大数据指纹识别研究方法

㈠ f2rec在指纹扫描时的识别率是多少

F2REC指纹识别技术的准确率分析
指纹识别技术早已融入人们的生活，由此诞生出许多不同类型的指纹识别产品和技术。其中，F2REC指纹识别技术因其高效、快速和准确而备受推崇。那么，在实际应用场景中，F2REC在指纹扫描时的识别率又是多少呢？
F2REC指纹识别技术可以通过采集手指上的指纹来识别人员身份。相比其他指纹识别技术，F2REC运用更高端的人工智能技术进行数据的识别和分析，使得F2REC在指纹识别准确率上更上一层楼。
据统计，F2REC指纹识别技术在指纹扫描时的识别率可以达到99%以上，几乎可以没有误差地识别人员身份。这一高水平的识别率除了归功于F2REC高端人工智能技术的支持之外，也和一些硬件和软件的因素有关。
首先，F2REC指纹识别技术的高精度也是源于其高质量的传感器和图像采集设备。在采集指纹图像时，F2REC采用高清晰度的图像传感器，其采集的指纹图像质量更高，从而可以获得更加精准的指纹数据。
其次，F2REC还采用了高效的算法和数据处理技术，可以对大量数据进行分析和识别。无论是在中小型场所的身份认证，还是在大型场所的安全管控，F2REC都能够快速、准确的进行识别，并且可以通过软件更新的方式持续提升识别速度和准确度。
无疑，F2REC指纹识别技术在指纹扫描时的识别率远高于其他指纹识别技术。随着人工智能技术和大数据处理技术的不断发展，F2REC指纹识别技术的准确率也将不断提升，更快、更准确地为我们提供安全保障。

㈡ 生物识别技术有哪几种，各有什么特点

1. 指纹识别
实现指纹识别有多种方法。其中有些是仿效传统的公安部门使用的方法，比较指纹的局部细节；有些直接通过全部特征进行识别；还有一些使用更独特的方法，如指纹的波纹边缘模式和超声波。有些设备能即时测量手指指纹，有些则不能。在所有生物识别技术中，指纹识别是当前应用最为广泛的一种。
指纹识别对于室内安全系统来说更为适合，因为可以有充分的条件为用户提供讲解和培训，而且系统运行环境也是可控的。由于其相对低廉的价格、较小的体积（可以很轻松地集成到键盘中）以及容易整合，所以在工作站安全访问系统中应用的几乎全部都是指纹识别。

2. 手掌几何学识别
手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指的物理特征来进行识别，高级的产品还可以识别三维图象。作为一种已经确立的方法，手掌几何学识别不仅性能好，而且使用比较方便。它适用的场合是用户人数比较多，或者用户虽然不经常使用，但使用时很容易接受。如果需要，这种技术的准确性可以非常高，同时可以灵活地调整 生物识别技术 性能以适应相当广泛的使用要求。手形读取器使用的范围很广，且很容易集成到其他系统中，因此成为许多生物识别项目中的首选技术。

3. 声音识别
声音识别就是通过分析使用者的声音的物理特性来进行识别的技术。目前，虽然已经有一些声音识别产品进入市场，但使用起来还不太方便，这主要是因为传感器和人的声音可变性都很大。另外，比起其他的生物识别技术，它使用的步骤也比较复杂，在某些场合显得不方便。很多研究工作正在进行中，我们相信声音识别技术将取得重大进展。

4. 视网膜识别
视网膜识别使用光学设备发出的低强度光源扫描视网膜上独特的图案。有证据显示，视网膜扫描是十分精确的，但它要求使用者注视接收器并盯着一点。这对于戴眼镜的人来说很不方便，而且与接受器的距离很近，也让人不太舒服。所以尽管视网膜识别技术本身很好，但用户的接受程度很低。因此，该类产品虽在20世纪90年代经过重新设计，加强了连通性，改进了用户界面，但仍然是一种非主流的生物识别产品。

5.虹膜识别
虹膜识别是与眼睛有关的生物识别中对人产生较少干扰的技术。它使用相当普通的照相机元件，而且不需要用户与机器发生接触。另外，它有能力实现更高的模板匹配性能。因此，它吸引了各种人的注意。以前，虹膜扫描设备在操作的简便性和系统集成方面没有优势，我们希望新产品能在这些方面有所改进。

6. 签名识别
签名识别在应用中具有其他生物识别所没有的优势，人们已经习惯将签名作为一种在交易中确认身份的方法，它的进一步的发展也不会让人们觉得有太大不同。实践证明，签名识别是相当准确的，因此签名很容易成为一种可以被接受的识别符。但与其他生物识别产品相比，这类产品目前数量很少。

7. 面部识别
这是一种相当引人注意的技术，它的性能也经常被误解。关于面部识别，经常有一些夸张的言论，但实际是很难实现的。比较两个静态图象是一回事，在人群中发现和确认某个人的身份而不引起别人的注意，就是完全不同的另一回事了。有些系统宣称能做到后一点，但它们实际上做的是前一种事，这实际并不是生物识别。从用户的角度很容易理解面部识别的吸引力，但人们对这种技术的期望应该比较现实。到目前为止，面部识别在实际应用中还很少成功。但一旦克服了技术障碍，它将成为一种重要的生物识别方法。

8. 基因识别
随着人类基因组计划的开展，人们对基因的结构和功能的认识不断深化，并将其应用到个人身份识别中。因为在全世界60亿人中，与你同时出生或姓名一致、长相酷似、声音相同的人都可能存在，指纹也有可能消失，但只有基因才是代表你本人遗传特性的、独一无二、永不改变的指征。据报道，采用智能卡的形式，储存着个人基因信息的基因身份证已经在我国四川、湖北和香港出现。
制作这种基因身份证，首先是取得有关的基因，并进行化验，选取特征位点（DNA指纹），然后载入中心的电脑储存库内，这样，基因身份证就制作出来了。如果人们喜欢加上个人病历并进行基因化验的话，也是可以的。发出基因身份证后，医生及有关的医疗机构等，可利用智能卡阅读器，阅读有关人的病历。
基因识别是一种高级的生物识别技术，但由于技术上的原因，还不能做到实时取样和迅速鉴定，这在某种程度上限制了它的广泛应用。
除了上面提到的生物识别技术以外，还有通过气味、耳垂和其他特征进行识别的技术。但它们目前还不能走进日常生活。

9.静脉识别
静脉识别，使用近红外线读取静脉模式，与存储的静脉模式进行比较，进行本人识别的识别技术。富士通的PalmSecure™，利用该技术，由离开识别装置的位置，使用近红外线拍摄，与预先存储的静脉模式进行比较从而进行本人识别。

10.步态识别
步态识别，使用摄像头采集人体行走过程的图像序列，进行处理后同存储的数据进行比较，来达到身份识别的目的。中科院自动化所已经进行一定研究。但是制约其发展还存在很多问题，比如拍摄角度发生改变，被识别人的衣着不同，携带有不同的东西，所拍摄的图像进行轮廓提取的时候会发生改变影响识别效果。但是该识别技术却可以实现远距离的身份识别在主动防御上有突出的性能。如果能突破现有的制约因素，在实际应用中必定有用武之地。

㈢ 生物识别技术有哪几种，各有什么特点

所谓生物识别技术就是，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。根据IBG（International Biometric Group，国际生物识别小组）2009年的统计结果，市场已有多种针对不同生理特征和行为特征的应用。其中，占有率最高的就是指纹识别了。生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。生物特征识别技术具不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。
1、指纹识别：实现指纹识别有多种方法。其中有些是仿效传统的公安部门使用的方法，比较指纹的局部细节；有些直接通过全部特征进行识别；还有一些使用更独特的方法，如指纹的波纹边缘模式和超声波。有些设备能即时测量手指指纹，有些则不能。在所有生物识别技术中，指纹识别是当前应用最为广泛的一种。指纹识别对于室内安全系统来说更为适合，因为可以有充分的条件为用户提供讲解和培训，而且系统运行环境也是可控的。由于其相对低廉的价格、较小的体积（可以很轻松地集成到键盘中）以及容易整合，所以在工作站安全访问系统中应用的几乎全部都是指纹识别。
2、手掌几何学识别：手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指的物理特征来进行识别，高级的产品还可以识别三维图象。作为一种已经确立的方法，手掌几何学识别不仅性能好，而且使用比较方便。它适用的场合是用户人数比较多，或者用户虽然不经常使用，但使用时很容易接受。如果需要，这种技术的准确性可以非常高，同时可以灵活地调整生物识别技术性能以适应相当广泛的使用要求。手形读取器使用的范围很广，且很容易集成到其他系统中，因此成为许多生物识别项目中的首选技术。
3、声音识别：声音识别就是通过分析使用者的声音的物理特性来进行识别的技术。现今，虽然已经有一些声音识别产品进入市场，但使用起来还不太方便，这主要是因为传感器和人的声音可变性都很大。另外，比起其他的生物识别技术，它使用的步骤也比较复杂，在某些场合显得不方便。很多研究工作正在进行中，我们相信声音识别技术将取得重大进展。
4、视网膜识别：视网膜识别使用光学设备发出的低强度光源扫描视网膜上独特的图案。有证据显示，视网膜扫描是十分精确的，但它要求使用者注视接收器并盯着一点。这对于戴眼镜的人来说很不方便，而且与接受器的距离很近，也让人不太舒服。所以尽管视网膜识别技术本身很好，但用户的接受程度很低。因此，该类产品虽在20世纪90年代经过重新设计，加强了连通性，改进了用户界面，但仍然是一种非主流的生物识别产品。
5、虹膜识别：虹膜识别是与眼睛有关的生物识别中对人产生较少干扰的技术。它使用相当普通的照相机元件，而且不需要用户与机器发生接触。另外，它有能力实现更高的模板匹配性能。因此，它吸引了各种人的注意。以前，虹膜扫描设备在操作的简便性和系统集成方面没有优势，我们希望新产品能在这些方面有所改进。
6、签名识别：签名识别在应用中具有其他生物识别所没有的优势，人们已经习惯将签名作为一种在交易中确认身份的方法，它的进一步的发展也不会让人们觉得有太大不同。实践证明，签名识别是相当准确的，因此签名很容易成为一种可以被接受的识别符。但与其他生物识别产品相比，这类产品现今数量很少。
7、面部识别：这是一种相当引人注意的技术，它的性能也经常被误解。关于面部识别，经常有一些夸张的言论，但实际是很难实现的。比较两个静态图象是一回事，在人群中发现和确认某个人的身份而不引起别人的注意，就是完全不同的另一回事了。有些系统宣称能做到后一点，但它们实际上做的是前一种事，这实际并不是生物识别。从用户的角度很容易理解面部识别的吸引力，但人们对这种技术的期望应该比较现实。面部识别在实际应用中还很少成功。但一旦克服了技术障碍，它将成为一种重要的生物识别方法。2012年，武汉公安正构建一套高精准人像识别系统，建成后能在1秒钟内比对1亿次图像，瞬间可辨认嫌疑人。
这套系统主要通过安装在城市道路路口、两侧以及公交车上的25万个视频探头进行图像采集。视频监控将捕捉到的人像，与后台数据中犯罪嫌疑人面部特征进行精确比对，可在几秒内锁定犯罪嫌疑人。这套系统将在2013年3月投入实战应用。

㈣ 怎样识别指纹

指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图象、提取特征、保存数据和比对。

在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图象，取到指纹图象之后，要对原始图象进行初步的处理，使之更清晰。

接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的数据点，也就是那些指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征。因为通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约490个数据。

有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。

最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。

二. 取得指纹图象

1.取象设备原理

取像设备分成两类：光学、硅晶体传感器和其他。

光学取像设备有最悠久的历史，可以追溯到20世纪70年代。依据的是光的全反射原理(FTIR)。光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光线由CCD去获得，反射光的数量依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度和皮肤与玻璃间的油脂。光线经玻璃设到谷后反射到CCD，而设到脊后则不反射到CCD（确切的是脊上的液体反光的）。

由于最近光学设备的革新，极大地降低了设备的体积。最近90年代中期，传感器可以装在6x3x6英寸的盒子里，在不久的将来更小的设备是3x1x1英寸。这些进展取决于多种光学技术的发展而不是FTIR的发展。例如：纤维光被用来捕捉指纹图象。纤维光束垂直射到指纹的表面，他照亮指纹并探测反射光。另一个方案是把含有一微型三棱镜矩阵的表面安装在弹性的平面上，当手指压在此表面上时，由于脊和谷的压力不同而改变了微型三棱镜的表面，这些变化通过三棱镜光的反射而反映出来。

应用晶体传感器是最近在市场上才出现的，尽管它在传奇文学作品中已经出现近20年。这些含有微型晶体的平面通过多种技术来绘制指纹图象。电容传感器通过电子度量被设计来捕捉指纹。电容设备能结合大约100,000导体金属阵列的传感器，其外面是绝缘的表面，当用户的手指放在上面时，皮肤组成了电容阵列的另一面。电容器的电容值由于金属间的距离而变化，这里指的是脊（近的）和谷（远的）之间的距离。压感式表面的顶层是具有弹性的压感介质材料，他们依照指纹的外表地形（凹凸）转化为相应的电子信号。温度感应传感器被设计为感应压在设备上的脊和远离设备的谷温度的不同。

超声波扫描被认为是指纹取像技术中非常好的一类。很象光学扫描的激光，超声波扫描指纹的表面。紧接着，接收设备获取了其反射信号，测量他的范围，得到脊的深度。不象光学扫描，积累在皮肤上的脏物和油脂对超音速获得的图象影响不大，所以这样的图象是实际脊地形（凹凸）的真实反映。

由于巨大的指纹辨别市场，如果想指纹识别在商业上的巨大成功，三个因素中的两个因素是非常重要的，它们是低价格和紧凑的体积（另外一个是上面谈到的识别率）。90年代初到后期，取像设备的价格已经剧烈的下降，制造商最近又承诺，在最近几年后，又要进行大幅度降价。至于体积，上面已经提到光学传感器的体积从6x3x3英寸降到3x1x1英寸。应用晶体的传感器的体积差不多是这样或者更小。在晶片上，集成电路的技术越来越高（如：数字化电路把指纹信号转化为数字信号强度），系统体积将越来越小，晶体传感器的体积接近与手指大小所需要的体积，其长宽大约是1x1英寸高不到1英寸。

在晶体传感器之前，一些没有用到的机能是局部调整、软件控制、自动获取控制(AGC)技术。对于大多数光学设备，只能通过人工调整来改变图象的质量。然而，晶体传感器提供自动调节象素，行以及局部范围的敏感程度，从而提高图象的质量。AGC在不同的环境下结合反馈的信息产生高质量的图象。例如，一个不清晰（对比度差）的图象，如干燥的指纹，能够被感觉并增强灵敏度，在捕捉的瞬间产生清晰的图象（对比度好）；由于提供了局部调整的能力，图象不清晰（对比度差）的区域也能够被检测到（如：手指压得较轻的地方）并在捕捉的瞬间为这些象素提高灵敏度。

光学扫描也有自己的优势。其中之一在较大的模型可以做较大指纹取像区域。而制造较大的应用晶体传感器的指纹取像区域是非常昂贵的，所以应用晶体传感器的指纹取像区域小于1平方英寸，而光学扫描的指纹取像区域等于或大于1平方英寸。然而这个对于较小的光学扫描设备并不是优势。较小的光学扫描也是较小指纹取像区域，这是因为较大的指纹取像区域需要较长的焦点长度，所以要有较大包装，否则如果较大的取像区域使用较小的包装，则光学扫描设备会受到图象边缘线形扭曲的影响。

晶体传感器技术最重要的弱点在于，它们容易受到静电的影响，这使得晶体传感器有时会取不到图象，甚至会被损坏，另外，它们并不象玻璃一样耐磨损，从而影响了使用寿命。

总之，各种技术都具有它们各自的优势，也有各自的缺点。我们在下面给出三种主要技术的比较。

比较项目 光学全反射技术 硅晶体电容传感技术 超声波扫描
体 积 大 小 中
耐 用 性 非常耐用 容易损坏 一般
成像能力 干手指差，但汗多的和稍脏的手指成像模糊 干手指好，但汗多的和稍脏的手指不能成像 非常好
耗 电 较多 较少 较多
成 本 低 低 很高

2. 图象增强

刚获得的图象有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的，比如，手指被弄脏，手指有刀伤、疤、痕、干燥、湿润或撕破等。图象增强是减弱噪音，增强脊和谷的对比度。想得到比较干净清晰的图象并不是容易的事情。为这个目标而为处理指纹图象所涉及的操作是设计一个适合、匹配的滤镜和恰当的阀值。

指纹还有一些其他的有用的信息。比如：类似于脊的“多余的部分”，即使一些特别的脊不连续，但仍可认为是脊的一部分，从而决定他的走向。我们可以利用这些“多余的信息”。

有很多图象增强的方法。大多数是通过过滤图象与脊局部方向相匹配。图象首先分成几个小区域（窗口），并在每个区域上计算出脊的局部方向来决定方向图。可以由空间域处理，或经过快速2维傅立叶变换后的频域处理来得到每个小窗口上的局部方向。

设计合适的，相匹配的滤镜，使之实用于图象上所有的象素（空间场是其中的一个）。依据每个象素处脊的局部走向，滤镜应增强在同一方向脊的走向，并且在同一位置，减弱任何不同于脊的方向。后者含有横跨脊的噪音，所以其垂直于脊的局部方向上的那些不正确的“桥”会被滤镜过滤掉。所以，合适的、匹配的滤镜可以恰到好处地确定脊局部走向的自身的方向，它应该增强或匹配脊而不是噪音。

图象增强，噪音减弱后，我们准备开始选取一些脊。虽然，在原始灰阶图象中，其强度是不同的而按一定的梯度分布，但它们真实的信息被简单化为二元：脊及其相对的背景。二元操作使一个灰阶图象变成二元图象，图象在强度层次上从原始的256色（8-bits）降为2色(1-bits)。图象二元化后，随后的处理就会比较容易。

二元化的困难在于，并不是所有的指纹图象有相同的阀值，所以一般不采取从单纯的强度入手，而且单一的图象的对照物是变化的，比如，手在中心地带按的比较紧。因此一个叫“局部自适应的阀值（locally adaptive thresholding）”的方法被用来决定局部图象强度的阀值。

在节点提取之前的最后一道工序是“细化（thinning）”。细化是将脊的宽度降为单个象素的宽度。一个好的细化方法是保持原有脊的连续性，降低由于人为因素所造成的影响。人为因素主要是毛刺，带有非常短的分支而被误认为是分叉。认识到合法的和不合法的节点后，在特征提取阶段排除这些节点。

三. 指纹识别技术的基本原理

指纹其实是比较复杂的。与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图象属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图象）。但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。

指纹的特征

我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括：

基本纹路图案
环型（loop）, 弓型（arch）, 螺旋型（whorl）。其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。

模式区（Pattern Area）
模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。 Aetex 的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。

核心点（Core Point）
核心点位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。

三角点（Delta）
三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数和跟踪的开始之处。

式样线（ Type Lines）
式样线是在指包围模式区的纹路线开始平行的地方所出现的交叉纹路，式样线通常很短就中断了，但它的外侧线开始连续延伸。

纹数（ Ridge Count）
指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。 局部特征 局部特征是指指纹上的节点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征——节点，却不可能完全相同。

节点（Minutia Points）
指纹纹路并不是连续的，平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“节点”。就是这些节点提供了指纹唯一性的确认信息。

指纹上的节点有四种不同特性：
1. 分类 – 节点有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点

A. 终结点（Ending） -- 一条纹路在此终结。
B. 分叉点（Bifurcation） -- 一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。
C. 分歧点（Ridge Divergence） -- 两条平行的纹路在此分开。
D. 孤立点（Dot or Island） -- 一条特别短的纹路，以至于成为一点
E. 环点（Enclosure） -- 一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点
F. 短纹（Short Ridge） -- 一端较短但不至于成为一点的纹路，

2. 方向（Orientation） -- 节点可以朝着一定的方向。

3. 曲率（Curvature） -- 描述纹路方向改变的速度。

4. 位置（Position） -- 节点的位置通过（x,y）坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的。

四. 系统问题（system issues）

有效的指纹辨识系统不仅仅依赖于辨识算法，还有其他的一些重要因素，这里称之为“系统问题”。包括注册和辨识过程，速度和工作学、用户信息的反馈、排斥欺骗和安全考虑。 为了得到较好的识别率，重要的是在注册时尽量获得最好的指纹图象，这是因为注册一般只进行一次，而以后的辨识是经常的。一个较好的指纹识别系统应要求用户的指纹在登记指纹时多次获取指纹，然后，把最好的指纹或每次获得的指纹的综合的结果作为注册的指纹。

又一个方法可以作为指纹系统设计时的考虑，即我们可以多次取像直到得到一个确定的匹配，但这个过程在降低了拒判率的同时，提高了误判率。辨识不仅仅只用一个手指的指纹，可以用两个或更多的手指的指纹，这样可以增强识别率，当然这样一来会浪费用户的许多时间。

系统的工作学是很重要的。例如：在个人识别系统中，人们愿意等待时间的极限，这个极限时间根据特定的应用而不同，依赖于在处理的过程中人们正在做什么。例如：刷卡或输入ID号的过程，从0.5-1.5秒被认为是可接受的时间；另外，拒判而重复次数不应超过3次。

验证和辨识的过程、取像设备的设计拒判率和误判率关系的设定，为了尽可能的获得高质量的指纹图象而提示用户手指该怎样放置，正确的反馈信息是非常有用的。如“手指放得太高”，“手指按得不够重”等。

在指纹识别系统中，反欺骗的措施用来阻止人造指纹、死指纹和残留指纹。残留指纹是由于皮肤油或其他原因残留在传感器上。传感器应建立反欺对策，使得有能力识别真实的皮肤温度、阻力或电容。

既然指纹识别系统是为安全而考虑的，例如，节点模板数据库必须是安全的，以防止一个冒名顶替的人将自己的指纹存进数据库而成为合法的用户。指纹匹配的结果是“YES”或“NO”，以此获得访问权。如果有人简单地绕过指纹匹配而能去直接发送一个“YES”，那么系统就是不安全的。这个问题的解决是确保主机接收的识别结果是来自真正的合法用户，如通过数字信号发送给主机。

总之，在一个完整的指纹识别应用系统中有许多问题值得考虑，解决好这些问题有助于成功地建立有效的系统，相反，则有可能会使得高明的技术被束之高阁，甚至导致应用系统最后的失败。

㈤ 一般鉴定指纹如何进行

1、读取指纹图象：在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图象，取到指纹图象之后，要对原始图象进行初步的处理，使之更清晰。

2、提取特征：接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。

3、保存数据：有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。

4、比对数据：通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。指纹其实是比较复杂的。

(5)大数据指纹识别研究方法扩展阅读：

指纹的优点

1、指纹是人体不一样的的特征，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，而每一个指纹都是不一样的；

3、扫描指纹的速度很快，使用非常方便；

4、读取指纹时，用户必需将手指与指纹采集头相互接触，与指纹采集头直接；

5、接触是读取人体生物特征最可靠的方法；

6、指纹采集头可以更加小型化，并且价格会更加的低廉。