指纹识别四大技术解析
手机的指纹识别原理
手机的指纹识别原理近年来，随着手机的普及和功能的不断升级，指纹识别成为手机上常见的解锁方式之一。
那么，手机的指纹识别是如何实现的呢？本文将从技术原理角度为大家揭开手机指纹识别的神秘面纱。
一、概述指纹识别技术是一种通过电子设备识别人体指纹特征的生物识别技术。
在手机中，指纹识别主要用于解锁手机、进行支付验证等安全操作。
二、光学指纹识别技术目前市面上常见的手机指纹识别技术有光学指纹识别、超声波指纹识别和光学-超声波混合指纹识别。
首先我们来了解一下光学指纹识别技术。
光学指纹识别是通过采集指纹的图像信息，然后通过算法进行特征提取和匹配，从而判断指纹的身份。
手机中的光学指纹识别模块一般由指纹传感器和指纹识别芯片组成。
指纹传感器通常采用的原理是光学成像。
当我们将手指放在指纹传感器上时，传感器会发射红外光或可见光，而指纹的沟纹会吸收或反射光线，形成一个明暗对比的图像。
指纹识别芯片则负责图像的读取和处理。
它会将传感器采集到的指纹图像进行增强和优化，并提取出指纹的特征信息。
这些特征信息通常是指纹中的细节，如纹线的起始、结束位置、纹线间的角度和距离等。
最后，指纹识别芯片将提取到的特征信息与存储在手机内部的指纹库进行比对，以确定指纹的身份。
一般来说，手机的指纹库中存储有用户事先注册的指纹信息，用于后续的比对验证。
三、超声波指纹识别技术除了光学指纹识别技术，还有一种常见的手机指纹识别技术是超声波指纹识别。
超声波指纹识别技术通过超声波传感器来获取指纹的信息。
当我们将手指放在超声波传感器上时，传感器会发射超声波，超声波与指纹的表面发生反射、散射或吸收，通过对超声波的接收和处理，可以得到指纹的图像。
超声波指纹识别技术相比光学指纹识别技术具有一定的优势。
它可以穿透表面的污垢或汗水，有效避免了指纹对传感器的阻挡，提高了指纹的识别准确率。
此外，超声波指纹识别也可以实现在不同表面的指纹识别，如手机屏幕下、陶瓷等材料表面。
四、光学-超声波混合指纹识别技术除了光学指纹识别和超声波指纹识别，还有一种较新的指纹识别技术是光学-超声波混合指纹识别。
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。
指纹识别技术
技术简介
技术简介
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，呈现唯一性且终生不变。据此，我们就 可以把一个人同他的指纹对应起来，通过将他的指纹和预先保存的指纹数据进行比较，就可以验证它的真实身份， 这就是指纹识别技术。
指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定，得益于现代电子集成 制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最 广泛，发展最成熟的技术。
辨识
则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。这也叫"一 对多匹配"。辨识其实是回答了这样一个问题："他是谁？"
指纹是人体独一无二的特征，其复杂度足以提供用于鉴别的特征。随着相关支持技术的逐步成熟，指纹识别 技术经过多年的发展已成为目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案，对于广大市场的应 用有着很大的发展潜力。
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应用现状分析
应用现状分析
作为生物识别技术中应用最广泛、价格最低廉的识别技术之一，指纹识别技术在2012年保持着良好的发展态 势，预计未来几年指纹识别市场将会持续保持稳定的增长速度。目前指纹识别技术主要应用在企业考勤和智能小 区门禁系统中，随着技术的成熟和成本的降低，指纹识别技术的应用领域也越来越广泛。
技术分类
验证
辨识
验证
就是通过把一个现场采集到的指纹与一个已经登记的指纹进行一对一的比对来确定身份的过程。指纹以一定 的压缩格式存储，并与其姓名或其标识（ID，PIN）起来。随后在对比现场，先验证其标识，然后利用系统的指 纹与现场采集的指纹比对来证明其标识是合法的。验证其实回答了这样一个问题："他是他自称的这个人吗？"这 是应用系统中使用得较多的方法。
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。
指纹识别技术详细介绍
评估指纹识别系统性能的指标主要包括识别率、误识率、拒 识率等。识别率是指系统正确识别指纹的比例；误识率是指 系统将不同指纹错误地识别为同一指纹的比例；拒识率是指 系统无法给出识别结果的比例。
03
指纹识别技术应用案例
手机解锁与支付安全保障被广泛应用于手机解锁 ，用户可以通过指纹快速解锁手机， 提高了解锁速度和便捷性。
政策法规对产业发展影响分析
数据安全与隐私保护法规
随着全球对数据安全和隐私保护的关注度不断提高，相关法规将促使指纹识别 技术厂商加强数据保护措施，确保用户数据安全。
行业标准和规范
政府和行业协会将制定更加严格的行业标准和规范，推动指纹识别技术的标准 化和规范化发展，提高整个行业的竞争力和成熟度。
跨界融合拓展应用场景可能性探讨
考勤管理
在企业或学校等场所，指纹识别技 术用于考勤管理，能够准确记录员 工的上下班时间或学生的出勤情况 。
访客管理
指纹识别也可用于访客管理，方便 对进出人员进行登记和识别。
刑侦领域协助破案追踪
犯罪现场勘查
在犯罪现场，指纹识别技 术可用于提取和比对指纹 信息，协助警方锁定犯罪 嫌疑人。
身份识别
通过指纹数据库的比对， 可以确定犯罪嫌疑人的身 份，为案件侦破提供重要 线索。
脏污和干湿环境较敏感。
半导体传感器
采用电容、电感或热敏等方式， 通过测量指纹脊线和谷线之间的 物理量差异来获取指纹图像。具 有体积小、识别精度高等优点，
但成本相对较高。
超声波传感器
利用超声波在指纹表面反射形成 的回波来获取指纹图像。具有穿 透性强、能识别深层指纹等优点
，但设备复杂且成本高。
信号处理与特征提取方法
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指纹识别技术简介
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生物特征的采集 生物特征采集设备的构成
生物特征采集设备由以下部分组成：
•传感器
传感器是一种能把物理量或化学量转变成电信号的器件，是生物 特征采集设备的核心
•辅助硬件装置
实现一些采集时必要的辅助功能
•软件
对原始数据初步处理
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指纹识别原理-局部特征点比例
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指纹识别原理-自动指纹识别系统
一个典型的自动指纹识别系统流程如图所示。它包含两个模块:训练模块 和鉴别模块。 训练模块完成注册指纹的功能，鉴别模块完成识别指纹的功能。由于隐私 和节约储存量的原因，所以在数据库中储存的数据是指纹的特征点信息， 而不是指纹图像，训练模块和鉴别模块由同一套特征提取算法提取出特征 信息，两个模块其实对应指纹识别的两个阶段，即注册阶段和识别阶段。
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指纹识别原理-自动识别原理
自动指纹识别技术主要有两种:一种是基于指纹图像统计信息的方法， 一种是基于指纹本身所固有的特征点结构的方法。 基于图像统计匹配方法主要是通过直接或间接地比较两幅原始指纹 图像的统计相识程度，从而达到判断两枚指纹是否是属于同一个人 的目的，例如：利用二维相关系数来直接识别指纹的方法，首先它 需要储存所有注册用户的一幅完整的指纹图像，在识别时，计算录 入指纹和已经注册的用户指纹图像两者之间的相关系数，然后将此 相关系数与一个闭值比较得出识别结果。
预处理
主要包括指纹图像灰度归一化和均衡 化、指纹图像分割、指纹图像二值化和二值 化后处理及细化等步骤
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指纹图像的预处理-灰度归一化和均衡化
手机指纹识别原理
手机指纹识别原理手机指纹识别技术作为一种非常便捷和安全的身份验证方式，越来越被广泛应用于手机等设备的解锁和支付功能。
本文将介绍手机指纹识别的原理，包括指纹录入、特征提取、模式匹配和识别结果判定等关键步骤。
手机指纹识别技术的原理的详细解释如下所示。
一、指纹录入为了进行手机指纹识别，首先需要将用户的指纹信息录入到系统中。
手机的指纹传感器通过光学或者电容等原理，能够获取用户指纹的图像。
一般情况下，指纹传感器位于手机的主屏幕下方或者背部，用户只需要将手指轻按在传感器上即可完成指纹录入。
二、特征提取当用户的指纹信息被录入后，接下来的关键步骤是对指纹图像进行特征提取。
通过特定的算法，将指纹图像中的特征点提取出来，这些特征点通常包括指纹的起伏、脊线和细节等信息。
特征提取算法通常采用方向梯度直方图（Orientation Gradient Histogram，简称OGH）等方法，将指纹的特征点映射为数字化的特征模板。
三、模式匹配在特征提取完成后，手机指纹识别系统会将用户的指纹特征模板与之前录入的指纹模板进行比对。
比对算法通常使用的是模式匹配算法，如相关性匹配、归一化匹配等方法。
系统会计算待识别指纹与每个已有指纹模板之间的相似度，并找到最相似的指纹模板作为匹配结果。
四、识别结果判定经过模式匹配后，系统会获得一个相似度的数值，用于判断当前指纹是否匹配成功。
通常情况下，系统会设定一个匹配阈值，当相似度超过该阈值时，认定为匹配成功，手机解锁或者支付等操作得以进行；反之则认为匹配失败。
用户可以根据需要调整匹配阈值的强度，以平衡安全性和使用便捷性。
总结手机指纹识别技术的原理基于指纹的唯一性和稳定性，在手机设备上实现了便捷而安全的身份验证方式。
通过指纹录入、特征提取、模式匹配和识别结果判定等步骤，手机指纹识别系统能够快速准确地识别用户的身份，保证用户信息的安全性。
随着技术的发展，手机指纹识别技术将不断优化和改进，为用户提供更加方便和安全的身份验证体验。
指纹识别四大技术解析
指纹识别四大技术解析指纹图像的获取技术主要有4种类型：光学扫描设备（例如微型三棱镜矩阵）、温差感应式指纹传感器、半导体指纹传感器、超声波指纹扫描。
一、光学识别技术借助光学技术采集指纹是历史最久远、使用最广泛的技术。
将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，用棱镜将其投射在电荷耦合器件（CCD）上，进而形成脊线（指纹图像中具有一定宽度和走向的纹线）呈黑色、谷线（纹线之间的凹陷部分）呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。
光学的指纹采集技术有明显的优点：它已经过较长时间的应用考验，一定程度上适应温度的变异，可达到500DPI的较高分辨率等，最主要是价格低廉。
也有明显的缺点：由于要求足够长的光程，因此要求足够大的尺寸，而且过分干燥和过分油腻的手指也将使光学指纹产品的效果变坏。
光学指纹传感局限性体现于潜在指印方面（潜在指印是手指在台板上按完后留下的），不但会降低指纹图像的质量，严重时还可能导致2个指印重叠，显然，难以满足实际应用需要。
此外，台板涂层及CCD阵列会随时间推移产生损耗，可能导致采集的指纹图像质量下降。
但是具有无法进行活体指纹鉴别、对干湿手指的适用性差等缺点。
光学指纹识别系统由于光不能穿透皮肤表层（死性皮肤层），所以只能够扫描手指皮肤的表面，或者扫描到死性皮肤层，但不能深入真皮层。
在这种情况下，手指表面的干净程度，直接影响到识别的效果。
如果，用户手指上粘了较多的灰尘，可能就会出现识别出错的情况。
并且，如果人们按照手指，做一个指纹手模，也可能通过识别系统，对于用户而言，使用起来不是很安全和稳定。
此外，光学传感器中存在棱镜，其体积较大，一般为半导体的几倍甚至10倍大小，所以限制了其在小型设备上的应用。
在类似考勤机、门禁等大设备上使用没有体积限制的问题，但在U盘、移动硬盘、手持设备上使用，体积成了最大的障碍。
成本低一直以来被认为是光学传感器的最大优势，但由于其制造过程一致性较难保证，随着以电容传感器为代表的半导体传感器的大规模发展，光学传感器的成本优势也已经不再明显。
指纹锁的主要技术参数解析-科诺奇智能锁
指纹锁的主要技术参数解析
指纹锁技术参数主要包括指纹容量、光感分辨率、验证对比时间、拒真率、认假率、识别角度、工作电压、工作环境等。
1. 指纹容量指纹头可以登记指纹的最大存储量。
2. 光感分辨率光学指纹头读取指纹图像时的准确度，理论上分辨率越高越好。
目前指纹头光感分辨率普遍为500DPI (dots per inch)。
3. 验证对比时间也叫匹配时间，是从采集指纹开始，到给出指纹匹配结果之间的时间差。
4. 拒真率同一手指分别采集的指纹图像，在进行1：1匹配时被判定为非同一手指所占的比例，用百分比表示。
5. 认假率不同手指分别采集的指纹图像，在进行1：1匹配时被判定为同一手指所占的比例，用百分比表示。
6. 识别角度采集指纹时，手指放在指纹头上允许存在的角度。
7. 工作电压正常工作时的所需要的电压。
目前市场上指纹锁主要以电池供电为主，额定电压为6V(一般采用4节5号碱性电池)。
另外，按行业标准规定，指纹锁应有备用电源。
为解决备用电源问题，厂家在进行产品设计时，在锁壳上增加了应急供电接口装置，可用9V叠层电池或其他等效电源外接供电。
8. 工作环境环境可包括机械环境和气候环境，一般所指为气候环境。
包括低温、高温、恒定湿热三方面，是衡量指纹锁对外部气候环境的适应能力。
科诺奇S600系列、S500系列智能锁参数：。
华为手机的指纹识别技术解析
华为手机的指纹识别技术解析指纹识别技术是近年来手机安全领域的一项重要突破。
华为作为全球领先的通信设备和智能手机供应商，其在指纹识别技术方面也取得了显著的进展。
本文将对华为手机的指纹识别技术进行解析，探讨其原理、特点和应用。
一、指纹识别技术的原理指纹识别技术是通过对人体指纹进行图像采集和特征提取，然后与已存储的指纹特征进行比对，从而确认身份的一种生物识别技术。
华为手机采用的指纹识别技术主要基于以下原理：1. 光学传感器原理：华为手机通常使用光学传感器来采集指纹图像。
光学传感器通过照射指纹，利用传感器上的光电二极管接收反射光的变化，然后将光信号转换为电信号。
通过对这些电信号的处理和分析，可以得到指纹的图像信息。
2. 图像处理技术：华为手机在指纹图像采集后，采用图像处理技术对指纹图像进行增强和优化。
这些技术包括图像滤波、边缘检测、细节增强等，能够提高指纹图像的质量和清晰度，从而提高指纹识别的准确性和稳定性。
3. 特征提取与匹配算法：华为手机将采集到的指纹图像进行特征提取，通常采用的是基于纹线特征的算法。
该算法通过提取指纹图像中的纹线、纹谷等特征，将其转换为数学模型，并与已存储的指纹特征进行比对。
通过比对算法的计算，可以判断指纹的相似度，从而实现指纹识别的目的。
二、华为手机指纹识别技术的特点华为手机的指纹识别技术具有以下几个特点：1. 快速准确：华为手机的指纹识别技术采用先进的图像处理和匹配算法，能够在短时间内完成指纹识别，且准确率高。
用户只需轻触指纹传感器，即可快速解锁手机或进行支付等操作。
2. 安全可靠：指纹是每个人独有的生物特征，具有较高的唯一性和稳定性。
华为手机的指纹识别技术采用多种防护措施，如指纹传感器的防伪造功能、指纹数据的加密存储等，保障用户的指纹信息安全。
3. 多功能应用：除了手机解锁和支付功能外，华为手机的指纹识别技术还可以应用于应用程序的快速启动、文件加密、隐私保护等方面。
用户可以通过设置指纹来实现更多便捷和安全的操作。
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指纹识别四大技术解析
指纹图像的获取技术主要有4种类型：光学扫描设备（例如微型三棱镜矩阵）、温差感应式指纹传感器、半导体指纹传感器、超声波指纹扫描。
一、光学识别技术
借助光学技术采集指纹是历史最久远、使用最广泛的技术。
将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，用棱镜将其投射在电荷耦合器件（CCD）上，进而形成脊线（指纹图像中具有一定宽度和走向的纹线）呈黑色、谷线（纹线之间的凹陷部分）呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。
光学的指纹采集技术有明显的优点：它已经过较长时间的应用考验，一定程度上适应温度的变异，可达到500DPI的较高分辨率等，最主要是价格低廉。
也有明显的缺点：由于要求足够长的光程，因此要求足够大的尺寸，而且过分干燥和过分油腻的手指也将使光学指纹产品的效果变坏。
光学指纹传感局限性体现于潜在指印方面（潜在指印是手指在台板上按完后留下的），不但会降低指纹图像的质量，严重时还可能导致2个指印重叠，显然，难以满足实际应用需要。
此外，台板涂层及CCD阵列会随时间推移产生损耗，可能导致采集的指纹图像质量下降。
但是具有无法进行活体指纹鉴别、对干湿手指的适用性差等缺点。
光学指纹识别系统由于光不能穿透皮肤表层（死性皮肤层），所以只能够扫描手指皮肤的表面，或者扫描到死性皮肤层，但不能深入真皮层。
在这种情况下，手指表面的干净程度，直接影响到识别的效果。
如果，用户手指上粘了较多的灰尘，可能就会出现识别出错的情况。
并且，如果人们按照手指，做一个指纹手模，也可能通过识别系统，对于用户而言，使用起来不是很安全和稳定。
二、温差感应式识别技术
温差感应式识别技术是基于温度感应的原理而制成的，每个像素都相当于一个微型化的电荷传感器，用来感应手指与芯片映像区域之间某点的温度差，产生一个代表图像信息的电信号。
它的优点是可在0.1s内获取指纹图像，而且传感器体积和面积最小，即目前通常所说的滑动式指纹识别仪就是采用该技术。
缺点是：受制于温度局限，时间一长，手指和芯片就处于相同的温度了。
三、半导体硅感技术（电容式技术）
20世纪90年代后期，基于半导体硅电容效应的技术趋于成熟。
硅传感器成为电容的一个极板，手指则是另一极板，利用手指纹线的嵴和峪相对于平滑的硅传感器之间的电容差，形成8bit的灰度图像。
电容传感器发出电子信号，电子信号将穿过手指的表面和死性皮肤层，直达手指皮肤的活体层（真皮层），直接读取指纹图案。
由于深入真皮层，传感器能够捕获更多真实数据，不易受手指表面尘污的影响，提高辨识准确率，有效防止辨识错误。
半导体指纹传感器包括半导体压感式传感器、半导体温度感应传感器等，其中，应用最广泛的是半导体电容式指纹传感器。
半导体电容传感器根据指纹的嵴和峪与半导体电容感应颗粒形成的电容值
大小不同，来判断什么位置是嵴什么位置是峪。
其工作过程是通过对每个像素点上的电容感应颗粒预先充电到某一参考电压。
当手指接触到半导体电容指纹表现上时，因为嵴是凸起、峪是凹下，根据电容值与距离的关系，会在嵴和峪的地方形成不同的电容值。
然后利用放电电流进行放电。
因为嵴和峪对应的电容值不同，所以其放电的速度也不同。
嵴下的像素（电容量高）放电较慢，而处于峪下的像素（电容量低）放电较快。
根据放电率的不同，可以探测到嵴和峪的位置，从而形成指纹图像数据。
与光学设备多采用人工调整改善图像质量不同，电容传感器采用自动控制技术调节指纹图像像素以及指纹局部范围敏感程度，在不同环境下结合反馈信息生成高质量图像。
由于提供了局部调整能力，即使对比度差的图像（如手指压得较轻的区域）也能被有效检测到，并在捕捉瞬间为这些像素提高灵敏度，生成高质量指纹图像。
半导体电容指纹传感器优点为图像质量较好、一般无畸变、尺寸较小、易集成于各种设备。
其发出的电子信号将穿过手指的表面和死性皮肤层，达到手指皮肤的活体层（真皮层），直接读取指纹图案，从而大大提高了系统的安全性。
半导体硅感技术最重要的优点是能够达到活体指纹识别。
还可以在较小的表面上获得比光学技术更好的图像质量，在1cm×1.5cm的表面上获得200-300线的分辨率（较小的表面也导致成本的下降和能被集成到更小的设备中）。
体积小、成本低，成像精度高，而且耗电量很小，因此非常适合在安全防范和高档消费类电子产品中使用，被称为光学以后的第二代指纹识别技术。
四、超声波技术
超声波指纹采集是一种新型技术，其原理是利用超声波具有穿透材料的能力，且随材料的不同产生大小不同的回波（超声波到达不同材质表面时，被吸收、穿透与反射的程度不同）。
因此，利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异，就可以区分指纹嵴与峪所在的位置。
超声波技术所使用的超声波频率为1×104Hz-1×109Hz，能量被控制在对人体无损的程度（与医学诊断的强度相同）。
超声波技术产品能够达到最好的精度，它对手指和平面的清洁程度要求较低，但其采集时间会明显地长于前述两类产品，而且价格昂贵，也并不能做到活体指纹识别，所以目前使用稀少。
指纹识别由于其技术的成熟和成本降低，开始彻底走向民用。
国内生物识别未来将形成上百亿元的市场，其中安防业是最重要的应用领域之一，市场空间很大。
目前，罗湖口岸已经用了指纹通关，德国将指纹识别付款应用到某些超市中？？预计指纹门禁、指纹读卡器、指纹智能锁，指纹门禁考勤一体机及相关指纹身份识别系统将会迅速普及到每一个安全防范项目和智能大厦，目前国内年门禁安装数量大约是在50万门以上，其中指纹识别的在门禁应用大概只有1%左右，而一般国外这个比例大约应为20%以上。
换句话说，在国内安防业，生物识别产品的市场缺口在9.5万台左右，另一个比较明显的状况是，目前专门从事指纹读头和指纹门禁生产和销售企业很少，所以综合起来看这个市场有两个明显的特点：市场大，竞争少。