指纹生物识别技术
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指纹生物识别技术范文第1篇
[关键词] 生物特征 指纹 虹膜 人脸 声音 签名
0 引言
随着电子、计算机、网络和通讯技术日新月异的发展，电子信息的安全性也变得越来越突出，人们注册网络服务、网上购物、银行取钱、消费刷卡等都需要进行身份的识别。传统的身份识别使用的密码、口令、智能卡、证件等，其安全性受到限制，存在丢失、被盗用和复制等诸多问题。由于人的生物特征具有唯一性和稳定性的特点，并且可随身携带、不易被盗、不易被伪造、不易丢失，所以生物特征识别成为目前最安全的身份认证技术，传统的身份识别手段将被它所超越和替代。
生物特征识别技术是使用计算机及相关设备，利用人体本身特有的行为特征和（或）生理特征，通过模式识别和图像处理的方法进行身份识别。生物特征分为生理特征和行为特征，生理特征为先天性的，行为特征则为后天性的。生理特征是人体器官本身固有的特征，不随主观意愿和客观条件发生改变。目前，利用人体生理特征的识别技术主要有人脸识别、人耳识别、虹膜识别、指纹识别、手掌识别、视网膜识别等。行为特征是人的动作特征，是人们在长期生活过程中养成的行为习惯，利用人体行为特征的主要识别技术包括声音识别、笔迹识别、步态识别、击键识别和节奏识别等。
1 常用的人体生物特征识别技术
1.1 生理特征生物识别
1.1.1人脸识别
人脸识别是通过采集人的脸部图像，由计算机从脸部图像中提取其面部特征信息，并与数据库中的特征进行比对匹配。人脸识别主要过程：人脸检测定位提取面部特征将待识别人脸特征与人脸数据库征进行比对匹配。
人脸检测定位是将图像分为人脸区域和非人脸区域两部分，从中分离出人脸的图像。检测的图像分为静态图像（人体和场景都是静止）和动态图像（人体在运动过程中），人脸检测定位分为静态图像的人脸检测定位和动态图像的人脸检测定位。
提取面部特征是对人脸的大小、轮廓线、位置等提取其特征信息。最常见的方法是先找出两只眼睛的中心位置，再对人脸进行归一化处理，最后提取特征信息。
人脸识别是将待识别人脸的特征或图像与数据库中人脸有关的特征值或图像进行比对匹配。
1.1.2 人耳识别
人们习惯上所说的耳朵，就是外耳的耳廓，是人耳识别的对象。人耳识别主要过程：人耳图像采集对采集的图像进行预处理对图像中人耳的边缘进行检测和分割提取外耳轮廓和特征点信息将待识别人耳图像与数据库中人耳图像比对匹配等。
人耳识别类似于人脸识别，但不因表情变化而受影响，因此稳定性好于人脸识别。
1.1.3 虹膜识别
虹膜是一个位于眼睛瞳孔和巩膜之间的环状区域，人眼图像中虹膜区域的冠状物、环状物、斑点、皱纹形成了特有的纹理，是人眼的典型特征，具有稳定性、唯一性、非侵犯性、可采集性、高独特性、高准确性、防伪性好、易使用性等优点。人的一生中虹膜几乎不发生变化，并且每个人的虹膜结构各不相同。虹膜识别在错误率和识别率等方面与其他的生物特征识别相比，其性能指标都优于其他的生物特征识别技术。
虹膜识别主要过程：采集虹膜图像对虹膜进行定位、归一化和增强等预处理提取特征信息进行特征编码将数据库中虹膜模板的特征向量与待识别的虹膜特征向量进行匹配（也就是将数据库中虹膜模板与待识别的虹膜进行相似性比对，如果相似性达到某一程度时，便认为这两个虹膜图像是来自同一只眼睛）。
1.1.4 指纹识别
指纹是手指末梢纹路的图案，指纹中的谷、脊和纹路的起终点、分叉点、中断处、转折点、汇合点等特征点提供了指纹识别的信息，在指纹中有非常详尽的特征值，可以用来辨别人的身份。指纹识别是最古老、最成熟的生物特征识别。指纹鉴定已经被官方所接受，目前，全球范围内都建立了罪犯指纹数据库和指纹鉴定机构，指纹识别已经是司法部门进行鉴定身份的有效手段。指纹识别技术通过分析指纹图像的局部特征和全局特征进行身份识别认证。
指纹识别主要过程：指纹图像采集将采集的图像进行预处理提取特征信息将待识别指纹特征值与数据库中的指纹特征值进行匹配比对。
指纹识别与其他生物特征识别相比，识别精度高，具有稳定性、唯一性等优点。据介绍，每一个人的指纹都不一样，人的指纹通常在出生9个月后成型而且终身不变。缺点是采集或识别有些群体或有些人的指纹较难，且指纹存在被盗取复制的可能。
1.1.5 手形识别
手形识别是利用手指的长度和不同部位的宽度、手掌厚度和宽度等手的外部轮廓所构成的几何图形进行识别。掌纹的特征信息多于手形，手形识别可以结合掌纹特征，手掌纹理特征的引入，可以取得更高的识别率和可靠性。手形识别系统也可将指纹特征信息引入，构成多生物特征识别技术的融合系统，识别结果将更为可靠的。
1.1.6 视网膜识别
眼球后部细小的神经就是视网膜，因为每个人的视神经分散程度不一样，所以身份识别可以使用视神经作为特征。由于视网膜不可能伪造，人的视网膜从三岁起就终身不变，并且在外部不可见，因此作为身份识别特征具有极大的准确性。同虹膜识别技术一样，视网膜识别技术具有很高的可靠性。
视网膜识别主要过程：采集视网膜上的视神经分布情况提取特征信息将待识别的视神经特征信息与数据库中视神经的特征数据进行比对匹配。
1.2 行为特征生物识别
指纹生物识别技术范文第2篇
提到生物识别技术，人们往往会马上联想到大片中的高科技保密措施，主人公无需钥匙或卡片，仅凭指纹或眼睛即可进入防卫森严的建筑。
事实上生物识别技术因使用方便、可靠准确、防伪保密性高、不易伪造被盗等特点已经被广泛应用在政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。美国德克萨斯州联合银行就对普通储户提供眼部扫描自动取款的服务。日本银行的ATM机则使用手指静脉识别进行身份认证。近来，一些娱乐休闲中心和健身俱乐部也开始使用该系统对会员资格进行管理。生物识别技术已经从好莱坞剧本里进入了经营管理者的预算表中。
一项技术的研发可以不计成本，但技术的应用普及则必须将投资回报放在第一位。2010年，美国安纳波利斯休闲娱乐及公园管理部便开始使用指纹识别技术管理该市最大的娱乐康体中心。根据计划，如果该管理部下属的全部活动中心都使用生物识别技术代替传统的会员卡，每年可以节约纳税人五万美元的发行管理费用。而使用者则可以避免携带卡片的麻烦。与申请普通会员卡相比，扫描指纹显然比拍证件照、填写表格要方便的多。即使是普通的健身俱乐部在印刷、压膜、发放、挂失、更新等方面每年节省的费用也可以达到上千美元。这样的节俭不仅可以降低运营成本和管理费用，材料和能源的节约与当下绿色环保、可持续发展的理念也十分合拍。
除了节约成本，指纹识别技术对于体育设施的安全管理也有相当大的贡献。利用指纹或其它生物识别技术进行门禁控制和身份认证即可轻松避免冒用会员身份的问题，也可避免工作人员确认证件的尴尬和不愉快。
在一些公共体育设施中，生物识别技术甚至可以起到防微杜渐、保护设施设备的作用。以坐落在圣地亚哥郊区的Poway社区公园为例。当地政府投资百万兴建的滑板公园需要长期投入大量人力物力应对涂鸦、游荡等问题。园区内不仅设施损坏严重，卫生情况糟糕，园内还因犯罪事件不断增多成为该市的问题区域。加州法院因此以妨害公共安全为名责令该市对滑板公园进行整改。当地政府拨款91000美元升级了公园的安全监管设施。其中就包括了指纹识别门禁和摄像头监控系统。根据北郡时报的追踪报道，园区内的安全问题得到了大幅改善。虽然公园不存在准入的问题，很多无关人员也会因忌惮监控系统的存在而不会在园内聚集、滞留。
虽然治安问题得到了改善，但也有市民对隐私权的隐患提出了异议。据园区负责人介绍，配合指纹识别的摄像头监控系统主要是用在发生问题时可以帮助警察更快搜索嫌犯，收集的指纹信息受法律保护，不会被泄露或做其它用途，市民无需担心。尽管如此，仍有相当多的人对指纹识别技术心存忌惮。从技术角度讲，对于电子信息处理系统来说，无论是指纹或是虹膜都只是一个识别码，与条码无异。但对于那些从心理上不愿接受该技术的人，本着人性化的原则也不必强求。马里兰州蒙哥马利郡的试点方案就是出于接受度的考虑，即支持指纹识别，也支持条码或刷卡准入。
除了心理接受度的问题，在新技术应用的过程中设施管理者还发现了一些其它问题。例如指纹扫描仪必须接触使用。为防病防疫，在扫描仪旁必须配备洗手液。在寒冷的天气中以手指静脉分布识别的辨识系统就会经常发现扫描失败的问题。而以指纹识别的辨识系统对青少年和老年人的辨识失败率则较高。因为青少年在身体生长过程中指纹会有所变化，而中老年人会因为劳损使指纹清晰度降低。当然，如果是在健身中心，识别失败并没有什么大不了。重新准入的过程远远比忘带钥匙简单，前台的工作人员只要查阅客户资料，输入客户识别码、更新指纹记录即可。
指纹生物识别技术范文第3篇
黑科技？什么是多因素生物特征融合引擎
现在指纹验证几乎已经成为中高端手机（无论是Android还是苹果）的标配，因为它借助的是世界上几乎没有两个相同特征的指纹数据，指纹解锁以其高度的安全性得到各大厂家和消费者的认可（图1）。不过指纹解锁在实际使用中仍然有些不足，手指受过伤、留下疤痕，或者解锁时，如果手指是湿的，亦或是手指很油，这些都会严重影响指纹解锁的成功率。此外，在寒冷的冬天，要从手套伸出手指来解锁也让人很痛苦。
因此为了能够让消费者有更多的生物验证手段，很多手机和应用都推出“人脸解锁”功能，通过手机摄像头识别特定用户的脸部数据实现解锁，如手机支付宝就可以使用人脸登录（图2）。脸部解锁的安全性也很高，而且在某些应用环境下比指纹解锁更为便捷，比如司机在开车期间，如果解锁手机，显然脸部直接对着手机解锁要比腾出手指来解锁更为方便。正是看到指纹解锁和人脸解锁的优势，Synaptics在CES 2017上推出了全新的“多因素生物特征融合引擎”，它将传统的指纹识别与面部识别技术整合在一起，用户通过多重融合引擎，可以基于个人偏好或环境因素（如佩戴手套），选择任一生物认证方式。当进行转账交易或使用其他敏感应用时，通过使用多重生物特征识别可达到更高的安全性。
1+1>2？多因素生物特征融合引擎技术解密
如上所述，Synaptics目前推出的多因素生物特征融合引擎，实际上主要就是指纹解锁和人脸解锁的融合识别引擎。那么Synaptics是怎样实现两者的融合？
首先我们来了解―下生物识别技术解锁的原理。生物识别技术就是利用人体固有的、具有唯一性的先天生物生理特征，像人脸、指纹、掌纹等，当然还包括后天形成的行为习惯，如笔迹、键盘行为、手机操作的触屏行为，甚至握手机的姿势等，来进行身份鉴定。因为生物特征的唯一性，因此目前生物识别技术具有很高的安全性。生物识别技术的关键是将生物特征数字化，以人脸解锁为例，在首次使用人脸识别时，用户需要先使用摄像头对用户脸部数据进行采集，采集到用户脸部数据后识别引擎会对人脸关键特征点检测、旋转、两眼距离的归一以及图像切割等方法进行人脸对齐，最终采集到的人脸数据转化为数字化数据。这样下次用户需要使用人脸识别时，识别引擎会将再次采集到的数据和之前保存的原始数据进行比对，如果一致则通过验证，完成手机解锁或者应用的支付等操作（图3）。
当然这看似简单的“采集一验证一解锁”流程，实际上是人脸识别开发商背后强大的技术实力的体现。如对于脸部关键点的学习，在脸部识别训练中，开发商会预先使用各种算法对数以亿计的脸部数据进行学习、总结，在构建好算法和模型结构后利用手机硬件如GPU进行训练，这样才能完成一套人脸识别引擎的开发和使用。当然在实际使用中还会用到各种先进技术，如活体检测技术，用户需要根据系统指令交互式配合做出所要求的姿态、动作或表情，通过眨眼、左右摇头、张嘴闭嘴等来判断用户是否是活体用户，另外进一步利用三维建模技术加强防伪攻击的能力。
人脸识别实际上是大数据学习、人工智能技术、云计算等诸多先进技术的结合体，类似的指纹识别也用到很多类似技术。因此一般手机厂商是没有这么强大的开发实力，因此手机中使用的指纹和人脸验证，大多是第三方专业厂家提供的技术。由于之前指纹和人脸验证技术大多由不同厂商研发，因此手机厂商如果要在自己的手机上预置这两种功能，就得在手机系统底层安装这两种引擎，这就得在开发手机时花费大量的适配时间，而且后期的维护、升级也比较麻烦。
正是看到用户对不同生物识别技术的认可和手机厂商的痛点，原来就开发指纹技术的Synaptics联合其他厂商推出融合引擎，它能够整合其他厂商的生物识别技术到自己的识别引擎中，从而实现多因素生物特征融合。目前Synaptics就与KeyLemon公司合作（KeyLemon是基于摄像头连续面部识别和认证技术的领导者），在Synaptics Natural ID指纹认证中无缝集成安全面部生物特征。这样在Synaptics的多融合引擎中，既有Synaptics公司自己的支持PurePrint防欺骗算法的OuantumMatcher技术（该技术利用特有人工智能技术检测指纹图像，从而区分真假手指），又有KeyLemon公司的面部识别技术（该技术同样采用防欺骗工具，能够同时检测眨眼和头部移动的多重组合动作，可以精准对人脸进行识别）（图4）。
当然在后续的融合中，Synaptics还会整合其他生物识别技术，使得自家的融合引擎功能更为强大。这样OEM厂商只要面对Synaptics一家引擎做适配，就可以让自己的手机拥有多种生物验证功能，大大提高手机的安全性。
指纹生物识别技术范文第4篇
生物特征识别核心引擎
通过当前领先的数字信息技术与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段的密切结合，利用人体所固有的诸如指纹、而相、虹膜、脉络等生理特性，和诸如笔迹、声音、步态等行为特征来进行个人身份的鉴定的技术手段，就成为生物识别技术。该技术比传统的身份鉴定方法具有安全性、保密性和方便性，同时还具有不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。
由于早期生物特征识别技术产品均借助于计算机技术实现，虽然很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理，但其应用范围受到限制。为使生物识别技术广泛用于从公共安全、金融业务、社会福利保障、电子商务，直至家居保安和个人私隐等消费类市场，嵌入式需求至关重要，因此DSP无疑是生物特征识别处理的核心引擎。
如图1所示生物特征识别系统是一个典型的高速影像处理系统，首先其核心处理包括影像获取、影像增强和模版提取，然后进行匹配和加密，所有这些复杂的工作都需要在瞬间实现，如果没有DSP的高速则难以胜任。其次其周边包含传感、存储、外设、供电和主控单元，整体耗电量要求尽可能低，因此TI的DSP的低功耗和MSP430的超低功耗特性得天独厚，另外还可得益于IT的高性能电源等其它器件器件。当系统的高速和省电需求得到充分满足之后，生物特征识别产品市场化的进程便得到迅猛的发展。
指纹识别技术发展进程
人们对指纹特征的认识由来已久，但在快速自动识别方面还是数字化的产物。一个手指的指纹特征点约在一百到一百二十之间，每个特征点以八个比特来描述将近一千个比特，在数据层面难以复制。另外其本身内在的生物特征也难以被盗取，这就难以被直接复制成指模。加之现有活体识别技术，即便复制出指模也是无济于事。其实早在PC时代人们就对指纹识别技术进行了系统的开发，但真正的实用化还是从DSP开始，特别是TI的C5402这样的经典平台。C5402具有100MIPS运算性能，且性能与功耗都具优势，在指纹识别应用的历史跨越了一个年代，只是后来逐步升级到C55X平台。图2所示为基于11的C55X平台指纹识别参考框图。
C55X是C54X的升级平台，时钟提高的同时内部运算处理核心也加倍，因此往往200MHz或300MHz时钟可以获得400MIPS或600MIPS的高运算能力。由于芯片半导体工艺的改进，加之特殊的内部供电管理机制，其工作功耗呈数量级下降，并成为可实现业界最低待机功耗的新型DSP平台。其中C5509和C5507以片上集成USB接口而别具特色，C5503/02/01则以不同的内存配置而针对不同应用。特别值得一提的是，新近推出的C5506超低功耗器中，时钟为108MHz下仅为58mW功耗，而性能可达216MIPS；在1.2V情况下待机功耗仅为0.120mW，为业界最低。另外还具有动态频率与电压缩放、多种待机模式可分别关刚独立外设与内部功能、128KB的SRAM可满足高效代码需求以尽可能减少片外存储器存取。C55X平台还可以通过电源优化工具辅助实现低功耗设计。
凭借DSP的驱动，指纹识别技术的实用化和市场化进程不断加快，其中最重要的一个应用就是指纹锁。从一般锁到指纹锁的变迁说明了安全的主题是恒久不变的，指纹门锁目前也成为高档住宅或安全重地的必然选择。与此同时，指纹在保险箱等产品的应用，除了确保物理安全之外，还能保证信息存储更加安全可靠。指纹识别在银行系统中的应用是一个极具潜力的新兴市场。在金融交易过程中，指纹特征信息由于每次采集的数据并不完全相同，若被拦截并进行假冒验证，系统可以判定出存在完全相同的两次数据，则有机会拒绝服务，从而一定程度提高了交易安全。传统的类似银行卡的结算方式，需要输入帐号和密码、加载数字证书，操作环节多且繁琐，而采用指纹则确认交易的过程可以一次完成。随着DSP产品及应用的“平民化”，面向消费类的指纹识别市场将会呈现空前繁荣的局面。
面相识别技术发展进程
与指纹特征识别技术相比，面相识别算法非常复杂而代码长度也非常火，这就需要很大的处理性能和系统资源。如果在电脑上实现需要“奔腾4”级别以上，然而相识别类产品需要相当高的可靠性，基于PC的通用操作系统很难保证这种持久的可靠性。另一个方面，面相识别在例如门禁、移动便携式设备、智能监控相机等应用场合必须是嵌入式产品类型，而这对系统功耗也就提出了更高的要求，显然通用的CPU难以胜任，只有高性能的DSP才有机会不断推进面相识别的市场化进程。图3为基于DSP的典型应用示范。
在面相识别应用中，DM642是一个理想的平台，首先这是业界第一颗高性能、软件可编程的通用媒体处理器，其核心是主频为600MHz名为C64X的DSP，由丁有八个并行运算单元，所以等效性能为4800MIPS。DM642集成有多个离精度数字视频接口，可以作为视频输入电可以作为视频输出，同时还有以太网接口用于传输压缩的数据流和音频输入输出接口。DM642通过扩展总线连接同步动态存储器和闪速存储器，在视频前端可以采用TI的视频解码器、视频放大器及电源等高性能模拟器件。
DM642的C语言编译效率很高，所以很容易将基于PC的软件算法进行移植，还可以借助于TI特有实时操作系统DSP/BIOS构建嵌入式面相识别系统，这样就可以之作为一个独立的设备，完成视频采集、人脸定位、特征提取，同时还可将该资料以及压缩的视频数据通过网络实时地传到远程的服务器，然后在人脸影像数据库中进行检索和匹配，并及时地通报结果。若是需要录入新的人脸影像，则可以通过简单的拍摄完成，便添加到影像数据库中去。
新型的单片媒体处理器将使面相识别系统功能更加强大。
TI所推出的达芬奇(Davlnci)平台不仅包含更高性能的C64X+核心，还集成了ARM9通用处理器，既可以高速地处理人脸影像，还可以运 行高级的嵌入式操作系统，如Linux，甚至WinCE。视频输入与视频输出包含在一个视频处理子系统中，前端有CCD的控制器、预览、缩放，还具有自动聚焦、自动爆光、自动白平衡的“3A”功能，后端集成字幕叠加“OSD”、四个视频DAC和24位数字RGB输出。Davinci集成有丰富的接几，除了与DM642同样的以太网口和音频接口外，还有USB20、硬盘ATA接口、MMC和SD等存储卡接口。于是许多有用的识别资料有了灵活的存储方式。
日前已有不少专业公司成功推出基于DM642的面相识别系统，并推山实用性的产品。由于DM642目前已成为数字视频监控的主流平台，那么基于DM642的面相识别算法中就很容易集成到数字视频监控应用系统中，从而增强了其附加值，这也成为数字视频监控的一个趋势。
随着基于Davinci的数字视频监控产品的推出，相应的面相识别系统也将更新的面貌出现。
面相识别技术已开始应用于银行安全防范管理系统、会议代表身份认证系统、面像识别门禁、面像识别考勤、社会保障管理、公共场所巡察等应用系统，并在不同程度地发挥着作用。
其它识别技术发展进程
生物识别技术可划分为生物生理特征和生物行为两类，前两部分介绍的指纹识别和面相识别属于前者，同属生物生理特征的还有虹膜识别、视网膜识别和掌纹识别。生物行为特征则包含手动签名以及声音识别。那么在这些识别技术中哪一个还具有潜力呢?根据权威性实验报告，在技术特性方面虹膜识别特别适合于信息安全和通道控制领域的身份认证。
虹膜就是人眼瞳孔和眼白之间的环状组织，是人眼的可视部分，也是最可靠的人体生物终身身份标识。虹膜识别有条件成为人体生物特征识别技术中的最佳选择，其原因在于其所具有最高的唯一性、终身不变性、最强的生物活性，其识别准确性最高，而且识别速度最快，防伪性最强也。曾经有国际权威部门对人体生物特征识别技术分析结果显示，虹膜识别的匹配速度超出所有其它生物统计技术至少20倍。
当然虹膜识别的可靠性需要有极高的识别准确度来保证，特别是采用核心技术在深色虹膜的“无纹理”区域分析提取纹理特征并加以精确的数字表述的实现，因此需要采用更高性能的DSP，如主频高达千兆的C6416系列。随着识别技术更加成热和优化，还有高性能DSP的价位的降低，虹膜识别同样可以广泛应用于政府、军事部门、厂矿企业、社会公共安全防范以及信息安全领域。
在视网膜识别与虹膜识别，指纹识别与掌纹识别在某种程度上有共同性，只是在各自的传感器上有所不同，在处理方式方法上也大相径庭，但是DSP都有发挥的余地。
指纹生物识别技术范文第5篇
[关键词]生物识别技术电子商务安全防范
一、前言
随着网络经济和网络社会时代的到来,我国的经济、军事、社会各方面都越来越依赖于网络,特别是金融和电子商务方面。同传统的金融管理方式相比,金融电子化如同将金库建在计算机数据库中,资金在计算机网络中流动,金融计算机系统已成为犯罪活动的新目标。为了保障金融、电子商务的安全性，认证技术是一个重要方面。身份认证用于鉴别用户身份,以保证通信双方身份的不可抵赖性。生物识别技术是利用人体生理特征进行身份认证和识别的一种技术，生物特征是唯一的、稳定的、可以验证的，与传统的身份鉴定手段相比，基于生物特征识别的身份鉴定技术具有防伪性能好，不易伪造或被盗等优点。因此近年来在金融、电子商务中,生物识别技术正成为一个重要应用方向。
二、主要的生物识别技术
1.在金融、电子商务中。常用的生物识别技术有以下几种：
指纹识别技术指纹识别技术是最早的通过计算机实现的身份识别手段。指纹识别技术涉及到许多高新技术，如指纹样本的采集和存储技术以及计算机数据处理技术等等。指纹的识别属于“模式识别”，该系统的核心是OCR（光学字符识别）技术。通过摄像头提取指纹，然后输入计算机，再通过一系列复杂的指纹识别算法，现代技术就能在极短的时间内完成任何人的身份识别认证。随着科技的进步，指纹识别技术正在走向金融、电子商务领域，指纹识别身份的ATM提款机已经有所应用。
2.掌形识别掌。人类手掌的立体形状,就如同指纹一样,是每个人都互不相同的可以作为身份确认的识别特征。手掌特征是指手掌长度、宽度、厚度以及手指的表面特征。首先,掌形识别系统获取手掌的三维图像,然后经过分析确定每个手指的长度、手指不同部位的宽度以及靠近指节的表面和手指的厚度。可得到近百个掌形的数据,从而与模板进行比较,并得出结果。手掌的几何特征的稳定性极高,不易受外在环境的影响而改变。缺点是掌形识别容易受生理状况改变的影响,而造成识别率的不稳定。
3.人脸识别。人脸识别技术具有非接触性、对被识别对象侵扰少和识别手段隐蔽,可广泛用于公安部门的犯人管理及案犯查找、医学诊断、信用卡、人机交互、证件核对等。其识别技术主要有:获取人脸图像、进行特征提取、分类器根据特征来进行决策分类、匹配识别。其不足是处理技术较复杂,人脸易受影响的因素太多(表情、光照、环境等),给特征提取增加了困难。
4.签名识别技术。笔迹是人的一种稳定的行为特征，具有一定的不变性和独特性。因此可以利用人的签名来识别个人身份。手写签名识别技术，是通过计算机把手写签名的图像、笔顺、速度和压力等信息与真实签名样本进行比对，以实时鉴别手写签名真伪的技术。签名识别技术装置一般使用有线笔、灵敏的图形输入板或二者相互结合使用。其过程分为签名采集和签名识别：签名采集提取了签名中的百余种生物特性，对每个人的签名建立一个惟一模板。签名识别系统通过签名识别，完成用户合法身份的确认。可用于电子政务、电子商务、金融机构、安全防范等领域。
虹膜识别虹膜即为人们所称的黑眼珠部分，是眼球前一层圆盘状的薄膜，中央部分是瞳孔。经计算两个人同一只眼虹膜特征相同的概率是十万分之一，两眼相同的概率是一千亿分之一。眼睛虹膜纹络识别技术是计算机技术与成像技术的结晶，采用的是红外成像技术，将人眼中的虹膜纹络特征图信息输入计算机，成为特殊的可供自动识别的人体身份证。与其他识别技术相比,虹膜识别的错误率是最低的。其不足是图像获取设备复杂、价格较高。
三、生物识别技术在金融、电子商务中的主要应用
目前,我国在金融、电子商务中使用的基本上是智能IC卡，这类卡在使用时是通过“用户ID+用户密码”来进行身份识别和数据的访问，基于该方式加密的金融卡有两大隐患，一是微机只认密码不认人；二是密码位数短，容易破解，若位数长，用户很难记，常遗忘密码，对用户造成使用时不便。全球的金融IC卡使用区域是受限制的，这主要是因为各国的IC卡标准不统一，我国目前所进行的EMV大迁移主要是解决这一问题。在EMV大迁移的过程中，符合EMV国际标准的IC卡加密就显得尤为重要。基于生物特征进行身份识别，其可靠性和安全性是非常高的。如果金融卡的使用过程像其他生物特征识别系统一样，需要建立一个生物特征数据库，那么将全球拥有IC卡的用户特征学习到生物特征数据库，数据库将是非常庞大的，这将影响到识别过程的快速性。因此，该方法是不可行的。为此，一般是将拥有IC卡的用户的生物特征信息集成到IC卡上，用户在使用IC卡进行金融交易时，只需与卡上的特征进行比对，就可达到辨识的过程，而无需在金融网络中建立庞大的特征数据库。这样，用户不需要任何密码，更不会担心丢失或遗忘。将指纹识别技术应用于金融卡，也是一种加密上的改进，但比起虹膜识别技术的误辨识率要高，拒真率也高，虹膜技术在金融卡身份识别中将更有前途。金融中心需要有虹膜学习终端，金融交易机器（自动取款机，ATM）需要安装虹膜识别镜和虹膜辨识系统。
虹膜学习终端是用户在办理IC卡时，将用户的虹膜特征信息写到IC卡上，而ATM上的虹膜辨识系统则在用户进行金融交易时摄取用户虹膜信息，提取用户虹膜特征，并与IC卡上的虹膜特征进行比对，达到辨识或验证。采用虹膜技术进行银行IC卡的身份识别，不需要建立庞大的虹膜特征数据库，就可以让符合EMV国际化标准的智能IC卡在全球任何地方通过ATM机进行金融交易，使用简单、操作方便、简洁快速。
指纹生物识别技术范文第6篇
[关键词] 指纹 个人识别 商业活动 安全
在商务交易安全方面，个人身份识别是重要的基础。目前，主要的个人识别方法有签名、个人ID、密码等，这些人身识别手段虽然简单实用，在实际商业活动中运用也非常普遍，但不足和弊端也不容忽视，如个人签名字迹特征的特异性和稳定性并没有经过科学有效性的定量论证，字迹的识别也主要依赖于人工进行，识别结果往往很大程度上受笔迹鉴定专家主观因素的影响，著名的龚如心案遗嘱签名笔迹的鉴定就是一个重要的例证。个人ID、密码等手段也可能受到密钥量小、密码泄露等不安全因素的困扰。为了解决商务运行中存在的安全问题，人们逐渐把目光转向个人生物特征识别。美国9.11以后，围绕人身识别的“生物测定学”（Biometrics）得到了长足的发展，现今发现的具有人身识别价值的生物特征主要有手足纹、DNA、面像、虹膜、视网膜、声纹、步态、签名等。这些手段中，具有商业安全运用可能性的主要是指纹和签名，其中，指纹用于商业活动的个人识别存在明显的优势，主要表现在：
一、指纹的密钥量十分巨大，具有充分可靠的个人鉴别能力
关于指纹的密钥量计算，有不同的计算方法，但密钥量十分巨大是共同的。1910年，法国巴黎大学教授勃太柴就按照人完整指纹上有平均100个的特征点（实际75个-175个），且每个特征点存在4种特征类型计算，构成的排列总数为4100=1.6069×1060，这显然是一个天文数字，完全可以保证全人类都不可能有相同的指纹。实际上现代对指纹密钥量的计算还远远高于勃太柴的大致计算，因为勃太柴没有将100个特征出现部位的变化计算进去，如果包含位置的变化，两枚指纹所有特征都相同的概率只有1.684×10-114。这样高的密钥量是目前其他个人识别特征无法比拟的。而且，指纹细节特征的特异性并不受遗传基因的制约，即使是孪生关系，也不可能存在相同的指纹。
二、指纹细节特征稳定不变，能够保证经济活动凭证的识别长期有效
指纹纹线细节特征取决于真皮的结构，胚胎发育完成以后，人的一生不会发生实质的变化，外界的摩擦损伤只要不伤及真皮层，就不影响外表指纹的细节特征。如果真皮受到局部损伤，所形成的疤痕组织只限于伤痕的部位，并不会影响指纹其他部位的特征。在指纹识别中只要避开受伤变化的部分，就能够正确进行指纹的鉴别。如果指纹数据库得到充分的开发应用，个人完整的指纹信息资料建档以后，指纹识别就可以调用档案中的样本指纹进行比对，指纹受伤变化就完全不会影响个人的识别了。指纹的这种稳定特性对经济活动凭证识别的长期有效具有重要的作用。
三、指纹反映明显、外在，在经济活动中方便易行
指纹特征比较宏观、明显，作为个人识别标记直观清楚。而且，指纹随时随身“携带”，留痕方法简便，效果容易掌握，不受文化程度的限制，作为最为有效的个人识别手段，非常方便。现代指纹的留痕和采集主要有油墨捺印和电子扫描，油墨捺印是商业活动中进行留痕的主要方式，油墨捺印的指纹特征清晰，便于观察。电子扫描是目前收集样本指纹的方法，在商业活动中，需要鉴别某份文件上指纹的时候，可以很方便地进行指纹取样，特征清楚，不会污染手指。
四、指纹成熟的自动化识别技术为经济活动提供了快速有效准确的手段
指纹在经济契约中的应用由来已久，但在近代并没有呈现不断发展的景象，而且目前有些使用指纹的场合甚至比民国或解放初期还有所减少，如全国解放以前，我国东北解放区颁发的身份证就需要有指纹印记，而现在我国的身份证却没有指纹标记。另外在契约文件中使用指纹的也少于以往。笔者认为其中重要的原因之一就是指纹的鉴识技术比较复杂，需要专业技术人员使用一定的设备才能进行准确的识别，一般人凭肉眼只能作大概的判断，然而，在指纹识别中，大概的比对只能做一些排除，是无法进行认定的。因此，虽然人们能够充分认识指纹的个人识别能力，但受到方法手段的制约，使指纹的广泛运用受到限制。随着计算机指纹识别技术的发展，指纹鉴定进入了自动化识别阶段，计算机可以对指纹进行快速、准确的自动比对，使指纹的广泛运用有了关键的物质基础。因此，现代的计算机技术使传统的指纹技术焕发了新的生命力，指纹技术在商业领域的应用有了技术保证，现代的商业活动中，使用指纹技术进行个人识别是完全具有可行性的。
五、指纹信息系统的建立可以为经济活动提供信息支持
随着指纹识别在社会生活许多方面的应用不断扩大，指纹数据信息系统建设也得到了蓬勃的发展。目前，有的国家建立了专门的指纹数据库，为社会许多领域提供指纹信息查询。我国现有的指纹信息系统主要由公安机关建立并管理使用，主要服务于公安机关侦查破案。按照目前计算机的软硬件发展水平，建立更大范围乃至全民的指纹数据库是完全可行的，如果全民的指纹数据库得到建立，将能够在更大的范围内服务社会，更好地发挥指纹信息的作用。指纹数据库的建设也取决于社会的需求，如果在社会广泛的商业活动中能够更多地使用指纹作为个人识别的标记，将会在很大程度上推进指纹信息系统的建设。
六、指纹应用悠久的历史，为在现代商业活动中发扬光大打下了坚实的基础
我国古代距今二千七百多年前就有在借据、契约上留“指模”的记载，虽然，限于当时的科学技术水平，古代的指模识别主要是以指纹的纹型特征为识别根据的，但在指纹应用的性质上和当代是一致的，都是作为识别人身的方法，只是现代的指纹识别是建立在细节特征基础上的，现代指纹识别实现了从种类识别到个体识别的质的飞跃，体现了继承发展的强大优势。
参考文献：
[1]吕导中:基于指纹面积和特征质量的指纹鉴定量化标准研究[J].中国人民公安大学学报（自然科学版），2008（2）
指纹生物识别技术范文第7篇
关键词：指纹银行卡 应用分析 发展前景
中图分类号：F830.4 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2015）08-146-03
随着我国银行业和计算机网络技术的飞速发展，银行卡功能日趋完善。截至2013年末，全国累计发行银行卡42.14亿张，较上年末增长19.23%;而全国人均拥有银行卡3.11张，较上年末增长17.80%。2014年我国芯片银行卡（金融IC卡）发卡量比上年翻番，总量预计超过12亿张，随着受理环境的日益完善和应用领域的不断拓展，芯片银行卡成为越来越多持卡人的首选①。2014年全年芯片银行卡交易量为6.2万亿元，是上年的4.8倍。全国可以受理银联“闪付”（类似公交刷卡）的POS终端接近400万台，占比达1/4。银联统计显示，2014年我国银行卡跨行交易金额达41.1万亿元，同比增长27.3%。银联卡境外受理网络进一步扩展。银联报告指出，截至2014年末，银联卡境外受理网络已延伸到150个国家和地区，境外可用银联卡的商户超过1300万户，ATM近120万台，境外30多个国家和地区发行银联卡超过3500万张。由此可见，银行卡已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。此外，随着人们收入水平的提高、消费观念的更新和金融意识的增强，个人持有多张银行卡的现象越来越普遍，而银行卡在储蓄、消费、支付、转账等业务中扮演着越来越重要的角色，人们更多地关注消费的安全性和便捷性。
也正是由于网络高新技术的快速发展，网络安全事件愈演愈烈，②据安联全球企业及特殊风险今年1月的《全球企业风险报告》显示，网络风险的排名上升了3位，在十大风险榜单中排名第5。网络犯罪令全球经济年均损失超过4000亿美元。全球四大经济体因网络犯罪而遭受的损失达2000亿美元。再者，根据中国经济新闻网2014年5月6日的《2014年度上海金融检察白皮书》，2014年，上海检察机关共受理金融犯罪审查逮捕案件1245件，涉案1395人，金融犯罪审查案件2063件，涉案2378人。检察机关发现，金融从业人员犯罪案件为历史峰值。据悉，金融从业人员犯罪案件自2012年至2014年逐年上升，2014年已达84件109人，比2013年的26件41人分别上升223%和166%。以上数据充分说明了，金融犯罪给社会带来的巨大的负面的影响。因此，我们急需提高各种金融工具的安全性，来保障国家及人民的财产安全。
现如今指纹识别技术已在手机、电脑上获得了广泛的推广与应用，相信在不久的将来指纹银行卡也将在相关领域起着举足轻重的作用。所以，在“互联网+”时代，将成熟的指纹识别技术运用于银行卡中，打造出“指纹银行卡”具有重要的现实意义。
一、指纹银行卡概述
（一）指纹银行卡概念
指纹银行卡是指银行利用现有的指纹识别技术的相关产品――指纹识别芯片嵌入到银行卡中，从而制造出指纹银行卡并代替原有的普通的磁条银行卡、存折等金融工具，进行存、取款等综合银行业务的办理以及刷卡消费或缴费等日常业务的办理。该技术把卡的主人的指纹（加密后）存储到指纹银行卡上，在专用的POS机上加装指纹识别系统，当POS机阅读卡上的信息时，一并读取持卡者的指纹，通过比对卡上的指纹与持卡者的指纹就可以确认持卡者是否是卡的真正主人，从而进行下一步的交易。
与传统磁条银行卡相比，芯片银行卡具有安全性强、应用丰富等优势。央行此前明确，从2015年起，在我国经济发达地区及重点行业领域新发行的、以人民币为结算账户的银行卡应为芯片卡。
由于目前指纹随处可留，也随处易遗留且容易被获取，已被许多不法分子所利用，并制造出相应的薄膜指纹套来影响指纹识别器的误识率。所以，这种将“卡”和“指纹技术”结合在一起，既能提高其安全性，又能达到方便、快捷的消费目的的指纹银行卡的研发不但具有较强可行性而且很有必要性。
（二）指纹银行卡的操作流程、原理及特点
随着时代的发展，科技的进步，传统的个人身份鉴别方式已无法满足社会及人们的需求。无论是钥匙、密码，还是口令、IC卡甚至身份证件等均存在可假冒、盗用、破译和伪造的缺陷，因此我们急需寻找新的方法来高效、准确、可靠地对我们的身份进行侦别。
1.指纹银行卡的操作流程及原理。指纹银行卡的操作流程图及原理图，如图1至3所示。
（1）ATM指纹识别流程图。
（2）ATM操作流程图
（3）ATM设计原理图（见图3）。
2.指纹银行卡主要特点。
（1）稳定性高。指纹是一种典型的由基因决定的性状，是伴随人一生的最稳定的生物特征之一，具有终身不变的特性，因此它具有很高的稳定性。
（2）可靠性强。指纹具有明显独特的唯一性，其自身复杂程度足以提供用于鉴别的证据，包括双胞胎在内都不可能有相同的指纹，任何两个人指纹相同的概率小于几十亿分之一。早在几千年前，指纹在司法领域就已成为物证之首。如果想提高指纹识别的可靠性，可以通过采集更多的指纹、鉴别更多的手指，或者通过改进现有的指纹识别器。
（3）便利性高。采集指纹时只需要将左手食指平放到指纹识别器上，几秒钟后便可以完成。将记忆密码变成了能轻松随身携带的指纹，从而减轻了记忆的负担，也免去了密码丢失或遗忘的烦恼。而在使用的过程中也同理，指纹识别仪可以在几秒钟之内精确快速反复地识别每个人的指纹。
（4）安全性高。伪造、假冒、盗用、破译指纹的难度相当大。例如，对于一个4位数字密码共有10^4=10000种组合，破解概率为万分之一，入侵者可以很容易地通过尝试所有的组合或根据个人的相关信息而破解。而现有的指纹识别系统其误识率小于万分之一，而根据现有的计算机技术，建立一个指纹存储数据库，能储存数千万枚指纹。
（5）可行性强。主要体现在使用方面和社会法律方面。①使用方面：目前，从实用的角度和操作简便的程度来看，在各种基于人体生理特征的生物识别技术中，指纹识别技术是最易于被民众所接收和认可的。而且，对生物体没有任何的伤害或损害。②社会法律方面：随着十八届四中全会的召开，依法治国被提上了议程，会议上主席指出，我们应当不断完善我国的法律体系，做到有法可依，有法必依，执法必严，违法必究。如今全球范围内都建立了指纹鉴定机构以及罪犯指纹数据库， 指纹鉴定是被官方和司法部门所接受的一种简单有效的身份识别手段。
因此，指纹银行卡的研究与开发对于当代社会具有不可估量的作用和非常深远的意义。
二、指纹银行卡的应用分析
随着指纹技术的日益发展和成熟，以及它应用的成本越来越低廉，指纹技术必将越来越广泛地应用到我们的实际生活中。
（一）我国指纹银行系统的成功应用
2008年7月，TECO探索者《指纹银行整体解决方案》在唐山市商业银行正式上线运行，据记者对唐山市商业银行相关负责人的采访获悉：“通过对TECO探索者《指纹银行整体解决方案》一段时间的应用，图像修饰从目前看有效地提高了交易的安全性，减少了柜面业务压力并且对银行中间业务的扩展起到了很大的作用，增加了银行的收入。”不久，2009年深圳市指纹锁企业普罗巴克公司正式推出第二代指纹识别芯片。由于该芯片是目前国内体积最小、识别率最高的指纹识别芯片，在第二十四届世界大学生冬季运动会的安防系统上发挥了重要作用。首先，他们之所以能将指纹识别技术成功地应用到相关的领域是因为他们充分利用了指纹技术高安全性、高便利性等特点。其次，伴随着其它高新技术的发展，使得指纹技术得以成功地应用到各个领域当中。总而言之，将成熟的指纹技术和芯片技术结合，并研发出指纹银行卡将会给整个社会带来更多的机遇与挑战。因此，指纹银行卡的研发不仅具有较强的可行性也很有必要性。
（二）指纹技术的最新发展状况
2011年，青松公司在通过模块战略合作获得巨大成功的基础上，将新一代真皮指纹识别模块移植到智能家居锁中，成功研制了基于真皮的指纹识别技术指纹锁。该技术在安全性方面优于一般的光学技术，不仅能彻底防止目前最新的的指纹克隆技术还解决了干手指、浅纹理、磨损手指、粗糙手指、老年手指、油腻手指、灰尘手指、带泥手指、油墨手指等识别障碍的问题。其中，图像的预处理主要包括以下步骤：图像分割、平滑处理、图像二值化、图像修饰和细化，如图4所示：
（三）指纹产品的可行性分析
研究指纹技术或对指纹技术比较了解的各位同仁们，都应该知道指纹技术之所以拥有那么多的优点却没能被广泛地应用于日常的生活中主要是因为以下两个因素，其一，指纹识别仪自身质量及先进性的原因;其二，用户方面的客观原因，有些用户的指纹比较不易被识别或读取。但是，青松公司成功研制出的这款指纹锁，成功地解决了不同指纹的差异所带来的识别障碍。指纹差异主要表现为：有清晰的，也有模糊的;有干燥的，也有潮湿的;有细腻的，也有粗糙的;有完整的，也有破损的。由此可见，指纹技术已经是比较成熟的一项生物技术，也确实可以和各种现有的现代工具所结合，从而研发出相应的指纹产品。此外，随着指纹产品的不断改进，指纹产品将拥有巨大的市场前景。
指纹银行卡，利用现有的成熟的指纹识别技术，不仅安全可靠而且符合国家要求大力推行或实现芯片银行卡使用的政策，1994年，当指纹识别系统在香港市场上出现时，便由于它体积小、准确度高、功能多、使用便捷而颇受人们的认可和关注。因此，指纹银行卡在不久的将来必将发展成未来的一种趋势。
三、指纹银行卡的应用前景
（一）指纹技术应用前景
指纹芯片的应用可使二次开发者避开技术门槛，缩短开发周期，快速研发和生产出最新的指纹产品。创新的指纹新产品将提高企业的市场竞争力，打开新的市场销路，创造更大的经济效益。目前，指纹银行卡的研发正是借助指纹芯片的研发技术来创造的。目的是为了提高现有金融工具的安全性与便捷性，并降低其成本。目前指纹技术主要在以下几个方面得到了比较广泛的开发和应用。
其一，企业考勤仍占主导。指纹识别的考勤系统能够彻底地帮助企业解决传统打卡中IC卡考勤方式所出现的代打卡或打卡打不上等问题。而且还方便、可靠、便宜，因而成为大多数中小企业考勤的首选。其二，智能小区成为普及热点。由于智能小区在设计选型时要从功能、性能、成本等多方面进行综合考虑，通常会选性价比较高的产品，而指纹产品便是其首选。现如今指纹识别技术已经在智能小区中得到广泛应用，并向着更加广阔的民用市场迈进。其三，指纹锁市场发展迅猛。把指纹识别技术应用于传统的门锁之中，是生物识别技术从专业市场走向民用市场的不二之选。指纹锁的便捷、安全、低成本等特性将会带来非常乐观的市场前景。最后，多元化应用遍地开花。除了在企业考勤和智能小区中的应用外，目前，指纹识别技术在司法领域、金融领域等大型的公共项目中也有着很广泛的应用。此外，指纹识别技术还被创新应用到护照、签证、身份证等十分重要的管理系统中。
（二）指纹银行卡的发展前景
经由我们调研小组所做的问卷调查，所获取的相关数据可知：有将近80%的问卷调查的答卷者认为指纹银行卡具有很广阔的市场发展前景，仅有10%的答卷者认为比较没有发展前景而另外大概10%的答卷者则不确定。再者指纹银行卡除了优点诸多之外，可应用的范围也非常地广泛。因此它将会具有很高的市场占有率，换言之，指纹银行卡将拥有非常广阔的市场发展前景。
四、结论
对模拟指纹技术应用于银行卡这一课题的研究，课题组主要通过阅读大量的相关资料及文献，并与正在使用指纹产品的管理人员及相关的技术人员交流来对这个领域进行更深入的了解。通过对指纹技术的应用这一方面的调研，课题组发现了指纹识别技术确实有着诸多得天独厚的条件。如果它的这些优点都能被运用到相关领域，那么必将给整个社会带来巨大的社会效益和经济效益。所以，课题组认为其具有非常巨大的、潜在的开发和研究价值，但是由于这是一项比较巨大的工程，所涉及的层面太多，如法律、计算机技术、金融等，需要进行全面的推广还有一定难度。因此，在这个知识经济与技术发展飞速的时代，要想让指纹银行卡长久地成功地在金融领域占据一席之地，研究人员们不仅需要研制出产品，更需要寻找其存在潜在的攻击方式和替代品，做到未雨绸缪，确保万无一失。
[该文为2014年地方高校国家级大学生创新创业训练计划项目《模拟指纹技术应用于银行卡的研究》的研究成果并由“哈尔滨金融学院大学生创新创业训练计划项目”资助，课题编号：201410245004]
注释：
①中国银联的数据。
②安联全球企业的数据
参考文献：
[1] 张其善，黎红.一种基于智能卡的指纹认证方案[J].北京航空航天大学学报，2005（01）
[2] 李晓辉.浅谈指纹识别技术.计算机光盘软件与应用，2011（11）
[3] 王建旭.计算机虚拟化技术的分析与应用.计算机光盘软件与应用，2013（15）
[4] 柴晓光.民用指纹识别技术.人民邮电出版社，2004
[5] 程伟，何俊华.智能指纹识别系统设计[J].微计算机信息，2009（08）
[6] 孟利民，周国雄.基于指纹识别技术的银行储蓄网络认证系统[J].网络安全技术与应用，2011（10）
指纹生物识别技术范文第8篇
关键词：FPC1011C；指纹识别模块； DSP；电容式传感器
一、引言
生物识别技术是一种通过人体特征来确认身份的认证技术，它能立刻强化安全，并且将用户从密码地狱中解放出来。生物识别可用在很多地方，比如：视网膜识别、面部识别、签名识别、声音识别技术、指纹识别技术等。在所有的生物识别技术中指纹识别技术是目前最为成熟，也被应用最广的生物识别技术。它是用人体的指纹特征对个体身份进行区分和鉴定，具有唯一性、稳定性、难于伪造的特点，而且识别的准确率较高。使它在身份识别和认证领域以及安全性能要求较高的行业中得到广泛应用。指纹识别技术即将迎来一个跳跃性发展的黄金时期，巨大市场前景，将对国际、国内安防产业产生巨大的影响。
二、FPC1011C传感器的总体特征
FPC1011C的工作原理和性能特点
FPC1011C电容式指纹传感器是瑞典FingerPrint Card公司推出的目前最先进的电容式指纹传感器，该电容式指纹传感器利用了该公司拥有专利的反射式探测技术（以往的电容式指纹传感器采用的一般是直接式探测技术），使指纹传感器的表面保护层厚度可以达到普通电容式指纹传感器的100倍左右，因此使指纹传感器具有更高的对干湿手指的适用性和更长的使用寿命。
主要特征和性能如下：
① 指纹图像大小：152*200
② 图像分辨率：363 DPI
③ 传感器图像面积：10.64*14.00mm
④ 采集原理：电容式，反射式探测法
⑤ 探测位置：真皮层
⑥ 高速的SPI接口
⑦ 3.3V或2.5V的工作电压
⑧ 抗静电达15kV以上
⑨ 使用寿命达100万次以上
⑩ 使用温度：-20℃~60℃
2 模块的硬件设计
该系统是由DSP、FPC1011C指纹传感器、SDRAM和FLASH、RS232接口等硬件组成。
① 工作原理
用户通过PC端软件发命令给指纹识别模块，FPC1011C电容式指纹传感器采集用户的指纹，DSP通过SPI接口读取从传感器过来的指纹图像，将指纹图像存储到SDRAM中，DSP运用指纹识别核心算法对图像进行运算，将运算出来的特征点和存储在Flash的特征点进行比对，再通过指纹识别模块将比对结果输出给PC端显示比对结果。系统的原理框图如图1所示。
图1 模块的硬件设计框图
② 指纹传感器部分的硬件设计
DSP通过SPI口读取FPC1011C的指纹图像，并通过PF口来控制片选控制信号，FPC1011C指纹图像传感器通过SPI(串行外设接口)口和外部进行通信，通信时，需要把传感器设置成从机模式，DSP设置成主机模式，同时要把从机CPOL和CPHA 设置为 0的数据传输模式，指纹图像的最大传输速度可达4M/s(=32MHz)。
传感器部分的硬件电路示意图如图2所示。
图2 传感器部分的硬件电路接口图
3 传感器的驱动软件设计
采用ADI公司的VisualDSP++ 4.5集成开发环境软件进行C语言编程。按时序把指纹图像放在SDRAM的固定地址中，通过仿真器进行调试，并读出所采集的指纹图像，观察指纹图像质量，进而调整指纹传感器的参数，使采集到的图像效果达到最佳。
FPC1011C的指令概要：
指令指令代码描述rd_sensor11 H开始采集指纹图像（数据采用FIFO方式）rd_spidata20 H采用FIFO方式读（仅在SPI接口时有效）rd_spistat21 H通过SPI接口读取内部状态寄存器（仅在SPI接口时有效）rd_regs50 H读取内部状态寄存器（所以寄存器在一次操作中读出，寄存器的内容通过FIFO方式存放）wr_drivc75 H写DRIVC寄存器，设置传感器的电压振幅wr_adcref76 H写ADCREF寄存器，设置ADC灵敏度wr_sensem77 H写SENSEMODE寄存器,设置自测试模式wr_fifo_th7C H写FIFO_TH寄存器,通过FIFO方式设置数据有效信号wr_xsense7F H移位数据到XSENSE寄存器wr_ysense81 H移位数据到YSENSE寄存器wr_xshift82 H写XSHIFT寄存器，设置X方向的移位数据wr_yshift83 H写YSHIFT寄存器，设置Y方向的移位数据wr_xreads84 H写XREADS寄存器，在移位YSENSE寄存器之前设置同一行的读取数目
① 传感器初始化程序设计
/****************************************************/
/*init SPI */
/*CPOL and CPHA must be set 0 */
/****************************************************/
void segment (""L1_code"") Init_SPI(void)
{
*pSPI_CTL &= (~SPE); //disable SPI
*pSPI_BAUD = 0x23; //SPI Master Baud Rate = SCLK / (2 × SPI_BAUD)
*pSPI_STAT = TXCOL RBSY MODF TXE; //Master Mode;Active high SCK;8 bit;
*pSPI_CTL = MSTR TIMOD_RAW_TX GM WOM SZ;
}
/*******************************************************
/The default parameter setting for FPC1011C(3A or 3B)
/DrivC = 0x7F
/ADCRef = 0x02
/ Adaptive Gain Control FPC1011C；
*******************************************************/
void segment (""L1_code"") Init_FPC1011C(void)
{
// default setting DriveC=127, ADCRef=2
SPI_SendByte(WRITE_DRIVC);
SPI_SendByte(DriveC);
SPI_SendByte(WRITE_ADC_REF);
SPI_SendByte(ADCRef);
}
② 采集指纹图像程序设计
/*******************************************************
/Read Image
*******************************************************/
void segment (""L1_code"") Read_FPC1011C_Img(void)
{
unsigned char val,i1,j1;
unsigned short j;
unsigned short cnt=0;
Start_SPI();
Init_FPC1011C();
SPI_SendByte(READ_SENSOR);
SPI_SendByte(0x00);
for(j=0;j
{
SPI_SendByte(READ_SPI_STATUS);
SPI_SendByte(0x00);
val = SPI_RecByte();
}
SPI_SendByte(READ_SPI_DATA);
SPI_SendByte(0x00);
for(i1=0;i1
{
for(j1=0;j1