指紋識别的過程 指紋識别系統是一個典型的模式識别系統，包括指紋圖像獲取、處理、特征提取和比對等模塊。

1、指紋圖像獲取 通過專門的指紋采集儀可以采集指紋圖像。指紋采集儀用到的指紋傳感器按采集方式主要分為劃擦式和按壓式兩種，按信号采集原理目前有光學式、壓敏式、電容式、電感式、熱敏式和超聲波式等。另外，也可以通過掃描儀、數字相機等獲取指紋圖像，公安行業普遍采用滾動捺印指紋。

2、指紋圖像處理

（1）指紋圖像壓縮：大容量的指紋數據庫必須經過壓縮後存儲，以減少存儲空間。主要方法包括JPEG、WSQ、EZW等。

（2）指紋圖像處理：包括指紋區域檢測、圖像質量判斷、方向圖和頻率估計、圖像增強、指紋圖像二值化和細化等。預處理是指對含噪聲及僞特征的指紋圖像采用一定的算法加以處理，使其紋線結構清晰，特征信息突出。其目的是改善指紋圖像的質量，提高特征提取的準确性。通常，預處理過程包括歸一化、圖像分割、增強、二值化和細化，但根據具體情況，預處理的步驟也不盡相同。

3、指紋特征提取 紋型是指紋的基本分類，是按中心花紋和三角的基本形态劃分的。紋形從屬于型，以中心線的形狀定名。我國十指紋分析法将指紋分為三大類型，九種形态。一般，指紋自動識别系統将指紋分為弓形紋（弧形紋、帳形紋）、箕形紋（左箕、右箕）、鬥形紋和雜形紋等。 指紋形态特征包括中心（上、下）和三角點（左、右）等，指紋的細節特征點主要包括紋線的起點、終點、結合點和分叉點。從預處理後的圖像中提取指紋的特征點信息（終結點、分叉點...），信息主要包括類型、坐标、方向等參數。指紋中的細節特征，通常包括端點、分叉點、孤立點、短分叉、環等。而紋線端點和分叉點在指紋中出現的機會最多、最穩定，且容易獲取。這兩類特征點就可對指紋特征匹配：計算特征提取結果與已存儲的特征模闆的相似程度。

4、指紋匹配 指紋匹配是用現場采集的指紋特征與指紋庫中保存的指紋特征相比較，判斷是否屬于同一指紋。可以根據指紋的紋形進行粗匹配，進而利用指紋形态和細節特征進行精确匹配，給出兩枚指紋的相似性得分。

（1）一對一比對：根據用戶ID從指紋庫中檢索出待對比的用戶指紋，再與新采集的指紋比對；

（2）一對多比對：新采集的指紋和指紋庫中的所有指紋逐一比對。 指紋識别技術的優缺點

（1）指紋是人體獨一無二的特征，并且它們的複雜度足以提供用于鑒别的足夠特征；

（2）如果要增加可靠性，隻需登記更多的指紋、鑒别更多的手指，最多可以多達十個，而每一個指紋都是獨一無二的；

（3）掃描指紋的速度很快，使用非常方便；

（4）讀取指紋時，用戶必需将手指與指紋采集頭相互接觸，與指紋采集頭直接；

（5）接觸是讀取人體生物特征最可靠的方法；

（6）指紋采集頭可以更加小型化，并且價格會更加的低廉；

（1）某些人或某些群體的指紋指紋特征少，難成像；雙手長期徒手工作業的人們手指若有絲毫破損或幹濕環境裡、沾有異物；對于在嚴寒區域或者嚴寒氣候下，亦或者人們需要長時間帶手套的環境當中，這也将使得指紋識别變得不那麼便利。

（2）過去因為在犯罪記錄中使用指紋，使得某些人害怕“将指紋記錄在案”。

（3）實際上指紋鑒别技術可以不存儲任何含有指紋圖像的數據，而隻是存儲從指紋中得到的加密的指紋特征數據；

（4）每一次使用指紋時都會在指紋采集頭上留下用戶的指紋印痕，而這些指紋痕迹存在被用來複制指紋的可能性。

（5）指紋是用戶的重要個人信息，某些應用場合用戶擔心信息洩漏。 指紋識别技術應用 我國第二代身份證早就實現了指紋采集，且各大智能手機的指紋解鎖功能也已經使用多年。與其他生物識别技術相比，指紋識别早已經在消費電子、安防、打卡機等等産業中廣泛應用，通過時間和實踐的檢驗，技術方面也在不斷的革新。 指紋識别破解 指紋識别技術雖然應用廣泛，但是相對來說破解也比較容易，可以制作指模破解。

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