为什么我的x712指纹注册老是说无效指纹
答案:1 悬赏:30 手机版
解决时间 2021-02-25 17:20
- 提问者网友：焚苦与心
- 2021-02-25 10:05
为什么我的x712指纹注册老是说无效指纹 中间刷指纹时还老是说范围太小什么的了 我都已经按上整个指头了。 哪位大哥可以教教我 完成指纹认证的技巧
最佳答案
- 五星知识达人网友：蕴藏春秋
- 2021-02-25 10:24
指纹识别技术是目前国际公认的应用最广泛，价格最低廉、易用性最高的生物认证技术，相对于其它身份认证技术，自动指纹识别具有许多独到的信息安全优点，具体体现在一下几个方面：1）每个人的指纹是相当固定的，不会随着人的年龄的增长或身体健康程度的变化而变化，但是人的声音、面相等却存在较大变化的可能。2）指纹样本便于获取，易于开发识别系统，实用性强。目前已有标准的指纹样本库，方便了识别系统的软件开发；另外，识别系统中完成指纹采样功能的硬件部分也较易实现。3）一个人的十指指纹皆不相同，这样可以方便地利用多个指纹构成多重口令，提高系统的安全性。5）指纹识别中使用的模板并非最初的指纹图，而是由指纹图中提取的关键特征，这样既使系统对模板库的存储量较小也保护了使用者的个人隐私。另外，对输入的指纹图提取关键特征后，可以大大减少网络传输的负担，便于实现异地确认，支持计算机的网络功能。
指纹识别原理
指纹其实是比较复杂的。与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图像。
多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图像属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图像）。但指纹识别算法最终都归结为在指纹图像上找到并比对指纹的特征。
我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括基本纹路图案：环型（loop），弓型（arch），螺旋型（whorl）。其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。
模式区（Pattern Area） 模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。Aetex 的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。
核心点（Core Point） 核心点位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。
三角点（Delta） 三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数和跟踪的开始之处。
式样线（Type Lines） 式样线是在指包围模式区的纹路线开始平行的地方所出现的交叉纹路，式样线通常很短就中断了，但它的外侧线开始连续延伸。
纹数（Ridge Count） 指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。
局部特征 局部特征是指指纹上的节点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征枣节点，却不可能完全相同。
节点（Minutia Points） 指纹纹路并不是连续的，平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“节点”。就是这些节点提供了指纹唯一性的确认信息。
指纹上的节点有四种不同特性：
分类 – 节点有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点
终结点（Ending） 一条纹路在此终结。
分叉点（Bifurcation） 一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。
分歧点（Ridge Divergence） 两条平行的纹路在此分开。
孤立点（Dot or Island） 一条特别短的纹路，以至于成为一点。
环点（Enclosure） 一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点。
短纹（Short Ridge） 一端较短但不至于成为一点的纹路。
方向（Orientation） 节点可以朝着一定的方向。
曲率（Curvature） 描述纹路方向改变的速度。
位置（Position） 节点的位置通过（x,y）坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的。
系统问题（system issues） 有效的指纹辨识系统不仅仅依赖于辨识算法，还有其他的一些重要因素，这里称之为“系统问题”。包括注册和辨识过程，速度和工作学、用户信息的反馈、排斥欺骗和安全考虑。
系统问题
为了得到较好的识别率，重要的是在注册时尽量获得最好的指纹图像，这是因为注册一般只进行一次，而以后的辨识是经常的。一个较好的指纹识别系统应要求用户的指纹在登记指纹时多次获取指纹，然后，把最好的指纹或每次获得的指纹的综合的结果作为注册的指纹。 又一个方法可以作为指纹系统设计时的考虑，即我们可以多次取像直到得到一个确定的匹配，但这个过程在降低了拒判率的同时，提高了误判率。辨识不仅仅只用一个手指的指纹，可以用两个或更多的手指的指纹，这样可以增强识别率，当然这样一来会浪费用户的许多时间。
系统的工作学是很重要的。例如：在个人识别系统中，人们愿意等待时间的极限，这个极限时间根据特定的应用而不同，依赖于在处理的过程中人们正在做什么。例如：刷卡或输入ID号的过程，从0.5-1.5秒被认为是可接受的时间；另外，拒判而重复次数不应超过3次。 验证和辨识的过程、取像设备的设计拒判率和误判率关系的设定，为了尽可能的获得高质量的指纹图像而提示用户手指该怎样放置，正确的反馈信息是非常有用的。如“手指放得太高”，“手指按得不够重”等。
在指纹识别系统中，反欺骗的措施用来阻止人造指纹、死指纹和残留指纹。残留指纹是由于皮肤油或其他原因残留在传感器上。传感器应建立反欺对策，使得有能力识别真实的皮肤温度、阻力或电容。
指纹识别原理
指纹其实是比较复杂的。与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图像。
多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图像属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图像）。但指纹识别算法最终都归结为在指纹图像上找到并比对指纹的特征。
我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括基本纹路图案：环型（loop），弓型（arch），螺旋型（whorl）。其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。
模式区（Pattern Area） 模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。Aetex 的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。
核心点（Core Point） 核心点位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。
三角点（Delta） 三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数和跟踪的开始之处。
式样线（Type Lines） 式样线是在指包围模式区的纹路线开始平行的地方所出现的交叉纹路，式样线通常很短就中断了，但它的外侧线开始连续延伸。
纹数（Ridge Count） 指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。
局部特征 局部特征是指指纹上的节点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征枣节点，却不可能完全相同。
节点（Minutia Points） 指纹纹路并不是连续的，平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“节点”。就是这些节点提供了指纹唯一性的确认信息。
指纹上的节点有四种不同特性：
分类 – 节点有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点
终结点（Ending） 一条纹路在此终结。
分叉点（Bifurcation） 一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。
分歧点（Ridge Divergence） 两条平行的纹路在此分开。
孤立点（Dot or Island） 一条特别短的纹路，以至于成为一点。
环点（Enclosure） 一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点。
短纹（Short Ridge） 一端较短但不至于成为一点的纹路。
方向（Orientation） 节点可以朝着一定的方向。
曲率（Curvature） 描述纹路方向改变的速度。
位置（Position） 节点的位置通过（x,y）坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的。
系统问题（system issues） 有效的指纹辨识系统不仅仅依赖于辨识算法，还有其他的一些重要因素，这里称之为“系统问题”。包括注册和辨识过程，速度和工作学、用户信息的反馈、排斥欺骗和安全考虑。
系统问题
为了得到较好的识别率，重要的是在注册时尽量获得最好的指纹图像，这是因为注册一般只进行一次，而以后的辨识是经常的。一个较好的指纹识别系统应要求用户的指纹在登记指纹时多次获取指纹，然后，把最好的指纹或每次获得的指纹的综合的结果作为注册的指纹。 又一个方法可以作为指纹系统设计时的考虑，即我们可以多次取像直到得到一个确定的匹配，但这个过程在降低了拒判率的同时，提高了误判率。辨识不仅仅只用一个手指的指纹，可以用两个或更多的手指的指纹，这样可以增强识别率，当然这样一来会浪费用户的许多时间。
系统的工作学是很重要的。例如：在个人识别系统中，人们愿意等待时间的极限，这个极限时间根据特定的应用而不同，依赖于在处理的过程中人们正在做什么。例如：刷卡或输入ID号的过程，从0.5-1.5秒被认为是可接受的时间；另外，拒判而重复次数不应超过3次。 验证和辨识的过程、取像设备的设计拒判率和误判率关系的设定，为了尽可能的获得高质量的指纹图像而提示用户手指该怎样放置，正确的反馈信息是非常有用的。如“手指放得太高”，“手指按得不够重”等。
在指纹识别系统中，反欺骗的措施用来阻止人造指纹、死指纹和残留指纹。残留指纹是由于皮肤油或其他原因残留在传感器上。传感器应建立反欺对策，使得有能力识别真实的皮肤温度、阻力或电容。
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