指纹识别q

1、指纹传感器

  • FTIR(Frustrated Total Internal Reflection),受抑全内反射。在屏幕的夹层中加入LED光线,当用户按下屏幕时,使夹层的光线造成不同的反射效果,感应器接收光线变化而捕捉用户的施力点。 明显的缺点:体积太大。薄膜晶体管TFT( Thin Film Transistor)是目前制造大型LCD面板的成熟且廉价的技术,它通过在玻璃基板上沉积非晶硅薄膜来创建晶体管。晶体管仅覆盖每个像素区域的一小部分,薄膜的其余部分被蚀刻掉以允许光线通过。为了开发TFT光学传感器,阵列的每个像素都由光电二极管和读出晶体管组成。TFT技术允许设计大面积面板和高分辨率设备。透明材料和柔性基板可用于将TFT光学传感器嵌入便携式设备的显示器中,或将它们包裹在曲面上。
  • 高分辨率相机。非接触式采集。优点皮肤不会发生弹性变形,更卫生,传感器表面没有残留指纹。缺点指纹图像的对比度较低。
  • 光学相干断层扫描(Optical Coherence Tomography,OCT)使用低相干光来捕获生物组织的深层图像,目前主要应用在医疗领域(观察皮肤、眼睛、血管等)。
  • 电容传感器是嵌入面板的微型电容阵列。手指按在芯片上时,手指和每个电容之间形成了电荷。这些电荷的大小取决于指纹和电容之间的距离,指纹脊和谷导致板上的电容值不同。为了准确测量电容,研究者开放出各种方法以获得足够的灵敏度区分脊和谷。在第一代电容指纹传感器中,微电容阵列是嵌入在CMOS技术制造的硅片中,小面积。新一代的电容传感器是基于TFT工艺将传感器阵列嵌入在玻璃基板上,大面积,而且可以显示。TFT电容传感器的设计比光学TFT更简单,因为后者需要提供照明并引导反射的光子束汇聚在像素上。然而,电容技术的缺点是隔着较厚的玻璃难以获取高质量的指纹图像。
  • 超声波传感是基于发送声学指向指尖的信号,并捕获回波信号(见下图),从回声信号计算指纹的脊线结构。主要组件是发送器和接收器。前者产生声脉冲,后者检测这些脉冲从指纹反弹时的响应。该方法是对手指较深层次的皮肤进行成像(甚至能透过薄手套),因此对脏手指、潮湿手指的成像比较好。

2、指纹特征提取

指纹的特征可以分为从粗到细的三个级别。

第一级:脊线方向场和频率图(脊线疏密程度)。按照傅里叶分析的观点,如果把局部脊线图像看作二维正弦波,一级特征就是正弦波的方向和频率,而不包括相位。一级特征中的方向场尤其重要。方向场在指纹的多数区域是平滑的,但在个别区域呈现出独特的形状(表现为脊线曲率变大、大量脊线终止)。这些区域称为奇异点或者奇异区,有两种基本类型:环形和三角形,奇异点通常位于手指中央。按照数学公式,仅用奇异点的位置和类型,就可以近似拟合出原始方向场;因此奇异点可以看作是方向场的非常紧致(compact)的表示;

第二级:脊线骨架图(细节点minutia是脊线的特殊点)。细节点的数量可以超过100个,实际仅需12-15个匹配细节点就足以推断两个指纹来自同一根手指。指纹识别算法通常只考虑两种基本类型:结束点和分叉点,因为其他复合细节点类型可以表示为结束点和分叉点的组合。由于细节点的属性至少包括位置和角度,实际上指纹的细节点集合包含了大量的一级特征;

第三级:脊线的内外轮廓(汗孔即内轮廓)。

指纹识别q_第1张图片 

 指纹识别q_第2张图片

 

参考资料:

1、指纹识别_minutiae的博客-CSDN博客  https://blog.csdn.net/minutiae/category_12149402.html

2、【指纹识别】基于matlab GUI指纹打卡系统【含Matlab源码 867期】_matlab指纹识别_海神之光的博客-CSDN博客  https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/116308915

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