谈起指纹识别技术，对于现代人生活中最常用的基本都是指纹打卡，有不少单位的上下班考勤制度都采用指纹打卡机的方式。另外一项应用比较广泛的就是笔记本电脑中的指纹识别，用户登陆唤醒自己的笔记本电脑，需要指纹识别来进行身份验证和访问控制，所以说指纹识别对于我们普通人是既陌生又熟悉。
指纹识别原理浅析
所谓指纹，是指人体指尖表面的纹路。在指纹中，凸起的纹线为脊线，脊线与脊线之间的部分为谷线。根据脊线和谷线的结构，可以得到一些细节点。指纹识别主要就是利用这些细节点特征实现的。
指纹识别技术应用非常广泛，比如指纹锁、指纹考勤、指纹门禁、指纹支付和手机指纹开锁等。
指纹识别主要包括指纹增强、特征提取和指纹匹配三个过程。
1、指纹增强：在指纹采集过程中，由于各种原因，采集到的指纹图像不可避免的引入了一些噪声，如果直接用于指纹识别，往往难以达到较好的效果。我们可以通过一定的图像增强技术，改善指纹图像质量。这里会用到的技术有图像分割、直方图均衡化、滤波增强、二值化、细化等。
2、特征提取：前面提到，细节点特征是最常用的指纹特征。细节点特征的提取，就是在指纹图像中找到脊线终点和脊线分叉两个特征。经过了指纹增强的步骤，如果指纹图像能较好地分割，细节点很容易提取。但实际上有一些噪声很难处理，这样在增强后就会产生一些虚假特征。一般地，启发式算法可以删除虚假特征。特征提取后，我们得到了多组脊终点或分叉类型、位置坐标及方向信息等。
3、指纹匹配：指纹匹配算法有很多种，包括点模式匹配、脊模式匹配、基于图像的匹配和基于图形的匹配等。细节点匹配可以看做是点模式匹配的问题。点模式匹配就是将提取的细节点集与数据库中的细节点集进行匹配，如果通过一些旋转、尺度变换和平移变换，点集间是匹配的，那个两幅指纹图像就是匹配的。
指纹识别与安防领域的结合主要体现在指纹锁和考勤等应用。指纹门锁是最近兴起的指纹识别产品之一。
指纹识别生活应用
科技的发展脚步到底有多快？以手机来说，从原始的"大哥大"到现在轻薄的智能手机，从打电话、发短信到发彩信、上网等，手机价格不仅在减少，其集成的功能也越来越多。科技发展日新月异，生活中很多地方很好的应用了指纹识别功能，如智能手机、笔记本电脑、考勤机、指纹门禁、指纹门锁等。今天我们就来盘点一下当下最潮的指纹识别应用。
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