讲解员:指纹匹配

生物统计学研究集团将指纹识别定义为验证两个人类指纹匹配的自动方法。

多年来,指纹识别已成为最知名和最公开的生物识别方法之一。由于其独特性和长期的一致性,指纹被用于识别已经有一个多世纪了。有记录的首次使用指纹识别是在1858年。随着20世纪60年代计算能力的进步,指纹识别现已成为一项高度自动化的技术。指纹的外部特征被检查,特别是每个个体独有的摩擦脊模式。

指纹识别之所以受欢迎,是因为其固有的易于获取性,有大量的来源(10个手指)可供收集。指纹识别主要用于执法部门对罪犯进行分类,以及移民机构追踪和签发旅行证件。

1888年,弗朗西斯·高尔顿爵士定义了指纹可以识别的一些点或特征,从那时起,使用指纹作为识别个人的方法就开始使用了。因此,“高尔顿点”是指纹识别科学的基础,指纹识别在过去的一个世纪中得到了扩展和转变。

20世纪60年代末,随着计算技术的出现,指纹识别开始向自动化过渡。随着计算机的出现,高尔顿点的一个子集,被称为细枝末节,被用来开发自动指纹技术。

指纹通常表现为一系列深色的线,代表摩擦脊皮肤的高、尖部分,而这些脊之间的谷以白色的空间出现,是摩擦脊皮肤的低、浅部分。指纹识别主要是基于细节,或脊尾的位置和方向,沿着脊路的分叉(分叉)。

采集指纹表面的数字图像有多种传感器类型,包括光学传感器、电容传感器、超声波传感器和热传感器。光学传感器对指纹进行成像,是当今最常用的传感器。

指纹匹配技术主要有两大类:基于细节的匹配和模式匹配。模式匹配只是比较两幅图像,看看它们有多相似。模式匹配通常用于指纹系统的重复检测。最广泛使用的识别技术是基于细节点的匹配,它依赖于细节点:特别是每个点的位置和方向。

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