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指纹识别是将识别对象的指纹进行分类比对从而进行判别。指纹识别技术作为生物体特征识别技术之一在新世纪逐渐成熟，进入了人类的生产生活领域。

指纹简介

指纹模式

指纹是人类手指末端由凹凸的皮肤所形成的纹路，在人类出生之前指纹就已经形成并且随着个体的成长指纹的形状不会发生改变，只是明显程度的变化，而且每个人的指纹都是不同的，在众多细节描述中能进行良好的区分，指纹纹路有三种基本的形状：斗型（whorl）、弓型（arch）和箕型（loop）。在指纹中有许多特征点，特征点提供了指纹唯一性的确认信息，这是进行指纹识别的基础，分为总体特征和局部特征，总体特征又包括了核心点（位于指纹纹路的渐进中心）、三角点（位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点，或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点）、纹数（指纹纹路的数量）；局部特征是指纹的细节特征，在特征点处的方向、曲率、节点的位置，这都是区分不同指纹的重要指标。

指纹特征

特征点

指纹，英文名称为fingerprint，两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的细节特征，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、分叉或转折。这些断点、分叉点和转折点就称为"特征点"。

特征点提供了指纹唯一性的确认信息，其中最典型的是终结点和分叉点，其他还包括分歧点、孤立点、环点、短纹等。特征点的参数包括方向（节点可以朝着一定的方向）、曲率（描述纹路方向改变的速度）、位置（节点的位置通过x/y坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的）。

总体特征

总体特征是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、三角点和纹数等。

纹形，指纹专家在长期实践的基础上，根据脊线的走向与分布情况一般将指纹分为三大类——环型（loop，又称斗形）、弓形（arch）、螺旋形（whorl）。

模式区即指纹上包括了总体特征的区域，从此区域就能够分辨出指纹是属于哪一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据，有的则使用所取得的完整指纹。

核心点位于指纹纹路的渐进中心，它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。许多算法是基于核心点的，即只能处理和识别具有核心点的指纹。

三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点，或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处。

纹数，即模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹路时，一般先连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。

局部特征

局部特征指纹节点的特征。指纹的纹路并不是连续、平滑笔直的，经常会出现分叉、折转或中断。这些交叉点、折转点或断点称为"特征点"，它们提供了指纹唯一性的确认信息。特征点的主要参数包括：

方向：相对于核心点，特征点所处的方向。

曲率：纹路方向改变的速度。

位置：节点的位置坐标，通过x/y坐标来描述。它可以是绝对坐标，也可以是与三角点（或特征点）的相对坐标。

指纹识别技术背景

指纹识别技术是众多生物特征识别技术中的一种，所谓生物特征识别技术(biometrics)，系指利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定，由于生物识别所具有的便捷与安全等优点使得生物识别技术在身份认证识别和网络安全领域拥有广阔的应用前景，可用的生物特征识别技术有指纹、人脸、声纹、虹膜等，指纹是其中应用最为广泛的一种。从20世纪60年代起新型的电子计算机技术进入指纹鉴定领域，为指纹鉴定自动化开辟了新的途径。近几年，指纹识别技术应用到智能手机上，成为支持手机解锁、在线支付的重要基础技术。在未来，基于FIDO等协议，指纹识别等生物特征识别技术将全面取代现有的密码体系。在指纹识别算法上，最初是对指纹分类技术的研究，以提高指纹档案检索的效率。目前主流的指纹识别算法则基于指纹纹线的端点、分叉点等细节特征。随着指纹识别技术在移动设备的应用，指纹采集芯片的尺寸日益小型化，基于汗孔、纹线形状等3级特征的识别算法受到日益重视。在指纹采集技术上，首先出现的是油墨捺印方法。油墨捺印的指纹卡片通过扫描方式数字化后进行存储和后续处理。20世纪70年代以后，光学式指纹采集技术的出现和普及促进了指纹的现场快速采集和验证。移动设备上的应用则促进了小尺寸超薄指纹采集技术的快速发展。

技术类型

指纹图像的获取技术主要有四种类型：光学扫描设备（如微型三棱镜矩阵）、温差感应式指纹传感器、半导体指纹传感器、超声波指纹扫描。