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指纹识别原理及应用技术分析
2014/11/15 16:31   中关村在线      关键字:指纹识别,应用技术      浏览量:
门禁管理是现代安全防范系统的重要组成部分,随着国内对门禁系统的安全性、先进性和稳定性要求的提高,迫切需要一种高性能的门禁系统,现在比较常用的门禁系统主要有生物识别(指纹、掌形、虹膜等)和以射频卡系统为代表的系统。
    谈起指纹识别技术,对于现代人生活中最常用的基本都是指纹打卡,有不少单位的上下班考勤制度都采用指纹打卡机的方式。另外一项应用比较广泛的就是笔记本电脑中的指纹识别,用户登陆唤醒自己的笔记本电脑,需要指纹识别来进行身份验证和访问控制,所以说指纹识别对于我们普通人是既陌生又熟悉。
  一、指纹识别原理浅析
  所谓指纹,是指人体指尖表面的纹路。在指纹中,凸起的纹线为脊线,脊线与脊线之间的部分为谷线。根据脊线和谷线的结构,可以得到一些细节点。指纹识别主要就是利用这些细节点特征实现的。
  指纹识别技术应用非常广泛,比如指纹锁、指纹考勤、指纹门禁、指纹支付和手机指纹开锁等。
  指纹识别主要包括指纹增强、特征提取和指纹匹配三个过程。
  (一)指纹增强
  在指纹采集过程中,由于各种原因,采集到的指纹图像不可避免的引入了一些噪声,如果直接用于指纹识别,往往难以达到较好的效果。我们可以通过一定的图像增强技术,改善指纹图像质量。这里会用到的技术有图像分割、直方图均衡化、滤波增强、二值化、细化等。
  (二)特征提取
  前面提到,细节点特征是最常用的指纹特征。细节点特征的提取,就是在指纹图像中找到脊线终点和脊线分叉两个特征。经过了指纹增强的步骤,如果指纹图像能较好地分割,细节点很容易提取。但实际上有一些噪声很难处理,这样在增强后就会产生一些虚假特征。一般地,启发式算法可以删除虚假特征。特征提取后,我们得到了多组脊终点或分叉类型、位置坐标及方向信息等。
  (三)指纹匹配
  指纹匹配算法有很多种,包括点模式匹配、脊模式匹配、基于图像的匹配和基于图形的匹配等。细节点匹配可以看做是点模式匹配的问题。点模式匹配就是将提取的细节点集与数据库中的细节点集进行匹配,如果通过一些旋转、尺度变换和平移变换,点集间是匹配的,那个两幅指纹图像就是匹配的。
  指纹识别与安防领域的结合主要体现在指纹锁和考勤等应用。指纹门锁是最近兴起的指纹识别产品之一。
  二、指纹识别生活应用
  科技的发展脚步到底有多快?以手机来说,从原始的“大哥大”到现在轻薄的智能手机,从打电话、发短信到发彩信、上网等,手机价格不仅在减少,其集成的功能也越来越多。科技发展日新月异,生活中很多地方很好的应用了指纹识别功能,如智能手机、笔记本电脑、考勤机、指纹门禁、指纹门锁等。今天我们就来盘点一下当下最潮的指纹识别应用。
  (一)iPhone6指纹识别惊艳
  北京时间9月10日,苹果秋季发布会正式拉开帷幕,全新手机iPhone6正式亮相。
  iPhone6与iPhone6Plus均搭载指纹识别功能+NFC功能,我们可以通过苹果的快捷支付进行信用卡交易,据库克表示,每天美国都会有200万美元的信用卡交易量,可见信用卡市场是多么庞大。苹果创造了一种全新的支付方式,叫做applepay,用户仅需要通过NFC功能就能轻松用手机刷卡。
  (二)笔记本指纹识别方便
  我们似乎越来越喜欢购买带有指纹识别功能的电脑。因为指纹识别,又酷又方便。只需要轻轻一刷,就可以打开电脑。笔记本指纹识别功能的兴起来源于电脑密码锁屏有可能被人破译,采用指纹识别技术则更安全。
  (三)考勤机指纹识别灵敏
  指纹考勤机用来记录员工上下班时间,它基于指纹识别技术来实现,事先将员工的指纹注册到指纹考勤机中,一人可以注册多枚指纹。当员工按指纹时,指纹考勤机在所注册的指纹库中寻找相似度达到一定标准的指纹进行验证。
  指纹考勤机相对于感应卡考勤机的最大好处就是可以避免代打卡,不用购买卡片。经过多年的发展,指纹识别技术已经比较稳定,使用面越来越广。普罗巴克指纹考勤机,款式新颖,简洁大方;采用业界领先指纹识别算法,0.8秒实现识别,性能稳定,功能强大。
  三、门禁指纹识别应用广泛
  门禁管理是现代安全防范系统的重要组成部分,随着国内对门禁系统的安全性、先进性和稳定性要求的提高,迫切需要一种高性能的门禁系统,现在比较常用的门禁系统主要有生物识别(指纹、掌形、虹膜等)和以射频卡系统为代表的系统。
  指纹门禁识别是生物识别的又一新型代表作。除了仓库大门可采用指纹识别外,公寓及办公楼门禁系统也可以采用指纹识别技术。对于宾馆来说,为客人记录指纹信息,减少门卡的投资及使用,降低开发成本。在住房期限内不需要担心室内安全。
  指纹门锁只为安全
  日常生活中,传统的门锁都是使用机械钥匙开门的,但是机械钥匙会经常忘记带,或者丢失,甚至被别有用心的不法分子拷贝,于是丢了钥匙不得不换锁。

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