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指纹识别是运用频率较高的生物特征识别技能之一。广泛使用在司法、公安和门禁范畴。

　　所谓指纹，是指人体指尖表面的纹理。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，能够得到一些细节点。指纹识别主要就是使用这些细节点特征实现的。

　　指纹识别技能使用十分广泛，比方指纹锁、[敏感词]、指纹门禁、指纹支付和手机指纹开锁等。

　　指纹识别主要包含指纹增强、特征提取和指纹匹配三个进程。

　　1、指纹增强：在指纹收集进程中，因为各种原因，收集到的指纹图画不可避免的引入了一些噪声，假如直接用于指纹识别，往往难以达到较好的效果。咱们能够通过必定的图画增强技能，改进指纹图画质量。这里会用到的技能有图画切割、直方图均衡化、滤波增强、二值化、细化等。

　　2、特征提取：细节点特征是最常用的指纹特征。细节点特征的提取，就是在指纹图画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，假如指纹图画能较好地切割，细节点很容易提取。但实际上有一些噪声很难处理，这样在增强后就会发生一些虚伪特征。一般地，启发式算法能够删去虚伪特征。特征提取后，咱们得到了多组脊终点或分叉类型、方位坐标及方向信息等。

　　3、指纹匹配：指纹匹配算法有很多种，包含点形式匹配、脊形式匹配、基于图画的匹配和基于图形的匹配等。细节点匹配能够看做是点形式匹配的问题。点形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，假如通过一些旋转、尺度改换和平移改换，点集间是匹配的，那个两幅指纹图画就是匹配的。

　　指纹识别与安防范畴的结合主要体现在指纹锁和考勤等使用。指纹门锁是最近鼓起的指纹识别产品之一。因为指纹识别算法比较成熟，事务使用和用户体验对于这类产品显得尤为重要。