目前在國內(nèi)，指紋識別由于其發(fā)展時間長，且發(fā)展速度比較快，并且經(jīng)過多年的市場推廣和應(yīng)用，在門禁、考勤、保險箱、身份認(rèn)證等方面都有比較成熟的產(chǎn)品，同時由于其成本較其他識別技術(shù)低，更易推廣和被用戶接受。
指紋識別民用市場發(fā)展
上世紀(jì)90年代，指紋識別技術(shù)就在國內(nèi)興起，當(dāng)時應(yīng)用僅限于刑偵領(lǐng)域，它可以提高公安機關(guān)破案率，同時節(jié)省了很多成本。但指紋識別技術(shù)在刑偵中屬于“不知主體”的使用，“比對”需要通過大型機處理，價格和時間的成本都比較大。所以指紋識別常常只作為刑偵的輔助手段，應(yīng)用不夠廣泛，市場份額極為有限。
通過指紋識別技術(shù)在市場中不斷的推廣與應(yīng)用，指紋識別企業(yè)發(fā)現(xiàn)指紋識別技術(shù)的真正市場應(yīng)該是民用市場。因為民用指紋識別技術(shù)是“可知主體”的，“比對”速度較快，準(zhǔn)確率高。它伴隨著越來越多的電子設(shè)備，如PC、ATM提款機、門禁控制系統(tǒng)等，正在進入我們的日常生活。
從趨勢來看，民用化的指紋識別技術(shù)最終將取代安全性方便性都有缺陷的身份識別碼和密碼，用于阻止非授權(quán)的訪問。由于指紋識別技術(shù)的民用較之刑偵應(yīng)用更易普及，市場容量更大，所以具備大規(guī)模推廣的基礎(chǔ)。在西方國家，指紋識別技術(shù)已進入大規(guī)模民用階段。美國洛杉磯在1990年使用了世界上第一套救濟金發(fā)放指紋識別系統(tǒng);全球首家虛擬銀行SFNB(安全第一網(wǎng)絡(luò)銀行)也實施了以指紋識別技術(shù)為基礎(chǔ)的保障安全性項目，藉此增強交易的安全性。
指紋識別由于其技術(shù)的成熟和成本降低，開始徹底走向民用。國內(nèi)生物識別未來將形成上百億元的市場，其中安防業(yè)是最重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一，市場空間很大。
指紋識別技術(shù)分解
眾所周知，人的指紋具有唯一性和穩(wěn)定性的特征，即每一個人的指紋是獨一無二的，兩者之間不存在相同的指紋，而且每個人的指紋是相當(dāng)固定的，一般不會隨年齡和健康狀況的變化而改變，因此可以通過指紋識別出人的身份。目前，國內(nèi)外的自動指紋識別系統(tǒng)很多，但其結(jié)構(gòu)大同小異，一般包括指紋的采集與分類、指紋的細(xì)節(jié)匹配及指紋的壓縮與存儲。
1.指紋的采集與分類
這是自動指紋識別系統(tǒng)(AFIS)運作的第一個環(huán)節(jié)。通過光學(xué)或CMOS指紋采集儀將活體指紋的圖像錄入系統(tǒng)，對圖像進行分割處理，在保持有用指紋信息基本完整的前提下，剪去一些多余的圖像信息，產(chǎn)生一個相對較小的指紋圖，對該圖進行增強處理減弱噪聲，增強脊和谷的對比度，提高圖像質(zhì)量。然后提取圖像的特征，生成方向數(shù)組，再通過指紋分析器，根據(jù)指紋的脊和谷流向，將其分為尖拱類、拱類、左環(huán)類、右環(huán)類及旋渦類等五種或更小的種類屬別。指紋分類的主要目的是方便大容量指紋庫的管理，減少搜索空間，加速指紋匹配過程。
2.指紋的采集
在指紋識別設(shè)備正常連接后，可以進行指紋的登記錄入。在讀者指紋的采集過程中，讀者的指紋需要錄入兩次，第一次采集的指紋和第二次采集的指紋進行比對，如果成功系統(tǒng)將正常保存，并添加到指紋識別系統(tǒng)。
如果采集的指紋不合格，系統(tǒng)將給出聲音提示。如果識別不合格，保存功能不能使用，需要重新采集。以對所采集的讀者指紋信息在保存到數(shù)據(jù)庫前進行雙重質(zhì)量控制。要判斷采集指紋的質(zhì)量，將第二次采集的指紋信息和第一次采集的指紋模板進行1：1的單一比對，以保證指紋的采集質(zhì)量，避免違法、不合格指紋信息存入數(shù)據(jù)庫。
3.指紋的細(xì)節(jié)匹配
這是自動指紋識別系統(tǒng)核心。一般采用的是Biokey算法，此算法是一種快速、準(zhǔn)確的1:1和1:N指紋識別算法，在使用Biokey進行指紋識別時2000~6000枚指紋)，不需要對指紋通過姓名、PIN等預(yù)先分類就可以在1~5S以下測試都在PentiumIII900MHZ128MB內(nèi)存環(huán)境下進行)內(nèi)輕松完成。
4.指紋的壓縮和存儲
為了節(jié)省存儲空間，必須對指紋圖像進行壓縮。目前指紋圖像數(shù)據(jù)壓縮算法較常見的是JPEG、WSQ及EZW等，采用Biokey-WSQ基于自適應(yīng)的標(biāo)量量化和小波分解的圖像壓縮算法，該算法用于指紋圖像壓縮時，可以盡量保持指紋細(xì)節(jié)特征點信息，解壓縮后對提取指紋細(xì)節(jié)特征精度的影響較小。WSQ算法在進行大壓縮比率的指紋圖像壓縮時，還原解壓后的指紋圖像細(xì)節(jié)特征點的定位和有關(guān)信息保存的較好，對隨后將要進行的指紋識別影響較小。WSQ壓縮比為1:20或1:15，即一個指紋圖像可以壓縮到6~10K，這個壓縮比例采用這種算法是非常合適的。這樣既節(jié)省了存儲空間，而且在解壓后又不影響模板特征點的提取。將其用于指紋圖像壓縮，并考慮到指紋圖像識別的需要，從盡量保持關(guān)鍵點信息的角度改進了該算法。
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