识别算法。
它屏蔽了应用层对设备层（基础构件中的SENSOR以及DRIVER）的直接访问。
它既可以表现为软件控件（ocx），也可表现为硬件模块，也就是俗称的指纹脱机模块。
指纹产品上层构件，它是用户需求的实现部分，其形态不定，可以是一个完整的指纹应用软件产品，如指纹文件保护系统、计算机登录指纹保护系统。
也可是指纹考勤机、指纹保险柜等这类嵌入式硬件产品。
在了解了指纹识别产品的构成要件之后，我们再一层层采用解析的方法来分析每个构件中的技术成份。
2、指纹产品基础构件2.1、基础构件之指纹SENSOR从基础构件层来看，其中的指纹SENSOR，是指纹图像自动采集和生成部分，是整个指纹识别产品的数据输入端。
绝大多数指纹SENSOR通过光学扫描、晶体热敏、晶体电容等三种主要传感原理采集指纹图像。
衡量一个指纹SENSOR的质量好坏或者使用的技术的高低，从其使用的采集原理上并不能得出结论，而是主要从以下几个方面来衡量。
（1） 成像质量。
成像质量是衡量指纹SENSOR（指纹传感器）质量的首要标准。
成像质量主要表现为对指纹图像的还原能力，以及去噪能力。
（2） 手指适应能力。
由于不同手指指纹的纹路深浅不同、干湿不同，污渍程度不同。
要能够对所有情况进行有效兼容，是指纹SENSOR的适用能力的表现。
有时候手指适用能力被归到成像质量中考虑。
（3） 采集速度。
采集速度表现为从手指放到SENSOR触面后多长时间内完成一次指纹采集的时间，或者单位时间如1S可以采集的次数。
速度的快慢直接影响到用户的使用体验。
（4） 电气特性。
电气特性是从产品化的角度来看，指纹SENSOR是否真正可用于某种产品。
电气特性主要关注三个参数，工作电压，功耗和ESD（防静电能力）。
如把指纹SENSOR应用到手机上，必然要考虑手机的现在供电方式能否满足增加了指纹SENOSR后的电压和功耗要求。
不过大部分指纹SENOSR的电压都在3.6V以下（含）。
（5） 硬件接口能力。
接口能力也是从产品化的角度来衡量的。
接口能力直接影响着指纹SENSOR所获得的指纹图像数据的传送方式，影响着与指纹处理模块之间的通讯方式和通讯速度。
比如已具备USB接口能力的指纹SENSOR，可以直接与USB HUB相连。
而没有USB接口的，就需要通过USB控制器来实现，给产品化增加一道技术门槛。
（6） SDK能力。
SDK能力是指指纹SENSOR的功能，也就是与指纹SENSOR 配套使用的程序接口的功能。
一般在这些接口中定义了上层应用如何启动或终止硬件SENSOR，以及如何控制指纹SENSOR的函数族。
比如发送指纹SENOSR初始化命令、开始或停止捕获指纹图像命令、询问手指是存在、以及判断是否是指纹等。
对于滑动式（SWIPE）芯片来讲，还包括指纹重构的命令接口。
（7） 附加功能。
大部分指纹SENSOR除了具备指纹图像采集能力之外，还能够感知手指的移动方向、手指的点击方式（单击双击），这被称之为导航能力。
作者见过的一款导航能力非凡的指纹SENSOR，可以非常灵活的玩贪吃蛇游戏。
另一方面，有的指纹SENSOR，如ATMEL和AUTHENTECH的，可以提供指纹特征值的模板访问接口。
这些都是除了基本功能之外，指纹SENSOR厂商附加开发的功能，这部分功能可以使得，在其它条件相当的情况下，起到提升应用的特色作用。
2.2、基础构件之指纹算法以上是指纹产品基础构件层中的指纹SENSOR部分的技术构成分析。
下面介绍另一部分指纹算法。
全球指纹算法据称约有100种，不过这三大块基本是少不了的。
一是对指纹图像进行预处理；二是提取特征值，并形成特征值模板；三是指纹特征值比对。
2.2.1 指纹算法之指纹图像预处理指纹图像预处理的目的主要是为特征值提取的有效性准确性作好准备。
一般包括如下的过程：（1） 指纹图像增强。
指纹图像增强的目的主要是为了减少噪音，增强脊谷对比度，使得图像更加清晰真实，便于后续指纹特征值提取的准确性。
指纹图像增强的方法较多，常见的如通过8域法计算方向场与设定合适的过滤阈值。
处理时依据每个像素处脊的局部走向，会增强在同一方向脊的走向，并且在同一位置，减弱任何不同于脊的方向。
这样使得脊线相对背景更加清晰，特征点走向更加明显。
（2） 指纹图图像平滑处理。
平滑处理是为了让整个图像取得均匀一致的明暗效果。
平滑处理的过程是选取整个图像的象素与其周期灰阶差的均方值作为阈值来处理的。
（3） 指纹图像二值化。
在原始灰阶图像中，各象素的灰度是不同的，并按一定的梯度分布。
在实际处理中只需要象素是不是脊线上的点，而无需知道它的灰度。
所以每一个象素对判定脊线来讲，只是一个“是与不是”的二元问题。
所以，指纹图像二值化是对每一个象素点按事先定义的阈值进行比较，大于阈值的，使其值等于255（假定），小于阈值的，使其值等于0。
图像二值化后，不仅可以大大减少数据储存量，而且使得后面的判别过程少受干扰，大大简化其后的处理。
（4） 指纹图像细化处理。
图像细化就是将脊的宽度降为单个像素的宽度，得到脊线的骨架图像的过程。
这个过程进一步减少了图像数据量，清晰化了脊线形态，为之后的特征值提取作好了准备。
由于我们所关心的不是纹线的粗细，而是纹线的有无。
因此，在不破坏图像连通性的情况下必须去掉多余的信息。
因而应先将指纹脊线的宽度采用逐渐剥离的方法，使得脊线成为只有一个象素宽的细线，这将非常有利于下一步的分析。
2.2.2 指纹算法之特征值提取提取指纹特征值是从细化过的指纹图像中，扫描分析出能够表达某个指纹图像与众不同的特征点的集合。
在最初的指纹识别算法中，经历以过图像进行比较的阶段，现在的算法为了安全和确保精准度起见，采用图像上的特征点来进行比较，所以才有特征值提取的说法。
（1）首先来认识一下指纹的特征。
– 指纹特征＝总体特征＋局部特征•总体特征：– 纹形：环形、弓形、螺旋形（有的算法分的更细，如左旋右– 模式区：包含了纹形特征的区域或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。
– 局部特征：指纹• 特征•特征点类型– A ：终结点（Ending ）条纹路在此终结 多的纹路–：孤立点（nd ），一条特别短的纹路，以至于成为一点旋）– 核心点：位于指纹纹路的渐进中心– 三角点：位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、– 纹数：指模式区内指纹纹路的数量（脊密度）上的细节点的特征。
点：类型、方向、曲率、位置，一–B ：分叉点（Bifurcation ），一条纹路在此分开成为两条或更– C ：分歧点（Ridge Divergence ），两条平行的纹路在此分开 D Dot or Isla– Enclosure ），一条纹路分开成为两条之后，立即有– t Ridge ），一端较短但不至于成为一点的纹路（2）指纹特征点的表示。
认识到指纹包含以上特征点之后，如何对指纹的特征点进行描述？就像通过描述一个的特点不同于另一个人时，我们一般会采用储如“男性”（3）指纹特征点提取。
对指纹的特征信息（总体和局部的）进行选择、编码，形成二，E ：环点（合并成为一条F ：短纹（Shor“身高170”“偏白”等词汇一样，描述指纹的特征点也有一系列的维度。
如特征点类型、位置坐标、方向、曲率等。
甚至可以增加组合特征描述。
指纹处理是一个几何域的问题，所以对这些特征点的描述无外乎与几何参数有关。
进制数据的过程。
指纹特征点的提取方法是算法中的核心。
一般采用8邻域法对二值化、细化后的指纹图像抽取特征点，这种方法将脊线上的点用“1”表示，背景用“0”表示，将待测点（i,j ）的八邻域点(如下图所示)进行循环比较，若“0”，“1”变化有六次则此待测点为分叉点，若变化两次，则为端点。
通过这个过程可以记录下来一个指纹的所有特征点。
通常一个指纹的特征点在100~150之间，在形成指纹特征值模板（也就是特征值的有序集合）时，尽量多的提取特征点对于提高准确性是有很大帮助的。
2.2.3 指纹算法之特征值比对指纹特征值比对过程是把当前取得的指纹特征值集合与事先存储的指纹特征值模板进行匹配的过程。
匹配是一个模式识别的过程，判定的标准不是等与不等，而是相似的程度。
这个程度判定依赖于某个阈值，以及与判定时比较的特征点的个数有关。
阈值取的合理，特征点取的越多，误判的机率就越小。
理论一般认为只要7个特征点不同就可以区别开两枚指纹。
实际在程序实现中，多采用14个或以上的特征点作匹配。
匹配的方法很多，包括基于特征点的匹配、脊模式的匹配、以及线对（两个特征点的连线）匹配方法。
匹配的过程还要处理如手指旋转、压力导致的伸缩及平移等情况。
一般算法的误识率（FAR）为0.001%时，其拒认率（FRR）为0.75 - 5%。
在指纹识别算法这一部分补充说明一下指纹识别和验证的区别。
识别与验证并不是指纹识别算法领域的问题，而是指纹识别系统的问题。
指纹识别就是指1：N模式下匹配指纹特征值。
它是从多个指纹模板中识别出一个特定指纹的过程。
其结果是，有或者没有。
有时会给出是谁的信息。
指纹验证是指在1：1模式下匹配指纹特征值。
它是拿待比对的指纹特征模板与事先存在的另一个指纹特征模板进行一次匹配的过程。
其结果是，是不是。
在一个系统中即可以采用1：1模式也可以采用1：N模式，这是取决于应用系统的特点和要求。
从优缺方面比较，1:1模式要比1：N快些，准确性高些，但方便性会差些。
3、指纹产品中间件指纹中间件技术，与一般中间件技术相似。
对于指纹软件中间件来讲，主要是提供一系列从应用角度看已经封装好的接口，一般不会开放指纹特征值模板及下一级的接口。
这些接口的能力表现为数据库连接和拆线类接口、用户注册接口、用户验证接口、用户手指信息、用户信息访问接口、用户管理（增删改）接口，以及常用的系统管理接口等。