指纹识别技术：指纹图形传感器
指纹图形传感器负责采集指纹特征，并转化为数字信号，传递到 CPU 或 PC 机处理。指纹扫描技术大体可分为两类：确认 (identification) 系统，如 AFIS （自动指纹确认系统）和核对 (verification) 系统；指纹采集取像设备分为三类：光学传感器、硅晶体电容传感器、超声波扫描传感器。
指纹扫描系统都是以指纹的涡、拱、环、脊断点和脊分岔等特征为基础。核对系统是拾取一个手指的平面图象，将指纹图像的细节特征加以提取，生成指纹特征数据（包括特征点的类型、位置、方向、与其他特征点之间的关系等信息），与指纹特征数据库中存档的指纹模板（由指纹特征数据构成）完成一对一的核对，利用计算机进行告诉指纹特征数据处理， 核对能够在几秒中之内完成。 AFIS 系统主要运用于两个方面：刑侦和民用。刑侦 AFIS 拾取十个手指的一组图象，此系统是在一些罪犯尽量避免留下指纹的情况下用来获得罪犯指纹信息的专门设备。民用 AFIS 的应用是拾取一些手指的平面图象，比较该图像与指纹图像库中存档的哪个指纹图像相符的方法， AFIS 完成一对多的检索。
指纹扫描录入设备分为三类，光学传感器、硅晶体电容传感器、超声波扫描传感器。现有 AFIS 仅使用光学传感器，核对系统中三类设备都有应用。
光学传感器的工作原理是利用 CCD 将有深色脊和浅色谷构成的指纹图象转换成数字图象。光线照到压有指纹的玻璃表面，光线经玻璃射到谷的地方后在玻璃与空气的界面发生全反射，光线被反射到 CCD ，而射向脊的光线不发生全反射，而是被脊与玻璃的接触面吸收或者漫反射到别的地方，反射光的量依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度和皮肤与玻璃间的油脂和水分，这样就在 CCD 上形成了指纹的图像。色谷构成的指纹图象转换成数字图象，为了获得一个实际可用的图象，图象的亮度需要做自动（多采用）或手工（较困难）的调整。
光学传感器是最古老也是应用最广的指纹录入设备，具有能承受一定程度温度变化，成本相对较低，价格不高并能提供分辨率为 500dpi 的图象等优点。不足在于主要表现在尺寸过大和潜在指印两个方面。随着光学设备技术的革新，光学指纹采集的设备的体积也不断减小和新技术光电科技产品出现。现在传感器可以装在 6*3* 6 英寸 的盒子里，在不久的将来更小的设备是3*1* 1 英寸 。新技术如：可以利用纤维光束来获取指纹图像，纤维光束垂直射到指纹的表面，照亮指纹并探测反射光；含有一微型三棱镜矩阵的表面安装在弹性的平面上，当手指压在此表面上时，由于脊和谷的压力不同而改变了微型三棱镜的表面，这些变化通过三棱镜光的反射而反映出来。
硅晶体电容传感器是 1998 年在市场上才出现的，最常见的硅电容传感器通过电子度量被设计来捕捉指纹，在半导体金属阵列上能结合大约 100,000 个电容传感器，其外面是绝缘的表面，当用户的手指放在上面时，皮肤组成了电容阵列，硅芯片传感器为电容阳极，手指则代表另一个极，硅芯片面板与手指之间的电容被转换成一个 8 bit 的灰度数字图象。另一种晶体传感器是压感式的，其表面的顶层是具有弹性的压感介质材料，他们依照指纹的外表地形（凹凸）转化为相应的电子信号。其他的晶体传感器还有温度感应传感器，它通过感应压在设备上的脊和远离设备的谷温度的不同可以获得指纹图像。
硅晶体电容传感器核心器件是 1cm × 1.5cm 晶片，它每个方向上有 200 至 300 条这样的线，具有 AGC 技术提供自动调节象素，局部范围的敏感程度，从而提高图像的质量。 AGC 在不同的环境下结合反馈的信息便可产生高质量的图像。例如，一个不清晰（对比度差）的图像，如干燥的指纹，都能够被感觉到从而可以增强其灵敏度，在捕捉的瞬间产生清晰的图像（对比度好）；由于提供了局部调整的能力，图像不清晰（对比度差）的区域也能够被检测到（如：手指压得较轻的地方）并在捕捉的瞬间为这些像素提高灵敏度。
硅晶体电容传感器体积小巧，它可以集成到许多现有设备中，能够生成质量较好的指纹图象，并且指纹录入时不需要象光学录入设备那样，要求有较大面积的录入头，这是光学录入设备所无法比拟的，但相比光学传感器，硅晶体电容传感器不足表现在： 1 、稳定性方面还待验证 2 、价格高出光学传感器，制造较大的晶体传感器的指纹取像区域是非常昂贵的，所以通常晶体传感器的指纹取像区域小于 1 平方英寸，而光学扫描的指纹取像区域等于或大于 1 平方英寸。 3 、晶体传感器技术最重要的弱点在于，它们容易受到静电的影响，这使得晶体传感器有时会取不到图象，甚至会被损坏。
超声波扫描传感器工作原理为采取传送声波并通过手指，台板和空气间的电阻来测量距离的方法来完成录入，扫描指纹的表面，接收设备获取了其反射信号，测量它的范围，得到脊的深度。超声波扫描被认为是指纹取像技术中非常好的一类，积累在皮肤上的脏物和油脂对超音速获得的图像影响不大，是实际脊地形（凹凸）的真实反映，精确度最高的指纹录入技术。但由于超声波录入设备的耐久性还难以估计，实际运用领域中还较少。
指纹识别技术：指纹识别技术的算法
指纹扫描技术大体可分为两类：确认 (identification) 系统，如 AFIS （自动指纹确认系统）和核对 (verification) 系统，两种系统关键的区别在指纹模板。核对 (verification) 系统同样需要获取指纹图象，但这种技术并不保存完整的指纹图象，它只是通过一些算法处理把指纹的一些特定的数据保存在一个相对较小的模板（ 250-1000 字节）中。当这些数据被拾取后，指纹图象将不再被保存，也不能通过手指扫描模板来重建。为此，多年来国内外公司及其研究机构产生了许多数字化的算法。
评估一个优秀的能够商业化大面积推广的指纹算法，不仅要从常规的误判率，拒判率，相对准确率，拒登率等参数来评估，一个好的算法包括有许多方面，例如：能否够滤除指纹噪音？是否适应不同的角度去按压？是否适应不同的指纹质量？是否考虑到高速匹配？是否能够过滤残余指纹信息？是否能够在尽量少的特征点下识别？是否适应指纹不同季节的变化？是否能够处理过于干燥或湿润的指纹 ? 是否能够适应不同按压力度？是否占有非常少的内存？是否对系统的依赖性很低？是否能够在各种不同的操作环境下良好的运行 ? 是否可以方便的移植到单片机系统中去？是否可以用尽量少的特征表述指纹信息？客户是否感到很舒适？是否有非常开放的开发体系来推广市场？是否经过大量的指纹库的测试？是否能够让客户经历透明的测试 ? 是否具备非常低的商业门槛 ? 是否有优秀的 1:N 的表现？软件接口是否符合国际规范？是否能适应不同质量的图象？是否能够提供给用户良好的开发接口？等等
指纹识别技术算法的工作原理为当一个高质量的图象被拾取后，它必须被转换成一个有用的格式。如果图象是灰度图象，相对较浅的部分会被舍弃，而相对较深的部分被变成了黑色。脊的象素由 5 到 8 个被缩细到一个象素，这样就能精确定位脊断点和分岔了。如：一个算法可能在检索图象时剔除两个邻近细节中的一个细节，因为这两个细节太接近了，由于疤痕，汗液或灰尘导致的细节异常，算法对于这些情况是无能为力的。或者，一个分岔位于一个岛形痕之上（可能是错误细节）或者一个脊垂直穿过两到三个脊（可能是疤痕或灰尘）。所有这些可能的细节都要在这个处理过程中被舍弃。一旦一个点被确定下来，它的位置就是 X ， Y 轴的原点（ 0 ， 0 ），在细节点的定位过程中，或所在脊方向上的终点有一个夹角（拱形断点的情况法则将更复杂）。
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