指纹识别技术门禁应用解决方案

一、指纹识别技术的应用特点众多的用于身份验证的生物识别技术中,指纹识别技术是目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的解决方案。指纹是人体独一无二的特征,具有随身性、唯一性、不可复制性、     

指纹采集技术及其发展趋势

生物识别技术已成为一种公认的最为方便和安全的身份认证技术。生物识别技术中的指纹识别技术发展最成熟、应用也最广泛。指纹图像的采集技术是指纹识别中的关键技术之一。     

指纹自动识别原理与方法综述

生物识别技术是依据人的生物特征的惟一性、不变性和可测量性进行个体识别的。指纹识别是目前人体特征识别技术市场占有率最高的方式之一,近年来有了长足的进步和发展,这种识别方式也是目前生物识别技术发展中最成熟的。为对这一领域有一个全面的理解和掌握,本文将概述指纹自动识别的全过程,指纹自动识别原理与方法的发展,指纹自动识别系统开发等方面的内容。     

指纹采集技术现状及其发展前景

随着电子设备不断进入日常工作和生活。以及电子商务的广泛应用,需要有更可靠的系统来进行身份认证,生物识别技术己成为一种公认的最为方便和安全的身份认证技术,其中指纹识别技术发展最成熟、应用也最广泛。指纹图像的采集技术是指纹识别中的关键技术之一。     

瑞士：推出新型非接触式3D指纹门禁系统

近期瑞士开发了一种新型的TBS非接触式3D指纹识别技术,将指纹门禁和考勤系统提到搞到了一个新的水平。独特的非接触3D指纹采集技术,可以捕获更多的指纹信息、更好的指纹质量,优化的生物识别算法提供最低的错误率。     

随身携带的银行卡密码

指纹是人体的一项生物特征,是指手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。尽管指纹只是人体皮肤的一小部分,但是,它蕴涵大量的信息,每个人指纹的纹路在图案、断点和交叉点上是各不相同的。随着计算机技术的发展,大容量存储器和处理芯片的存在,使得指纹识别技术的可靠性得到较大提高,成本得到很大降低,这项技术的安全系数也较普通系统有了很大的提高。指纹IC卡,让你生活更便捷目前,我国在金融、电子商务中使用的基本上是智能IC卡,这类卡在     

基于linux的嵌入式指纹识别系统设计

指纹识别技术是一种重要的生物身份识别技术.也是目前生物识别技术发展的最为成熟的一个分支.在linux的环境下,架构嵌入式指纹识别系统,并对指纹系统的四大步骤:指纹图像的获取、图像的预处理、特片点的提取以及特征匹配进行阐述.对嵌入式指纹识别的研究起到一定的借鉴作用.     

生物特征识别技术的实现原理与前景分析

首先介绍生物特征识别技术的概念,接着介绍其中两个主流技术,即指纹识别技术和人脸识别技术。指纹识别技术包括指纹增强、特征提取和指纹匹配3个过程。人脸识别技术包括人脸检测、特征提取和人脸识别3个过程。最后,展望生物特征识别技术的未来。     

身份验证中的签名鉴别技术

引言 自前用于身份验证的特征主要有两类：非生物特征和生物特征。前者是指口令、证件、钥匙、PIN码（个人密码）等；后者是指人体本身所固有的物理特征（如指纹、掌纹、虹膜、脸部等）及行为特征（如笔迹、语音等）。非生物特征虽然简单却不可靠，如口令可能被忘记或被猜测，甚至被窃取。     

基于Auto Encoder的智能监控指纹识别系统

针对目前已有的嵌入式指纹识别系统往往采用手工提取,不能自动学习并提取识别所需的特征及识别正确率仍然不高的缺点,提出一种基于自动编码器(Auto Encoder)和LSSVM的指纹识别系统。首先,提出采用FPS200作为指纹传感器采集指纹数据,然后将采集的数据经过滤波和二值化等预处理,通过比较差异算法获得Auto Encoder中的权值和偏置等参数,从而得到训练好的Auto Encoder用于指纹图像特征提取。最后,将自动提取的特征进行训练和分类,将投票最多的分类作为指纹识别的结果。通过测试表明,系统能较精确地实现指纹识别,具有收敛速度快、正确识别率高和匹配时间短的优点。     

人体光学测试中用于消除测量位置改变的掌／手旨纹图像匹配技术

应用光学测头的测量方式中，由于方便测量和易于随时测量，手掌和手指经常被选作测量部位．然而，由于人体不同部位皮肤结构的变异性，由人为运动导致的测量位置改变会对被测光有很大影响．为此，开发了一种基于掌／指纹图像匹配技术的有效方法，以避免测量位置的改变．该方法通过应用小波变换、相位相关和曲面拟合技术，分析不同测量位置之间旋转和平移改变量，然后驱动光学测头到达相应的位置，从而使光学测头每次均测量同一位置．其精度评测结果表明，平移检测精度达到1／50像素，旋转检测精度达到0．15°．光谱测量结果表明，该技术的应用使光谱稳定性提高了3倍左右．     

人体生物特征识别技术在安全防伪领域中的开发应用（上）

在社会生活和执法活动中,鉴别个人身份的依据大体可分为两大类:一类是人为的信息。即将个人的相片、印章、证件、代码等作为鉴别个人身份的依据;另一类是人体生物特征信息,即指纹、声纹、眼纹、味纹、脸纹、掌纹等生物特征。前者容易被模仿和     

半导体指纹传感器图像质量评估方法

指纹图像的采集处于指纹识别系统的最前端，图像质量的好坏直接关系到系统的处理速度和准确性。针对目前广泛使用的半导体指纹传感器，根据指纹本身的固有特性，设计出一纽多通道Gabor滤波器对指纹图像进行分解和特征提取，并结合基本的图像质量评估指标进行质量分析和判断。实验结果表明：该算法能有效地判断半导体指纹传感器的图像质量，有助于提高自动指纹识别系统的整体性能。     

结合遗传算法与方向图法的指纹图像分割

指纹作为人体的重要特征，由于其唯一性和终生不变性，越来越成为生物测定技术的重要手段，在自动指纹识别中，指纹图像分割是图像预处理中关键的一环，不仅能够对图像信息进行压缩，保留脊谷线的主要信息，同时能够去除大量的粘连，加速后续处理的速度和提高指纹特征提取和匹配的精度，将基于遗传算法的阈值分割方法和方向图法相结合对指纹图像进行分割。     

我国研制出首个高精度自动学纹识别系统

我国首个高精度自动掌纹识别系统日前研制成功，并通过专家组鉴定。这标志着我国在该领域的研究走在世界前列。 人的掌纹具有唯一性，可以用做人体身份鉴别。由香港理工大学与哈尔滨工业大学联合组成的课题组，经过十年研究，首次提出并实现了三维、多光谱的掌纹识别技术及系统，掌纹与指纹、掌纹与掌脉融合识别系统。这些新技术显著提高了系统的识别精度、可靠性和安全性，成为目前最具应用前景的生物特征识别技术之一。     

指纹图像自动识别系统预处理算法的设计和实现

指纹,由于其具有终身不变性、唯一性和方便性,已几乎成为生物特征识别的代名词。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点,称为指纹的细节特征点。     

牙齿形态图像的对比研究

在法庭科学中，人体鉴别主要采用下列四种技术：指纹鉴别、眼角膜纹识别、DNA技术和牙齿形态识别。指纹载体是综合性有机物，眼角膜是软组织，都不能长久保存，且我国未形成无前科人群的档案库，DNA技术虽精确，并已广泛应用，但费用昂贵而费时，因此这三种技术都有其不足之处。相比之下，牙齿形态鉴定法无上述缺点，效果甚佳。本文对此作了较详细的介绍。     

人体光学测试中用于消除测量位置改变的掌/指纹图像匹配技术

应用光学测头的测量方式中,由于方便测量和易于随时测量,手掌和手指经常被选作测量部位.然而,由于人体不同部位皮肤结构的变异性,由人为运动导致的测量位置改变会对被测光有很大影响.为此,开发了一种基于掌/指纹图像匹配技术的有效方法,以避免测量位置的改变.该方法通过应用小波变换、相位相关和曲面拟合技术,分析不同测量位置之间旋转和平移改变量,然后驱动光学测头到达相应的位置,从而使光学测头每次均测量同一位置.其精度评测结果表明,平移检测精度达到1/50像素,旋转检测精度达到0.15°.光谱测量结果表明,该技术的应用使光谱稳定性提高了3倍左右.     

指纹图像识别技术及其应用

目前技术实现最为简单、最为成熟的识别办法是指纹图像识别技术,它是生物识别个人身份之首,指纹图像识别技术非常具有法律权威的验证手段,在国际上也具有通用性,因此广泛应用于公安、金融、证券等领域。本文首先分析了指纹的特点和指纹图像识别技术的应用,具有一定的参考价值。     

基于改进的中值滤波算法与最小二乘支持向量机的指纹图像识别研究

人类指纹的不变性和唯一性使得指纹识别技术成为目前应用最广泛、最可靠的身份验证技术。首先建立完整的指纹识别系统,通过预处理、特征提取和分类识别3个过程,实现了指纹的分类识别;然后分析标准中值滤波实现原理和缺陷不足;针对算法缺陷不足,提出加权自适应中值滤波算法,介绍算法的实现原理,并对比本文算法与标准中值滤波算法的处理效果;最后,在识别阶段采用最小二乘支持向量机训练指纹样本,进行指纹识别实验,并对实验结果进行了比较。