纹识别原理 指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线 。 纹线有规律的排列形成不同的纹型 。 纹线的起点、终点、结合点和分叉点， 称为指纹的细节特征点 。 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七个特征， 人们的十个手指产生最少4900个独立可测量的特征 。 指纹识别技术通过分析指纹可测量的特征点， 从中抽取特征值， 然后进行认证 。

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指纹识别的过程 指纹识别系统是一个典型的模式识别系统， 包括指纹图像获取、处理、特征提取和比对等模块 。
1、指纹图像获取 通过专门的指纹采集仪可以采集指纹图像 。 指纹采集仪用到的指纹传感器按采集方式主要分为划擦式和按压式两种， 按信号采集原理目前有光学式、压敏式、电容式、电感式、热敏式和超声波式等 。 另外， 也可以通过扫描仪、数字相机等获取指纹图像， 公安行业普遍采用滚动捺印指纹 。
2、指纹图像处理
（1）指纹图像压缩：大容量的指纹数据库必须经过压缩后存储， 以减少存储空间 。 主要方法包括JPEG、WSQ、EZW等 。
（2）指纹图像处理：包括指纹区域检测、图像质量判断、方向图和频率估计、图像增强、指纹图像二值化和细化等 。 预处理是指对含噪声及伪特征的指纹图像采用一定的算法加以处理， 使其纹线结构清晰， 特征信息突出 。 其目的是改善指纹图像的质量， 提高特征提取的准确性 。 通常， 预处理过程包括归一化、图像分割、增强、二值化和细化， 但根据具体情况， 预处理的步骤也不尽相同 。
3、指纹特征提取 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 。 纹形从属于型， 以中心线的形状定名 。 我国十指纹分析法将指纹分为三大类型， 九种形态 。 一般， 指纹自动识别系统将指纹分为弓形纹（弧形纹、帐形纹）、箕形纹（左箕、右箕）、斗形纹和杂形纹等 。 指纹形态特征包括中心（上、下）和三角点（左、右）等， 指纹的细节特征点主要包括纹线的起点、终点、结合点和分叉点 。 从预处理后的图像中提取指纹的特征点信息（终结点、分叉点…）， 信息主要包括类型、坐标、方向等参数 。 指纹中的细节特征， 通常包括端点、分叉点、孤立点、短分叉、环等 。 而纹线端点和分叉点在指纹中出现的机会最多、最稳定， 且容易获取 。 这两类特征点就可对指纹特征匹配：计算特征提取结果与已存储的特征模板的相似程度 。


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4、指纹匹配 指纹匹配是用现场采集的指纹特征与指纹库中保存的指纹特征相比较， 判断是否属于同一指纹 。 可以根据指纹的纹形进行粗匹配， 进而利用指纹形态和细节特征进行精确匹配， 给出两枚指纹的相似性得分 。
根据应用的不同， 对指纹的相似性得分进行排序或给出是否为同一指纹的判决结果 指纹对比有两种方式：
（1）一对一比对：根据用户ID从指纹库中检索出待对比的用户指纹， 再与新采集的指纹比对；
（2）一对多比对：新采集的指纹和指纹库中的所有指纹逐一比对 。 指纹识别技术的优缺点
1、指纹识别技术的主要优点为：
（1）指纹是人体独一无二的特征， 并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征；
（2）如果要增加可靠性， 只需登记更多的指纹、鉴别更多的手指， 最多可以多达十个， 而每一个指纹都是独一无二的；