指纹模块算法
⑴ 指纹锁的匹配方式1:1,1:N是什么意思
指纹锁的匹配方式1:1就是指纹采样时对同一指纹录入1次样，指纹识别时只对比一次，然后判断是与否。优点：速度比1:N快一点； 缺点；误识率相对1：N要高点。
1：N就是指纹采样时对同一指纹录入N次样，指纹识别时对比N次，然后判断是与否。缺点：速度比1：1慢一点； 优点：误识率相对1：1要低点。
由于指纹本身的唯一性，误识率已经很低，N一般为2-4，过高无意义。
指纹锁是智能锁具，它是计算机信息技术、电子技术、机械技术和现代五金工艺的完美结晶。指纹的特性成为识别身份的最重要证据而广泛应用于公安刑侦及司法领域。指纹认证具有方便、快速、精确、的特点。
⑵ 指纹识别模块的主要种类是什么
指纹识别模块我所知道的分为三类。一是光学式指纹模块ZAZ-010-B、二是电容式指纹模块ZAZ-020、三是射频指纹模块ZAZ-030-B。通过这些指纹模块，又研发出二代证指纹识别仪、指纹锁等。
⑶ 想用单片机做指纹密码锁，需要知道哪些算法呀
你好！指纹密码锁，首先要用到指纹模块；
然后是管理指纹，录入、识别、统计等等；
指纹模块要配合单片机来实现基本的功能；
同时，结合上位机做进一步的数据管理！
有具体需求，可，以，私，信，我！
⑷ 如何通过电容指纹识别模块录取指纹
仅供参考。
FPM10A光学指纹模块简要使用说明
1．引脚
FPM10A使用1.0MM FPC 上接插座引出了5个引脚，在板子上有标1的位置为第一引脚。五个引脚的作用依次为：
1 为 VCC 电源的正极接 3.6V– 5.5V的电压均可。
2 为 GND 电源的负极接地。
3 为 TXD 串口的发送。
4 为 RXD 串口的接收。
5 为 NC 悬空不需要使用。
2．串口
FPM10A使用标准的串口与外界通信，默认的波特率为57600，可以进行更改，请参考通信协议。可以与任何单片机，ARM，DSP等带串口的设备进行连接，请注意电平转换，连接电脑需要进行电平转换，比如MAX232电路。3.3V 5V的单片机可以直接连接。
3．关于模块的检测
模块成功上电后，指纹采集窗口会闪一下，表示自检正常，如果不闪，请仔细检查电源，是否接反，接错等。
4．指纹模块的温度
指纹模块使用120MHZ的DSP全速工作，工作时芯片有一些热，经过严格的测试，这是没有问题的可以放心使用，在不使用的时候可以关闭电源，以降低功耗。
volatile unsigned char UART1_FINGERPRINT_RECEVICE_BUFFER[24];
//FINGERPRINT通信协议定义
unsigned char FP_Pack_Head[6] = {0xEF,0x01,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF}; //协议包头
unsigned char FP_Get_Img[6] = {0x01,0x00,0x03,0x01,0x0,0x05}; //获得指纹图像
unsigned char FP_Templete_Num[6] ={0x01,0x00,0x03,0x1D,0x00,0x21 }; //获得模版总数
unsigned char FP_Search[11]={0x01,0x0,0x08,0x04,0x01,0x0,0x0,0x03,0xA1,0x0,0xB2}; //搜索指纹搜索范围0 - 929
unsigned char FP_Search_0_9[11]={0x01,0x0,0x08,0x04,0x01,0x0,0x0,0x0,0x13,0x0,0x21}; //搜索0-9号指纹
unsigned char FP_Img_To_Buffer1[7]={0x01,0x0,0x04,0x02,0x01,0x0,0x08}; //将图像放入到BUFFER1
unsigned char FP_Img_To_Buffer2[7]={0x01,0x0,0x04,0x02,0x02,0x0,0x09}; //将图像放入到BUFFER2
unsigned char FP_Reg_Model[6]={0x01,0x0,0x03,0x05,0x0,0x09}; //将BUFFER1跟BUFFER2合成特征模版
unsigned char FP_Delet_All_Model[6]={0x01,0x0,0x03,0x0d,0x00,0x11};//删除指纹模块里所有的模版
volatile unsigned char FP_Save_Finger[9]={0x01,0x00,0x06,0x06,0x01,0x00,0x0B,0x00,0x19};//将BUFFER1中的特征码存放到指定的位置
volatile unsigned char FP_Delete_Model[10]={0x01,0x00,0x07,0x0C,0x0,0x0,0x0,0x1,0x0,0x0}; //删除指定的模版
//volatile unsigned char FINGER_NUM;
/*------------------ FINGERPRINT命令字 --------------------------*/
//FINGERPRINT_获得指纹图像命令
void FINGERPRINT_Cmd_Get_Img(void)
{
unsigned char i;
for(i=0;i<6;i++) //发送包头
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
for(i=0;i<6;i++) //发送命令 0x1d
UART1_Send_Byte(FP_Get_Img[i]);
}
//讲图像转换成特征码存放在Buffer1中
void FINGERPRINT_Cmd_Img_To_Buffer1(void)
{
unsigned char i;
for(i=0;i<6;i++) //发送包头
{
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
}
for(i=0;i<7;i++) //发送命令 将图像转换成 特征码 存放在 CHAR_buffer1
{
UART1_Send_Byte(FP_Img_To_Buffer1[i]);
}
}
//将图像转换成特征码存放在Buffer2中
void FINGERPRINT_Cmd_Img_To_Buffer2(void)
{
unsigned char i;
for(i=0;i<6;i++) //发送包头
{
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
}
for(i=0;i<7;i++) //发送命令 将图像转换成 特征码 存放在 CHAR_buffer1
{
UART1_Send_Byte(FP_Img_To_Buffer2[i]);
}
}
//将BUFFER1 跟 BUFFER2 中的特征码合并成指纹模版
void FINGERPRINT_Cmd_Reg_Model(void)
{
unsigned char i;
for(i=0;i<6;i++) //包头
{
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
}
for(i=0;i<6;i++) //命令合并指纹模版
{
UART1_Send_Byte(FP_Reg_Model[i]);
}
}
//删除指纹模块里的所有指纹模版
void FINGERPRINT_Cmd_Delete_All_Model(void)
{
unsigned char i;
for(i=0;i<6;i++) //包头
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
for(i=0;i<6;i++) //命令合并指纹模版
UART1_Send_Byte(FP_Delet_All_Model[i]);
}
//删除指纹模块里的指定指纹模版
void FINGERPRINT_Cmd_Delete_Model(unsigned int uiID_temp)
{
volatile unsigned int uiSum_temp = 0;
unsigned char i;
FP_Delete_Model[4]=(uiID_temp0xFF00)>>8;
FP_Delete_Model[5]=(uiID_temp0x00FF);
for(i=0;i<8;i++)
uiSum_temp = uiSum_temp + FP_Delete_Model[i];
//UART0_Send_Byte(uiSum_temp);
FP_Delete_Model[8]=(uiSum_temp0xFF00)>>8;
FP_Delete_Model[9]=uiSum_temp0x00FF;
for(i=0;i<6;i++) //包头
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
for(i=0;i<10;i++) //命令合并指纹模版
UART1_Send_Byte(FP_Delete_Model[i]);
}
//获得指纹模板数量
void FINGERPRINT_Cmd_Get_Templete_Num(void)
{ unsigned int i;
unsigned char temp[14];
for(i=0;i<6;i++) //包头
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
//发送命令 0x1d
for(i=0;i<6;i++)
UART1_Send_Byte(FP_Templete_Num[i]);
}
//搜索全部用户999枚
void FINGERPRINT_Cmd_Search_Finger(void)
{
unsigned char i;
for(i=0;i<6;i++) //发送命令搜索指纹库
{
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
}
for(i=0;i<11;i++)
{
UART1_Send_Byte(FP_Search[i]);
}
}
//搜索全部用户999枚
void FINGERPRINT_Cmd_Search_Finger_Admin(void)
{
unsigned char i;
for(i=0;i<6;i++) //发送命令搜索指纹库
{
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
}
for(i=0;i<11;i++)
{
UART1_Send_Byte(FP_Search_0_9[i]);
}
}
void FINGERPRINT_Cmd_Save_Finger( unsigned char ucH_Char,unsigned char ucL_Char )
{
unsigned long temp = 0;
unsigned char i;
// SAVE_FINGER[9]={0x01,0x00,0x06,0x06,0x01,0x00,0x0B,0x00,0x19};//将BUFFER1中的特征码存放到指定的位置
FP_Save_Finger[5] = ucH_Char;
FP_Save_Finger[6] = ucL_Char;
for(i=0;i<7;i++) //计算校验和
temp = temp + FP_Save_Finger[i];
FP_Save_Finger[7]=(temp 0x00FF00) >> 8; //存放校验数据
FP_Save_Finger[8]= temp 0x0000FF;
for(i=0;i<6;i++)
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]); //发送包头
for(i=0;i<9;i++)
UART1_Send_Byte(FP_Save_Finger[i]); //发送命令 将图像转换成 特征码 存放在 CHAR_buffer1
}
//接收反馈数据缓冲
void FINGERPRINT_Recevice_Data(unsigned char ucLength)
{
unsigned char i;
for (i=0;i<ucLength;i++)
UART1_FINGERPRINT_RECEVICE_BUFFER[i] = UART1_Receive_Byte();
}
⑸ 智能手机屏面指纹解锁的原理是什么
滑动式采集是将手指在传感器上滑过，从而使手机获得手指指纹图像。滑动式采集具有成本相对偏低，而且可以采集大面积图像的优势。但这种采集方式存在体验较差的问题，使用者需要一个连续规范的滑动动作才能实现采集成功，采集失败的概率大大增加。某品牌手机曾经使用过这种采集方式，因滑动式采集存在的短板而受到诟病。按压式采集顾名思义就是在传感器上按压实现指纹数据采集，这种采集方式当然用户体验好一些，不过成本比滑动采集高，技术难度也相对高一些。此外，由于一次采集的指纹面积相对滑动式采集来说要小一些，就得多次采集，通过“拼凑”，拼出较大面积的指纹图像。这就必须仰仗先进的算法，用软件算法来弥补滑按压式采集获得的指纹面积相对偏小的问题，以保障识别的精确度。
⑹ 指纹识别算法都有哪些，最先进的是什么算法
现在国内外大都采用基于细节特征点的指纹识别技术，即采用基于图像处理的指纹识别算法，有两种比较有代表性的。一种是基于方向滤波增强，并在指纹细化图上提取特征点的算法，另一种是直接从指纹灰度图上提取特征点的算法。难题在于有些算法会由于指纹图像的噪音、皮肤弹性引起的非线性形变等多方面因素，导致在识别过程中出现误差，影响识别率等[1-2]
指纹算法存在的难题与方向
指纹图像预处理：预处理的目的是改善输入指纹图像的质量，以提高特征提取的准确性。本文采用灰度分割法对指纹图像进行分割。利用中值滤波去噪。通过自适应二值化的方法处理指纹图像，最后再对图像进行细化处理并去除毛刺，断裂等干扰。
指纹图像特征提取：对指纹图像的特征点进行提取。由于经过预处理后的细化图像上存在大量的伪特征点，这些伪特征点的存在，不但使匹配的速度大大降低，还使指纹识别性能急剧下降，造成识别系统的误拒率和误识率的上升。因此在进行指纹匹配之前，应尽可能将伪特征点去除，针对提取出的指纹细节特征点含有大量的伪特征点这一问题，提出了一种边缘信息判别法，有效地去除了边界伪特征点，再根据脊线结构特性去除其毛刺和短脊等伪特征点，明显的减少了伪特征点。
指纹匹配：对指纹图像的匹配算法进行研究。特征匹配是识别系统的关键环节，匹配算法的好坏直接影响识别的性能、速度和效率。为了克服指纹图像非线性形变的影响，采用基于结构特征的点匹配算法，对校准后的点集进行匹配，匹配的特征点个数在两个点集中所占比例大约百分之六十五的范围内就可判为匹配成功。
⑺ 智能指纹密码锁的指纹识别功能怎么实现的
第吉尔指纹锁自动指纹识别系统通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，可以自动、迅速、准确地鉴别出个人身份。一般可以分成“离线部分”和“在线部分”两个部分。其中离线部分包括用指纹采集仪采集指纹、提取出细节点、将细节点保存到数据库中形成指纹模板库等主要步骤。在线部分包括用指纹采集仪采集指纹、提取出细节点、然后将这些细节点与保存在数据库中模板细节点进行匹配，判断输入细节点与模板细节点是否来自同一个手指的指纹。采用先进的光电识别办法采集一个生物类指纹信息后，把它变成可以和已由计算机处理过的暗码相比对的代码。这些代码都经过加密处理，然后经独特的相关算法进行识别判断，在算法上有的采用的是一个生物类指纹的全部图案，而有的是生物类指纹的特殊细节。
⑻ 指纹模块的指纹模块的原理
光学指纹模块：利用光的折射和反射原理，光从底部射向三棱镜，并经棱镜射出，射出的光线在手指表面指纹凹凸不平的线纹上折射的角度及反射回去的光线明暗就会不一样。CMOS或者CCD的光学器件就会收集到不同明暗程度的图片信息，就完成指纹的采集。
半导体指纹模块：无论是电容式或是电感式，其原理类似，在一块集成有成千上万半导体器件的“平板”上，手指贴在其上与其构成了电容（电感）的另一面，由于手指平面凸凹不平，凸点处和凹点处接触平板的实际距离大小就不一样，形成的电容/电感数值也就不一样，设备根据这个原理将采集到的不同的数值汇总，也就完成了指纹的采集。
射频指纹模块：利用生物射频指纹识别技术，通过传感器本身发射出微量射频信号，穿透手指的表皮层去控测里层的纹路，来获得最佳的指纹图像。防伪指纹能力强，射频识别原理只对人的真皮皮肤有反应，从根本上杜绝了人造指纹的问题。
