指紋源碼

1. app指紋登錄驗證怎麼實現源碼

連續幾次指紋識別錯誤就可以，或者直接按HOME鍵（包括虛擬HOME鍵）。

2. 指紋識別源碼在android中哪裡

在正式使用指紋識別功能之前，有必要先了解一下對稱加密和非對稱加密的相關內容。
對稱加密：所謂對稱，就是採用這種加密方法的雙方使用方式用同樣的密鑰進行加密和解密。密鑰是控制加密及解密過程的指令。演算法是一組規則，規定如何進行加密和解密。因此加密的安全性不僅取決於加密演算法本身，密鑰管理的安全性更是重要。因為加密和解密都使用同一個密鑰，如何把密鑰安全地傳遞到解密者手上就成了必須要解決的問題。

3. app指紋驗證登錄怎麼實現源碼

1)點擊手機【設置】，進入後點擊【TouchID與密碼】。2)接著輸入自己設置的【鎖屏密碼】，最後打開【iTunesStore和AppStore】右邊滑塊即可。

4. 求基於matlab指紋掃描圖像處理的源代碼

clear all,close all,clc % 清理工作空間，關閉運行窗口，清理命令窗口
I=imread('Empreinte.bmp'); % 讀入圖像
imshow(I) % 顯示圖像
set(gcf,'position',[1 1 600 600]); % 得到圖形窗口句柄，設置圖形窗口位置
J=I(:,:,1)>160; % 設定閾值為160，進行黑白化處理
imshow(J) % 顯示處理後的圖像
set(gcf,'position',[1 1 600 600]); % 得到圖形窗口句柄，設置圖形窗口位置
K=bwmorph(~J,'thin','inf'); % 數學形態學運算，圖像細化，~符號代表黑白反色
imshow(~K) % 顯示處理後的圖像，~符號代表黑白反色
set(gcf,'position',[1 1 600 600]); % 得到圖形窗口句柄，設置圖形窗口位置
function y=minutie(x)
i=ceil(size(x)/2);
if x(i,i)==0;
y=0;
else
y=sum(x(:)) - 1;
end
fun=@minutie; % 得到函數句柄
L = nlfilter(K,[3 3],fun); % 濾波處理
LTerm=(L==1); % 選擇端點
imshow(LTerm) % 顯示白色點
LTermLab=bwlabel(LTerm); % 端點標識
propTerm=regionprops(LTermLab,'Centroid'); % 端點區域分析，尋找端點區域中心
CentroidTerm=round(cat(1,propTerm(:).Centroid)); % 端點圓整為整數
imshow(~K) % 顯示隆線細化圖像
set(gcf,'position',[1 1 600 600]); % 得到當前圖形窗口句柄，設置位置
hold on % 在前面的圖形窗口繼續繪制圖像
plot(CentroidTerm(:,1),CentroidTerm(:,2),'ro') % 繪制隆線端點標識，紅色圓圈
LBif=(L==3); % 選擇分叉點
LBifLab=bwlabel(LBif); % 分叉點標識
propBif=regionprops(LBifLab,'Centroid','Image'); % 區域分析，尋找區域中心
CentroidBif=round(cat(1,propBif(:).Centroid)); % 分叉點圓整為整數
plot(CentroidBif(:,1),CentroidBif(:,2),'go') % 繪制隆線分叉點標識，綠色圓圈
D=6;
Distance=DistEuclidian(CentroidBif,CentroidTerm); % 求端點和分叉點的距離
SpuriousMinutae=Distance<D; % 滿足距離小於D的點
[i,j]=find(SpuriousMinutae); % 查找對應像素點
CentroidBif(i,:)=[]; % 去除該分叉點
CentroidTerm(j,:)=[]; % 去除該端點
Distance=DistEuclidian(CentroidBif); % 求兩個分叉點的距離
SpuriousMinutae=Distance<D; % 滿足距離小於D的點
[i,j]=find(SpuriousMinutae); % 查找對應像素點
CentroidBif(i,:)=[]; % 去除該分叉點
Distance=DistEuclidian(CentroidTerm); % 求兩個端點的距離
SpuriousMinutae=Distance<D; % 滿足距離小於D的點
[i,j]=find(SpuriousMinutae); % 查找對應像素點
CentroidTerm(i,:)=[]; % 去除該端點
hold off % 結束在前面的圖形窗口繪圖
imshow(~K) % 顯示細化圖
hold on % 繼續在前面的圖形窗口繪圖
plot(CentroidTerm(:,1),CentroidTerm(:,2),'ro') % 繪制隆線端點標識，紅色圓圈
plot(CentroidBif(:,1),CentroidBif(:,2),'go') % 繪制隆線分叉點標識，綠色圓圈
hold off % 結束在前面的圖形窗口繪圖
Kopen=imclose(K,strel('square',7)); % 閉合運算
KopenClean= imfill(Kopen,'holes'); % 填充圖像中的孔洞
KopenClean=bwareaopen(KopenClean,5); % 開運算
imshow(KopenClean) % 顯示處理結果
KopenClean([1 end],:)=0; % 賦值語句
KopenClean(:,[1 end])=0; % 賦值語句
ROI=imerode(KopenClean,strel('disk',10)); % 腐蝕運算
imshow(ROI) % 顯示處理結果
imshow(I) % 顯示原始圖像
hold on % 繼續在前面的圖形窗口繪圖
imshow(ROI) % 顯示感興趣區域
alpha(0.5) % 設置透明度
hold on % 繼續在前面的圖形窗口繪圖
plot(CentroidTerm(:,1),CentroidTerm(:,2),'ro') % 繪制端點標識，紅色圓圈
plot(CentroidBif(:,1),CentroidBif(:,2),'go') % 繪制分叉點標識，綠色圓圈
hold off % 結束在前面的圖形窗口繪圖
[m,n]=size(I(:,:,1)); % 求圖像尺寸
indTerm=sub2ind([m,n]; % 從下標得到單精度索引
CentroidTerm(:,1),CentroidTerm(:,2)); % 端點
Z=zeros(m,n); % 全零矩陣
Z(indTerm)=1;
ZTerm=Z.*ROI';
[CentroidTermX,CentroidTermY]=find(ZTerm);
indBif=sub2ind([m,n],CentroidBif(:,1),CentroidBif(:,2)); % 從下標得到單精度索引
Z=zeros(m,n);
Z(indBif)=1;
ZBif=Z.*ROI';
[CentroidBifX,CentroidBifY]=find(ZBif);
imshow(I) % 顯示原始圖像
hold on % 繼續繪圖
plot(CentroidTermX,CentroidTermY,'ro','linewidth',2) % 紅色圓圈
plot(CentroidBifX,CentroidBifY,'go','linewidth',2) % 綠色圓圈
Table=[3*pi/4 2*pi/3 pi/2 pi/3 pi/4 % 角度查找表
5*pi/6 0 0 0 pi/6
pi 0 0 0 0
-5*pi/6 0 0 0 -pi/6
-3*pi/4 -2*pi/3 -pi/2 -pi/3 -pi/4];
for ind=1:length(CentroidTermX)
Klocal=K(CentroidTermY(ind)-2:CentroidTermY(ind)+2, ...
CentroidTermX(ind)-2:CentroidTermX(ind)+2);
Klocal(2:end-1,2:end-1)=0;
[i,j]=find(Klocal);
OrientationTerm(ind,1)=Table(i,j);
end
dxTerm=sin(OrientationTerm)*5;
dyTerm=cos(OrientationTerm)*5;
figure % 新建窗口
imshow(K) % 顯示黑白圖
set(gcf,'position',[1 1 600 600]); % 設置圖像窗口屬性
hold on % 繼續繪圖
plot(CentroidTermX,CentroidTermY,'ro','linewidth',2) % 紅色圓圈
plot([CentroidTermX CentroidTermX+dyTerm]',... % 紅色短線
[CentroidTermY CentroidTermY-dxTerm]','r','linewidth',2)
for ind=1:length(CentroidBifX)
Klocal=K(CentroidBifY(ind)-2:CentroidBifY(ind)+2, ...
CentroidBifX(ind)-2:CentroidBifX(ind)+2);
Klocal(2:end-1,2:end-1)=0;
[i,j]=find(Klocal);
if length(i)~=3
CentroidBifY(ind)=NaN;
CentroidBifX(ind)=NaN;
OrientationBif(ind)=NaN;
else
for k=1:3
OrientationBif(ind,k)=Table(i(k),j(k));
dxBif(ind,k)=sin(OrientationBif(ind,k))*5;
dyBif(ind,k)=cos(OrientationBif(ind,k))*5;
end
end
end
plot(CentroidBifX,CentroidBifY,'go','linewidth',2) % 綠色圓圈
OrientationLinesX=[CentroidBifX ...
CentroidBifX+dyBif(:,1);CentroidBifX ...
CentroidBifX+dyBif(:,2);CentroidBifX CentroidBifX+dyBif(:,3)]';
OrientationLinesY=[CentroidBifY
CentroidBifY-dxBif(:,1);CentroidBifY ...
CentroidBifY-dxBif(:,2);CentroidBifY CentroidBifY-dxBif(:,3)]';
plot(OrientationLinesX,OrientationLinesY,'g','linewidth',2) % 綠色短線
MinutiaTerm=[CentroidTermX,CentroidTermY,OrientationTerm];
MinutiaBif=[CentroidBifX,CentroidBifY,OrientationBif];
saveMinutia('John Doe',MinutiaTerm,MinutiaBif); % saveMinutia函數見附件程序

5. 蘋果4指紋解鎖源代碼

蘋果4無法指紋解鎖

6. 人臉識別的源碼，和其他動物或是物體識別的源碼會有很大不同嗎

理論上相同，實際代碼差很多
本質上都是特徵點提取
但在一幀圖像中，怎麼定位特徵點，定位哪些特徵點，怎麼提高速度，怎麼提升准確率，這些都需要針對性演算法
可以這么說，針對亞洲人和針對歐美人的人臉識別，代碼差異都比想像的大很多，更別說跨物種了

7. 急求基於MATLAB指紋識別系統的完整源代碼~！

基於MATLAB指紋識別系統俺有你所需要的內容。