基于神经网络的指纹识别,指纹比对技术何时出现
1、指纹识别是怎么进行的
导语：指纹识别技术通常使用指纹的总体特征如纹形、三角点等来进行分类，再用局部特征如位置和方向等来进行用户身份识别。尽管指纹只是人体皮肤的小部分，但是，它蕴涵着大量的信息。那么，接下来就让我们一起来具体的了解以下关于指纹识别是怎么进行的内容吧。文章仅供大家的参考!
指纹识别是怎么进行的
1.指纹图像的获取
指纹图像的采集是自动指纹识别系统的重要组成部分。早期的指纹采集都是通过油墨按压在纸张上产生的。20世纪80年代，随着光学技术和计算机技术的发展，现代化的采集设备开始出现。
传感器是一种能把物理量或化学量变成便于利用的电信号的器件。在测量系统中它是一种前置部件，它是被测量信号输入后的第一道关口，是生物认证系统中的采集设备。
这些传感器根据探测对象的不同，可分为光学传感器、热敏传感器和超声传感器;根据器件的不同，可分为CMOS器件传感器和CCD器件传感器。它们的工作原理都是：将生物特征经过检测后转化为系统可以识别的图像信息。在生物认证系统中，可靠和廉价的'图像采集设备是系统运行正常、可靠的关键。
2.指纹图像的增强
常见的预处理方法如下：
(1)采用灰度的均衡化，可以消除不同图像之间对比度的差异。
(2)使用简单的低通滤波消除斑点噪声、高斯噪声。
(3)计算出图像的边界，进行图像的裁剪，这样可以减少多余的计算量，提高系统的速度。
常用图像增强算法具体包括以下几种：
(1)基于傅里叶滤波的低质量指纹增强算法;
(2)基于Gabor滤波的增强方法;
(3)多尺度滤波方法;
(4)改进的方向图增强算法;
(5)基于知识的指纹图像增强算法;
(6)非线性扩散模型及其滤波方法;
(7)改进的非线性扩散滤波方法。
目前最新的分割算法有以下几种：
(1)基于正态模型进行的指纹图像分割算法;
(2)基于马尔科夫随机场的指纹图像分割算法;
(3)基于数学形态学闭运算的灰度方差法;
(4)基于方向场的指纹图像分割算法。
3.指纹特征的提取
近年来，新的指纹特征提取算法主要包括以下几种：
(1)基于Gabor滤波方法对指纹局部特征的提取算法。
(2)基于CNN通用编程方法对指纹特征的提取算法。
(3)基于IFS编码的图像数字化技术，即建立IFS模型，计算源图像与再生图像之间的相似性，快速提取指纹图像的特征。
(4)基于脊线跟踪的指纹图像特征点提取算法。该算法可以直接从灰度指纹图像中有效提取细节点和脊线骨架信息。
(5)基于小波变换和ART(自适应共振理论)神经网络的指纹特征提取算法。
4.指纹图像的分类与压缩
常用的指纹分类技术有以下几种：
(1)基于规则的方法，即根据指纹奇异点的数目和位置分类。
(2)基于句法的方法。这种方法的语法复杂，推导语法的方法复杂、不固定。这种方法已经逐渐被淘汰了。
(3)结构化的方法，即寻找低层次的特征到高层次的结构之间相关联的组织。
(4)统计的方法。
(5)结合遗传算法和BP神经元网络的方法。
(6)多分类器方法。
常用的压缩算法有以下两种：
(1)图像压缩编码方法：包括无损压缩(熵编码)和有损压缩(量化)。
(2)基于小波变换的指纹压缩算法：包括WSQ算法、DjVu算法、改进的EZW算法等。
5.指纹图像的匹配
传统的指纹匹配算法有很多种：
(1)基于点模式的匹配方法：如基于Hough变换的匹配算法、基于串距离的匹配算法、基于N邻近的匹配算法等。
(2)图匹配及其他方法：如基于遗传算法的匹配、基于关键点的初匹配等。
(3)基于纹理模式的匹配：如PPM匹配算法等。
(4)混合匹配方法等。
近几年，又出现了如下新的匹配算法：
(1)基于指纹分类的矢量匹配。该法首先利用指纹分类的信息进行粗匹配，然后利用中心点和三角点的信息进一步匹配，最后以待识别图像和模板指纹图像的中心点为基准点，将中心点与邻近的36个细节点形成矢量，于是指纹的匹配就转变为矢量组数的匹配。
(2)基于PKI(Public Key Infrastructure，公钥基础设施)的开放网络环境下的指纹认证系统。
(3)实时指纹特征点匹配算法。该算法的原理是：通过由指纹分割算法得到圆形匹配限制框和简化计算步骤来达到快速匹配的目的。
(4)一种基于FBI(Federal Bureauof Investigation)细节点的二次指纹匹配算法。
(5)基于中心点的指纹匹配算法。该算法利用奇异点或指纹有效区域的中心点寻找匹配的基准特征点对和相应的变换参数，并将待识别指纹相对于模板指纹作姿势纠正，最后采用坐标匹配的方式实现两个指纹的比对。
谷歌人工智能写作项目：小发猫
2、计算机指纹识别系统应用了人工智能技术中的什么技术？
答案：指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术神经网络对指纹比对的应用。
问题所涉及词条分析：
1、人工智能：人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，目前，我们比较熟悉的人工智能应用领域涵盖了符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面。
2、模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。
3、指纹识别：指纹是人体的一个重要特征，具有唯一性。北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法，随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。
3、墨奇非接触指纹采集仪推荐吗？
【嘉勤点评】墨奇科技发明的非接触式指纹识别方法，在对指纹识别之前通过活体检测方案来确定被识别对象是否为活体，同时，只在被识别对象为活体时进行指纹识别。从而避免了图像也可以被成功检测的情况，提高了指纹验证系统的安全性。
集微网消息，随着人工智能的发展，依靠生物特征的身份认证技术近年来得到了广泛的应用，相关应用场景例如有人脸识别、声纹识别等。
尽管人工智能的进步让生物识别技术有了很大的进展，近几年来得到比较快速的普及，例如常用的人脸识别技术，但因为人脸的个人隐私特殊性，以及背后所涉及的年龄、种族偏见问题，引起了社会和群众的普遍争议，并且人脸识别技术在库容较大时精度不够高。
因此，研究人员又将目光转回到了指纹识别，指纹作为生物识别中占据超过50％市场份额的生物识别技术，在刑侦、出入境、个人消费电子、安防、金融银行等领域都有广泛而深入的应用。而传统光学或电容式等接触式指纹采集设备，除了接触式采集带来的卫生风险，还存在着采集质量低、采集面积小、对皮肤干湿敏感、采集一致性低等问题。
尤其是当指纹识别技术被广泛应用于各个领域后，一些不法人员采用橡胶等材质仿制人体的指纹，或者预先在纸张上打印指纹图像，从而欺骗指纹识别装置，导致指纹识别系统产生安全隐患。
为此，墨奇科技在2020年9月30日申请了一项名为“非接触式指纹识别方法、装置、终端和存储介质”的发明专利（申请号：呵呵8.6），申请人为墨奇科技（北京）有限公司。
根据该专利目前公开的相关资料，让我们一起来看看这项非接触式指纹识别方法吧。
如上图，为该专利中发明的非接触指纹识别方法的流程图，首先，系统会对需要识别的对象的手进行拍摄，判断在拍摄的画面中是否存在有手指，以及确定手指的位置。在具体确定手指位置时，会先确定手指远节指骨段的位置，包括分析不同的角度、不同远近程度、不同光照以及不同清晰度下的手指照片。
其次，在可视范围内倘若能检测到手指存在，则会对手指进行对焦拍照，并获取手指各自的指纹图像。在这个过程中，手指如果距离摄像头过近，可能会出现对焦模糊、手指拍不全等问题，此时，需要根据摄像头的分辨率、手指在图中大小占比，来判断手的距离是否过近，并在过近时提示用户将手放远一些。
接着，对获取到的手指各自的指纹图像进行加密处理，并将加密处理后的指纹图像传送至指纹比对系统中，由此增加用户指纹在传输过程中的安全性，同时也可以避免指纹图像在中途被替换，从而增强了指纹识别系统的安全性。
最后，根据获取到的指纹图像，与系统中的指纹数据进行对比，从而获得对比的结果，具体而言，即根据系统中预设的指节线模型来对手指的端点、轮廓线以及指纹进行对比，以判断用户的身份。
如上图，为该专利中展示的非接触的手指的指纹图像，指尖位置包括指纹区域，对于采集的指尖图像，将其输入经过训练的神经网络模型进行处理，该神经网络模型的输出结果可以用于表征输入的指尖图像是否为活体的结果，从而判断该指纹是否需要进一步处理，以防止例如使用图片、视频中的指纹来冒充活体。
以上就是墨奇科技发明的非接触式指纹识别方法，该方案在对指纹识别之前通过活体检测方案来确定被识别对象是否为活体，同时，只在被识别对象为活体时进行指纹识别，从而提高了指纹验证系统的安全性，避免了图像也可以被成功检测的情况，并减少了不必要的计算、节省了计算资源。
关于嘉勤
深圳市嘉勤知识产权代理有限公司由曾在华为等世界500强企业工作多年的知识产权专家、律师、专利代理人组成，熟悉中欧美知识产权法律理论和实务，在全球知识产权申请、布局、诉讼、许可谈判、交易、运营、标准专利协同创造、专利池建设、展会知识产权、跨境电商知识产权、知识产权海关保护等方面拥有丰富的经验。
（校对/holly）
4、什么是BP神经网络？
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：
1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。
2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。
3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。
5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。
5、请介绍一下人工神经网络，和应用 5
一.一些基本常识和原理
[什么叫神经网络?]
人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
[人工神经网络的工作原理]
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
=================================================
关于一个神经网络模拟程序的下载
人工神经网络实验系统(BP网络) V1.0 Beta 作者:沈琦
作者关于此程序的说明:
从输出结果可以看到，前3条"学习"指令，使"输出"神经元收敛到了值 0.515974。而后3条"学习"指令，其收敛到了值0.520051。再看看处理4和11的指令结果 P *Out1: 0.520051看到了吗？ "大脑"识别出了4和11是属于第二类的！怎么样?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神经网络"已经形成了!你可以自己任意的设"模式"让这个"大脑"学习分辩哦!只要样本数据量充分(可含有误差的样本)，如果能够在out数据上收敛地话，那它就能分辨地很准哦!有时不是绝对精确，因为它具有"模糊处理"的特性.看Process输出的值接近哪个Learning的值就是"大脑"作出的"模糊性"判别!
=================================================
人工神经网络论坛
(旧版,枫舞推荐)
国际神经网络学会(INNS)(英文)
欧洲神经网络学会(ENNS)(英文)
亚太神经网络学会(APNNA)(英文)
日本神经网络学会(JNNS)(日文)
国际电气工程师协会神经网络分会
研学论坛神经网络
人工智能研究者俱乐部
2nsoft人工神经网络中文站
=================================================
推荐部分书籍:
人工神经网络技术入门讲稿(PDF)
神经网络FAQ(英文)
数字神经网络系统(电子图书)
神经网络导论(英文)
===============================================
一份很有参考价值的讲座
<前向网络的敏感性研究>
是Powerpoint文件，比较大，如果网速不够最好用鼠标右键下载另存.
=========================================================
已经努力的在给你提供条件资源哦~~
6、人脸识别现在发展的咋样，准确率好像不高啊，和指纹识别比有什么优势吗？
人脸识别技术的优势
1、自然性
所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其它生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份，具有自然性的识别还有语音识别和体形识别；而指纹识别和虹膜识别等因人类或其他生物不能通过此类生物特征区别个体，所以不具备自然性。
2、非强制性
被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉。
人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，它不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像。因为这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。
3、非接触性
相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的！也就是说，用户是不需要和设备直接接触的。
4、并发性
人脸识别能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的检测、跟踪及识别。
正是由于上述种种优势，人脸识别近年来在国内的发展非常迅速。现下，随着软件技术的成熟、硬件完善、价格下降，人脸识别技术在金融和互联网领域的应用受到前所未有的关注，在金融、司法、海关、军事及人们日常生活的领域扮演着越来越重要的角色。
人脸识别技术的工作模式及应用领域
1、人脸确认
就是将两个人脸图像进行一对一的比对，判断是否为同一个人。其可应用于电子护照验证、驾驶证验证、身份证验证等领域。
2、人脸鉴定
就是将待识别的人脸图像与数据库中多人的人脸图像进行比对，从而鉴别出此人的身份。其可应用于罪犯识别、身份证检测等领域。
3、人脸属性分析
就是指对于任意一副给定的人脸图像进行分析，返回人脸的性别、年龄、种族、配饰等信息。其可应用于商业领域和广告领域，包括广告效果评估、人群分析、精准广告投放等。
4、表情分析
就是指对于任意一副给定的人脸图像进行分析，返回高兴、悲伤、惊讶、恐惧、愤怒和厌恶等表情信息。其可应用于商用、医疗康复、心理咨询等领域。
人脸识别技术的识别方法
1、几何特征的人脸识别法
几何特征人脸识别法是最早投入使用的一种人脸识别法。该方法主要是对人脸表面上的一些基本特征进行细致的观察，以此对人脸信息进行科学的识别。
优点：识别速度非常快，对于系统内存的需求较小；
缺点：识别效率较低。
2、基于人脸特征的人脸识别法
基于人脸特征的人脸识别法也可以称为主成分分析法，该方法近几年在各个行业得到了广泛的应用。
优点：能够对不同人脸的特征信息进行详细的表述和体现；
缺点：对人脸的鉴别和区分的正确度较低。
3、弹性图匹配
人脸识别法弹性图匹配人脸识别法主要是利用动态化链接结构对人脸进行识别。
优点：对人脸识别的整体性能较好；
缺点：所需计算量和存储量较大，耗费时间长。
4、隐马尔可夫模型
人脸识别法隐马尔可夫模型人脸识别法主要是依据隐马尔可夫模型技术来对人脸信息进行科学识别。隐马尔可夫模型是一种对信号统计的特性进行科学描述的统计模型，因此，利用该模型对人脸识别技术进行应用时，不需要对复杂的人脸图像中的种类特征进行提取。
优点：可以准确的对处于变化中各种环境因素进行适当的调整，且识别率较高；
缺点：在使用过程中对整体模型的复杂度要求较高。
5、神经网络人脸识别法
神经网络人脸识别技术是通过大量样本图像的训练获取识别模型，再通过识别模型进行识别。神经网络人脸识别技术不需要人工选取特征，能够在样本训练过程中进行学习。它是近来较热的是深度学习的人脸识别方法，其识别准确率高，可以达到99%以上。
以上识别方法可以说是时代发展与技术进步的共同产物。虽然当下单一的生物识别技术各有优缺点，在应用上也不免会出现小瑕疵。但我们依旧可以在识别技术多元化交错发展的大环境下，取长补短、不断开拓，研究出令人瞩目的新技术！就比如智芯原动研发的人脸识别系统。
智芯原动的人脸识别系统
智芯原动自主研发了基于具有深度学习的深度卷积神经网络的人脸识别系统，该系统可以实现视频中的人脸区域的定位、跟踪，并对定位的人脸区域进行智能分析，返回智能分析的结果。
智芯原动的人脸识别系统不仅可以用于人脸确认、人脸鉴定，还可以用于人脸属性分析和表情分析。尤其是在计算机技术、网络技术和人工智能技术日新月异的今天，高速发展的人脸识别技术将会有更广阔的舞台来展现其价值。