1、指紋識別是怎么進行的

導語：指紋識別技術通常使用指紋的總體特征如紋形、三角點等來進行分類，再用局部特征如位置和方向等來進行用戶身份識別。盡管指紋只是人體皮膚的小部分，但是，它蘊涵著大量的信息。那么，接下來就讓我們一起來具體的了解以下關于指紋識別是怎么進行的內容吧。文章僅供大家的參考!

指紋識別是怎么進行的

1.指紋圖像的獲取

指紋圖像的采集是自動指紋識別系統的重要組成部分。早期的指紋采集都是通過油墨按壓在紙張上產生的。20世紀80年代，隨著光學技術和計算機技術的發展，現代化的采集設備開始出現。

傳感器是一種能把物理量或化學量變成便于利用的電信號的器件。在測量系統中它是一種前置部件，它是被測量信號輸入后的第一道關口，是生物認證系統中的采集設備。

這些傳感器根據探測對象的不同，可分為光學傳感器、熱敏傳感器和超聲傳感器;根據器件的不同，可分為CMOS器件傳感器和CCD器件傳感器。它們的工作原理都是：將生物特征經過檢測后轉化為系統可以識別的圖像信息。在生物認證系統中，可靠和廉價的'圖像采集設備是系統運行正常、可靠的關鍵。

2.指紋圖像的增強

常見的預處理方法如下：

(1)采用灰度的均衡化，可以消除不同圖像之間對比度的差異。

(2)使用簡單的低通濾波消除斑點噪聲、高斯噪聲。

(3)計算出圖像的邊界，進行圖像的裁剪，這樣可以減少多余的計算量，提高系統的速度。

常用圖像增強算法具體包括以下幾種：

(1)基于傅里葉濾波的低質量指紋增強算法;

(2)基于Gabor濾波的增強方法;

(3)多尺度濾波方法;

(4)改進的方向圖增強算法;

(5)基于知識的指紋圖像增強算法;

(6)非線性擴散模型及其濾波方法;

(7)改進的非線性擴散濾波方法。

目前最新的分割算法有以下幾種：

(1)基于正態模型進行的指紋圖像分割算法;

(2)基于馬爾科夫隨機場的指紋圖像分割算法;

(3)基于數學形態學閉運算的灰度方差法;

(4)基于方向場的指紋圖像分割算法。

3.指紋特征的提取

近年來，新的指紋特征提取算法主要包括以下幾種：

(1)基于Gabor濾波方法對指紋局部特征的提取算法。

(2)基于CNN通用編程方法對指紋特征的提取算法。

(3)基于IFS編碼的圖像數字化技術，即建立IFS模型，計算源圖像與再生圖像之間的相似性，快速提取指紋圖像的特征。

(4)基于脊線跟蹤的指紋圖像特征點提取算法。該算法可以直接從灰度指紋圖像中有效提取細節點和脊線骨架信息。

(5)基于小波變換和ART(自適應共振理論)神經網絡的指紋特征提取算法。

4.指紋圖像的分類與壓縮

常用的指紋分類技術有以下幾種：

(1)基于規則的方法，即根據指紋奇異點的數目和位置分類。

(2)基于句法的方法。這種方法的語法復雜，推導語法的方法復雜、不固定。這種方法已經逐漸被淘汰了。

(3)結構化的方法，即尋找低層次的特征到高層次的結構之間相關聯的組織。

(4)統計的方法。

(5)結合遺傳算法和BP神經元網絡的方法。

(6)多分類器方法。

常用的壓縮算法有以下兩種：

(1)圖像壓縮編碼方法：包括無損壓縮(熵編碼)和有損壓縮(量化)。

(2)基于小波變換的指紋壓縮算法：包括WSQ算法、DjVu算法、改進的EZW算法等。

5.指紋圖像的匹配

傳統的指紋匹配算法有很多種：

(1)基于點模式的匹配方法：如基于Hough變換的匹配算法、基于串距離的匹配算法、基于N鄰近的匹配算法等。

(2)圖匹配及其他方法：如基于遺傳算法的匹配、基于關鍵點的初匹配等。

(3)基于紋理模式的匹配：如PPM匹配算法等。

(4)混合匹配方法等。

近幾年，又出現了如下新的匹配算法：

(1)基于指紋分類的矢量匹配。該法首先利用指紋分類的信息進行粗匹配，然后利用中心點和三角點的信息進一步匹配，最后以待識別圖像和模板指紋圖像的中心點為基準點，將中心點與鄰近的36個細節點形成矢量，于是指紋的匹配就轉變為矢量組數的匹配。

(2)基于PKI(Public Key Infrastructure，公鑰基礎設施)的開放網絡環境下的指紋認證系統。

(3)實時指紋特征點匹配算法。該算法的原理是：通過由指紋分割算法得到圓形匹配限制框和簡化計算步驟來達到快速匹配的目的。

(4)一種基于FBI(Federal Bureauof Investigation)細節點的二次指紋匹配算法。

(5)基于中心點的指紋匹配算法。該算法利用奇異點或指紋有效區域的中心點尋找匹配的基準特征點對和相應的變換參數，并將待識別指紋相對于模板指紋作姿勢糾正，最后采用坐標匹配的方式實現兩個指紋的比對。

谷歌人工智能寫作項目：小發貓

2、計算機指紋識別系統應用了人工智能技術中的什么技術？

答案：指紋識別系統應用了人工智能技術中的模式識別技術神經網絡對指紋比對的應用。
問題所涉及詞條分析：
1、人工智能：人工智能是在計算機科學、控制論、信息論、心理學、語言學等多種學科相互滲透的基礎發展起來的一門新興邊緣學科，主要研究用用機器（主要是計算機）來模仿和實現人類的智能行為，目前，我們比較熟悉的人工智能應用領域涵蓋了符號計算、模式識別、專家系統、機器翻譯等方面。
2、模式識別：模式識別就是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀。這里,我們把環境與客體統稱為“模式”,隨著計算機技術的發展，人類有可能研究復雜的信息處理過程。用計算機實現模式（文字、聲音、人物、物體等）的自動識別，是開發智能機器的一個最關鍵的突破口，也為人類認識自身智能提供線索。信息處理過程的一個重要形式是生命體對環境及客體的識別。
3、指紋識別：指紋是人體的一個重要特征，具有唯一性。北京大學有關專家對數字圖像的離散幾何性質進行了深入研究，建立了從指紋灰度圖像精確計算紋線局部方向、進而提取指紋特征信息的理論與算法，隨后研究成功了適于民用身份鑒定的全自動指紋鑒定系統，以及適于公安刑事偵破的指紋鑒定系統。

3、墨奇非接觸指紋采集儀推薦嗎？

【嘉勤點評】墨奇科技發明的非接觸式指紋識別方法，在對指紋識別之前通過活體檢測方案來確定被識別對象是否為活體，同時，只在被識別對象為活體時進行指紋識別。從而避免了圖像也可以被成功檢測的情況，提高了指紋驗證系統的安全性。
集微網消息，隨著人工智能的發展，依靠生物特征的身份認證技術近年來得到了廣泛的應用，相關應用場景例如有人臉識別、聲紋識別等。
盡管人工智能的進步讓生物識別技術有了很大的進展，近幾年來得到比較快速的普及，例如常用的人臉識別技術，但因為人臉的個人隱私特殊性，以及背后所涉及的年齡、種族偏見問題，引起了社會和群眾的普遍爭議，并且人臉識別技術在庫容較大時精度不夠高。
因此，研究人員又將目光轉回到了指紋識別，指紋作為生物識別中占據超過50％市場份額的生物識別技術，在刑偵、出入境、個人消費電子、安防、金融銀行等領域都有廣泛而深入的應用。而傳統光學或電容式等接觸式指紋采集設備，除了接觸式采集帶來的衛生風險，還存在著采集質量低、采集面積小、對皮膚干濕敏感、采集一致性低等問題。
尤其是當指紋識別技術被廣泛應用于各個領域后，一些不法人員采用橡膠等材質仿制人體的指紋，或者預先在紙張上打印指紋圖像，從而欺騙指紋識別裝置，導致指紋識別系統產生安全隱患。
為此，墨奇科技在2020年9月30日申請了一項名為“非接觸式指紋識別方法、裝置、終端和存儲介質”的發明專利（申請號：呵呵8.6），申請人為墨奇科技（北京）有限公司。
根據該專利目前公開的相關資料，讓我們一起來看看這項非接觸式指紋識別方法吧。
如上圖，為該專利中發明的非接觸指紋識別方法的流程圖，首先，系統會對需要識別的對象的手進行拍攝，判斷在拍攝的畫面中是否存在有手指，以及確定手指的位置。在具體確定手指位置時，會先確定手指遠節指骨段的位置，包括分析不同的角度、不同遠近程度、不同光照以及不同清晰度下的手指照片。
其次，在可視范圍內倘若能檢測到手指存在，則會對手指進行對焦拍照，并獲取手指各自的指紋圖像。在這個過程中，手指如果距離攝像頭過近，可能會出現對焦模糊、手指拍不全等問題，此時，需要根據攝像頭的分辨率、手指在圖中大小占比，來判斷手的距離是否過近，并在過近時提示用戶將手放遠一些。
接著，對獲取到的手指各自的指紋圖像進行加密處理，并將加密處理后的指紋圖像傳送至指紋比對系統中，由此增加用戶指紋在傳輸過程中的安全性，同時也可以避免指紋圖像在中途被替換，從而增強了指紋識別系統的安全性。
最后，根據獲取到的指紋圖像，與系統中的指紋數據進行對比，從而獲得對比的結果，具體而言，即根據系統中預設的指節線模型來對手指的端點、輪廓線以及指紋進行對比，以判斷用戶的身份。
如上圖，為該專利中展示的非接觸的手指的指紋圖像，指尖位置包括指紋區域，對于采集的指尖圖像，將其輸入經過訓練的神經網絡模型進行處理，該神經網絡模型的輸出結果可以用于表征輸入的指尖圖像是否為活體的結果，從而判斷該指紋是否需要進一步處理，以防止例如使用圖片、視頻中的指紋來冒充活體。
以上就是墨奇科技發明的非接觸式指紋識別方法，該方案在對指紋識別之前通過活體檢測方案來確定被識別對象是否為活體，同時，只在被識別對象為活體時進行指紋識別，從而提高了指紋驗證系統的安全性，避免了圖像也可以被成功檢測的情況，并減少了不必要的計算、節省了計算資源。
關于嘉勤
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（校對/holly）

4、什么是BP神經網絡？

BP算法的基本思想是：學習過程由信號正向傳播與誤差的反向回傳兩個部分組成；正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入，經各隱層依次逐層處理，傳向輸出層，若輸出層輸出與期望不符，則將誤差作為調整信號逐層反向回傳，對神經元之間的連接權矩陣做出處理，使誤差減小。經反復學習，最終使誤差減小到可接受的范圍。具體步驟如下：
1、從訓練集中取出某一樣本，把信息輸入網絡中。
2、通過各節點間的連接情況正向逐層處理后，得到神經網絡的實際輸出。
3、計算網絡實際輸出與期望輸出的誤差。
4、將誤差逐層反向回傳至之前各層，并按一定原則將誤差信號加載到連接權值上，使整個神經網絡的連接權值向誤差減小的方向轉化。
5、対訓練集中每一個輸入—輸出樣本對重復以上步驟，直到整個訓練樣本集的誤差減小到符合要求為止。

5、請介紹一下人工神經網絡，和應用 5

一.一些基本常識和原理
[什么叫神經網絡?]
人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，并用符號表示，然后，根據符號運算按串行模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串行的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在于以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網絡上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
人工神經網絡就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在于信息的分布式存儲和并行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網絡系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。
[人工神經網絡的工作原理]
人工神經網絡首先要以一定的學習準則進行學習，然后才能工作。現以人工神經網絡對手寫“A”、“B”兩個字母的識別為例進行說明，規定當“A”輸入網絡時，應該輸出“1”，而當輸入為“B”時，輸出為“0”。
所以網絡學習的準則應該是：如果網絡作出錯誤的的判決，則通過網絡的學習，應使得網絡減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網絡的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將“A”所對應的圖象模式輸入給網絡，網絡將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網絡的輸出。在此情況下，網絡輸出為“1”和“0”的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為“1”(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網絡再次遇到“A”模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。
如果輸出為“0”(即結果錯誤)，則把網絡連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在于使網絡下次再遇到“A”模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網絡輪番輸入若干個手寫字母“A”、“B”后，經過網絡按以上學習方法進行若干次學習后，網絡判斷的正確率將大大提高。這說明網絡對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網絡的各個連接權值上。當網絡再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、準確的判斷和識別。一般說來，網絡中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。
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關于一個神經網絡模擬程序的下載
人工神經網絡實驗系統(BP網絡) V1.0 Beta 作者:沈琦

作者關于此程序的說明:
從輸出結果可以看到，前3條"學習"指令，使"輸出"神經元收斂到了值 0.515974。而后3條"學習"指令，其收斂到了值0.520051。再看看處理4和11的指令結果 P *Out1: 0.520051看到了嗎？ "大腦"識別出了4和11是屬于第二類的！怎么樣?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神經網絡"已經形成了!你可以自己任意的設"模式"讓這個"大腦"學習分辯哦!只要樣本數據量充分(可含有誤差的樣本)，如果能夠在out數據上收斂地話，那它就能分辨地很準哦!有時不是絕對精確，因為它具有"模糊處理"的特性.看Process輸出的值接近哪個Learning的值就是"大腦"作出的"模糊性"判別!
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人工神經網絡論壇

(舊版,楓舞推薦)
國際神經網絡學會(INNS)(英文)

歐洲神經網絡學會(ENNS)(英文)

亞太神經網絡學會(APNNA)(英文)

日本神經網絡學會(JNNS)(日文)

國際電氣工程師協會神經網絡分會

研學論壇神經網絡

人工智能研究者俱樂部

2nsoft人工神經網絡中文站

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推薦部分書籍:
人工神經網絡技術入門講稿(PDF)

神經網絡FAQ(英文)

數字神經網絡系統(電子圖書)

神經網絡導論(英文)

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一份很有參考價值的講座
<前向網絡的敏感性研究>

是Powerpoint文件，比較大，如果網速不夠最好用鼠標右鍵下載另存.
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已經努力的在給你提供條件資源哦~~

6、人臉識別現在發展的咋樣，準確率好像不高啊，和指紋識別比有什么優勢嗎？

人臉識別技術的優勢
1、自然性
所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其它生物）進行個體識別時所利用的生物特征相同，是通過觀察比較人臉區分和確認身份，具有自然性的識別還有語音識別和體形識別；而指紋識別和虹膜識別等因人類或其他生物不能通過此類生物特征區別個體，所以不具備自然性。
2、非強制性
被識別的人臉圖像信息可以主動獲取而不被被測個體察覺。
人臉識別是利用可見光獲取人臉圖像信息，它不同于指紋識別或者虹膜識別需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像。因為這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而帶有可被偽裝欺騙性。
3、非接觸性
相比較其他生物識別技術而言，人臉識別是非接觸的！也就是說，用戶是不需要和設備直接接觸的。
4、并發性
人臉識別能夠滿足在實際應用場景下進行多個人臉的檢測、跟蹤及識別。
正是由于上述種種優勢，人臉識別近年來在國內的發展非常迅速。現下，隨著軟件技術的成熟、硬件完善、價格下降，人臉識別技術在金融和互聯網領域的應用受到前所未有的關注，在金融、司法、海關、軍事及人們日常生活的領域扮演著越來越重要的角色。
人臉識別技術的工作模式及應用領域
1、人臉確認
就是將兩個人臉圖像進行一對一的比對，判斷是否為同一個人。其可應用于電子護照驗證、駕駛證驗證、身份證驗證等領域。
2、人臉鑒定
就是將待識別的人臉圖像與數據庫中多人的人臉圖像進行比對，從而鑒別出此人的身份。其可應用于罪犯識別、身份證檢測等領域。
3、人臉屬性分析
就是指對于任意一副給定的人臉圖像進行分析，返回人臉的性別、年齡、種族、配飾等信息。其可應用于商業領域和廣告領域，包括廣告效果評估、人群分析、精準廣告投放等。
4、表情分析
就是指對于任意一副給定的人臉圖像進行分析，返回高興、悲傷、驚訝、恐懼、憤怒和厭惡等表情信息。其可應用于商用、醫療康復、心理咨詢等領域。
人臉識別技術的識別方法
1、幾何特征的人臉識別法
幾何特征人臉識別法是最早投入使用的一種人臉識別法。該方法主要是對人臉表面上的一些基本特征進行細致的觀察，以此對人臉信息進行科學的識別。
優點：識別速度非常快，對于系統內存的需求較小；
缺點：識別效率較低。
2、基于人臉特征的人臉識別法
基于人臉特征的人臉識別法也可以稱為主成分分析法，該方法近幾年在各個行業得到了廣泛的應用。
優點：能夠對不同人臉的特征信息進行詳細的表述和體現；
缺點：對人臉的鑒別和區分的正確度較低。
3、彈性圖匹配
人臉識別法彈性圖匹配人臉識別法主要是利用動態化鏈接結構對人臉進行識別。
優點：對人臉識別的整體性能較好；
缺點：所需計算量和存儲量較大，耗費時間長。
4、隱馬爾可夫模型
人臉識別法隱馬爾可夫模型人臉識別法主要是依據隱馬爾可夫模型技術來對人臉信息進行科學識別。隱馬爾可夫模型是一種對信號統計的特性進行科學描述的統計模型，因此，利用該模型對人臉識別技術進行應用時，不需要對復雜的人臉圖像中的種類特征進行提取。
優點：可以準確的對處于變化中各種環境因素進行適當的調整，且識別率較高；
缺點：在使用過程中對整體模型的復雜度要求較高。
5、神經網絡人臉識別法
神經網絡人臉識別技術是通過大量樣本圖像的訓練獲取識別模型，再通過識別模型進行識別。神經網絡人臉識別技術不需要人工選取特征，能夠在樣本訓練過程中進行學習。它是近來較熱的是深度學習的人臉識別方法，其識別準確率高，可以達到99%以上。
以上識別方法可以說是時代發展與技術進步的共同產物。雖然當下單一的生物識別技術各有優缺點，在應用上也不免會出現小瑕疵。但我們依舊可以在識別技術多元化交錯發展的大環境下，取長補短、不斷開拓，研究出令人矚目的新技術！就比如智芯原動研發的人臉識別系統。
智芯原動的人臉識別系統
智芯原動自主研發了基于具有深度學習的深度卷積神經網絡的人臉識別系統，該系統可以實現視頻中的人臉區域的定位、跟蹤，并對定位的人臉區域進行智能分析，返回智能分析的結果。
智芯原動的人臉識別系統不僅可以用于人臉確認、人臉鑒定，還可以用于人臉屬性分析和表情分析。尤其是在計算機技術、網絡技術和人工智能技術日新月異的今天，高速發展的人臉識別技術將會有更廣闊的舞臺來展現其價值。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于神经网络的指纹识别,指纹比对技术何时出现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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