指纹识别的原理指纹识别，又称指纹辨识、指纹鉴定，是一项技术，多用于身份鉴定，能根据人类指纹结构特征来识别个人身份。
指纹识别是以人指纹特征为样本，将静态图像变成数字模式，以此来识别人身份的一种生物特征识别技术。
它是利用人体指纹中不仅表面细节，而且还包括指纹内部细微凹凸等特征，采用指纹扫描仪扫描指纹，快速准确地完成身份识别，并结合现代计算机技术，可将指纹特征翻译成数字、字母的信息，作为身份识别的重要依据。
指纹识别的原理是将侧滑模板指纹图像，与指纹对比原理图像相比，通过电子比较来识别个人身份。
电子复原技术允许精确识别指纹，有助于破解人脸识别技术在性别、年龄、种族或社会变化下出现的误差。
指纹识别技术工作原理如下：（1）采集指纹：首先，将你的手指放在指纹采集装置（指纹扫描仪）上，采集器可以按照指定的标准，对比全掌的指纹纹理及其他信息，将得出的结果存储在计算机内供后续分析。
（2）数字化指纹：在采集到指纹图像后，指纹识别系统会将指纹采集仪拍摄的指纹参数进行数字化处理。
（3）指纹特征提取：指纹特征提取算法是识别指纹特征的核心部分，它能从指纹图像中提取出指纹的安全性、可靠性和可比性更高的特征参数，并将其保存在指纹模板中。
（4）指纹核验：利用计算机技术和数字指纹处理技术，可以快速准确地进行指纹核验，验证指纹模板的精确性。
（5）指纹识别：指纹识别是根据特定的指纹特征提取算法，从指纹图像中进行特征提取，建立指纹索引库，从而实现个体指纹识别的一个过程。
最后，指纹识别技术具有高效快速、识别准确率高、多媒体综合管理稳定可靠等特点，在人脸识别技术已无法准确识别的情况下，指纹识别技术可以准确快速的辨识特定的个体，对于提高身份安全性，实现数字资源管理具有重要作用。
手机指纹识别原理手机指纹识别技术是现代智能手机中一种广泛采用的生物识别技术。
它借助于用户指纹的独特特征来进行身份验证，以实现手机解锁、支付和安全等功能。
一、指纹的独特性和可靠性人类每个人皮肤的指纹纹理是独一无二的，即使是同卵双胞胎也有微小的差异。
而与其他生物特征相比，指纹识别技术具有易采集、易保存、易比对等优势，逐渐成为手机解锁和支付领域的主流生物识别技术。
二、手机指纹识别技术的实现原理手机指纹识别技术的实现原理主要包括指纹图像采集、特征提取和匹配三个步骤。
1. 指纹图像采集手机的指纹传感器会通过玻璃或其他材料与用户的手指接触，利用光学或压电传感器检测和采集指纹图像。
2. 特征提取特征提取是指从采集到的指纹图像中提取出有区分度的特征信息，以便后续的匹配和比对。
常用的特征提取方法有两种：一是基于细节的方法，通过检测指纹图像中的细节特征（如脊线和细小的孔洞）来提取指纹的特征信息；二是基于频域的方法，将指纹图像转换到频域，通过频谱分析提取其特征。
3. 匹配匹配是将用户输入的指纹特征与已存储的指纹特征进行比对，判断是否匹配的过程。
常见的匹配算法有两种：一是基于模式识别的方法，通过将指纹图像与已有指纹模板进行比对，判断其相似度来进行匹配；二是基于特征匹配的方法，将提取到的指纹特征与已存储的指纹特征进行比对。
三、手机指纹识别的应用手机指纹识别技术在现代手机中得到了广泛的应用，主要体现在以下几个方面：1. 手机解锁手机指纹识别技术可用于替代传统的密码或图案解锁方式，提供更加方便和安全的解锁体验。
指纹识别的工作原理和流程提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家后，能够帮助大家解决实际问题。
人工智能和机器学习技术在指纹识 别领域的应用将进一步提高识别的 准确性和效率。
不受指纹表面的油污、水渍等影响，对假指纹有 较好的防范作用，识别精度高。
指纹识别技术的原理是通过分析和比对指纹图案的特征来进行身份验证或身份识别的一种生物特征识别技术。
1. 采集指纹图像：使用指纹采集设备（例如指纹扫描仪）获取被识别人员的指纹图像。
2. 图像预处理：对采集到的指纹图像进行预处理，包括图像增强、去噪等操作，以减少图像中的干扰和噪声。
3. 特征提取：从预处理后的指纹图像中提取特定的特征信息，常用的特征包括指纹纹线的形状、方向、分叉点等。
4. 特征匹配：将提取到的指纹特征与已存储在数据库中的指纹特征进行比对，通常采用匹配算法（如Minutiae算法）进行比对。
指纹识别技术由于其高度可靠性和广泛应用性，在安全领域、边境管理、企事业单位门禁控制等方面得到了广泛应用。
指纹识别技术原理指纹识别技术是一种常用的生物识别技术，通过分析和比对人体指纹的纹线图案，来确认个体身份的一种方法。
它基于指纹的独特性和不可伪造性，被广泛应用于安全门禁、手机解锁、身份认证等领域。
一、指纹的特点指纹是人体皮肤的一部分，每个人的指纹纹线图案都是独一无二的，即使是同卵双胞胎也有所不同。
这是因为在胎儿发育过程中，指纹形成是由遗传因素和胚胎发育过程中的随机变化共同决定的。
指纹的特点主要表现在以下几个方面：1. 独特性：每个人的指纹纹线图案都是独特的，没有两个人的指纹是完全相同的。
2. 持久性：指纹纹线图案在个体成长过程中基本保持不变，即使受到外界因素的干扰，也只会发生微小的变化。
3. 可测性：指纹纹线图案可以通过科学方法进行测量和记录，形成指纹图像。
4. 可分类性：指纹纹线图案可以按照一定的规则和特征进行分类，便于比对和识别。
二、指纹识别技术的原理指纹识别技术主要包括指纹采集、特征提取和特征匹配三个步骤。
1. 指纹采集指纹采集是指通过指纹传感器或指纹采集仪器将个体指纹的纹线图案转化为数字信号。
传感器通常采用光学、电容或超声波等技术，将指纹的形状、纹线和纹谷等特征转化为电信号或图像。
2. 特征提取特征提取是指从采集到的指纹图像中提取出有代表性的特征信息，以便进行后续的比对和识别。
其中，脊线是指指纹图案中的主要纹线，通过提取脊线可以得到指纹的核心点、三角点等特征。
3. 特征匹配特征匹配是指将待识别的指纹特征与已存储的指纹特征进行比对，通过计算相似度或距离来确定是否匹配。
其中，相似性度量法通过计算指纹特征之间的相似度来判断是否匹配，模式匹配法则是将指纹特征与已有的模板进行比对，神经网络法则是通过训练神经网络来实现指纹识别。
三、指纹识别技术的应用指纹识别技术在安全门禁、手机解锁、身份认证等领域有着广泛的应用。
指纹识别的工作原理指纹识别是一种常见且可靠的生物识别技术，通过分析人类指纹上的纹线、纹型及特征点等信息来识别和验证个体身份。
一、指纹的基本特征指纹是人体皮肤上形成的一种独特纹路，它包含了凹凸纹线、纹型和特征点等基本特征。
凹凸纹线由汗腺分泌的汗液、油脂和角质层等形成，它们在指纹上呈现出分岔、回环、弯曲等形态。
纹型是指纹凹凸纹线在整个指纹中形成的排列方式，包括环型、螺旋型、拱桥型等多种类型。
特征点是指纹上相对较为明显的特征，主要包括起始点（ridge ending）、分叉点（bifurcation）以及岔点（dot）等。
二、指纹识别的原理指纹识别系统主要包括采集、预处理、特征提取和匹配四个关键步骤。
1. 采集：指纹采集是指通过传感器将人指放置在指纹采集器上，利用光学、电容、热传导等方法将指纹的图像信息转化为电子信号。
光学采集技术是最常用的方法，它利用光源照射指纹，通过指纹表面的反射来采集图像。
2. 预处理：在采集到的指纹图像中，可能存在一些噪点、污渍或者模糊不清的情况，因此需要对图像进行预处理，包括滤波、增强和细化等操作。
滤波可以消除噪点和污渍，增强技术可以提高图像的对比度和清晰度，细化操作可以将指纹图像中的纹线. 特征提取：在预处理后，需要从指纹图像中提取出能够代表指纹特征的信息。
方向图提取是分析指纹图像中纹线的走向，它可以用来描述指纹的整体结构信息。
特征描述符是基于指纹图像的细节点和方向图等信息，构建一个用于表示指纹特征的向量或模型。
4. 匹配：在特征提取后，将提取到的特征与数据库中已存储的指纹特征进行比对，判断是否匹配。
特征对齐是将待比对的指纹特征和数据库中的指纹特征进行对齐，以便进行比较。
该算法通过将图像的特征与之前保存的指纹数据进行比较，从而确定出指纹的拥有者。
一、指纹的构成指纹是人体表面的一种皮肤纹理，是一个由细节组成的模式，每个人都有独特的指纹。
环形区是指指纹图案较为复杂的部分，分布在弓形区和梳状区之间，中央部分呈圆形或椭圆形。
梳状区是指指纹图案最复杂、最丰富的部分，由一些细长的刻度线组成，像一把梳子。
二、指纹识别的处理过程指纹识别处理过程一般分为四个步骤：图像获取、预处理、特征提取和匹配。
2. 预处理指纹图像需要进行一定的处理，以便提高后续的特征提取的准确性。
预处理一般包括以下几个步骤：（1）图像增强：通过增加图像的对比度、亮度和清晰度等方式，使指纹图像更加清晰。
（2）去噪：在图像获取过程中，可能会受到环境干扰，比如指纹上的水印、污渍或灰尘等，这些干扰会影响到指纹图像的清晰度，需要对其进行去噪操作。
4. 匹配匹配是指将待比较的指纹特征与已知的指纹特征进行比较，以确定两者之间的相似度。
匹配的方法通常有两种，一种是基于特征点进行的匹配，另一种是基于图像的整体形状进行的匹配。
基于特征点进行的匹配方法，会将待比较的指纹与已知指纹中的特征点进行对比，若特征点之间的距离相差小于一定的阈值，则判定为同一个指纹。
光学传感器使用光学成像技术来获取指纹图像，而电容传感器则通过测量指纹的电容变化来获得图像。
每个人的指纹纹线、岭和谷的位置、形状和排列方式都是独特的，不同于其他人。
此外，指纹的纹路不易受外界环境影响，如年龄、伤痕或疾病，因此具有良好的稳定性和可靠性。
多年来，各生物识别技术公司及其研究机构研究了许多指纹识别算法(美国有关法律认为，指纹图像属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图像)。
指纹的特征从普遍意义上来讲，可以定义指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。
它包括：1、基本纹型常见的指纹图案有环型、弓型、螺旋型，其他的指纹图案都基于这三种基本图案，只是一个粗略的分类，仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，但通过分类可以更加便利于在大数据库中搜寻到指纹。
2、模式区(Pattern Area)模式区是包含了纹型特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。
3、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。
4、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。
5、式样线( Type Lines)式样线是在指纹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、纹数( Ridge Count)纹数是指模式区内指纹纹路的数量。
基于电容、电感等半导体 技术，通过感应手指表面 电荷分布来捕捉指纹图像 。
利用指纹图像中脊线和谷线形成 的纹理特征进行匹配，对于质量 较差的指纹图像具有一定的优势
通过训练深度学习模型学习指纹 图像中的特征表示，并进行相似 度计算，具有自适应性强、性能
随着科技的不断进步和创新，指纹识别技术将不断升级和完善， 提高识别精度、速度和安全性。
指纹识别技术将广泛应用于金融、安防、智能家居、医疗等领域， 为人们提供更加便捷、安全的身份认证和访问控制服务。
随着指纹识别技术的不断发展和应用，相关产业链也将不断完善和 成熟，形成更加完整的产业生态体系。
对二值化后的指纹图像进行细化操作，将指纹的纹路细化为单像素宽度，便于后续的指纹特征分析和处理。常用 的细化算法包括OPTA算法、Hilditch算法等。这些算法通过不断去除图像边缘的像素点，最终得到细化后的指纹 图像。
指纹识别系统的工作原理指纹识别系统是一种常用的生物识别技术，通过分析和比对人体指纹纹理特征来进行身份验证和识别。
指纹识别系统工作原理基于指纹的独特性和不可伪造性，下面将详细介绍指纹识别系统的工作原理。
一、指纹的结构和特征人体的指纹主要由皮肤的脊状纹路和皮表皮的突起（也称为纹型）构成。
2. 斗形特征：指纹纹路分叉和交叉，形成不同的斗角，从而衍生出多种纹型。
指纹的这些结构特征是独一无二的，即使同一个人的十个手指上的指纹也都是不同的，这种独特性为指纹识别系统提供了可靠性和准确性。
二、指纹识别系统的组成指纹识别系统主要由以下三个部分组成：指纹采集器、特征提取器和比对器。
光学传感器通过照明手指并拍摄指纹图像，电容传感器则通过感应手指上的电容变化来捕捉指纹图像。
特征提取器采用图像处理和模式识别算法，分析指纹纹理的形状、方向、细节等特征，并将其编码成数字模板，用于后续的比对。
3. 比对器：用于比对用户输入的指纹特征模板和系统中存储的已注册指纹模板。
常见的比对算法包括1:1比对和1:N比对，前者用于身份验证，后者用于身份识别。
三、指纹识别系统的工作流程指纹识别系统的工作流程一般包括指纹采集、特征提取和比对三个主要步骤。
1. 指纹采集：用户将手指放置在指纹采集器上，采集器通过光学或电容技术获取指纹图像，并传递给特征提取器。
2. 特征提取：特征提取器对采集到的指纹图像进行处理，识别和提取指纹的形状、方向和细节等特征，并将其转化为数字化的指纹模板。
二、指纹识别的过程指纹识别的过程可以分为图像获取、特征提取和匹配三个步骤。
2.1 图像获取指纹图像的获取是指将人体手指放置在指纹采集设备上，通过光学或电容传感器等技术，将指纹的形态和纹线特征转化为数字图像。
指纹图像的质量对后续的特征提取和匹配过程有重要影响，因此，图像获取的过程需要保证指纹图像的清晰度和完整性。
常见的特征提取方法有两类：形态学特征和纹线 形态学特征形态学特征是指指纹图像中的形态特征，如指纹的形状、面积和方向等。
这些特征可以通过计算指纹图像的几何特征来获取，如指纹的核心点、三角点和纹线 纹线特征纹线特征是指指纹图像中纹线的形态特征，如纹线的走向、分叉和终止等。
常用的纹线特征提取方法包括细节方向频率、方向梯度直方图和Gabor滤波器等。
2.3 匹配匹配是指将待识别的指纹特征与已有的指纹特征进行比对，以确定是否有匹配的指纹。
2.3.1 特征比对特征比对是指将待识别的指纹特征与数据库中的指纹特征进行对比，以找出最相似的指纹。
2.3.2 相似度计算相似度计算是指根据比对结果，计算待识别指纹特征与数据库指纹特征之间的相似度。
每个人的指纹纹线形成的方式是随机的，且不会随时间的推移而改变，因此，指纹可以作为一种可靠的生物特征用于身份识别。
指纹识别的原理与技术随着科技的不断发展，生物识别技术逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
作为一种最普及、最可靠、最安全的生物特征识别技术之一，指纹识别技术因其高度可靠性而广泛应用于安保、金融、智能手机等领域。
一、指纹识别的基本原理指纹识别是一种以指纹为特征进行身份确认的生物识别技术。
指纹图案是人体皮肤表面细小的线条、斑点、弯曲、分叉形成的独特纹路，在人类中具有高度可区分性和稳定性。
指纹识别的原理就是通过采集人体指纹图案，经过处理、提取、匹配等步骤，与已知指纹数据库进行比对，从而实现身份验证的过程。
指纹特征提取是通过图像处理方法，将指纹图像中不同方向、形状、长度等特征进行提取，形成指纹特征向量；指纹匹配是将已提取的指纹特征向量与已有的指纹数据库进行比对，根据匹配度作出识别结果。
二、指纹识别技术的特点指纹识别技术有以下几个显著的特点：1.高识别率指纹识别技术的识别率非常高，一般可达到99.9%以上。
2.便捷快速相比于其他生物识别技术，指纹识别技术的采集速度更快，可在短时间内完成指纹采集和识别，大大提高了工作效率。
3.易于使用指纹识别技术的操作简单易学，只需要将指纹按压到指定位置即可完成采集操作。
4.不易被伪造指纹图案是由自身遗传而来，而且每个人的指纹也各不相同，这意味着指纹识别技术难以被伪造。
三、指纹识别技术的应用指纹识别技术在各个领域得到了广泛应用，主要包括以下几个方面：1.安保指纹识别技术在安保领域发挥着重要作用。
例如，在政府机构、高档住宅和公共场所等需要高保密级别的场所中，采用指纹识别技术可以有效保障安全。
指纹采集是首要步骤，它通常使用光学传感器、压电传感器或电容传感器等硬件设备采集指纹图像。
特征提取是指将指纹图像中的特征点，如分叉、芽状等，提取出来并转化为特征向量。
同一指纹在不同时间和角度下，其特征向量保持不变，这是指纹识别技术具有较高鲁棒性的主要原因。
在这个步骤中，将当前采集的指纹图像和之前存储在数据库中的指纹特征向量进行比对。
比对过程通常采用的是基于特征向量的相似度计算方法，如欧氏距离、余弦相似度等。
如果两个指纹特征向量之间的相似度超过了一定的阈值，则认为它们是同一个人的指纹。
二、指纹识别技术的应用1.手机指纹解锁手机指纹解锁是指纹技术应用的典型代表。
众所周知，传统的密码解锁方式存在着安全性差、容易被猜测、忘记密码等问题。
目前，大多数手机厂商都已经开始将指纹传感器集成在手机上，并在操作系统中增加了指纹识别模块。
在电脑解锁过程中，可以将指纹传感器集成在电脑键盘或鼠标中，也可以通过连接外部指纹读取器的方式进行识别。
指纹识别技术：原理与应用指纹识别技术：原理与应用2023年，指纹识别技术已经成为了手机、银行卡、门禁卡等日常生活中常见的身份验证方式。
相比于传统的密码、数字证书等身份验证方式，指纹识别技术具有更高的安全性和便捷性。
一、指纹识别技术的原理1. 基本原理指纹识别技术是一种生物识别技术，其基本原理是通过对指纹图案进行提取、比对，确定指纹属于哪个人。
指纹识别系统可分为以下三个部分：①采集部分：通过指纹采集器采集被识别者的指纹图像。
②预处理部分：包括图像增强、图像滤波等操作，去除指纹图像中的噪声等干扰因素，提高指纹图像的质量。
③匹配部分：将被验证的指纹图像与数据库中已存储的指纹图像进行比对，以判断被验证的指纹是否属于已存储的指纹之一。
其中匹配部分是整个系统中最核心的部分，其准确性和速度直接影响到整个系统的性能。
2. 感应原理指纹识别技术的感应原理是利用指纹的物理特征来进行识别：指纹的皮肤纹路存在着很多细小的细节特征，包括丰富的支线、岔线和汇合点等，这些特征对于每个人都是独一无二、不可复制的，因此可以作为身份识别的依据。
光电传感器中的光源通过指纹的细节特征会被散射、折射，从而在传感器中产生不同的光强信号。
①比对法：比对法是将需要验证的指纹图像与数据库中已有的指纹图像进行逐一比对，直到找到匹配的指纹图像。
比对法有两种主要的方法：一是特征点法，即利用指纹中的特征点进行匹配；二是模板法，即将指纹图像转换成模板形式，再对比模板。
②分类法：分类法是将指纹特征进行分类，确定验证指纹所属的类别，从而达到验证目的。
分类法的目标是训练出分类器，将指纹输入分类器后，分类器会输出验证指纹所属的类别。
二、指纹识别技术的应用指纹识别技术已经得到了广泛的应用，以下是具体的几种应用案例。
方向梯度则用来计算指纹图像中每个点的梯度方向，进一步凸显纹线的方向特征。
最后，在匹配比对阶段，将待识别的指纹特征与已存储的指纹特征进行比对，以确定是否有匹配。
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。
验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个己经登记 的指纹进行一对一的比对（one-to-one matching）， 来确认身份的过程。作为验证的前提条件，他或她的 指纹必须在指纹库中已经注册。指纹以一定的压缩格 式存贮，并与其姓名或其标识（ID，PIN）联系起来。 随后在比对现场，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。 验证其实是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。
分叉点（Bifurcation) 一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。
安全管理密码的工具。 密码长度、格式由用户指定。 密码长度可达256位，有效杜绝黑客对密码的
攻击。 只需输入指纹，无须记忆烦琐的密码。 适用于EMAIL、网上银行、网上证券、办公自
指纹识别工作原理指纹识别是一种常见的生物特征识别技术，广泛应用于现代安全系统中。
一、指纹特征每个人的指纹都是独一无二的，这是由于指纹图案的细节特征具有高度的差异性和不可复制性。
弓形指纹特征是形状曲线由一个端点向外延伸形成的弧线；环形指纹特征则是以一个或多个环状线为基础组成的图案；纹线是由各种形状和长度的纹线组成的。
这通常通过指纹传感器来完成，传感器能够感知指纹的细节特征并将其转化为数字信号。
2.预处理采集到的指纹图像可能存在噪点、模糊或其他干扰因素，因此需要进行预处理。
局部特征是指针对指纹图案中的各个细节部分进行提取的特征，如弓形、环形和纹线等。
4.特征匹配特征匹配是指将采集到的指纹特征与已有的指纹库中的模板进行比对，以确定其是否相匹配。
5.决策根据特征匹配的结果，系统将根据设定的阈值来决定是否将指纹认定为匹配成功。
三、指纹识别的应用指纹识别技术已经广泛应用于各个领域，包括安全门禁、手机解锁、互联网支付等。
下面简要介绍几个常见的应用场景：1.安全门禁指纹识别技术可以用于替代传统的门禁卡或密码锁，提高门禁系统的安全性和便捷性。
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第二章指纹识别的原理和方法指纹识别的采集及其参数[15]指纹具有惟一性（随身携带、难以复制、人人不同、指指相异）。
根据指纹学理论，将两人指纹分别匹配上12个特征时的相同几率仅为1/1050。
指纹在胎儿六个月时已完全形成，随着年龄的增长，尽管人的指纹在外形大小、纹线粗细上会有变化，局部纹线之间也可能出现新细线特征，但从总体上看，同一手指的指纹纹线类型、细节特征的总体布局等无明显变化。
通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像,取到指纹图像之后，要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。
指纹辨识软件建立指纹的数字表示特征数据，软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的特征点，这些数据(通常称为模板)，保存为1K大小的记录。
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。
2.2.1指纹图像的采集[16][17][18]指纹采集模式主要分为“离线式”和“在线式”两种。
所谓“离线式”就是指在指纹采集时，利用某些中间介质（如油墨和纸张）来获取指纹图像，在通过一定的技术手段将图像数字化输入计算机，它属于非实时采集。
所谓“在线式”是通过与计算机联机的先进指纹传感器的专用指纹采集设备，将真实的人体指纹直接变成数字图像数据，实时传输给计算机。
基于指纹传感器的“在线式”实时采集设备以其操作简单、实时性强、采集效率高、图像质量好等优点，广泛应用于自动指纹识别领域。
指纹传感器是采集指纹的装置,是一切自动指纹识别系统的必备设备,从原理上,目前见到的指纹传感器分下面3类：(1)光学录入它是最早开发的指纹输入装置,多采用红外主动光斜向照射指尖,利用全反射的原理,在反射方向接收指纹影像。
指纹影像由CCD摄像头接收,输出的视频信号由图像采集卡数字化后输入计算机.近年来,也有用CMOS摄像头直接获取指纹图像的数字信号,通过计算机并口或USB口输入计算机。
由于不需要附加卡,这种带USB口的CMOS指纹传感器有成本低且安装方便的特点,很受市场欢迎。
电容设备能结合大约100,000导体金属阵列的传感器，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的另一面。
电容器的电容值因两极间的距离而变化，这里指的是脊（近的）和谷（远的）之间的距离。
压感式表面的顶层是具有弹性的压感介质材料，他们依照指纹的外表地形（凹凸）转化为相应的电子信号。
硅晶体电容式不需要光线参与,小型化有优势,并且不需要指尖移动,而是一次成像如果能够克服目前一些产品容易受静电影响击穿(尤其在我国北方干燥季节)的缺陷,它将是未来最受欢迎的指纹传感器。
(3)超声波录入超声波录入是目前采样效果最好的指纹采样设备，当超声波源发出超声波通过传感器表面达到手指表面时，会被反射回去。
这样皮肤突起部分反射回的超声波比凹陷部分的更强，从而依据超声波的强弱形成指纹纹理图像。
在晶片上，集成电路的技术越来越高（如：数字化电路把指纹信号转化为数字信号强度），系统体积将越来越小，硅晶体电容式传感器的体积接近与手指大小所需要的体积，其长宽大约是11英寸高不到1英寸。
在硅晶体电容式传感器之前，一些没有用到的机能是局部调整、软件控制、自动获取控制(AGC)技术。
然而，硅晶体电容式传感器提供自动调节象素，行以及局部范围的敏感程度，从而提高图像的质量。
例如，一个不清晰（对比度差）的图像，如干燥的指纹，能够被感觉并增强灵敏度，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的能力，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。
硅晶体电容式传感器技术最重要的弱点在于，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像，甚至会被损坏，另外，它们并不象玻璃一样耐磨损，从而影响了使用寿命。
表2.1 几种取像设备的性能比较2.2.2指纹图像的参数衡量一个指纹传感器的质量，可以通过考察其输出数字化后的指纹图像的质量来确定。
(1)图像的尺寸图像的尺寸通常用长度(mm)宽度(mm)来表示，如18mm12.7mm,或者用垂直方向上的像素点数水平方向上的像素点数来表示，如360256点阵。
用于民用领域的指纹传感器，大多采用平面采集方式，因而不要求较大的采集区域，一般不小于12.7mm 12.7mm或256*156点阵。
(2)图像分辨率图像分辨率体现了对图像细纹之处的描述精度，通常用每英寸多少点像素(dpi)来表示。
绝大多数指纹图像是单色图像，我们把没有色调变化的单色图像称为二值图或黑白图，具有色调变化的单色图像称灰度图。
依照对色调变化的表现力，灰度图分为2bit、4 bit、6 bit、8 bit几个不同等级，一般较多采用的是8 bit (256级)灰度。
指纹分类的主要目的是方便大容量指纹库的管理，并减小搜索空间，加速指纹匹配过程。
2.3.1 指纹的总体特征[19][20][21]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）。
指纹的脊纹形式是适应之间的球状表面和半圆形顶端以及横行的指间屈基线生长的，除少数弓形纹之外，绝大多数是箕、斗型纹（约占95%），（三种纹形的大致分布概率如表2.2）表2.2 纹形的大致分布概率纹型是指纹的基本分类，是按中心花纹和三角的基本形态划分的。
箕型斗型弓型图2.1 指纹的纹形(1) 箕形纹（Loop）：有一条以上完整的基性线组成中心花纹。
箕形纹中心和三角之间的距离和纹线数量多少不一，有的只有1－2条线，多数为十条线)斗型纹(Whorl):中心花纹呈环、螺、曲状，由内向外扩展与上下包围线汇合形成两个以上的三角的纹线，称为斗型纹。
斗型纹的中心花纹，在由一条环、螺、曲等纹线构成时，与两侧三角相对的弧形线凸面，必须是不折、不断的，并且不与来自从三角中的其它纹线)弓型纹(Arch): 由弓形线和横直线层叠而成，中心花纹与上下包围线无明显界限，因此也没有真正的三角区。
(4)弧形纹：是由平缓的或略微突起的弧形线组成的一种结构简单的花纹形式。
2.3.2指纹的局部特征局部特征是指指纹上的节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。
两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征—特征点，却不可能完全相同。
图2.2 指纹特征示意图很多研究者试图解决指纹分类问题，但至今分类算法的误识率仍较高。
2.3.3应用于指纹匹配的指纹特征在指纹特征中由于中心点、三角点、端点、叉点、纹型、相对纹密度、纹曲率等元素的分布对于某一个特定人的指纹来说，在他的一生中永远不会改变，具有终生不变性和惟一性，因而被称为永久性特征。
永久性特征在手指前端的典型区域(也被称为中心花纹区)中最为清晰和明显，其分布也最均匀，是指纹匹配的主要参数[23]。
2.4指纹图像处理与识别指纹图像处理与识别是自动指纹识别系统的核心技术,其研究已有很长的历史了,但是总体的思路变化不大。
可以把识别算法大致分为下述3个步骤:(1)图像预处理原始指纹图像需要进行滤波除噪、脊线增强、动态二值化、方向信息计算、初分类、背景分割、纹线间隔估计等处理。
预处理常基于方向图，方向图是指纹图像的近似描述，方向图的每一元素代表指纹图像中某个给定区域的纹理方向。
原始指纹图像一般有很多噪声、断纹或纹线模糊等，需要进行图像增强（使用滤波技术）以改善质量。
由于指纹的特征仅包含在纹线的形状结构中，所以，通过二值化和细化把深浅不一、宽度不同的纹线变成灰度相同的单像素宽的细纹线，以便于特征提取。
(2)指纹特征提取包括纹线细化、特征点(交叉点、断点、中心点、三角点等)检测与分类、伪特征点消除、特征点特性参数计算、特征参数压缩编码、全局特征(“斗”、“箕”、“旋向”等)检测等步骤。