人类指纹的采集识别与分析
10615指纹识别原理及其应用
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]。
指纹研究报告
指纹研究报告指纹研究报告一、背景指纹是指人类手指皮肤上的纹路图案，在个体之间具有高度的差异性。
由于指纹图案的复杂性和稳定性，指纹已经成为一种重要的个人辨识特征，被广泛应用于刑事犯罪侦查、身份识别和生物识别等领域。
本报告旨在探讨指纹的形成原理、分类方法以及现代指纹识别技术的研究进展。
二、指纹的形成原理指纹的形成主要与胚胎发育期间神经皮肤细胞的迁移和不同发育层之间的相互作用有关。
在胚胎发育过程中，表皮细胞在基底层和真皮之间形成隆起，同时随着手指的生长和发育，隆起逐渐变成了指纹图案。
指纹图案的形成与遗传、环境因素和机械压力等都有关系，但具体机制尚不清楚，还需要进一步的研究。
三、指纹的分类方法根据指纹图案的特征，可以将指纹分为三类：弓形纹、环形纹和弓形环纹。
其中，弓形纹是指指纹纹线自起始点开始的一段曲线；环形纹是指指纹纹线从起始点开始，接着绕打一圈，然后返回到起始点的曲线；弓形环纹则是指指纹纹线从起始点开始的一段弧线，然后转变为环形纹。
根据这些不同的图案特征，可以对指纹进行分类和鉴定。
四、现代指纹识别技术的研究进展随着计算机技术和图像处理技术的发展，指纹识别技术逐渐成熟。
目前，常用的指纹识别方法包括纹线特征提取、纹型匹配和纹型分类等。
纹线特征提取是通过算法提取指纹图像中的纹线特征，如纹线的长度、弯曲度和分叉点等；纹型匹配则是将提取的特征与数据库中的指纹纹型进行比对，确定是否匹配；而纹型分类是将指纹图像分为不同的纹型类别，以方便后续的识别工作。
此外，近年来，也出现了一些新的指纹识别技术，如三维指纹、红外指纹和声波指纹等。
这些技术利用了不同的物理特征或生物特征，可以提高指纹识别的准确性和可靠性。
五、结论与展望指纹作为一种独特的个人特征，在刑事犯罪侦查和身份识别等方面具有广泛的应用前景。
目前，指纹识别技术已经取得了很大的进展，但在实际应用中仍存在一些问题，如识别精度、速度和容量等。
未来，我们可以进一步研究指纹形成机制和识别算法，以提高指纹识别技术的性能和可靠性，并探索更多的指纹相关研究方向，如指纹活体检测和指纹识别在个人设备中的应用等。
指纹传感器
指纹传感器指纹传感器是一种生物识别技术，用于检测和识别人类指纹的物理特征。
它是一种常见的安全工具，可以用于许多应用程序，如智能手机、笔记本电脑、门禁系统和电子支付系统等。
它可以提供更高的安全性，因为每个人的指纹都是独一无二的。
本文将介绍指纹传感器的原理和应用场景。
指纹传感器的原理指纹传感器工作的原理是采用光学或电容感应来获得指纹图像。
其中，光学指纹传感器通过反射或透射的方式，将指纹图像转化为数字信号;电容指纹传感器将指纹铺在极尖细微的电极上，并通过采集指纹的电容强度来获取指纹图像。
无论是哪种方式，指纹图像都会被传输到处理器进行分析，进而进行识别身份验证。
指纹传感器的应用智能手机智能手机是使用指纹传感器最广泛的设备之一。
许多智能手机现在都配备了指纹传感器，用户可以使用指纹解锁手机，或者进行应用程序、购物等身份验证，提高了安全性和便利性。
门禁系统指纹传感器也被广泛应用于门禁系统。
工作人员和访客可以通过指纹识别解锁门禁系统，以进入办公室、公寓大楼、学校等区域，以保证进入者的身份安全。
指纹传感器还可以与摄像头和人脸识别系统等其他安全设备结合使用，以提高安全性。
金融支付指纹传感器也在金融支付领域众多应用场景中得到了广泛使用。
利用指纹识别技术完成支付过程，许多移动支付应用在交易时配备了指纹传感器，在验证用户指纹后进行购买或转账等操作。
医疗服务在医疗领域，指纹传感器也有广阔的应用前景。
其可以用于快速的身份验证，为患者推荐更合适的医疗方案。
在医疗保险申请和健康都市建设等领域，指纹识别技术也具有广阔的应用前景。
充分运用指纹传感器技术，可以极大地提高医疗安全性和便捷性。
结论指纹传感器是一种安全可靠的生物识别技术，广泛应用于各个领域，比如智能手机、门禁系统、金融支付、医疗和保险等。
各种应用场景，使得指纹传感器的市场需求越来越大。
作为一个安全技术，指纹传感器落地的越来越多，对于我们个人信息的管控将更加科学化和便利化。
探寻人类指纹的奥秘
探寻人类指纹的奥秘指纹，这一与生俱来、伴随我们一生的独特标识，仿佛是大自然赋予人类的神秘密码。
它不仅是个人身份的独特象征，更隐藏着许多不为人知的奥秘。
我们每个人的指纹都是独一无二的，就如同世界上没有两片完全相同的树叶。
从出生那一刻起，指纹便开始形成，并在一生中基本保持不变。
即使随着年龄的增长，皮肤会出现松弛、老化等变化，但指纹的特征始终相对稳定。
这一特性使得指纹成为了一种可靠的身份识别手段，被广泛应用于刑侦、安检等领域。
那么，指纹究竟是如何形成的呢？其实，指纹的形成与胎儿在子宫内的发育过程密切相关。
在胚胎发育到一定阶段时，皮肤表层开始形成嵴纹，这些嵴纹逐渐发展成为指纹的基本图案。
而指纹的形状和特征则受到多种因素的影响，包括遗传、环境等。
遗传因素在指纹的形成中起着重要的作用。
研究发现，某些基因与指纹的类型和特征存在关联。
例如，父母的指纹特征可能会在一定程度上遗传给子女，尽管并非完全相同，但仍能看到相似之处。
然而，环境因素同样不可忽视。
胎儿在子宫内的姿势、压力，以及母体的营养状况等，都可能对指纹的形成产生微妙的影响。
指纹的类型多种多样，常见的有斗型纹、箕型纹和弓型纹。
斗型纹由许多同心圆或螺旋形的纹线组成，看上去像一个个小斗；箕型纹则形似簸箕，开口朝向一侧；弓型纹则呈现出弓形的线条。
不同类型的指纹在人群中的分布比例也有所不同。
除了用于身份识别，指纹还蕴含着关于人体健康的信息。
近年来，一些研究发现，指纹的特征与某些疾病存在一定的关联。
例如，某些先天性疾病可能会导致指纹的异常。
通过对指纹的分析，或许能够为疾病的早期诊断提供线索。
在刑侦领域，指纹更是立下了赫赫战功。
犯罪现场留下的指纹往往成为破案的关键线索。
刑侦人员通过采集、分析指纹，可以确定嫌疑人的身份，为案件的侦破提供有力的证据。
而且，随着科技的不断进步，指纹识别技术也越来越先进。
从传统的指纹捺印到现在的电子指纹采集，从肉眼比对到计算机自动识别，指纹在打击犯罪方面的作用日益凸显。
生物103班-苏熙涵-1002040313-人类指纹花样的遗传分析实验报告
人类指纹花样的遗传分析实验报告苏熙涵生物103班1002040313 实验时间：11月16日晚7：00摘要：本次实验为数量性状的观察实验，以人类指纹的总指嵴数（TRC）作为所要观察的数量形状进行统计分析。
本次实验通过实验印取指纹，学习判别人类指纹的几种类型，并学会分析统计总指嵴数，用统计学方法进行遗传分析。
1.引言在手指、掌面等的皮肤表面，分布着许多纤细的纹线，可分为两种：凸起的嵴纹和两条嵴纹之间的凹陷的沟纹。
由不同的嵴纹和沟纹形成的皮肤纹理，总称皮纹，在手指端的则称为指纹。
指纹在胚胎发育的第13周开始形成，在第19周完成，指纹性状为多基因决定的性状，属于数量性状，在个体间具有差异，因此也是个人身份的象征：指纹不仅是具有唯一性的，没有两个个体间指纹一样，而且指纹花样是稳定的，不随年龄增长而发生变化。
根据指纹的花样，可将指纹分为弓形纹、箕形纹、斗形纹和混合型四种不同的类型。
弓形纹由几条平行的弧形嵴纹组成，纹线由指的一侧延伸至另一侧，中间隆起呈弓形。
箕形纹由几条嵴纹从手指一侧发出，向指尖方向弯曲，再折回发出的一侧，形成一组簸箕状的纹线，因此有一个由三角纹线组成的三叉点或称三角区。
斗形纹由几条环形线或螺形线的嵴纹绕着中心点形成一个回路，或者有形成回路的趋势，它有两个三叉点。
量化指纹的方法一般用指嵴数计数法，指嵴数指从指纹中心点到距中心最远的一个三叉点之间划出直线所经过的纹嵴数目，将十个手指的指嵴数相加得总指嵴数（TRC）。
弓形纹没有指纹中心和三叉点，纹嵴数为零；普通斗形纹有一个中心、两个三叉点，因而有两个指嵴数，取数值大的一个。
在总指嵴数的计数中，无法归类的不作统计。
2.实验过程用铅笔在20cm×10cm的复印纸上画出10个格子，用于贴印取的指纹，分上下两排，每排五格。
在格子的最左边写上“左手”、“右手”，表格上方标注各指名称，并标明姓名、班级。
用2B铅笔在纸上将一小块区域涂黑，将手指在涂黑的区域中涂抹，直至第一指节的腹面及两侧均匀涂黑，准备好胶带，将涂黑的指尖一侧轻轻地按在胶面上，慢慢翻转90°，滚压在另一侧。
指纹识别技术ppt
02
指纹识别技术的应用场景
身份认证
总结词
通过指纹识别技术进行身份认证，可以确保个人身份的真实性和唯一性，广泛应用于银行、证券、保险等金融机 构以及政府机构、公共服务等领域。
详细描述
在银行、证券、保险等金融机构中，客户可以通过指纹识别技术进行身份认证，进行转账、取款、交易等操作， 确保资金安全。在政府机构和公共服务领域，指纹识别技术也被广泛应用于公民身份验证、选举投票等场景，提 高公共服务的效率和安全性。
在人工智能和物联网领域的应用前景
总结词
指纹识别技术在人工智能和物联网领域具有 广阔的应用前景。
详细描述
随着人工智能和物联网技术的快速发展，指 纹识别技术将广泛应用于智能家居、智能门 锁、智能安防等领域，为人们的生活和工作 带来更多便利和安全保障。同时，指纹识别 技术还将与人工智能技术相结合，实现自适 应、自学习的功能，进一步提升其应用价值 。
安全系统
总结词
指纹识别技术可以作为安全系统的一部分，用于保护敏感数据和重要设施，防止 未经授权的访问和使用。
详细描述
在企业和组织中，指纹识别技术可以用于保护计算机系统、网络设备、数据库等 敏感数据和重要设施，防止黑客攻击和内部泄密。在政府机构和军事设施中，指 纹识别技术也被用于保护机密信息和重要设施，确保国家安全。
比对与匹配
将提取出的特征点与已存储的 指纹特征进行比对，若匹配成
功则验证身份成功。
历史与发展
01
02
03
早期应用
指纹识别技术最早应用于 犯罪侦查领域，用于识别 罪犯身份。
现代应用
随着技术的发展，指纹识 别技术广泛应用于金融、 安全等领域，如手机解锁 、门禁系统等。
技术发展
简述dna指纹的原理及其应用
简述DNA指纹的原理及其应用1. DNA指纹的原理DNA指纹是一种通过比较DNA序列的方法，将个体的DNA样本与其他个体的DNA样本进行区分和识别的技术。
其原理基于下面几个关键步骤：1.1 DNA提取首先，从样本中提取出DNA。
常用的样本包括血液、口腔拭子、头发、唾液等。
提取DNA的方法通常采用蛋白酶、溶剂等物质将细胞壁破坏，并使用离心等技术将DNA从细胞中提取出来。
1.2 PCR扩增接下来，使用聚合酶链反应（PCR）对DNA进行扩增。
PCR是一种可以在体外迅速复制DNA片段的技术，通过多次循环反应使得少量的DNA片段迅速增加至足够数量用于后续分析。
1.3 酶切然后，使用限制性内切酶切割扩增得到的DNA片段。
限制性内切酶是一种可以识别并切割特定DNA序列的酶，不同的酶具有不同的酶切位点。
1.4 凝胶电泳将经过酶切的DNA片段通过凝胶电泳分离。
凝胶电泳是一种基于DNA片段的长度差异将其分离的技术。
在电场的作用下，DNA片段会在凝胶上进行迁移，根据片段大小的不同，迁移速度也不同。
1.5 探针杂交与检测最后，使用适当的DNA探针对分离得到的DNA片段进行杂交检测。
DNA探针是与目标DNA序列互补的DNA片段，通过与目标DNA序列发生特异性杂交，来检测目标DNA序列的存在与否。
2. DNA指纹的应用DNA指纹技术具有高度的准确性和唯一性，因此广泛应用于以下领域：2.1 刑事司法在刑事司法领域，DNA指纹技术被广泛应用于犯罪侦破和司法鉴定。
通过对犯罪现场、嫌疑犯或受害者的DNA进行比对，可以确定嫌疑犯的身份，确认罪犯或无辜者，为法庭提供有力的证据。
2.2 亲子鉴定DNA指纹技术可以用于亲子鉴定。
通过比对父母和子女之间的DNA序列，可以确定亲子关系的真实性。
亲子鉴定在民事案件、遗产继承和收养等方面有重要的应用。
2.3 遗传疾病诊断与预防DNA指纹技术可用于遗传疾病的诊断和预防。
通过分析个体的DNA序列，可以检测到一些遗传性的疾病风险，提前采取适当的预防措施，减少疾病的发生。
第4章 指纹特征的提取_PPT课件
4.3.1 指纹的细节点特征提取算法
特征提取的基本步骤：
图像分割
图像增强
方向信息提取
脊线提取
图像细化
细节特征提取
特征提取的文献综述（p86）
4.3.1 指纹的细节点特征提取算法
所谓的指纹特征提取是对指纹的特征信息（总体和 局部的）进行选择、编码，形成二进制数据的过程。 指纹特征点的提取方法是算法中的核心。
4.3 指纹的局部（细节）特征 描述
指纹的局部特征
指纹上众多细节特征的组合，构成了人各不同 的特殊本质。局部特征是指指纹上的细节点的 特征，这些具有某种特征的细节点称为特征点。 包括:特征点的类型,方向,位置.
4.3 指纹的局部（细节）特征 描述
两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的 局部特征--特征点，却不可能完全相同。指纹纹 路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中 断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就 称为“特征点”。就是这些特征点提供了指纹唯 一性的确认信息。
上等间距采样多个点来描述指纹特征。 这在很大程度上降低了拒识率。
4.4 结构化的指纹特征描述方法
细节点加上一段联系脊线作为 指纹特征。（图4-28）
4.5 融合细节点特征和脊线采样的指纹特 征表示
主要方法如下：
图4-30 一幅指纹图 像记录的特征信息
① 先对图像进行增强滤波处理，然后做二值
化、细化处理，最后在细化的图像上检测
一条，这样形成的一个小环称为环点。
短纹（Short Ridge） 一端较短但不至于成为一点的纹路。
4.3 指纹的局部（细节）特征 描述
方向（Orientation） 节点可以朝着一定的方向。
曲率（Curvature） 描述纹路方向改变的速度。
第4章 指纹特征的提取
细节点加上一段联系脊线作为 指纹特征。（图4-28）
4.5 融合细节点特征和脊线采样的指纹特 征表示
主要方法如下： ① 先对图像进行增强滤波处理，然后做二值 化、细化处理，最后在细化的图像上检测 细节特征。 ② 直接在灰度图像上检测与跟踪脊线，提取 细节点。 ③ 先对图像做二值化、细化处理，在细化图 像上根据指纹脊线的特点进行处理。
4.3.1 指纹的细节点特征提取算法
对于指纹的细节点特征提取来说，特征提 对于指纹的细节点特征提取来说， 取算法的任务是通过算法检测指纹图像中 特征点的数量及每个特征点的类型、 特征点的数量及每个特征点的类型、位置 和所在区域的纹线方向。 和所在区域的纹线方向。 特征提取的结果一般保存为特征模板， 特征提取的结果一般保存为特征模板，它 包括脊终点或分叉点类型、 包括脊终点或分叉点类型、位置坐标及该 特征点的方向信息。 特征点的方向信息。 一般的指纹图像提取的特征点在10~100 一般的指纹图像提取的特征点在10~100 个之间， 个之间，大多数文献均认为至少应该有 12个特征点才能进行自动识别。 12个特征点才能进行自动识别 个特征点才能进行自动识别。
4.3.2 高分辨率的指纹特征—汗孔 高分辨率的指纹特征—
要有效的获取汗孔的位置信息，需要至少 800DPI分辨率的采集仪。 800DPI分辨率的采集仪。 不同分辨率下获得的汗孔信息对比 （图4 27） （图4-27） 引入汗孔的位置信息能够提高自动指纹识 别的准确率，还可以判断指纹是否是活体 指纹。 目前还没有关于汗孔特征是否被可靠的获 取的统计数据，因此无法证明增加汗孔信 息作为指纹的特征是否能够提高自动指纹 识别系统的识别率。
4.2.1 指纹的类型特征
类型特征——指那些用人眼直接就可以观察 类型特征——指那些用人眼直接就可以观察 到的特征。 包括:纹形,模式区,核心点,三角点,纹数. 包括:纹形,模式区,核心点,三角点,纹数.
指纹鉴定
指纹鉴定论述指纹鉴定技术利用人类指纹稳定性和独特性的生理特征，将其作为人们的一种“活的身份证”，更因指纹具有的不可替代性，使通过指纹进行身份鉴定的安全性大大提高，且随着图像处理_模式识别方法的发展和指纹传感器技术的日臻成熟，指纹鉴定方法在金融、公安、门禁、户籍管理等领域都有着良好的应用前景。
指纹是手指皮肤上特有的花纹，由皮肤上的隆起线构成。
这些隆起线的起点、终点、分叉、结合被称为细节特征点。
隆起线的这种细节特征有无数种排列，因此，每个人的指纹甚至一个指纹的每条隆起线都是独特的。
中国是公认的指纹运用发源地。
“睡虎地秦简中”有堪查盗窃案件现场“手迹六处”的记载。
据现有史料，手印运用始于唐朝。
在契约上的红色手印被做为人身同一认定的重要依据。
到宋代，指纹已运用到刑事诉讼中了。
指纹可以分为三类：第一类是明显纹，就是目视即可见的纹路。
如手沾油漆，血液，墨水等物品转印而成，通常都是印在指纹卡上成为基本资料。
第二类是成型稳纹，这是指在柔软物质，如手接触压印在蜡烛，黏土上发现的指纹。
第三类是潜伏指纹，这类指纹是经身体自然分泌物如汗液，转移形成的指纹纹路，目视不易发现，是案发现场中最常见的指纹。
潜伏指纹往往是手指先接触到油脂，汗液或尘埃后，再接触到乾净的表面而留下，虽然肉眼无法看到这类指纹，但是经过特别的方法及使用一些特别的化学试剂加以处理，即能显现出这类潜伏的指纹。
指纹法至少在唐代就已经有了，最早的有记载的使用指纹法辨别人的为唐代学者贾公彦。
1927年德国罗伯特·海因德尔就在其《指纹鉴定》一书中说，中国唐代的贾公彦是世界上提出用指纹识别人的第一个学者。
实际上，中国的应用指纹的历史远在唐代之前。
解放后发现的唐代许多文书、契约、遗嘱上都有指纹、指节纹或掌纹，以此作为识别个人的重要手段。
此后历代，都沿用在文书上以指模、掌模为鉴的习惯。
我国古代军队有《箕斗册》，即登记士兵指纹，以便检查。
这表明当时己能对指纹按形态、结构进行正确分类，并将这种分类特征和知识应用于社会实践。
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生命与环境科学学院 遗传学实验报告
年月日 姓 名： 学 号： 年 级： 专 业： 指导教师：
人类指纹的采集识别与分析 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（quantitative character）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。 本实验采用石墨粉末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 2B铅笔，白纸，透明胶带，直尺等。 2. 实验原理 2.1.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。 2.2.肤(皮纹)与指纹 皮纹包括指纹、掌纹和褶纹。指纹为最常用的皮纹。大量研究表明，某些遗传病，特别是一些染色体病和先天畸形常伴有特殊的皮纹异常。所以皮纹检查可以作为某些遗传病诊断的辅助指标。 2.3.指纹分析的常用指标 a.类型(3类)：弓(A)，箕(L)，斗(W)，6亚类：AS，At；Lu，Lr；WS，Wd； b.总嵴纹数：TRC (TFRC，指纹总嵴线数) c.atd角 d.指纹强度指数(pattern intensity index, PID )：PID = (2 W +L)／N = (2 W +L)／10 (W 是斗型纹的百分率，L是箕型纹的百分率，N 是常数(10个手指)．) 2.4.指纹类型 a.弓形纹：由几条平行的弧形嵴纹组成。纹线由指的一侧延伸到另一侧，中间隆起成弓形。 弓形纹又可分为两种，一种是中间隆起较平缓的弧形弓，另一种是中央隆起很高的帐形 弓。 b.箕形纹：这种纹有两个特征，①有几条嵴纹从手指一侧发出，向指尖方向弯曲，再折回 发出的一侧，形成一种簸箕状的纹线；②有一个由三组纹线形成的三叉点或称三角区 （delta）。根据箕口的开口方向分为尺箕（或正箕，开口朝本手尺骨一侧，即小指方向） 和桡箕（或反箕，开口朝着桡骨一侧，即拇指方向）。 c.斗形纹（又称螺纹或涡形纹）：它有两个特征，①有两个三叉点（如果你在一个指纹上找到三个 或三个以上的三叉点，那可能是杂形纹）；②由几条环形线或螺形线的嵴纹绕着中心点形成一个回路，或者有形成回路的趋势。通常将斗形纹分为普通斗、囊形斗、双箕斗等类型。囊形斗是在指纹的中心，有一条或多条闭合的曲线形嵴纹与其内部的几条弧线共同组成一个囊状结构形成的，这种斗有一个特点：用一条直线连接两个三叉点的中心，形成囊形斗的螺线均在此线上方不会与直线相交（普通斗则相交）。双箕斗是两个箕形纹绞在一起形成的斗形纹。 d.混合型：由以上三种指纹中的两种混合而成，如箕、斗混合，箕、箕并列等。此指纹形状奇特，无法归类，在总指嵴数的记数中不作统计。）
3. 实验步骤 3.1.指纹采集（印取法） 用肥皂洗净双手，擦干。用铅笔将白纸涂黑，将手指在涂黑区域涂抹，直至第一指节的腹面及两侧均匀涂黑。揭下一条胶带，胶面向上放在桌子边缘，将涂黑的指尖一侧轻轻按在胶面上，滚压至另一侧，使指纹线清晰。重复这一步骤，直至获得十个手指的指纹。 3.2.采集对象 提取自己的指纹（注明民族、性别） 提取10位同学的指纹（同一民族，男女各5位，注明性别） 3.3.指纹分析指标 (1) 指纹类型（左右手、各指间） (2) TRC
4. 实验结果
表1 本人各手指指纹统计分析 指标 左手 右手 1 拇指 2 食指 3 中指 4 环指 5 小指 1 拇指 2 食指 3 中指 4 环指 5 小指 类型 Lu Lu Lu Lu Lu Lu At Lu Lu Lu 指嵴纹数 五指纹型 L AL 总指嵴纹数 备注：1.类型：As，At，Lu，Lr，Ws，Wd； 2.五指纹型：A，L，W；AW，AL，LW；ALW；
图1 本人左右手十个手指指纹图 表2 男、女左手各手指的指纹型频率n/(%) 指纹类型 男（左） 女（左） 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 A 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 As 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 At 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 L 2 1 1 0 2 0 1 2 0 4 Lu 1 0 0 0 0 0 0 2 0 3 Lr 1 1 1 0 2 0 1 0 0 1 W 2 3 3 5 3 5 4 3 5 1 Ws 2 3 3 5 3 5 4 3 5 1 Wd 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 备注：每一项数据为所统计总人数中存在的人数。
表3 男、女右手各手指的指纹型频率n/(%) 指纹类型 男（右） 女（右） 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 A 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 As 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 At 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 L 0 1 4 0 3 2 3 3 0 2 Lu 0 1 2 0 1 2 2 2 0 2 Lr 0 0 2 0 2 0 1 1 0 0 W 4 3 1 4 2 3 2 2 5 3 Ws 4 2 1 4 2 3 1 1 5 2 Wd 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 备注：每一项数据为所统计总人数中存在的人数。 . 表4 男、女各种纹型频率n/(%)
指纹类型 男 女 总数合计 左 右 总数 左 右 总数
A 3 3 6 0 0 0 6 As 3 3 6 0 0 0 6 At 0 0 0 0 0 0 0 L 6 8 14 7 10 17 31 Lu 1 4 5 5 8 13 18 Lr 5 4 9 2 2 4 13 W 16 14 30 18 15 33 63 Ws 16 13 29 18 12 30 59 Wd 0 1 1 0 3 3 4 备注：每一项数据为所统计总人数中存在的人数。
表5 一手五指纹型组合频率n/(%) A L W 男 女 总数 A L W 男 女 总数
0 0 5 0 4 4 1 0 4 0 0 0 0 5 0 0 0 0 2 0 3 0 0 0 5 0 0 0 0 0 3 0 2 0 0 0 同型 0 4 4 4 0 1 0 0 0 0 1 4 0 4 4 二型 9 6 15 0 2 3 5 2 7 1 1 3 0 0 0 0 3 2 2 0 2 3 1 1 1 0 1 0 4 1 1 0 1 1 3 1 0 0 0 1 4 0 0 0 0 2 2 1 0 0 0 2 3 0 0 0 0 1 2 2 0 0 0 3 2 0 1 0 1 1 2 1 0 0 0 4 1 0 0 0 0 三型 1 0 1
表6 左右手对应纹型组合频率n/(%) 手指 性别 A/A A/L A/W L/L L/W W/W 1 男 1 0 0 0 2 2 女 0 0 0 0 2 3 小计 1 0 0 0 4 5 2 男 1 0 0 0 2 2 女 0 0 0 1 2 2 小计 1 0 0 1 4 4 3 男 0 1 0 1 2 1 女 0 0 0 1 3 1 小计 0 1 0 2 5 2 4 男 0 0 1 0 0 4 女 0 0 0 0 0 5 小计 0 0 1 0 0 9 5 男 0 0 0 2 1 2 女 0 0 0 2 2 1 小计 0 0 0 4 3 3
表7 男女左右手指嵴纹数统计（x±s） 手指 男 女 左 右 左 右 1 10.8±6.4 10.0±5.3 13.6±3.9 15.2±1.7
2 9.6±5.4 12.4±7.3 12.0±2.2 12.0±2.0
3 9.2±4.7 13.8±3.2 14.0±2.4 12.6±1.9
4 10.4±2.2 11.2±5.8 14.0±2.3 12.4±3.3
5 12.6±3.5 10.4±2.0 12.2±2.0 10.8±1.5
小计 52.6±15.1 87.8±20.4 65.8±7.3 63±8.1
总计 110.4±34.7 128.8±14.5
备注：1.小计：左或右手5指嵴纹数之和； 2.总计：左手和右手指嵴纹总数之和； 3.每一项数据皆为统计人数的均值（x±s）。
表8 男女各纹型的比较分析 性别 纹 型 总数 PID W A L