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随着信息时代的来临,生物识别技术已经成为身份识别的热门技术。指纹识别技术具有快速、可靠、安全、便捷等许多优点。介绍了指纹特点和指纹识别技术的基本原理,对指纹识别技术在移动购物中的应用进行了探讨。研究表明,将指纹识别技术应用于移动购物中的身份识别,可以快捷有效地解决身份识别中存在的安全性问题。 相似文献
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随着生物识别技术的发展,指纹识别技术因其唯一性和安全可靠性在现实中不断地被广泛使用,在身份识别应用中大有取代其他传统方式的趋势。本文以MATLAB作为仿真平台,充分利用MATLAB工具强大的绘图能力和多样而实用的工具箱的优点,对指纹识别系统设计图像进行了一系列的处理,最后通过实验对指纹图像的特征点进行提取。 相似文献
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随着信息技术的快速发展,人们对信息安全问题也越来越重视。生物识别技术的发展与应用为信息安全提供了重要的保障。自动指纹识别技术也不断地发展成熟,但指纹属于人体特征的一部份,不仅复杂程度高,而且具有不确定性等多方面因素的影响,自动指纹识别技术还需进一步加强与完善。 相似文献
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据相关记载,指纹识别技术最早是应用在刑事鉴定方面,通过指纹来鉴定罪犯的身份,后来随着指纹识别技术的不断成熟,指纹识别技术就被逐渐的运用到指纹解锁、指纹支付等其他生活领域。首先对指纹识别技术及指纹识别技术的发展进行简单的介绍,再对指纹识别技术在智能手机中及门禁控制系统中的应用来简介指纹识别技术的发展现状以及探讨其未来的发展方向。 相似文献
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<正>光学指纹识别基于受抑全反射的原理设计,具有环境光抗干扰性能强,极端环境下稳定性好,成本相对较低,并能提供较高分辨率的图像,信号穿透率更强等优点,被广泛应用到智能手机、笔记本电脑、门禁系统、考勤机、网络认证等领域。其中,随着智能手机的发展,光学指纹识别越来越多地被应用到智能电话中,由于光学指纹识别不需要在手机上额外的开孔,直接集成在屏幕下方,进而实现了更高效的空间利用率。目前,屏下光学指纹识别技术主要包括基于自发光式和外加光源式的光学式指纹传感两大技术。 相似文献
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<正>光学式指纹采集技术出现于20世纪70年代,是指纹采集技术里面最早出现也是应用最广泛的技术,但传统的光学式指纹采集技术有很多的缺点,比如受手指表面干净程度影响比较大,对干手指识别率较低,更为关键的是由于需要独立的光学系统,导致该类型指纹采集模块比较大,因而,一直没能广泛应用于移动设备领域。目前,应用在手机终端上的光学式指纹识别技术,抛弃了传统的光学系统,转而利用屏幕的光线作为光源,依靠光线反射探测指纹纹路,新型的光学式指纹识别技术具有环境光抗干扰性能强,极端环境下稳定性好,成本相对较低,并能提供较高分辨率的图像, 相似文献
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本文针对传统指纹识别技术,在其设计理念的基础上提出了一种新型的方案,新方案将更多的生物特征识别融入其中,可以有效地防止因不法分子用人造皮肤技术来伪造指纹破译防盗设施而危害国家和社会安全。 相似文献
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指纹识别分为指纹的预处理、指纹的特征提取和指纹匹配。结合嵌入式技术和指纹处理算法,针对嵌入式自动指纹识别系统指纹识别的各个流程的算法进行了研究,阐述了各种算法的特点与运用细节。 相似文献
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《中国科技信息》2020,(1)
ODF指纹技术即线上(Online)与数据库(Database)通信联络至线下(Offline)的一项指纹通信技术。指纹识别技术是凭借着指纹的唯一性,通过对指纹的采样、特征提取来实现人工智能下模式识别的技术。与传统的身份认证技术作比较,指纹识别技术有其独特的优势,它具有安全性高、使用便捷,且识别标准的唯一性。而且指纹识别技术具有唯一及终生不变的特征,未来可能将会逐步地被加入到越来越多的科技产品、运用到越来越多的不同领域,有着极为广阔的市场前景及发展前景,将对国际、国内产生巨大的影响。本文就第三方平台录入指纹至数据库,数据库与线下设备的通信联络应用展开讨论。 相似文献
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本文分别介绍了一种基于指纹人脸识别的多生物特征身份认证方法,并针对传统的指纹人脸方法提出相应的改进算法。对指纹识别,本文提出采用局部归一化方法结合Gaussian滤波器来计算指纹方向,再对局部脊线补偿法(Loca lRidge Compensation)进行快速运算,能够更加快速准确地进行指纹识别。人脸识别通过定位人脸位置并且进一步提取人脸特征来进行匹配,使用LBP(Local binary patterns)算子对人脸样本进行局部特征提取,对LBP处理后的人脸图像使用主成分分析(PCA)进行降维,并采取了极限学习机(Extreme learning machine,ELM)分类器进行匹配,将指纹、人脸的识别结果在决策层进行融合,最后做出判断,从而得到准确稳定的身份认证系统。 相似文献
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《科技通报》2017,(9)
指纹识别是生物特征识别方式中的一类,它已经成为验证身份最为有效的方法之一。因此文中利用该技术对雨后冲刷后罪犯的残缺指纹进行检测,提出基于残缺区域方向的指纹重建方法。首先,针对指纹残缺区域范围中存在脊线中断和细节特征点缺失的情况,先利用融合邻域中的细节特征点和指纹方向信息对指纹残缺部分进行预估,通过先知经验结合预估方向对指纹预估部分进行脊线修补,同时引进信息熵确定指纹重建修复最佳方案;然后,对于指纹残缺的奇异部分,根据指纹纹线存在固定方向和频率的特性,对其局部指纹图像进行时频分析,采用概率统计方式对纹线频率值范围进行判定,构造频域滤波器实现带通滤波从而达到对指纹细节增强的目的。实验证明,运用文中指纹重建法对残缺指纹进行了有效检验及细节增强。 相似文献
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指纹识别技术是当今应用最广泛的生物识别技术之一。在指纹识别过程中,图像处理、特征提取、匹配等过程数据量庞大,计算比较烦琐。BP神经网络具有良好的自学习能力、强大的分类能力和容错能力,将其应用到指纹识别中是可行的。为改进BP神经网络计算速度较慢,梯度下降法不能处理一些不可微传递函数的问题,采用粒子群算法对BP算法进行优化,提高了指纹识别的速度和准确度。 相似文献