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指紋識別是將識別對象的指紋進行分類比對從而進行判別。指紋識別技術作為生物體特徵識別技術之一在新世紀逐漸成熟，進入了人類的生產生活領域。

指紋簡介

指紋模式

指紋是人類手指末端由凹凸的皮膚所形成的紋路，在人類出生之前指紋就已經形成並且隨着個體的成長指紋的形狀不會發生改變，只是明顯程度的變化，而且每個人的指紋都是不同的，在眾多細節描述中能進行良好的區分，指紋紋路有三種基本的形狀：斗型（whorl）、弓型（arch）和箕型（loop）。在指紋中有許多特徵點，特徵點提供了指紋唯一性的確認信息，這是進行指紋識別的基礎，分為總體特徵和局部特徵，總體特徵又包括了核心點（位於指紋紋路的漸進中心）、三角點（位於從核心點開始的第一個分叉點或者斷點，或者兩條紋路會聚處、孤立點、折轉處，或者指向這些奇異點）、紋數（指紋紋路的數量）；局部特徵是指紋的細節特徵，在特徵點處的方向、曲率、節點的位置，這都是區分不同指紋的重要指標。

指紋特徵

特徵點

指紋，英文名稱為fingerprint，兩枚指紋經常會具有相同的總體特徵，但它們的細節特徵，卻不可能完全相同。指紋紋路並不是連續的、平滑筆直的，而是經常出現中斷、分叉或轉折。這些斷點、分叉點和轉折點就稱為"特徵點"。

特徵點提供了指紋唯一性的確認信息，其中最典型的是終結點和分叉點，其他還包括分歧點、孤立點、環點、短紋等。特徵點的參數包括方向（節點可以朝着一定的方向）、曲率（描述紋路方向改變的速度）、位置（節點的位置通過x/y坐標來描述，可以是絕對的，也可以是相對於三角點或特徵點的）。

總體特徵

總體特徵是指那些用人眼直接就可以觀察到的特徵。包括紋形、模式區、核心點、三角點和紋數等。

紋形，指紋專家在長期實踐的基礎上，根據脊線的走向與分布情況一般將指紋分為三大類——環型（loop，又稱斗形）、弓形（arch）、螺旋形（whorl）。

模式區即指紋上包括了總體特徵的區域，從此區域就能夠分辨出指紋是屬於哪一種類型的。有的指紋識別算法只使用模式區的數據，有的則使用所取得的完整指紋。

核心點位於指紋紋路的漸進中心，它在讀取指紋和比對指紋時作為參考點。許多算法是基於核心點的，即只能處理和識別具有核心點的指紋。

三角點位於從核心點開始的第一個分叉點或者斷點，或者兩條紋路會聚處、孤立點、折轉處，或者指向這些奇異點。三角點提供了指紋紋路的計數跟蹤的開始之處。

紋數，即模式區內指紋紋路的數量。在計算指紋的紋路時，一般先連接核心點和三角點，這條連線與指紋紋路相交的數量即可認為是指紋的紋數。

局部特徵

局部特徵指紋節點的特徵。指紋的紋路並不是連續、平滑筆直的，經常會出現分叉、折轉或中斷。這些交叉點、折轉點或斷點稱為"特徵點"，它們提供了指紋唯一性的確認信息。特徵點的主要參數包括：

方向：相對於核心點，特徵點所處的方向。

曲率：紋路方向改變的速度。

位置：節點的位置坐標，通過x/y坐標來描述。它可以是絕對坐標，也可以是與三角點（或特徵點）的相對坐標。

指紋識別技術背景

指紋識別技術是眾多生物特徵識別技術中的一種，所謂生物特徵識別技術(biometrics)，系指利用人體所固有的生理特徵或行為特徵來進行個人身份鑑定，由於生物識別所具有的便捷與安全等優點使得生物識別技術在身份認證識別和網絡安全領域擁有廣闊的應用前景，可用的生物特徵識別技術有指紋、人臉、聲紋、虹膜等，指紋是其中應用最為廣泛的一種。從20世紀60年代起新型的電子計算機技術進入指紋鑑定領域，為指紋鑑定自動化開闢了新的途徑。近幾年，指紋識別技術應用到智能手機上，成為支持手機解鎖、在線支付的重要基礎技術。在未來，基於FIDO等協議，指紋識別等生物特徵識別技術將全面取代現有的密碼體系。在指紋識別算法上，最初是對指紋分類技術的研究，以提高指紋檔案檢索的效率。目前主流的指紋識別算法則基於指紋紋線的端點、分叉點等細節特徵。隨着指紋識別技術在移動設備的應用，指紋採集芯片的尺寸日益小型化，基於汗孔、紋線形狀等3級特徵的識別算法受到日益重視。在指紋採集技術上，首先出現的是油墨捺印方法。油墨捺印的指紋卡片通過掃描方式數字化後進行存儲和後續處理。20世紀70年代以後，光學式指紋採集技術的出現和普及促進了指紋的現場快速採集和驗證。移動設備上的應用則促進了小尺寸超薄指紋採集技術的快速發展。

技術類型

指紋圖像的獲取技術主要有四種類型：光學掃描設備（如微型三稜鏡矩陣）、溫差感應式指紋傳感器、半導體指紋傳感器、超聲波指紋掃描。