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图 2.1.2 指纹注册过程
（1）输入用户名 （2）输入指纹
（3）提取指纹特征 （4）保存用户名和指纹特征
自动指纹识别系统的识别阶段又分为两种类型：指纹验证和指纹辨别。对于指纹验证，用户需要同时输入用户名和指纹，特征提取模块则提取输入指纹的特征，同时系统根据用户名从数据库中读取在注册阶段保存的指纹特征，然后将输入指纹的特征和从数据库中读取的指纹特征进行匹配，判断该用户的合法性：如果匹配成功，则该用户是合法的，否则是非法的。指纹验证过程只需要进行一次匹配，如图2.1.3 对于指纹辨别，用户只需要输入指纹，不需要输入用户名，特征提取模块提取输入指纹的特征，系统则根据某种策略反复地从数据库中读取指纹特征和输入指纹的特征进行匹配，直到找到能和输入指纹匹配成功的指纹，则输出相应的用户名，或者直到数据库中没有找到和输入指纹匹配成功的指纹，则拒绝该指纹。指纹辨别过程需要一次或者多次匹配，如图2.1.4 所示。根据识别阶段的类型，自动指纹识别系统分为指纹验证系统和指纹辨别系统。
图2.1.3 指纹验证过程
（1）输入用户名 （2）输入指纹 （3）提取指纹特征
（4）从数据库中读取和用户名对应的指纹特征 （5）比对指纹特征
图2.1.4 指纹辨别过程
评估自动指纹识别系统的性能参数分为三类:正确性参数、时间参数和空间参数。常用的正确性参数主要包括错误匹配率、错误不匹配率、相等错误概率等；时间参数描述系统的速度，如注册时间、匹配时间等；空间参数主要指分配内存大小和模板特征大小。
2.1.2 指纹图像基本特征
因为指纹图像属于个人隐私，自动指纹是被系统一般并不直接储存指纹图像，指纹识别算法一般都是从指纹图像提取并对比指纹的特征，指纹图像由纹脊和纹谷组成，对应手指皮肤的凸起部分，在指纹图像中呈现为灰度较深的粗线条；纹谷则对应手指凹进去的部分，夹在两条纹路之间，相对纹路的灰度较亮。指纹特征可分为全局特征、局部特征和细微特征。
2.1.3 指纹图像获取与压缩
指纹图像的采集分为脱机扫描（off-line）和活体扫描（live-scan）两种。脱机扫描如采集罪犯作案现场的指纹，采集在纸上按的手指印。活体扫描是指将手指放在联机的传感器上采集指纹，活体扫描中使用的传感器近年来已有许多技术革新，主要的传感器类型有光学传感器、固态传感器和超声波传感器三种。
表2.1指纹扫描传感器比较
传感器类型 成像 体积 成本 耗电 耐用程度
光学（Optical） 干手指成像差；汗多的手指成像模糊。 大 低 多 高
固态（Solid-state） 干手指成像好；汗多的手指难以成像；容易受静电的干扰。 小 高 少 低
超声波（Ultrasound） 非常好 中 很高 多 中
活体扫描的采集方式按手指是否运动和运动的方式可以分为（1）按压式，（2）滚动式，（3）滑动式。按压式和滚动式在使用过程中会是传感器变脏，而且会在窗口上留下指纹痕迹，这种痕迹如果被人偷取用来伪造指纹，会对系统构成威胁，但按压式的处理简单，而滚动式可以获取较为完整的图像，移动式可以保持扫描窗口的干净，而且不会留下指纹痕迹，同时采集设备的体积可以做的很小，但图像重构过程复杂而且容易出错，使用时需要对用户进行训练，如手指的运动方向和运动的速度，这需要一个适应的过程。