指纹识别中的指纹匹配过程
视频指纹的提取与匹配
p [n , m , k ]
c [ n , m , k ]
μc
δc
（10）
规范后的指纹序列 p 是一个平均值为 0，方差为 1 的随机过程。以 R 和 Q 作为 p 的自相关函数，公式如下：
R[ T 1 , T 2 , T 3 ] E[
p[n,m,k]p[
n T 1 ,m T 2 ,k T 3 ]
摘要——视频指纹是能唯一地表征一段视频片段的特征向量。视频指纹的目标是：通过测量数据库中 所要检索的指纹和数据库中各个指纹的距离以确定一个给定的视频。在考虑成对独立性或鲁棒性时，通常 要测试视频指纹系统的性能，它直接关系到系统使用的指纹。本文中，一种基于质心的梯度方向的新型视 频指纹识别方法被提了出来。质心的梯度方向是根据它们的成对独立性和鲁棒性来选择的，这里的成对独 立性和鲁棒性是以常见的视频处理步骤（包括有损压缩，调整大小，帧速率的变化等）为背景的。 阈值，用于可靠地确定一个指纹匹配，理论上是借把被挑选出的指纹模型化导出的，而这个指纹模型被看 做是一个固定的具有遍历性的过程，并且该模型的有效性得到了实验验证。拟议的指纹的性能将在试验中 与其它广泛使用的视频特征做比较和评估。实验结果表明，在视频指纹识别环境中，拟议的指纹的性能优 于视频指纹识别中其它经过深思熟虑的特征。 关键词——基于内容的视频识别，感知视频散列，视频指纹。
N
M
K
N
M
K
（16）
2 R ( n n ' , m m ' , k k ' )} 2
P 的自相关函数 R 和 Q 如上文定义。像第三节 A 部分阐述的那样，式（16）中的 R 和 Q 可由实际的给定 了 N，M 和 K 值的指纹序列估计出。现在，对于某个 PFA，阈值 T 可由式（14）确定。例如，我们可以认 为错误警报值很低并等于 4 .6365 10 7 ，此时 N=2，M=4，K=100，T=0.4。
指纹实验报告
中央民族大学生命与环境科学学院遗传学实验报告人类指纹的采集识别与分析2014年11月9日人类指纹的采集识别与分析前言遗传学研究中根据遗传性状的表现特征将其分为两类，即数量性状（quantitativecharacter）和质量性状（qualitative character）。
质量性状通常差异显著，呈不连续变异，由主基因决定，杂交子代的表型呈现出一定的比例，可直接采用孟德尔遗传原理进行分析。
数量性状不同于质量性状，数量性状是可以度量的性状，呈连续变异，由多基因决定，各基因作用微小并且是累加的，呈剂量效应，因此通常要采用统计学方法分析。
指纹性状就是属于数量形状。
1880年henry fauld及william herschel相继提出利用指纹鉴定个人身份的设想。
galton研究了有血缘关系的人群的指纹证明了指纹花样对人来说是一个稳定的性状。
1924 年挪威女科学家bonnevie提出指嵴数计数法。
指纹在胚胎发育第13周开始形成，第19周完成。
因此如有某种遗传或生理因素造成嵴纹发育不良既能在指纹上反映出来。
本实验中，同学采用石墨粉填充沟纹再用透明胶粘手指的方法取自己的指纹，并利用这些指纹进行指嵴数计数、分析，从而对多基因遗传的特点有了更深刻地认识。
1. 材料和方法&设备和方法2b铅笔一只；约20cm×10cm的复印纸一张；透明胶带；直尺一把个人电脑及adobephotoshop软件；拍照设备一台。
2. 实验原理1.人类指纹的形成：指纹是指人手上的条状纹路，它们的形成依赖于胚胎发育时的环境和遗传因素。
指纹属于多基因遗传，在胚胎第12~13周（也有人提出15～16周）即已形成并保持终生不变。
每个人的指纹都是独一无二的，两人之间甚至双胞胎之间，不存在相同的手指指纹。
拥有相同指纹的可能性在10亿分之一以下。
因此指纹被称做是无法伪造的身份证。
对一个个体而言，指纹具有唯一性和稳定性。
屏幕指纹原理
屏幕指纹原理
屏幕指纹是一种生物识别技术，通过对触摸屏下的指纹进行识别，实现对手机或其他设备的解锁、身份验证等功能。
屏幕指纹的原理是利用屏下光学传感器和人体指纹的光学特性。
当用户将手指放在屏幕上时，光学传感器会对指纹进行扫描，并记录指纹图像。
在扫描过程中，光学传感器会对指纹的凹凸纹路进行识别和匹配。
每个人的指纹特征都是独一无二的，因此通过比对指纹图像与设备中存储的指纹数据库，可以确认用户的身份。
屏幕指纹采用的光学传感器技术可以通过屏幕的某一特定区域进行光线变化的感应，从而实现对指纹图像的获取和识别。
这种技术可以实现屏下指纹识别，即用户只需将手指轻轻触碰屏幕，就能完成解锁或身份验证操作。
相比传统的指纹识别技术，屏幕指纹的优势在于其不需要额外的指纹感应器或模块，能够更好地融入到手机或其他设备的设计中，提供更加便捷和安全的解锁方式。
总而言之，屏幕指纹的原理是通过光学传感器对触摸屏下的指纹进行扫描和识别，实现对设备的解锁和身份验证。
这种技术具有便捷、安全的特点，并能与设备的设计更好地融合。
电容指纹识别原理
电容指纹识别原理电容指纹识别原理是一种基于物体与电容之间的相互作用来识别物体的技术。
它利用了电容传感器的特性，通过测量物体与电容传感器间的电容变化，从而获取物体的指纹信息。
电容指纹识别的原理基于电容传感器与物体之间的相互作用。
当物体接近电容传感器时，会改变电容传感器两个电极之间的电容值。
这是因为物体的电容值与电容传感器之间的电压差有关。
物体越接近电容传感器，电容值就越大；物体离开电容传感器，电容值就越小。
基于此原理，电容指纹识别系统通过测量物体的电容值变化，来区分不同的物体。
这个过程包括以下几个步骤：1. 传感器初始化：系统会先对电容传感器进行初始化，确保传感器处于合适的状态，以便接收物体的电容变化。
2. 物体接近检测：系统会实时监测物体是否接近电容传感器。
当物体接近时，电容传感器会感知到电容值的变化。
3. 电容变化测量：一旦检测到物体接近，系统会开始测量电容传感器的电容值变化。
这个变化会被转换为数字信号，并送入识别算法进行处理。
4. 指纹匹配与识别：通过比对测量得到的电容变化信号与预先存储的指纹数据进行匹配，系统可以确定物体的身份并进行识别。
需要注意的是，电容指纹识别还可以通过多点检测提高指纹的精确性。
这意味着系统可以使用多个电容传感器来获取更多的电容变化信息，进而提高指纹识别的准确性和安全性。
电容指纹识别原理的优点在于其高度可靠性和稳定性。
相比于其他识别技术，如光学指纹识别，在干湿手指、表面划伤或指纹脏污等情况下，电容指纹识别可以更好地保持准确性。
此外，电容指纹识别还能够提供更高的防伪性和抗仿冒能力，因为电容传感器可以检测到物体与传感器之间微小的电容变化。
总而言之，电容指纹识别利用物体与电容传感器之间的电容变化来识别物体的身份。
通过测量电容值的变化，并与预存的指纹数据进行匹配，电容指纹识别技术可以实现高度准确的指纹识别。
指纹门禁说明书
目录1、绪论............................. 错误！未定义书签。
2、使用须知......................... 错误！未定义书签。
3、基本概念......................... 错误！未定义书签。
3.1. 基本概念....................... 错误！未定义书签。
用户的登记................... 错误！未定义书签。
用户的验证................... 错误！未定义书签。
匹配阀值..................... 错误！未定义书签。
用户的ID号码................. 错误！未定义书签。
权限级别..................... 错误！未定义书签。
初始界面..................... 错误！未定义书签。
3.2. 指纹的按压方式................. 错误！未定义书签。
4、登记和验证过程................... 错误！未定义书签。
4.1. 登记用户....................... 错误！未定义书签。
4.2. 检测登记效果................... 错误！未定义书签。
4.3. 备份登记....................... 错误！未定义书签。
4.4. 验证身份....................... 错误！未定义书签。
指纹验证..................... 错误！未定义书签。
密码验证..................... 错误！未定义书签。
ID+指纹...................... 错误！未定义书签。
4.5. 指纹登记的提示................. 错误！未定义书签。
5、设置............................. 错误！未定义书签。
5.1. 系统设置....................... 错误！未定义书签。
SM-2B指纹识别模块技术手册V2.05介绍
2
再用该特征数据与指纹登录时生成的模板进行比较（若与一个模板进行匹配，即 1:1 方式，称为 指纹比对方式；若与多个模板进行匹配，即 1:N 方式，称为指纹搜索方式），匹配结果有通过和失 败两种情况。搜索方式下，通过时，还可得到与之匹配的模板存储序列号。
下图为 SM-2B(基本型)指纹识别模块：
பைடு நூலகம்
1.1 工作原理
如下图所示，关于指纹处理，基本上包含两个过程：指纹登录过程和指纹匹配过程［其中指 纹匹配分为指纹比对（1:1）和指纹搜索（1:N）两种方式］。
1枚指纹登录（以两次录入为例）
第一次指纹录入
读指纹图像
图像处理
特征提取
模
板
第二次指纹录入
生 成
读指纹图像
3
二．技术指标
供电电压：5V±5% 供电电流：
工作电流：80mA（典型值） 峰值电流：120mA 指纹图像录入时间：＜0.5 秒 匹配方式：
比对方式（1:1） 搜索方式（1:N） 存储容量： 512 枚 搜索时间： ＜1.0 秒 （1:256 时，均值） 安全等级： 五级（从低到高：1、2、3、4、5） 认 假 率：＜0.001% 拒 真 率：＜1% 上位机接口协议：RS232 通讯波特率：57600bps(其他波特率需要更换固件) 工作环境： 温 度：-10℃—+40℃ 相对湿度：40%RH—85%RH (无凝露) 储存环境： 温 度：-20℃—+45℃ 相对湿度：＜85%RH（无凝露） 模块外形尺寸(L×W×H，基本型，根据需要可定制)：76×46×6mm （详见附件 1） 传感器外形尺寸(L×W×H)：33.4×20.4×2.4mm （详见附件 2）
指纹打卡 原理
指纹打卡原理
指纹打卡是一种通过识别人体指纹特征进行身份验证和打卡记录的技术。
其原理基于每个人的指纹纹路独特不可复制的特性。
具体来说，指纹打卡设备会将人的指纹图像转换为数字化的特征数据。
首先，当用户按手指放置在指纹感应器上时，设备会利用光学或电容技术捕获指纹图像。
然后，采集到的指纹图像会经过图像处理算法进行预处理，去除噪声和不必要的细节，以获取更清晰的指纹纹路。
接下来，针对指纹图像，利用模式识别和图像处理技术，通过提取指纹纹路的特征信息来进行人员识别和验证。
通常，会将指纹图像中的细节和特征点，如起始点、分叉点等，转化为数字化的特征模板。
这个特征模板可以用来与已登记在系统中的指纹模板进行比对，以确定是否匹配。
在进行指纹匹配时，系统会比对输入的指纹特征模板与存储在数据库中的已注册指纹特征模板，通过相关算法计算两个指纹特征之间的相似度。
如果相似度达到了预设的阈值，系统就会认定这个指纹与数据库中的某个注册指纹匹配成功，从而进行身份验证或打卡记录。
这种比对过程通常是实时进行的，以确保迅速准确。
基于指纹的打卡系统有着较高的准确性和安全性，因为指纹的独特性使得冒用他人指纹进行欺骗是极为困难的。
同时，指纹模板的数字化存储和匹配也使得指纹打卡系统可以处理大量的
指纹信息，适应各种规模的应用场景，如企事业单位、学校、医院等。
光学指纹识别原理
光学指纹识别原理
光学指纹识别原理是一种通过光电传感技术来获取和识别指纹图像的方法。
该原理基于指纹的纹路特征，利用光学设备对指纹图像进行采集和处理，然后使用算法进行特征提取和匹配。
光学指纹识别系统一般由指纹采集模块、光学传感器和图像处理软件组成。
指纹采集模块通常由一个透明的硅胶指纹探头组成，用于接触和采集手指表面的指纹图像。
光学传感器则负责将指纹图像转换为数字信号，通常采用图像传感器或光电二极管阵列。
在指纹采集过程中，光学传感器通过照射指纹表面的光源，将被照射到的光线反射回传感器。
由于指纹的纹路会影响光线的反射特性，因此在指纹凹陷部分的反射光线较弱，而在凸起部分的反射光线较强。
光学传感器将这些光线变化转化为电信号，形成一个指纹图像。
接下来，图像处理软件对采集到的指纹图像进行预处理，包括去噪、增强和纠正等步骤。
然后，算法会对预处理后的指纹图像进行特征提取，常用的方法有细节提取和脊线追踪等。
特征提取的目的是从指纹图像中提取出能够唯一代表指纹的特征点。
最后，使用特征匹配算法将预先录入的指纹特征与采集到的指纹特征进行比对。
特征匹配算法通常通过计算指纹特征之间的相似度来判断是否匹配成功。
如果相似度达到一定阈值，则认为是同一指纹，否则视为不匹配。
总之，光学指纹识别原理是通过光学设备采集手指上的指纹图像，并利用算法对其进行特征提取和匹配，从而实现指纹识别的过程。
这一原理已经广泛应用于安全领域，如手机指纹解锁、电脑登录等。
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指纹识别中的指纹匹配过程
一、背景：
现在大多数的指纹识别算法是基于细节点特征的匹配算法，在理想的情况下，如果：输入细节点集和模板细节点集之间不存在平移、旋转和尺度变形；指纹
图像中的每个细节点都被准确的提取出来，且没有虚假细节点。
则细节点匹配
仅需统计重合细节点的对数，如果超过一定的数目，即可判断为匹配。
然而在
实际应用中，受各种主客观因素的影响，以上条件很难完全满足，致使指纹细
节点匹配问题非常的困难。
二、指纹匹配算法
本文采用的是局部匹配和全局验证结合的匹配方法。
首先，待匹配指纹与模板指纹之间的局部特征向量进行匹配，得到局部特征向量匹配对；然后，对得
到的局部特征向量匹配对进行全局验证，剔除其中的虚假匹配对。
局部特征向量构成：每个细节点以其为中心在半径为R 的范围内查找距离最近的k 个细节点（k 一般取5-6），该细节点及其k 个相邻细节点就构成了一个
局部结构特征。
通过提取局部结构的信息和原有的细节点基本信息一起构成了
局部结构特征向量。
局部特征向量匹配：。