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指纹识别技术：指纹性   据医学研究：人类从胎儿四个月大已经形成指纹，并成为每个人本的生理物理特征。指纹特性是相当固定的，不会随着人店龄的增长、或身体健康程度的变化而变化，而且每个人的十指指纹皆不同。作为指纹识别技术础理论的亨利系统指出每个指纹一般都有70-150个本特征点。从概率学的角度，在两枚指纹中只要有12-13个特征点吻合，即可认定为同一指纹，而上述概率120年才可出现两枚完全相同的指纹。 人类的指纹是由多种脊状图形构成，不连续中断了本该平滑连续的脊。脊断点是指一个脊的终止点，分岔是一个脊被一分为二，微小细节以多种形式存在于一个指纹图象中，这其中包括点（很小的脊），岛型区域（相对比点长的脊，占有两个分岔脊的中间部分），塘或湖形区域（两个分岔脊之间的空白部分），分枝（一个脊当中的突出部分所形成的V型痕），桥形痕（两个邻近的脊连接而成的相对较长的脊）和交叉（两个互相交叉的脊）。指纹的中间部分是核，周围有旋痕，环或拱型痕环绕。一般说来，核的主要特征是由一个脊断点和一些弧度较大的脊所构成。三角形痕是一些点，通常是在左右手指纹的底部，有一个位于中间的三角形脊组构成。 crossover：交叉 core：核 bifurcation：分岔 ridge ending：脊断点 island：岛型区域 delta：三角形区域 pore： 指纹特征一般分为总体特征和局部特征。总体特征包括纹形（环型弓型、螺旋型）、特征点的分类（终结点、分叉点、分歧点、孤立点、环点、短纹）、方向、曲率、位置。每个特征点都有大约七个特征，我们的十个手指产生少4900个独立可测的特征。有关家认为，于指纹的特征和性，每个指纹都是独立存在的，具有性，如利用指纹进行身份认定的生物识别技术，可完全杜绝了钥匙和IC卡被盗用或密码被等导致他人非法进入的现象。     指纹识别技术：指纹技术发展   公元前7000年到6000年以前，指纹作为鉴别身份的工具已经在古代和古叙利亚开始应用。文物告诉我们，一些粘士陶器上留有陶艺匠人的指纹，古代的一些文件上印有起草者的大拇指指纹；古叙利亚的一些远古城市的房屋留有砖匠的指纹等。由此可见，指纹的一些特征在当时已经被人们认识和接受。 19世纪初，科学研究发现了人类指纹的两个重要特征，一是两个不同手指的指纹纹脊的式样不同，另外一个是指纹纹脊的式样终生不变，科学上称之为指纹的性和不变性。这个研究成果使得指纹在犯罪事件的鉴别中得以正式应用。1896年阿根廷应用，然后是1901年的苏格兰、20世纪初的其他国家也相继应用到罪案的鉴别中。20世纪60年代，由于计算机可以有效地处理图形，人们开始着手研究利用计算机来处理指纹。从此自动指纹识别系统AFIS在法律实施方面的研究和应用在许多国家展开。 到了20世纪80年代，个人电脑、光学扫描等技术革新得它们作为指纹取像的工具成为现实，从而使指纹识别可以在其他领域中得以应用。随着取像设备的引入及其飞速发展，生物指纹识别技术的逐渐成熟，可靠的比对算法的发现都为指纹识别技术提供了更广阔的舞台。比如：指纹考勤系统代替了IC卡、等传统的考勤方法，能从根本上杜绝了代打考勤的现象。 生物识别技术被广泛应用意味着它能在影响亿的日常生活的各个地方使用。通过取代个人识别码和口令，生物识别技术可以阻止非授权的"访问"，可以防止盗用ATM、蜂窝、智能卡、桌面PC、工作及其计算机网络；在通过、网络进行的金融交易时进行身份认；在建筑物或工作场所生物识别技术可以取代钥匙、、图章等。生物识别技术的飞速发展及其广泛应用将开创个人身份鉴别的新时代！ 指纹识别作为科技识别技术已经有很长的历史了，于指纹的科技识别技术在美国和西欧已使用了一百多年，而早用于商的指纹设备亦始于二十世纪七十年代。二十世纪六十年代与七十年代之间，指纹识别技术发生新突破。随着个人计算机和光学扫描技术地发展，FBI开始使用一种自动识别指纹的设备（AFIS），至七十年代末期，开始在美国大范围内使用。二十世纪九十年代末期，价格较低的指纹采集器、快速、匹配的算法发展为指纹技术用于个人身份识别提供了广阔的市场空间，不过目前用于数字交易的系统的指纹技术与过去的AFIS有着跟本的区别。 我们可能会丢失或遗忘密码，但不太可能"丢失"或"遗忘"自己的手指。起始于本世纪70年代的生物测学代表了安全可靠的个人身份鉴别方法。人的每个手指隐藏有80到100个独立的特征，这些特征经过编码，可以以"生物代码"形式储存在计算机里。几十年来，指纹识别技术一直在公安部门中使用，成为一种较成熟的犯罪识别方式。目前，随着生物测技术的发展，其市场成本显着下降，进入民用已成为可能。 人类人口按60亿计算，则需要300年才可能出现重复的指纹，概率几乎为零。一个人在母腹7个月时指纹已经定型，随着年龄的增长指纹一直保持不变；如果手指没有损及组织，即使指纹受到破坏，也会很快复原。因此，指纹以其不变性，在身份识别领域中一直是为可靠的手段，并为各国法律所广泛承认。指纹鉴定和识别是建立在且与生俱来的指纹之上的强大技术，即使是同胞兄弟也有独特的指纹。找到两个完全相同的指纹几乎是不可能的，而且只要部分指纹可以进行确定的鉴别。科技保了指纹的安全性。     指纹识别技术：指纹图形传感器   指纹图形传感器负责采集指纹特征，并转化为数字，传递到CPU或PC机处理。指纹扫描技术大体可分为两类：确认(identification)系统，如AFIS（自动指纹确认系统）和核对(verification)系统；指纹采集取像设备分为三类：光学传感器、硅晶体电容传感器、超声波扫描传感器。 指纹扫描系统都是以指纹的涡、拱、环、脊断点和脊分岔等特征为础。核对系统是拾取一个手指的平面图象，将指纹图像的细节特征加以提取，生成指纹特征数据（包括特征点的类型、位置、方向、与其他特征点之间的关系等信息），与指纹特征数据库中存档的指纹模板（由指纹特征数据构成）完成一对一的核对，利用计算机进行告诉指纹特征数据处理，核对能够在几秒中之内完成。AFIS系统主要运用于两个方面：刑侦和民用。刑侦AFIS拾取十个手指的一组图象，此系统是在一些罪犯尽避免留下指纹的情况下用来获得罪犯指纹信息的门设备。民用AFIS的应用是拾取一些手指的平面图象，比较该图像与指纹图像库中存档的个指纹图像相符的方法，AFIS完成一对多的检索。 指纹扫描录入设备分为三类，光学传感器、硅晶体电容传感器、超声波扫描传感器。现有AFIS仅使用光学传感器，核对系统中三类设备都有应用。 光学传感器的工作原理是利用CCD将有深脊和浅谷构成的指纹图象转换成数字图象。光线照到压有指纹的玻璃表面，光线经玻璃射到谷的地方后在玻璃与空气的界面发生全反射，光线被反射到CCD，而射向脊的光线不发生全反射，而是被脊与玻璃的接触面吸收或者漫反射到别的地方，反射光的依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度和皮肤与玻璃间的油脂和水分，这样在CCD上形成了指纹的图像。谷构成的指纹图象转换成数字图象，为了获得一个实际可用的图象，图象的亮度需要做自动（多采用）或手工（较困难）的调整。 光学传感器是古老也是应用广的指纹录入设备，具有能承受一定程度温度变化，成本相对较低，价格不高并能提供分辨率为500dpi的图象等点。不足在于主要表现在尺寸过大和潜在指印两个方面。随着光学设备技术的革新，光学指纹采集的设备的体积也不断减小和新技术光电科技产品出现。现在传感器可以装在6*3* 6英寸的盒子里，在不久的将来更小的设备是3*1* 1英寸。新技术如：可以利用纤维光束来获取指纹图像，纤维光束垂直射到指纹的表面，照亮指纹并探测反射光；含有一微型三棱镜矩阵的表面安装在弹性的平面上，当手指压在此表面上时，由于脊和谷的压力不同而改变了微型三棱镜的表面，这些变化通过三棱镜光的反射而反映出来。 硅晶体电容传感器是1998年在市场上才出现的，常见的硅电容传感器通过电子度被设计来捕捉指纹，在半导体金属阵列上能结合大约100,000个电容传感器，其外面是绝缘的表面，当用户的手指放在上面时，皮肤组成了电容阵列，硅芯片传感器为电容阳极，手指则代表另一个极，硅芯片面板与手指之间的电容被转换成一个8 bit的灰度数字图象。另一种晶体传感器是压感式的，其表面的顶层是具有弹性的压感介材料，他们依照指纹的外表地形（凹凸）转化为相应的电子。其他的晶体传感器还有温度感应传感器，它通过感应压在设备上的脊和远离设备的谷温度的不同可以获得指纹图像。 硅晶体电容传感器核心器件是1cm×1.5cm晶片，它每个方向上有200至300条这样的线，具有AGC技术提供自动调节象素，局部范围的敏感程度，从而提高图像的。AGC在不同的环境下结合反馈的信息便可产生高的图像。例如，一个不清晰（对比度差）的图像，如干燥的指纹，都能够被感觉到从而可以增强其灵敏度，在捕捉的瞬间产生清晰的图像（对比度好）；由于提供了局部调整弟力，图像不清晰（对比度差）的区域也能够被检测到（如：手指压得较轻的地方）并在捕捉的瞬间为这些像素提高灵敏度。 硅晶体电容传感器体积小巧，它可以集成到许多现有设备中，能够生成较好的指纹图象，并且指纹录入时不需要象光学录入设备那样，要求有较大面积的录入头，这是光学录入设备所无法比拟的，但相比光学传感器，硅晶体电容传感器不足表现在：1、稳定性方面还待验2、价格高出光学传感器，制造较大的晶体传感器的指纹取像区域是非常昂贵的，所以通常晶体传感器的指纹取像区域小于1平方英寸，而光学扫描的指纹取像区域等于或大于1平方英寸。3、晶体传感器技术重要的弱点在于，它们容易受到静电的影响，这使得晶体传感器有时会取不到图象，甚至会被损坏。 　　超声波扫描传感器工作原理为采取传送声波并通过手指，台板和空气间的电阻来测距离的方法来完成录入，扫描指纹的表面，接收设备获取了其反射，测它的范围，得到脊的深度。超声波扫描被认为是指纹取像技术中非常好的一类，积累在皮肤上的脏物和油脂对超音速获得的图像影响不大，是实际脊地形（凹凸）的真实反映，精确度高的指纹录入技术。但由于超声波录入设备低久性还难以估计，实际运用领域中还较少。

指纹识别技术：指纹识别技术的算法   指纹扫描技术大体可分为两类：确认(identification)系统，如AFIS（自动指纹确认系统）和核对(verification)系统，两种系统关键的区别在指纹模板。核对(verification)系统同样需要获取指纹图象，但这种技术并不保存完整的指纹图象，它只是通过一些算法处理把指纹的一些特定的数据保存在一个相对较小担板（250-1000字节）中。当这些数据被拾取后，指纹图象将不再被保存，也不能通过手指扫描模板来重建。为此，多年来国内外公司及其研究机构产生了许多数字化的算法。 评估一个秀弟够商化大面积的指纹算法，不仅要从常规的误判率，拒判率，相对准确率，拒登率等参数来评估，一个好的算法包括有许多方面，例如：能否够滤除指纹噪音？是否适应不同的角度去按压？是否适应不同的指纹？是否考虑到高速匹配？是否能够过滤残余指纹信息？是否能够在尽少的特征点下识别？是否适应指纹不同季节的变化？是否能够处理过于干燥或湿润的指纹?是否能够适应不同按压力度？是否占有非常少第存？是否对系统的依赖性很低？是否能够在各种不同的操作环境下良好的运行?是否可以方便的移植到单片机系统中去？是否可以用尽少的特征表述指纹信息？客户是否感到很？是否有非常开放的开发体系来市场？是否经过大的指纹库的测试？是否能够让客户经历透明的测试?是否具备非常低的商门槛?是否有秀的1:N的表现？软件接口是否规范？是否能适应不同的图象？是否能够提供给用户良好的开发接口？等等 指纹识别技术算法的工作原理为当一个高的图象被拾取后，它必须被转换成一个有用的格式。如果图象是灰度图象，相对较浅的部分会被舍弃，而相对较深的部分被变成了黑。脊的象素由5到8个被缩细到一个象素，这样能精确脊断点和分岔了。如：一个算法可能在检索图象时剔除两个邻近细节中的一个细节，因为这两个细节太接近了，由于疤痕，汗液或灰尘导致的细节异常，算法对于这些情况是无能为力的。或者，一个分岔位于一个岛形痕之上（可能是错误细节）或者一个脊垂直穿过两到三个脊（可能是疤痕或灰尘）。所有这些可能的细节都要在这个处理过程中被舍弃。一旦一个点被确定下来，它的位置是X，Y轴的原点（0，0），在细节点的过程中，或所在脊方向上的终点有一个夹角（拱形断点的情况法则将更复杂）。