现在国内外大多接纳基于细节特征点的指纹识别手艺，即接纳基于图像处置的指纹识别算法，有两种代表性的。一种是基于偏向滤波增强并从指纹细化图中提取特征点的算法，另一种是直接从指纹灰度图中提取特征点的算法。难点在于，由于指纹图像的噪声、皮肤弹性引起的非线性变形等因素，一些算法会在识别过程中造成误差，影响识别率[1-2]
指纹算法的问题与偏向
指纹图像预处置：预处置的目的是提高输入指纹图像的质量，提高特征提取的准确性。
本文接纳灰度支解法对指纹图像举行支解。用中值滤波去噪。接纳自适应二值化方式对指纹图像举行处置，然后对图像举行细化，去除毛刺、裂痕等滋扰。
指纹图像特征提取：提取指纹图像的特征点。预处置细化后的图像存在大量虚伪特征点，不仅大大降低了匹配速率，而且大幅降低了指纹识别性能，导致识别系统的误拒率和误识别率增添。
因此，在指纹匹配之前，应尽可能去除虚伪特征点。针对提取的指纹细节特征点包罗大量虚伪特征点的问题，提出一种边缘信息判别方式，有用去除界限虚伪特征点，然后凭据脊线结构特征去除毛刺、短脊线等虚伪特征点，从而显著削减虚伪特征点。
指纹匹配：指纹图像匹配算法研究。
特征匹配是识别系统的关键环节，匹配算法的质量直接影响识别的性能、速率和效率。为了战胜指纹图像非线性变形的影响，接纳了一种基于结构特征的点匹配算法来匹配标定后的点集。匹配的特征点数目约为两个点集的65%，可视为匹配乐成。
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现在指纹识别手艺应用普遍。我们不仅可以在门禁考勤系统中看到指纹识别手艺，市场上也有更多的指纹识别应用：例如笔记本电脑、手机、汽车和银行支付都可以应用指纹识别手艺。
指纹识别的优势：
1.指纹是人体特有的特征，其复杂性足以为识别提供足够的特征；
2.想要增添可靠性，只需要注册更多的指纹，识别更多的手指，最多十个，每个指纹都是唯一的；
3.扫描指纹的速率异常快，使用异常利便；
4.在读取指纹时，用户必须用指纹采集头直接接触手指。
5.接触是读取人类生物特征最可靠的方式。
6.指纹采集头可以小型化，价钱会更低；
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