指纹算法识别指纹技术方法的定义，材料，操作过程，应用范围

有谁知道目前指纹识别有几种方式吗？

指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图象、提取特征、保存数据和比对。

在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图象，取到指纹图象之后，要对原始图象进行初步的处理，使之更清晰。

接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333234303062，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。

有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。

总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。

无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。

最后，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。

我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。

这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。

人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。

依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对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。

这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种。

目前，从实用的角度看，指纹识别技术是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。

这是因为指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认，近二三十年的警用指纹自动识别系统的研究和实践为保安指纹自动识别打下了良好的技术基础。

特别是现有的指纹自动识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段，是实用化的生物测定方法。

指纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。

这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。

尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但是，它蕴涵大量的信息。

这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上是各不相同的，在信息处理中将它们称作"特征"，这些特征每个手指都是不同的。

依靠特征的惟一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹特征和预先保存的指纹特征，就可以验证他的真实身份。

指纹自动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。

系统一般主要包括对指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。

现代电子集成制造技术使得指纹图像读取和处理设备小型化，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行指纹比对运算的可能，而优秀的指纹处理和比对算法保证了识别结果的准确性。

在计算机系统中，指纹识别可以用于开机登录身份确认，远程网络数据库的访问权限及身份的确认，银行储蓄防冒领及通存通兑的加密方法，保险行业中投保人的身份确认，期货证券提款人的身份确认，医疗卫生系统中医疗保险人的身份确认等等.如将指纹信息记录在特殊用途的卡上，通过现场比对，可以防止冒充等欺诈行为。

例如：信用卡、医疗卡、会议卡、储蓄卡、驾驶证、准考证、护照防伪等。

计算机指纹自动识别技术正在从科幻小说和好莱坞电影中走入我们实际生活中，也许有一天，您不必随身携带那一串钥匙，只需手指一按，门就会打开；也不必记住那烦人的密码，利用指纹就可以提款、计算机登录。

相信这一天，不会太远。

指纹识别技术的原理 指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图象、提取特征、保存数据和比对。

在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图象，取到指纹图象之后，要对原始图象进行初步的处理，使之更清晰。

接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。

有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。

总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。

无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。

最后，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。

指纹其实是比较复杂的。

与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象。

多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图象属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图象）。

但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。

指纹的特征 我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。

总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括： 基本纹路图案 环型（loop）, 弓型（arch）, 螺旋型（whorl）。

其他的指纹图案都基于这三种基本图案。

仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。

模式区（Pattern Area）模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。

有的指纹识别算法只使用模式区的数据。

Aetex 的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。

核心点（Core Point）核心点位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。

三角点（Delta）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和跟踪的开始之处。

式样线（Type Lines）式样线是在指包围模式区的纹路线开始平行的地方所出现的交叉纹路，式样线通常很短就中断了，但它的外侧线开始连续延伸。

纹数（Ridge Count）指模式区内指纹纹路的数量。

在计算指纹的纹数时，一般先在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 局部特征是指指纹上的节点。

两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征--节点，却不可能完全相同 节点（Minutia Points）指纹纹路并不是连续的，平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。

这些断点、分叉点和转折点就称为"节点"。

就是这些节点提供了指纹唯一性的确认信息。

指纹上的节点有四种不同特性： 1. 分类 - 节点有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点 A. 终结点（Ending） -- 一条纹路在此终结。

B. 分叉点（Bifurcation） -- 一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。

C. 分歧点（Ridge Divergence） -- 两条平行的纹路在此分开。

D. 孤立点（Dot or Island） -- 一条特别短的纹路，以至于成为一点 E. 环点（Enclosure） -- 一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点 F. 短纹（Short Ridge） -- 一端较短但不至于成为一点的纹路， 2. 方向（Orientation） -- 节点可以朝着一定的方向。

3. 曲率（Curvature） -- 描述纹路方向改变的速度。

4. 位置（Position） -- 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。

什么是指纹代码

纹是自然界中一种奇异的成螺旋状的纹路。

人类都拥有指纹，并且通过它们就能轻松的辨认出不同人的身份。

这是因为每个人的指纹是独一无二的，那么它们是如何形成又为什么能够反映出信息来的呢？ 我们的手掌、手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤都有凸凹不平的纹路，这些纹路的产生对我们来说是极为有利的，因为它们的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得人类能够很容易用手来抓起重物。

基于同样的道理，汽车轮胎上的花纹也是为了增大对地面的摩擦力。

与人类身体的每一个组成部件一样，这些纹路的形成是遗传和环境这两个因素相结合产生的。

DNA中的遗传代码在胎儿的形成阶段就发出了皮肤如何生成的总体“命令”，但是其具体细微之处的形成则是一种随机事件。

胎儿特定时期在子宫中的特定位置，以及周围羊水的密度和其他物质决定了每一个个体纹路的不同。

除了有数不尽的遗传因素决定着一个人将如何被“制造”出来以外，还存在着许许多多的环境因素影响着指纹的形成，例如天气。

指纹的整个形成进程是非常无序的，实事上在人类的历史长河中，不可能形成两个完全相同的指纹图案。

因此，指纹可以作为一个人的特殊标记，即使是两个同卵双胞胎。

两个看上去大致相像的指纹，在专家或是专用软件的识别下，也能发现其间的毫厘差别。

这就是指纹分析的基本思想，无论是在犯罪调查还是安全防护方面，指纹识别器的工作就是取代专家，收集采样并与原先已经记录的样本相比较。

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？

你好！ 签名哈希算法：签名之前对证书主体部分进行哈希的算法，它和签名算法结合，是签名及认证的一部分。

指纹算法：是对签名之后的证书文件计算一下散列值，只是用于检测证书是否被篡改，类似于去网站下载一个安装包，严谨一点的网站会给一个MD5的值，便于你下载之后再MD5一下核对。

证书指纹何时用到？举个例子，在导入某CA根证书或证书链时，会去该CA官方网站下载相关证书，下载好了之后可以手工检查一下指纹，确认无误再导入。

识别指纹技术方法的定义，材料，操作过程，应用范围

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，呈现唯一性且终生不变。

据此，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过将他的指纹和预先保存的指纹数据进行比较，就可以验证它的真实身份，这就是指纹识别技术。

指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。

编辑本段指纹识别算法 与人工处理不同，一般的生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象，而是使用不同的数字化算法在指纹图象上找到并比对指纹的特征。

每个指纹都有几个独一无二、可测量的特征点，每个特征点都有大约5~7个特征，我们的十个手指产生最少4900个独立可测量的特征，这足以说明指纹识别是一个更加可靠的鉴别方式。

识别指纹主要从两个方面展开：总体特征和局部特征。

编辑本段识别指纹总体特征 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。

编辑本段识别指纹局部特征 局部特征是指指纹上节点的特征，这些具有某种特征的节点称为细节特征或特征点。

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"，就是这些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）。

编辑本段采集指纹图象的技术 获得良好的指纹图象是一个十分复杂的问题。

因为用于测量的指纹仅是相当小的一片表皮，所以指纹采集设备应有足够好的分辨率以获得指纹的细节。

目前所用的指纹图象采集设备，基本上基于三种技术基础：光学技术、半导体硅技术、超声波技术。

光学技术 借助光学技术采集指纹是历史最久远、使用最广泛的技术。

将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，用棱镜将其投射在电荷耦合器件（CCD）上，进而形成脊线（指纹图象中具有一定宽度和走向的纹线）呈黑色、谷线（纹线之间的凹陷部分）呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图象。

光学的指纹采集设备有明显的优点：它已经过较长时间的应用考验，一定程度上适应温度的变异，较为廉价，可达到500DPI的较高分辨率等。

缺点是：由于要求足够长的光程，因此要求足够大的尺寸，而且过分干燥和过分油腻的手指也将使光学指纹产品的效果变坏。

硅技术（CMOS技术） 20世纪90年代后期，基于半导体硅电容效应的技术趋于成熟。

硅传感器成为电容的一个极板，手指则是另一极板，利用手指纹线的脊和谷相对于平滑的硅传感器之间的电容差，形成8bit的灰度图象。

硅技术优点是可以在较小的表面上获得比光学技术更好的图象质量，在1cm×1.5cm的表面上获得200~300线的分辨率（较小的表面也导致成本的下降和能被集成到更小的设备中）。

缺点是易受干扰，可靠性相对差。

超声波技术 为克服光学技术设备和硅技术设备的不足，一种新型的超声波指纹采集设备已经出现。

其原理是利用超声波具有穿透材料的能力，且随材料的不同产生大小不同的回波（超声波到达不同材质表面时，被吸收、穿透与反射的程度不同），因此，利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异，就可以区分指纹脊与谷所在的位置。

超声波技术所使用的超声波频率为1×104Hz~1×109Hz，能量被控制在对人体无损的程度（与医学诊断的强度相同）。

超声波技术产品能够达到最好的精度，它对手指和平面的清洁程度要求较低，但其采集时间会明显地长于前述两类产品。

特征拾取、验证和辨识 一个高质量的图象被拾取后，需要许多步骤将它的特征转换到一个复合的模板中，这个过程，被称为特征拾取过程，它是手指扫描技术的核心。

当一个高质量的图象被拾取后，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删除，而相对较深的部分被变成了黑色。

脊的像素有5~8个被缩细到一个像素，这样就能精确定位脊断点和分岔了。

微小细节的图象便来自于这个经过处理的图象。

在这一点上，即便是十分精细的图象也存在着变形细节和错误细节，这些变形和错误细节都要被滤除。

除细节的定位和夹角方法的应用以外，也可通过细节的类型和质量来划分细节。

这种方法的好处在于检索的速度有了较大的提高，一个显著的、特定的细节，它的唯一性更容易使匹配成功。

还有一些生产商采用的方法是模式匹配方法，即通过推断一组特定脊的数据来处理指纹图象。

就应用方法而言，指纹识别技术可分为验证和辨识。

验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个已经登记的指纹进行一对一的比对来确定身份的过程。

指纹以一定的压缩格式存储，并与其姓名或其标识（ID，PIN）联系起来。

随后在对比现场，先验证其标识，然后利用系统的指纹与现场采集的指纹比对来证明其标识是合法的。

验证其实回答了这样一个问题："他是他自称的这个人吗？"这是应用系统中使用得较多的方法。

辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。

这也叫"一对多匹配"。

辨识其实是回答了这样一个问题："他是谁？" 指纹是人体独一无二的特征，其复杂度足以提供用于鉴别的特征。

随着相关支持技术的逐步成熟，指纹识别技术经过多年的发展已成为目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案，对于广大市场的应用有着很大的发展潜力。

指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图象、提取特征、保存数据和比对。

在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图象，取到指纹图象之后，要对原始图象进行初步的处理，使之更清晰。

接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。

有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图象。

总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。

无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。

最后，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。

我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。

这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。

人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。

依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对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。

这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种。

目前，从实用的角度看，指纹识别技术是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。

这是因为指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认，近二三十年的警用指纹自动识别系统的研究和实践为保安指纹自动识别打下了良好的技术基础。

特别是现有的指纹自动识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段，是实用化的生物测定方法。

指纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。

这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。

尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但是，它蕴涵大量的信息。

这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上是各不相同的，在信息处理中将它们称作"特征"，这些特征每个手指都是不同的。

依靠特征的唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹特征和预先保存的指纹特征，就可以验证他的真实身份。

指纹自动识别系统通过特殊的光电转换设备和计算机图象处理技术，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。

系统一般主要包括对指纹图象采集、指纹图象处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。

现代电子集成制造技术使得指纹图象读取和处理设备小型化，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行指纹比对运算的可能，而优秀的指纹处理和比对算法保证了识别结果的准确性。

在计算机系统中，指纹识别可以用于开机登录身份确认，远程网络数据库的访问权限及身份的确认，银行储蓄防冒领及通存通兑的加密方法，保险行业中投保人的身份确认，期货证券提款人的身份确认，医疗卫生系统中医疗保险人的身份确认等等.如将指纹信息记录在特殊用途的卡上，通过现场比对，可以防止冒充等欺诈行为。

例如：信用卡、医疗卡、会议卡、储蓄卡、驾驶证、准考证、护照防伪等。

计算机指纹自动识别技术正在从科幻小说和好莱坞电影中走入我们实际生活中，也许有一天，您不必随身携带那一串钥匙，只需手指一按，门就会打开；也不必记住那烦人的密码，利用指纹就可以提款、计算机登录。

相信这一天，不会太远。

编辑本段指纹识别技术的原理 指纹其实是比较复杂的。

与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象。

多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图象属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图象）。

但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。

指纹的特征 我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。

总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括： 基本纹路图案 环型（loop）, 弓型（arch）, 螺旋型（whorl）。

其他的指纹图案都基于这三种基本图案。

仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。

模式区（Pattern Area）模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。

有的指纹识别算法只使用模式区的数据。

Aetex 的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。

核心点（Core Point）核心点位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。

三角点（Delta）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和跟踪的开始之处。

式样线（Type Lines）式样线是在指包围模式区的纹路线开始平行的地方所出现的交叉纹路，式样线通常很短就中断了，但它的外侧线开始连续延伸。

纹数（Ridge Count）指模式区内指纹纹路的数量。

在计算指纹的纹数时，一般先在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 局部特征是指指纹上的节点。

两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征--节点，却不可能完全相同 节点（Minutia Points）指纹纹路并不是连续的，平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。

这些断点、分叉点和转折点就称为"节点"。

就是这些节点提供了指纹唯一性的确认信息。

指纹上的节点有四种不同特性： 1. 分类 - 节点有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点 A. 终结点（Ending） -- 一条纹路在此终结。

B. 分叉点（Bifurcation） -- 一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。

C. 分歧点（Ridge Divergence） -- 两条平行的纹路在此分开。

D. 孤立点（Dot or Island） -- 一条特别短的纹路，以至于成为一点 E. 环点（Enclosure） -- 一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点 F. 短纹（Short Ridge） -- 一端较短但不至于成为一点的纹路， 2. 方向（Orientation） -- 节点可以朝着一定的方向。

3. 曲率（Curvature） -- 描述纹路方向改变的速度。

4. 位置（Position） -- 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。