指尖|指尖上的密码——指纹识别
_原题为 指尖上的密码——指纹识别
生物识别技术是一种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术 。 现今多数智能手机已具备人脸识别、指纹识别、虹膜识别等功能 ， 而这些技术都属于生物识别技术的范畴 。 其中 ， 指纹识别技术是一种应用较为广泛的生物识别技术 。
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指纹是人体手指末端正面皮肤上凹凸不平的纹路 ， 其排列具有一定的规律性 。 指纹的细节特征点有多种 ， 而指纹识别技术就是利用这些细节特征点 ， 通过对比来进行鉴别 。 每个人的指纹是不同的 ， 一个人的十只不同手指的指纹也存在着明显的区别 ， 因此指纹识别在身份鉴定上非常有效 。 并且由于指纹具有稳定性、唯一性和方便性 ， 因此它在生物识别领域最具有代表性 。
指纹识别模式与流程共分为以下几个步骤：
一、指纹图像获取 。 指纹识别技术会使用专门的指纹采集仪、扫描仪、数字相机等设备 ， 对活体指纹图像进行采集 。
二、指纹图像压缩 。 计算机会将大容量的指纹数据库进行压缩 ， 以便减少系统存储空间 。
三、指纹图像处理 。 指纹的图像处理包括指纹区域检测、图像质量判断、方向图和频率估计、图像增强、指纹图像二值化和细化等 。
四、指纹分类 。 这一步会以纹型为基本形态对指纹类型进行划分 ， 主要按照中心花纹和三角的基本形态进行划分 。
【指尖|指尖上的密码——指纹识别】五、指纹特征和细节提取 。 指纹形态特征包括中心（上、下）和三角点（左、右）等 ， 指纹细节特征包括纹线的起点、终点、结合点和交叉点 ， 计算机会对指纹的这些特征进行细节提取 。
六、指纹匹配 。 进行到这一步时 ， 计算机将首先对两对指纹的纹型进行粗匹配 ， 再针对指纹的形态和细节特征点进行精确匹配 ， 得出相似性比率并进行排序 ， 做出最终的判定 。
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目前的指纹识别技术已经非常成熟 ， 指纹识别设备在更新迭代之后也有了较高识别率 ， 并且性价比很高 ， 因此在各个领域都有了广泛的应用 。 日常生活中最为常见的就是将指纹识别技术集成在手机、计算机等设备中 ， 用于用户认证 。
但目前指纹识别技术并不是完美无缺的 。 首先 ， 指纹识别技术对环境的要求很高 ， 会受限于手指的湿度、清洁度等 。 若手指指纹上沾有油、水或脏污等 ， 就会影响识别结果；其次 ， 指纹成像的要求比较高 ， 某些人的指纹中的细节特征点较少 ， 可能会造成无法成像；第三 ， 当手指指纹出现脱皮、伤痕、老茧等状态时 ， 也会降低识别率；第四 ， 指纹采集设备上可能会残留有使用者的指纹压痕 ， 存在被复制利用的风险；第五 ， 指纹识别操作规范程度要求较高 ， 不规范的操作会降低识别率 。
只需伸出手指便能开启便捷生活 ， 指纹识别避免了传统密码的记忆、输入等繁琐流程 ， 实属当今世界颇具划时代意义的创新科技 。
本文由北京市第六十五中学一级教师李岩进行科学性把关 。
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