大數據指紋識別研究方法

㈠ f2rec在指紋掃描時的識別率是多少

F2REC指紋識別技術的准確率分析
指紋識別技術早已融入人們的生活，由此誕生出許多不同類型的指紋識別產品和技術。其中，F2REC指紋識別技術因其高效、快速和准確而備受推崇。那麼，在實際應用場景中，F2REC在指紋掃描時的識別率又是多少呢？
F2REC指紋識別技術可以通過採集手指上的指紋來識別人員身份。相比其他指紋識別技術，F2REC運用更高端的人工智慧技術進行數據的識別和分析，使得F2REC在指紋識別准確率上更上一層樓。
據統計，F2REC指紋識別技術在指紋掃描時的識別率可以達到99%以上，幾乎可以沒有誤差地識別人員身份。這一高水平的識別率除了歸功於F2REC高端人工智慧技術的支持之外，也和一些硬體和軟體的因素有關。
首先，F2REC指紋識別技術的高精度也是源於其高質量的感測器和圖像採集設備。在採集指紋圖像時，F2REC採用高清晰度的圖像感測器，其採集的指紋圖像質量更高，從而可以獲得更加精準的指紋數據。
其次，F2REC還採用了高效的演算法和數據處理技術，可以對大量數據進行分析和識別。無論是在中小型場所的身份認證，還是在大型場所的安全管控，F2REC都能夠快速、准確的進行識別，並且可以通過軟體更新的方式持續提升識別速度和准確度。
無疑，F2REC指紋識別技術在指紋掃描時的識別率遠高於其他指紋識別技術。隨著人工智慧技術和大數據處理技術的不斷發展，F2REC指紋識別技術的准確率也將不斷提升，更快、更准確地為我們提供安全保障。

㈡ 生物識別技術有哪幾種，各有什麼特點

1. 指紋識別
實現指紋識別有多種方法。其中有些是仿效傳統的公安部門使用的方法，比較指紋的局部細節；有些直接通過全部特徵進行識別；還有一些使用更獨特的方法，如指紋的波紋邊緣模式和超聲波。有些設備能即時測量手指指紋，有些則不能。在所有生物識別技術中，指紋識別是當前應用最為廣泛的一種。
指紋識別對於室內安全系統來說更為適合，因為可以有充分的條件為用戶提供講解和培訓，而且系統運行環境也是可控的。由於其相對低廉的價格、較小的體積（可以很輕松地集成到鍵盤中）以及容易整合，所以在工作站安全訪問系統中應用的幾乎全部都是指紋識別。

2. 手掌幾何學識別
手掌幾何學識別就是通過測量使用者的手掌和手指的物理特徵來進行識別，高級的產品還可以識別三維圖象。作為一種已經確立的方法，手掌幾何學識別不僅性能好，而且使用比較方便。它適用的場合是用戶人數比較多，或者用戶雖然不經常使用，但使用時很容易接受。如果需要，這種技術的准確性可以非常高，同時可以靈活地調整 生物識別技術 性能以適應相當廣泛的使用要求。手形讀取器使用的范圍很廣，且很容易集成到其他系統中，因此成為許多生物識別項目中的首選技術。

3. 聲音識別
聲音識別就是通過分析使用者的聲音的物理特性來進行識別的技術。目前，雖然已經有一些聲音識別產品進入市場，但使用起來還不太方便，這主要是因為感測器和人的聲音可變性都很大。另外，比起其他的生物識別技術，它使用的步驟也比較復雜，在某些場合顯得不方便。很多研究工作正在進行中，我們相信聲音識別技術將取得重大進展。

4. 視網膜識別
視網膜識別使用光學設備發出的低強度光源掃描視網膜上獨特的圖案。有證據顯示，視網膜掃描是十分精確的，但它要求使用者注視接收器並盯著一點。這對於戴眼鏡的人來說很不方便，而且與接受器的距離很近，也讓人不太舒服。所以盡管視網膜識別技術本身很好，但用戶的接受程度很低。因此，該類產品雖在20世紀90年代經過重新設計，加強了連通性，改進了用戶界面，但仍然是一種非主流的生物識別產品。

5.虹膜識別
虹膜識別是與眼睛有關的生物識別中對人產生較少干擾的技術。它使用相當普通的照相機元件，而且不需要用戶與機器發生接觸。另外，它有能力實現更高的模板匹配性能。因此，它吸引了各種人的注意。以前，虹膜掃描設備在操作的簡便性和系統集成方面沒有優勢，我們希望新產品能在這些方面有所改進。

6. 簽名識別
簽名識別在應用中具有其他生物識別所沒有的優勢，人們已經習慣將簽名作為一種在交易中確認身份的方法，它的進一步的發展也不會讓人們覺得有太大不同。實踐證明，簽名識別是相當准確的，因此簽名很容易成為一種可以被接受的識別符。但與其他生物識別產品相比，這類產品目前數量很少。

7. 面部識別
這是一種相當引人注意的技術，它的性能也經常被誤解。關於面部識別，經常有一些誇張的言論，但實際是很難實現的。比較兩個靜態圖象是一回事，在人群中發現和確認某個人的身份而不引起別人的注意，就是完全不同的另一回事了。有些系統宣稱能做到後一點，但它們實際上做的是前一種事，這實際並不是生物識別。從用戶的角度很容易理解面部識別的吸引力，但人們對這種技術的期望應該比較現實。到目前為止，面部識別在實際應用中還很少成功。但一旦克服了技術障礙，它將成為一種重要的生物識別方法。

8. 基因識別
隨著人類基因組計劃的開展，人們對基因的結構和功能的認識不斷深化，並將其應用到個人身份識別中。因為在全世界60億人中，與你同時出生或姓名一致、長相酷似、聲音相同的人都可能存在，指紋也有可能消失，但只有基因才是代表你本人遺傳特性的、獨一無二、永不改變的指征。據報道，採用智能卡的形式，儲存著個人基因信息的基因身份證已經在我國四川、湖北和香港出現。
製作這種基因身份證，首先是取得有關的基因，並進行化驗，選取特徵位點（DNA指紋），然後載入中心的電腦儲存庫內，這樣，基因身份證就製作出來了。如果人們喜歡加上個人病歷並進行基因化驗的話，也是可以的。發出基因身份證後，醫生及有關的醫療機構等，可利用智能卡閱讀器，閱讀有關人的病歷。
基因識別是一種高級的生物識別技術，但由於技術上的原因，還不能做到實時取樣和迅速鑒定，這在某種程度上限制了它的廣泛應用。
除了上面提到的生物識別技術以外，還有通過氣味、耳垂和其他特徵進行識別的技術。但它們目前還不能走進日常生活。

9.靜脈識別
靜脈識別，使用近紅外線讀取靜脈模式，與存儲的靜脈模式進行比較，進行本人識別的識別技術。富士通的PalmSecure™，利用該技術，由離開識別裝置的位置，使用近紅外線拍攝，與預先存儲的靜脈模式進行比較從而進行本人識別。

10.步態識別
步態識別，使用攝像頭採集人體行走過程的圖像序列，進行處理後同存儲的數據進行比較，來達到身份識別的目的。中科院自動化所已經進行一定研究。但是制約其發展還存在很多問題，比如拍攝角度發生改變，被識別人的衣著不同，攜帶有不同的東西，所拍攝的圖像進行輪廓提取的時候會發生改變影響識別效果。但是該識別技術卻可以實現遠距離的身份識別在主動防禦上有突出的性能。如果能突破現有的制約因素，在實際應用中必定有用武之地。

㈢ 生物識別技術有哪幾種，各有什麼特點

所謂生物識別技術就是，通過計算機與光學、聲學、生物感測器和生物統計學原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性，（如指紋、臉象、虹膜等）和行為特徵（如筆跡、聲音、步態等）來進行個人身份的鑒定。根據IBG（International Biometric Group，國際生物識別小組）2009年的統計結果，市場已有多種針對不同生理特徵和行為特徵的應用。其中，佔有率最高的就是指紋識別了。生物識別技術比傳統的身份鑒定方法更具安全、保密和方便性。生物特徵識別技術具不易遺忘、防偽性能好、不易偽造或被盜、隨身「攜帶」和隨時隨地可用等優點。
1、指紋識別：實現指紋識別有多種方法。其中有些是仿效傳統的公安部門使用的方法，比較指紋的局部細節；有些直接通過全部特徵進行識別；還有一些使用更獨特的方法，如指紋的波紋邊緣模式和超聲波。有些設備能即時測量手指指紋，有些則不能。在所有生物識別技術中，指紋識別是當前應用最為廣泛的一種。指紋識別對於室內安全系統來說更為適合，因為可以有充分的條件為用戶提供講解和培訓，而且系統運行環境也是可控的。由於其相對低廉的價格、較小的體積（可以很輕松地集成到鍵盤中）以及容易整合，所以在工作站安全訪問系統中應用的幾乎全部都是指紋識別。
2、手掌幾何學識別：手掌幾何學識別就是通過測量使用者的手掌和手指的物理特徵來進行識別，高級的產品還可以識別三維圖象。作為一種已經確立的方法，手掌幾何學識別不僅性能好，而且使用比較方便。它適用的場合是用戶人數比較多，或者用戶雖然不經常使用，但使用時很容易接受。如果需要，這種技術的准確性可以非常高，同時可以靈活地調整生物識別技術性能以適應相當廣泛的使用要求。手形讀取器使用的范圍很廣，且很容易集成到其他系統中，因此成為許多生物識別項目中的首選技術。
3、聲音識別：聲音識別就是通過分析使用者的聲音的物理特性來進行識別的技術。現今，雖然已經有一些聲音識別產品進入市場，但使用起來還不太方便，這主要是因為感測器和人的聲音可變性都很大。另外，比起其他的生物識別技術，它使用的步驟也比較復雜，在某些場合顯得不方便。很多研究工作正在進行中，我們相信聲音識別技術將取得重大進展。
4、視網膜識別：視網膜識別使用光學設備發出的低強度光源掃描視網膜上獨特的圖案。有證據顯示，視網膜掃描是十分精確的，但它要求使用者注視接收器並盯著一點。這對於戴眼鏡的人來說很不方便，而且與接受器的距離很近，也讓人不太舒服。所以盡管視網膜識別技術本身很好，但用戶的接受程度很低。因此，該類產品雖在20世紀90年代經過重新設計，加強了連通性，改進了用戶界面，但仍然是一種非主流的生物識別產品。
5、虹膜識別：虹膜識別是與眼睛有關的生物識別中對人產生較少干擾的技術。它使用相當普通的照相機元件，而且不需要用戶與機器發生接觸。另外，它有能力實現更高的模板匹配性能。因此，它吸引了各種人的注意。以前，虹膜掃描設備在操作的簡便性和系統集成方面沒有優勢，我們希望新產品能在這些方面有所改進。
6、簽名識別：簽名識別在應用中具有其他生物識別所沒有的優勢，人們已經習慣將簽名作為一種在交易中確認身份的方法，它的進一步的發展也不會讓人們覺得有太大不同。實踐證明，簽名識別是相當准確的，因此簽名很容易成為一種可以被接受的識別符。但與其他生物識別產品相比，這類產品現今數量很少。
7、面部識別：這是一種相當引人注意的技術，它的性能也經常被誤解。關於面部識別，經常有一些誇張的言論，但實際是很難實現的。比較兩個靜態圖象是一回事，在人群中發現和確認某個人的身份而不引起別人的注意，就是完全不同的另一回事了。有些系統宣稱能做到後一點，但它們實際上做的是前一種事，這實際並不是生物識別。從用戶的角度很容易理解面部識別的吸引力，但人們對這種技術的期望應該比較現實。面部識別在實際應用中還很少成功。但一旦克服了技術障礙，它將成為一種重要的生物識別方法。2012年，武漢公安正構建一套高精準人像識別系統，建成後能在1秒鍾內比對1億次圖像，瞬間可辨認嫌疑人。
這套系統主要通過安裝在城市道路路口、兩側以及公交車上的25萬個視頻探頭進行圖像採集。視頻監控將捕捉到的人像，與後台數據中犯罪嫌疑人面部特徵進行精確比對，可在幾秒內鎖定犯罪嫌疑人。這套系統將在2013年3月投入實戰應用。

㈣ 怎樣識別指紋

指紋識別技術主要涉及四個功能：讀取指紋圖象、提取特徵、保存數據和比對。

在一開始，通過指紋讀取設備讀取到人體指紋的圖象，取到指紋圖象之後，要對原始圖象進行初步的處理，使之更清晰。

接下來，指紋辨識軟體建立指紋的數字表示——特徵數據，一種單方向的轉換，可以從指紋轉換成特徵數據但不能從特徵數據轉換成為指紋，而兩枚不同的指紋不會產生相同的特徵數據。軟體從指紋上找到被稱為「節點」（minutiae）的數據點，也就是那些指紋紋路的分叉、終止或打圈處的坐標位置，這些點同時具有七種以上的唯一性特徵。因為通常手指上平均具有70個節點，所以這種方法會產生大約490個數據。

有的演算法把節點和方向信息組合產生了更多的數據，這些方向信息表明了各個節點之間的關系，也有的演算法還處理整幅指紋圖像。總之，這些數據，通常稱為模板，保存為1K大小的記錄。無論它們是怎樣組成的，至今仍然沒有一種模板的標准，也沒有一種公布的抽象演算法，而是各個廠商自行其是。

最後，通過計算機模糊比較的方法，把兩個指紋的模板進行比較，計算出它們的相似程度，最終得到兩個指紋的匹配結果。

二. 取得指紋圖象

1.取象設備原理

取像設備分成兩類：光學、硅晶體感測器和其他。

光學取像設備有最悠久的歷史，可以追溯到20世紀70年代。依據的是光的全反射原理(FTIR)。光線照到壓有指紋的玻璃表面，反射光線由CCD去獲得，反射光的數量依賴於壓在玻璃表面指紋的脊和谷的深度和皮膚與玻璃間的油脂。光線經玻璃設到谷後反射到CCD，而設到脊後則不反射到CCD（確切的是脊上的液體反光的）。

由於最近光學設備的革新，極大地降低了設備的體積。最近90年代中期，感測器可以裝在6x3x6英寸的盒子里，在不久的將來更小的設備是3x1x1英寸。這些進展取決於多種光學技術的發展而不是FTIR的發展。例如：纖維光被用來捕捉指紋圖象。纖維光束垂直射到指紋的表面，他照亮指紋並探測反射光。另一個方案是把含有一微型三棱鏡矩陣的表面安裝在彈性的平面上，當手指壓在此表面上時，由於脊和谷的壓力不同而改變了微型三棱鏡的表面，這些變化通過三棱鏡光的反射而反映出來。

應用晶體感測器是最近在市場上才出現的，盡管它在傳奇文學作品中已經出現近20年。這些含有微型晶體的平面通過多種技術來繪制指紋圖象。電容感測器通過電子度量被設計來捕捉指紋。電容設備能結合大約100,000導體金屬陣列的感測器，其外面是絕緣的表面，當用戶的手指放在上面時，皮膚組成了電容陣列的另一面。電容器的電容值由於金屬間的距離而變化，這里指的是脊（近的）和谷（遠的）之間的距離。壓感式表面的頂層是具有彈性的壓感介質材料，他們依照指紋的外表地形（凹凸）轉化為相應的電子信號。溫度感應感測器被設計為感應壓在設備上的脊和遠離設備的谷溫度的不同。

超聲波掃描被認為是指紋取像技術中非常好的一類。很象光學掃描的激光，超聲波掃描指紋的表面。緊接著，接收設備獲取了其反射信號，測量他的范圍，得到脊的深度。不象光學掃描，積累在皮膚上的臟物和油脂對超音速獲得的圖象影響不大，所以這樣的圖象是實際脊地形（凹凸）的真實反映。

由於巨大的指紋辨別市場，如果想指紋識別在商業上的巨大成功，三個因素中的兩個因素是非常重要的，它們是低價格和緊湊的體積（另外一個是上面談到的識別率）。90年代初到後期，取像設備的價格已經劇烈的下降，製造商最近又承諾，在最近幾年後，又要進行大幅度降價。至於體積，上面已經提到光學感測器的體積從6x3x3英寸降到3x1x1英寸。應用晶體的感測器的體積差不多是這樣或者更小。在晶片上，集成電路的技術越來越高（如：數字化電路把指紋信號轉化為數字信號強度），系統體積將越來越小，晶體感測器的體積接近與手指大小所需要的體積，其長寬大約是1x1英寸高不到1英寸。

在晶體感測器之前，一些沒有用到的機能是局部調整、軟體控制、自動獲取控制(AGC)技術。對於大多數光學設備，只能通過人工調整來改變圖象的質量。然而，晶體感測器提供自動調節象素，行以及局部范圍的敏感程度，從而提高圖象的質量。AGC在不同的環境下結合反饋的信息產生高質量的圖象。例如，一個不清晰（對比度差）的圖象，如乾燥的指紋，能夠被感覺並增強靈敏度，在捕捉的瞬間產生清晰的圖象（對比度好）；由於提供了局部調整的能力，圖象不清晰（對比度差）的區域也能夠被檢測到（如：手指壓得較輕的地方）並在捕捉的瞬間為這些象素提高靈敏度。

光學掃描也有自己的優勢。其中之一在較大的模型可以做較大指紋取像區域。而製造較大的應用晶體感測器的指紋取像區域是非常昂貴的，所以應用晶體感測器的指紋取像區域小於1平方英寸，而光學掃描的指紋取像區域等於或大於1平方英寸。然而這個對於較小的光學掃描設備並不是優勢。較小的光學掃描也是較小指紋取像區域，這是因為較大的指紋取像區域需要較長的焦點長度，所以要有較大包裝，否則如果較大的取像區域使用較小的包裝，則光學掃描設備會受到圖象邊緣線形扭曲的影響。

晶體感測器技術最重要的弱點在於，它們容易受到靜電的影響，這使得晶體感測器有時會取不到圖象，甚至會被損壞，另外，它們並不象玻璃一樣耐磨損，從而影響了使用壽命。

總之，各種技術都具有它們各自的優勢，也有各自的缺點。我們在下面給出三種主要技術的比較。

比較項目 光學全反射技術 硅晶體電容感測技術 超聲波掃描
體 積 大 小 中
耐 用 性 非常耐用 容易損壞 一般
成像能力 干手指差，但汗多的和稍臟的手指成像模糊 干手指好，但汗多的和稍臟的手指不能成像 非常好
耗 電 較多 較少 較多
成 本 低 低 很高

2. 圖象增強

剛獲得的圖象有很多噪音。這主要由於平時的工作和環境引起的，比如，手指被弄臟，手指有刀傷、疤、痕、乾燥、濕潤或撕破等。圖象增強是減弱噪音，增強脊和谷的對比度。想得到比較干凈清晰的圖象並不是容易的事情。為這個目標而為處理指紋圖象所涉及的操作是設計一個適合、匹配的濾鏡和恰當的閥值。

指紋還有一些其他的有用的信息。比如：類似於脊的「多餘的部分」，即使一些特別的脊不連續，但仍可認為是脊的一部分，從而決定他的走向。我們可以利用這些「多餘的信息」。

有很多圖象增強的方法。大多數是通過過濾圖象與脊局部方向相匹配。圖象首先分成幾個小區域（窗口），並在每個區域上計算出脊的局部方向來決定方向圖。可以由空間域處理，或經過快速2維傅立葉變換後的頻域處理來得到每個小窗口上的局部方向。

設計合適的，相匹配的濾鏡，使之實用於圖象上所有的象素（空間場是其中的一個）。依據每個象素處脊的局部走向，濾鏡應增強在同一方向脊的走向，並且在同一位置，減弱任何不同於脊的方向。後者含有橫跨脊的噪音，所以其垂直於脊的局部方向上的那些不正確的「橋」會被濾鏡過濾掉。所以，合適的、匹配的濾鏡可以恰到好處地確定脊局部走向的自身的方向，它應該增強或匹配脊而不是噪音。

圖象增強，噪音減弱後，我們准備開始選取一些脊。雖然，在原始灰階圖象中，其強度是不同的而按一定的梯度分布，但它們真實的信息被簡單化為二元：脊及其相對的背景。二元操作使一個灰階圖象變成二元圖象，圖象在強度層次上從原始的256色（8-bits）降為2色(1-bits)。圖象二元化後，隨後的處理就會比較容易。

二元化的困難在於，並不是所有的指紋圖象有相同的閥值，所以一般不採取從單純的強度入手，而且單一的圖象的對照物是變化的，比如，手在中心地帶按的比較緊。因此一個叫「局部自適應的閥值（locally adaptive thresholding）」的方法被用來決定局部圖象強度的閥值。

在節點提取之前的最後一道工序是「細化（thinning）」。細化是將脊的寬度降為單個象素的寬度。一個好的細化方法是保持原有脊的連續性，降低由於人為因素所造成的影響。人為因素主要是毛刺，帶有非常短的分支而被誤認為是分叉。認識到合法的和不合法的節點後，在特徵提取階段排除這些節點。

三. 指紋識別技術的基本原理

指紋其實是比較復雜的。與人工處理不同，許多生物識別技術公司並不直接存儲指紋的圖象。多年來在各個公司及其研究機構產生了許多數字化的演算法（美國有關法律認為，指紋圖象屬於個人隱私，因此不能直接存儲指紋圖象）。但指紋識別演算法最終都歸結為在指紋圖象上找到並比對指紋的特徵。

指紋的特徵

我們定義了指紋的兩類特徵來進行指紋的驗證：總體特徵和局部特徵。總體特徵是指那些用人眼直接就可以觀察到的特徵，包括：

基本紋路圖案
環型（loop）, 弓型（arch）, 螺旋型（whorl）。其他的指紋圖案都基於這三種基本圖案。僅僅依靠圖案類型來分辨指紋是遠遠不夠的，這只是一個粗略的分類，但通過分類使得在大資料庫中搜尋指紋更為方便。

模式區（Pattern Area）
模式區是指指紋上包括了總體特徵的區域，即從模式區就能夠分辨出指紋是屬於那一種類型的。有的指紋識別演算法只使用模式區的數據。 Aetex 的指紋識別演算法使用了所取得的完整指紋而不僅僅是模式區進行分析和識別。

核心點（Core Point）
核心點位於指紋紋路的漸進中心，它用於讀取指紋和比對指紋時的參考點。

三角點（Delta）
三角點位於從核心點開始的第一個分叉點或者斷點、或者兩條紋路會聚處、孤立點、折轉處，或者指向這些奇異點。三角點提供了指紋紋路的計數和跟蹤的開始之處。

式樣線（ Type Lines）
式樣線是在指包圍模式區的紋路線開始平行的地方所出現的交叉紋路，式樣線通常很短就中斷了，但它的外側線開始連續延伸。

紋數（ Ridge Count）
指模式區內指紋紋路的數量。在計算指紋的紋數時，一般先在連接核心點和三角點，這條連線與指紋紋路相交的數量即可認為是指紋的紋數。 局部特徵 局部特徵是指指紋上的節點。兩枚指紋經常會具有相同的總體特徵，但它們的局部特徵——節點，卻不可能完全相同。

節點（Minutia Points）
指紋紋路並不是連續的，平滑筆直的，而是經常出現中斷、分叉或打折。這些斷點、分叉點和轉折點就稱為「節點」。就是這些節點提供了指紋唯一性的確認信息。

指紋上的節點有四種不同特性：
1. 分類 – 節點有以下幾種類型，最典型的是終結點和分叉點

A. 終結點（Ending） -- 一條紋路在此終結。
B. 分叉點（Bifurcation） -- 一條紋路在此分開成為兩條或更多的紋路。
C. 分歧點（Ridge Divergence） -- 兩條平行的紋路在此分開。
D. 孤立點（Dot or Island） -- 一條特別短的紋路，以至於成為一點
E. 環點（Enclosure） -- 一條紋路分開成為兩條之後，立即有合並成為一條，這樣形成的一個小環稱為環點
F. 短紋（Short Ridge） -- 一端較短但不至於成為一點的紋路，

2. 方向（Orientation） -- 節點可以朝著一定的方向。

3. 曲率（Curvature） -- 描述紋路方向改變的速度。

4. 位置（Position） -- 節點的位置通過（x,y）坐標來描述，可以是絕對的，也可以是相對於三角點或特徵點的。

四. 系統問題（system issues）

有效的指紋辨識系統不僅僅依賴於辨識演算法，還有其他的一些重要因素，這里稱之為「系統問題」。包括注冊和辨識過程，速度和工作學、用戶信息的反饋、排斥欺騙和安全考慮。 為了得到較好的識別率，重要的是在注冊時盡量獲得最好的指紋圖象，這是因為注冊一般只進行一次，而以後的辨識是經常的。一個較好的指紋識別系統應要求用戶的指紋在登記指紋時多次獲取指紋，然後，把最好的指紋或每次獲得的指紋的綜合的結果作為注冊的指紋。

又一個方法可以作為指紋系統設計時的考慮，即我們可以多次取像直到得到一個確定的匹配，但這個過程在降低了拒判率的同時，提高了誤判率。辨識不僅僅只用一個手指的指紋，可以用兩個或更多的手指的指紋，這樣可以增強識別率，當然這樣一來會浪費用戶的許多時間。

系統的工作學是很重要的。例如：在個人識別系統中，人們願意等待時間的極限，這個極限時間根據特定的應用而不同，依賴於在處理的過程中人們正在做什麼。例如：刷卡或輸入ID號的過程，從0.5-1.5秒被認為是可接受的時間；另外，拒判而重復次數不應超過3次。

驗證和辨識的過程、取像設備的設計拒判率和誤判率關系的設定，為了盡可能的獲得高質量的指紋圖象而提示用戶手指該怎樣放置，正確的反饋信息是非常有用的。如「手指放得太高」，「手指按得不夠重」等。

在指紋識別系統中，反欺騙的措施用來阻止人造指紋、死指紋和殘留指紋。殘留指紋是由於皮膚油或其他原因殘留在感測器上。感測器應建立反欺對策，使得有能力識別真實的皮膚溫度、阻力或電容。

既然指紋識別系統是為安全而考慮的，例如，節點模板資料庫必須是安全的，以防止一個冒名頂替的人將自己的指紋存進資料庫而成為合法的用戶。指紋匹配的結果是「YES」或「NO」，以此獲得訪問權。如果有人簡單地繞過指紋匹配而能去直接發送一個「YES」，那麼系統就是不安全的。這個問題的解決是確保主機接收的識別結果是來自真正的合法用戶，如通過數字信號發送給主機。

總之，在一個完整的指紋識別應用系統中有許多問題值得考慮，解決好這些問題有助於成功地建立有效的系統，相反，則有可能會使得高明的技術被束之高閣，甚至導致應用系統最後的失敗。

㈤ 一般鑒定指紋如何進行

1、讀取指紋圖象：在一開始，通過指紋讀取設備讀取到人體指紋的圖象，取到指紋圖象之後，要對原始圖象進行初步的處理，使之更清晰。

2、提取特徵：接下來，指紋辨識軟體建立指紋的數字表示——特徵數據，一種單方向的轉換，可以從指紋轉換成特徵數據但不能從特徵數據轉換成為指紋，而兩枚不同的指紋不會產生相同的特徵數據。

3、保存數據：有的演算法把節點和方向信息組合產生了更多的數據，這些方向信息表明了各個節點之間的關系，也有的演算法還處理整幅指紋圖像。總之，這些數據，通常稱為模板，保存為1K大小的記錄。

4、比對數據：通過計算機模糊比較的方法，把兩個指紋的模板進行比較，計算出它們的相似程度，最終得到兩個指紋的匹配結果。指紋其實是比較復雜的。

(5)大數據指紋識別研究方法擴展閱讀：

指紋的優點

1、指紋是人體不一樣的的特徵，並且它們的復雜度足以提供用於鑒別的足夠特徵；

2、如果要增加可靠性，只需登記更多的指紋、鑒別更多的手指，最多可以多達十個，而每一個指紋都是不一樣的；

3、掃描指紋的速度很快，使用非常方便；

4、讀取指紋時，用戶必需將手指與指紋採集頭相互接觸，與指紋採集頭直接；

5、接觸是讀取人體生物特徵最可靠的方法；

6、指紋採集頭可以更加小型化，並且價格會更加的低廉。