指纹对比算法

㈠ 指纹识别技术的算法

于指纹所具有的唯一性和不变性，以及指纹识别技术所具有的可行性和实用性，指纹识别成为目前最流行、最方便、最可靠的身份认证技术之一。指纹图像数据量大，通过直接比对指纹图像的方法来识别指纹是不可取的，应该先对指纹图像进行预处理，然后提取出指纹的特征数据，通过特征数据的比对来实现自动指纹识别。指纹图像预处理作为指纹自动识别过程的第一个环节，它的好坏直接影响着自动识别系统的效果。预处理通常包括滤波、方向图的求取、二值化、细化等几个步骤。
本文首先阐述了生物特征识别技术的基本概念，对自动指纹识别系统的组成也作了简要的介绍。然后对目前指纹图像预处理的一些常用算法进行了介绍，针对指纹图像的特征，采用了基于Gabor滤波器的指纹预处理方法，它为特征提取和比对奠定了良好的基础。
本文所提到的算法已在PC机上用Visual C++6.0编程实现，实验结果表明，这种方法能获得令人满意的指纹图像预处理效果。

㈡ TLS/SSL数字证书里的指纹算法、签名算法和签名哈希算法各是做什么用的

您好！

作用与目的相同都是为了进行加密，更好的保护平台，SSL安全哈希算法，是数字签名算法标准，所以无论您在哪里注册无论多少价格的证书，其算法基本上都是相同的！

申请SSL证书为考虑到浏览器兼容性，保持更多的浏览器可以访问，通常采取加密算法：RSA 2048 bits，签名算法：SHA256WithRSA，该算法被公认使用，就是网络也使用该算法！

RSA加密算法：公钥用于对数据进行加密，私钥用于对数据进行解密。

RSA签名算法：在签名算法中，私钥用于对数据进行签名，公钥用于对签名进行验证。

加密算法分为两大类：1、对称加密算法 2、非对称加密算法。

由于计算能力的飞速发展，从安全性角度考虑，很多加密原来SHA1WithRSA签名算法的基础上，新增了支持SHA256WithRSA的签名算法。该算法在摘要算法上比SHA1WithRSA有更强的安全能力。目前SHA1WithRSA的签名算法会继续提供支持，但为了您的应用安全，强烈建议使用SHA256WithRSA的签名算法。

㈢ 指纹识别算法或者相关的图片像素的算法

您好，目前指纹识别系统大多都采用特征点匹配，识别系统将指纹图像经过去噪处理后，把指纹图像纹理细化，然后根据指纹的特征，找到指纹的特征点进行识别，它的识别速度快，能够满足一对多个指纹的识别需要。但是对于残缺、污损指纹，在进行特征点提取的过程中只能提取到部分特征点，不能达到指纹识别所需的特征点数量，不能完成识别。同时研究发现在指纹图像的某些局部图像中，变化不明显或是有规律变化的，所以根据这些局部图像的不变和有规律变化提出了基于图像匹配的指纹局部取像辅助识别系统。因此在原有指纹系统的基础上，增加了基于garbor方向滤波的指纹识别纹理匹配的算法，作为指纹识别系统的一种有效补充，提高了识别率和降低误识率。通过对数据库BVC2004中100张不同的指纹图像测试后，系统运行性能稳定可靠，该系统既可以用于有关部门对残缺、污损指纹的识别，同时也可以满足那些强调安全性的使用者的更高使用要求。

㈣ 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。

㈤ 什么是指纹识别算法中的拒真率和认假率

拒真率就是相同的指纹，被算法识别成不相同
认假率就是不相同的指纹，被算法识别成相同

㈥ 从数字图像处理技术角度谈谈对指纹识别的认识

这是我自己以前收集的资料 但愿能有帮助哈
理论分析与设计

4.1 指纹图像表示

从指纹传感器输出的是指纹原始图像，其数据量比较大。这对整个指纹识别系统的处理和存储都是个不小的负担。在远程采集系统中，对通信带宽会造成较大负荷。因此需要对指纹图像进行压缩存储。指纹图像压缩一般经过图像变换、量化和编码等过程。解压需经过解码、量化解码和反变换等过程。

压缩后的指纹图像需确保指纹特征信息的不丢失不损坏。理论上来讲采用无损压缩算法是最理想的。但经过实践证明，对于分辨率不是很高的指纹图像来说，采用无损压缩的压缩比很低。通常情况下采用JEPG、WSQ和EZW三种压缩算法。

4.2 指纹图像处理

4.2.1 指纹图像增强

刚获得的图象有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的。指纹还有一些其他的细微的有用信息，我们要尽可能的使用。指纹图像增强的目的主要是为了减少噪音，增强嵴峪对比度，使得图像更加清晰真实，便于后续指纹特征值提取的准确性.

指纹图像增强常用的是平滑和锐化处理。

（1）平滑处理

平滑处理是为了让整个图像取得均匀一致的明暗效果。平滑处理的过程是选取整个图像的象素与其周围灰阶差的均方值作为阈值来处理的。这种做法实现的是一种简单的低通滤波器。

实验表明：一般的自然图像相邻像素的灰度相关性约为0.9。因此在图像受到白噪声干扰时，以像素的邻域平均值代替中心像素，是一个去除噪声的好办法。算法是： 。其中f(x,y)表示被噪声污染的原始图像，大小为N*N，g(n,m)是平滑后的图像，S是处理点(x,y)邻域中点的坐标（不包括（x,y）点）的集合，而M是集合S内坐标点的总数。例如，以(x,y)点为中心，取单位距离构成的邻域，其中点的坐标集合为：s={(x,y+1),(x,y-1),(x+1,y),(x-1,y)}。

经验表明，邻域越大，去噪声的能力就越强，不过，从中也可以看出，邻域越大，图像就越模糊。因此，需要寻找既可以去噪声，又可以保持图像清晰度的办法，这就是阀值方法，算法是： ，其中T值是一个规定的非负阀值。只有当变化较大时（大于T），图像才进行邻域滤波；而当变化不明显时，仍然保留原先的值，这样可以减少图像的模糊。

当被处理点为边界点时，邻域平均后该点的灰度迅速下降，这样就导致边界模糊。修改方案是根据参与平均的像素的特点赋予不同的权值，即采用加权平均法： ，其中w(n,m)是加权系数。

可以根据图像的相关性，按照以下的方法确定权值：

a：给当前处理的中心像素较大的权值，其他像素的权值较小。

b：按两像素间的距离确定权值，距离处理像素近的权值较大，距离处理像素较远的权值小。

c：按和被处理像素的灰度接近程度确定权值，约接近的权值越大。

下面是几个按照以上思路设计的典型的加权平均算子。为了不使整个图像的亮度变亮，设计此类算子的时候需要将权值归一化。

A：中心加权算子。

B：中心和四邻点加权算子。

C：按灰度近似程度加权算子。

其中：

综合以上讨论可以看出：

A：平滑滤波器就是一种低通滤波器，模板的所有系数都是正数。

B：在设计滤波器时通常还要求行列数为奇数，保障中心定位性能。

C：空域低通滤波的去噪能力与它的模板大小有关，模板越大，去噪能力越强。

D：空域低通滤波具有平滑的效果，在去除噪声的同时模糊了图像边缘和细节。

（2）锐化处理

锐化和平滑恰恰相反，它是通过增强高频分量来减少图象中的模糊，因此又称为高通滤波。锐化处理在增强图象边缘的同时增加了图象的噪声。锐化技术可分为空域和时域两种手段，空域的基本方法是微分处理，频域技术是运用高通滤波。

图像处理中最常用的微分方法是计算梯度。给定义一个函数f(x,y)，在坐标f(x,y)在f的梯度定义为一个矢量G[f(x,y)]:

梯度G[f(x,y)]是函数f(x,y)最大增加率的方向，梯度矢量的幅度（梯度的模）为： ，其中 表示在矢量方向上每单位距离f(x,y)的最大值，通常用来表示f的梯度。

最常用的是Laplacian算子，即对图象进行二阶微分的计算：

。可以看出，它是个标量，具有各向同性的性质。

典型的Laplacian模板及其变形模板如下图所示。这三个模板在形式上有些区别，增强能力也不同，但都体现了二阶微分的特征。

4.2.2指纹图像二值化

在原始灰阶图像中，各象素的灰度是不同的，并按一定的梯度分布。在实际处理中只需要知道象素是不是嵴线上的点，而无需知道它的灰度。所以每一个象素对判定嵴线来讲，只是一个“是与不是”的二问题。所以，指纹图像二值化是对每一个象素点按事先定义的阈值进行比较，大于阈值的，使其值等于1（假定），小于阈值的，使其值等于0。图像二值化后，不仅可以大大减少数据量，而且使后面的处理过程少受干扰，大大简化其后的处理。

4.2.3指纹图像细化

图像细化就是将嵴的宽度降为单个像素的宽度，得到嵴线的骨架图像的过程。这个过程进一步减少了图像数据量，清晰化了嵴线形态，为之后的特征值提取作好准备。由于我们所关心的不是嵴线的粗细，而是嵴线的有无。因此，在不破坏图像连通性的情况下必须去掉多余的信息。因而应先将指纹嵴线的宽度采用逐渐剥离的方法，使得嵴线成为只有一个象素宽的细线，这将非常有利于下一步分析。

4.3 指纹特征值提取

A：指纹特征值

指纹特征值是指纹算法的基础数据，是指纹算法最重要的数据结构。不论是特征点匹配算法，还是线对或点集匹配算法，都是指纹算法程序中最核心的数据结构。指纹特征值模板一定程度影响着指纹算法的效率和精度，体现了算法的优劣。一个好的特征值模板能用最小的数据量表示最多的指纹特征信息，能用最少的特征点信息，区分出两个指纹的不同。

B：提取

指纹特征值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指纹算法的核心。一般采用8邻域法对二值化、细化后的指纹图像抽取特征点，这种方法将嵴上的点用"1"表示，峪（背景）用"0"表示，将待测点（i,j）的八邻域点进行循环比较，若"0"，"1"变化有六次，则此待测点为分叉点，若变化两次，则为端点。通过这个过程可以记录下来指纹的所有特征点。

通常一个指纹的特征点在100~150之间，在形成指纹特征值模板（也就是特征值的有序集合）时，尽量多的提取特征点对于提高准确性是有很大帮助的。

㈦ 如何进行指纹识别算法的研究

由于指纹特征的唯一性和稳定性，指纹识别技术很早便应用在刑侦领域，并且已经取得了很大的成功。近年来各种领域身份认证的需求不断增长，并且随着公众的接受和认可，自动指纹识别技术在民用市场逐渐得到了更为广泛的应用。指纹图像的增强和匹配算法是影响自动指纹识别系统精度和速度的重要环节，嵌入式系统由于处理速度和内存的限制对指纹识别算法提出了更高的要求。另外，获取高质量的指纹图像和减少模板存储容量也是嵌入式指纹识别系统特别需要解决的问题。本文针对DSP处理器的技术特点，对嵌入式指纹识别系统算法中的几个关键问题进行了研究。论文的主要工作和贡献如下： 1) 提出了一种基于运动估计的扫描指纹图像重构算法。我们利用视频压缩和编码技术中的运动估计的理论，并根据手指在采集扫描图像的滑动过程中的物理运动规律，引入预测运动向量的反馈机制，动态地选取参考匹配块，多帧运动估计和亚像素精度的运动估计相结合，得到连续扫描图像的相对位移，重建出指纹图像。根据计算复杂度分析和实验表明我们的算法可以实时地准确地重构出原始指纹图像。 2) 提出了一种基于增强图像的几何特性的二值化方法。我们提出并证明了基于Hessian矩阵的迹的二值化方法等价于最大主曲率的方法，而这个方法的前提条件是指纹图像在局部邻域内具有方向一致性。因此，我们首先利用各向异性扩散滤波器，使扩散滤波的过程在适应局部纹理结构的一致性方向上进行。实验证明该算法的性能优于常用的指纹图像增强和二值化的算法。 3) 提出了一种适用于嵌入式系统的指纹方向图量化压缩的方法，并利用方向图的互信息实现指纹的匹配。根据指纹方向图特征的相关性以及DSP处理器方便的存储位操作，改进行程编码算法，实时高效地实现了量化的方向图的压缩存储。将读取的方向图模板和输入指纹方向图看作两个离散的随机变量，求取方向图的互信息作为两幅图像的相似性度量。方向图互信息匹配的算法能够在识别性能和压缩效率之间获得较好的平衡。 4) 分别在特征层次上和匹配层次上结合细节点三角形特征和方向场特征，并相应地提出了两种不同的匹配算法。在特征层次上结合细节点特征和方向场特征，定义一个旋转和平移不变的固定维数的三角形特征向量，利用非校准的方法进行匹配。针对该算法耗时较长的缺陷，我们提出了分区域查询等价三角形和几何变换参数聚类的方法。在匹配层次上，我们采取了级联的融合策略，以较小的概率启用方向图匹配并融合细节点匹配的结果，得到更高的识别率。 本文的部分研究成果已经转换到基于DSP的指纹识别核心模块中去，在实际应用中取得了良好的识别效果；部分研究成果应用在我们正在开发的生物特征通关安防教育系统上，获得了较好的实验结果。

㈧ 现代指纹识别的难度是什么

挺多的，但汇总到一起的话就是体验度。在极短的时间里对指纹作正确的识别， 是所有指纹识别从业者一直追求的。

拆开来讲的话，大概有以下几点：

一、指纹识别算法

一套好的指纹识别算法的成熟期至少需要5年以上，因为算法是一个不断试错和积累的过程。手指有干有湿、纹理有粗有细甚至有断纹、使用环境的光照有强有弱、温度有高有低、按压的角度有偏差……这些实际应用情况都需要算法不断地去调试和累积，才能很好地解决。

二、指纹识别传感器

光学的传感器由于体积过大，后期会慢慢被半导体指纹传感器淘汰。而半导体传感器属于高科技产品，拥有极高的技术壁垒，涉及传感技术、模拟电路、数字电路等芯片设计及芯片制造工艺、活体识别技术的综合应用。另外，半导体传感器前期的资本投入巨大，不是一般公司能企及的。

三、指纹识别模组良率

指纹识别功能的实现关键是指纹模组。而一个指纹识别模组一般包含3个部分：指纹算法+算法芯片+半导体传感器。国内做这几个部分的公司一般都是分开的，厂商或方案商想要模组的话，就得找齐算法提供商、芯片商、半导体传感器提供商，才能拼凑出来。但是这几个部分的关联性又极强，所以模组的良率很难保证。良率低价格自然就会高，所以模组良率也是一个最大的难点。

大概就这些，还有一些安全指纹数据安全什么的，就不展开了。有兴趣的可以关注一下贝尔赛克，他们有18年的指纹识别从业经验，是这方面的专家。

㈨ 毕业设计题目：指纹识别算法及其在保险箱系统中的应用，开题报告该怎么写

手指上的指纹表征了一个人的身份特征。1788年Mayer首次提出没有两个人的指纹完全相同，1823年Purkinie首次把指纹纹形分成9类，1889年Henry提出了指纹细节特征识别理论，奠定了现代指纹学的基础。但采用人工比对的方法，效率低、速度慢。20世纪60年代，开始用计算机图像处理和模式识别方法进行指纹分析，这就是自动指纹识别系统（简称AFIS）[1]。20世纪70年代末80年代初，刑事侦察用自动指纹识别系统（police�AFIS，P�AFIS）投入实际运用。20世纪90年代，AFIS进入民用，称为民用自动指纹识别系统（civil�AFIS，C�AFIS）。本文试图从指纹特征分析着手，阐述指纹作为人体身份识别的原理方法、指纹识别的主要技术指标和测试方法，以及实际应用的现实性与可靠性[2-4]。

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]。采集设备（即取像设备）分成几类：光学、半导体传感器和其他。

2 指纹识别技术的主要指标和测试方法

2.1 算法的精确度

指纹识别系统性能指标在很大程度上取决于所采用算法性能。为了便于采用量化的方法表示其性能，引入了下列两个指标。
拒识率（false rejection rate，FRR）：是指将相同的指纹误认为是不同的，而加以拒绝的出错概率。FRR=（拒识的指纹数目／考察的指纹总数目）×100%。
误识率（false accept rate，FAR）：是指将不同的指纹误认为是相同的指纹，而加以接收的出错概率。FAR=（错判的指纹数目／考察的指纹总数目）×100%。
对于一个已有的系统而言，通过设定不同的系统阈值，就可以看出这两个指标是互为相关的，FRR与FAR成反比关系。这很容易理解，“把关”越严，误识的可能性就越低，但是拒识的可能性就越高。

2.2 误识率和拒识率的测试方法
测试这两个指标，通常采用循环测试方法[7]。即给定一组图像，然后依次两两组合，提交进行比对，统计总的提交比对的次数以及发生错误的次数，并计算出出错的比例，就是FRR和FAR。针对FAR=0.0001%的指标，应采用不少于1 415幅不同的指纹图像作循环测试，总测试次数为1 000 405次，如果测试中发生一次错误比对成功，则FAR=1/1 000 405；针对FRR=0.1%，应采用不少于46幅属于同一指纹的图像组合配对进行测试，则总提交测试的次数为1 035次数，如果发生一次错误拒绝，则FRR=1/1 035。测试所采用的样本数越多，结果越准确。作为测试样本的指纹图像应满足可登记的条件。

2.3 系统参数
拒登率（error registration rate，ERR）：指的是指纹设备出现不能登录及处理的指纹的概率，ERR过高将会严重影响设备的使用范围，通常要求小于1%。
登录时间：指纹设备登录一枚指纹所需的时间，通常单次登录的时间要求不超过2 s。
比对时间：指纹设备对两组指纹特征模版进行比对所耗费的时间，通常要求不超过1 s。
工作温度：指纹设备正常工作时所允许的温度变化范围，一般是0～40 ℃。
工作湿度：指纹设备正常工作时所允许的相对湿度变化范围，一般是30%～95%。

3 指纹识别技术的应用
指纹识别技术已经成熟，其应用日益普遍，除了刑事侦察用之外，在民用方面已非常广泛，如指纹门禁系统、指纹考勤系统、银行指纹储蓄系统、银行指纹保管箱、指纹医疗保险系统、计划生育指纹管理系统、幼儿接送指纹管理系统、指纹献血管理系统、证券交易指纹系统、指纹枪械管理系统、智能建筑指纹门禁管理系统、驾驶员指纹管理系统等。
指纹门禁系统和指纹考勤系统是开发和使用得最早的一种出入管理系统，包括对讲指纹门禁、联机指纹门禁、脱机指纹门禁等等。在入口将个人的手指按在指纹采集器上，系统将已登录在指纹库中的指纹（称为已经注册）进行对比，如果两者相符（即匹配），则显示比对成功，门就自动打开。如不匹配，则显示“不成功”或“没有这个指纹”，门就不开。在指纹门禁系统中，可以是一对一的比对（one�to�one matching），也可以是一对几个比对（one�to�few matching）。前者可以是一个公司、部门，后者可以是一个家庭的成员、银行的营业厅、金库、财务部门、仓库等机要场所。在这些应用中，指纹识别系统将取代或者补充许多大量使用照片和ID系统。
把指纹识别技术同IC卡结合起来，是目前最有前景的一个应用之一。该技术把卡的主人的指纹（加密后）存储在IC卡上，并在IC卡的读卡机上加装指纹识别系统，当读卡机阅读卡上的信息时，一并读入持卡者的指纹，通过比对就可以确认持卡者是否是卡的真正主人，从而进行下一步的交易。指纹IC卡可取代现行的ATM卡、制造防伪证件等。ATM卡持卡人可不用密码，避免老人和孩子记忆密码的困难。

近年来，互联网带给人们方便与利益已，也存在着安全问题。指纹特征数据可以通过电子邮件或其它传输方法在计算机网络上进行传输和验证，通过指纹识别技术，限定只有指定的人才能访问相关的信息，可以极大地提高网上信息的安全性。网上银行、网上贸易、电子商务等一系列网络商业行为就有了安全性保障。
指纹社会保险系统的应用为养老金的准确发放起了非常有效的作用。避免了他人用图章或身份证复印件代领，而发放人员无法确定该人是故世的问题，要凭本人的活体指纹，才可准确发放养老金。

4 指纹识别的可靠性
指纹识别技术是成熟的生物识别技术。因为每个人包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的，并且终生不变。通过他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。自动指纹识别是利用计算机来进行指纹识别的一种方法。它得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法理论研究。尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但用于识别的数据量相当大，对这些数据进行比对是需要进行大量运算的模糊匹配算法。利用现代电子集成制造技术生产的小型指纹图像读取设备和速度更快的计算机，提供了在微机上进行指纹比对运算的可能。另外，匹配算法可靠性也不断提高。因此，指纹识别技术己经非常简单实用。由于计算机处理指纹时，只是涉及了一些有限的信息，而且比对算法并不是十分精确匹配，其结果也不能保证100%准确。

指纹识别系统的特定应用的重要衡量标志是识别率。主要包括拒识率和误识率，两者成反比关系。根据不同的用途来调整这两个值。尽管指纹识别系统存在着可靠性问题，但其安全性也比相同可靠性级别的“用户ID+密码”方案的安全性要高得多。拒识率实际上也是系统易用性的重要指标。在应用系统的设计中，要权衡易用性和安全性。通常用比对两个或更多的指纹来达到不损失易用性的同时，极大提高系统的安全性。

㈩ 指纹识别器的原理是什么

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]。采集设备（即取像设备）分成几类：光学、半导体传感器和其他。