众所周知，人的指纹具有唯一性和稳定性的特征，即每一个人的指纹是独一无二的，两者之间不存在相同的指纹，而且每个人的指纹是相当固定的，一般不会随年龄和健康状况的变化而改变，因此可以通过指纹识别出人的身份。目前，国内外的自动指纹识别系统很多，但其结构大同小异，一般包括指纹的采集与分类、指纹的细节匹配及指纹的压缩与存储。

　　1.指纹的采集与分类

　　这是自动指纹识别系统(afis)运作的第一个环节。通过光学或cmos指纹采集仪将活体指纹的图像录入系统，对图像进行分割处理，在保持有用指纹信息基本完整的前提下，剪去一些多余的图像信息，产生一个相对较小的指纹图，对该图进行增强处理减弱噪声，增强脊和谷的对比度，提高图像质量。然后提取图像的特征，生成方向数组，再通过指纹分析器，根据指纹的脊和谷流向，将其分为尖拱类、拱类、左环类、右环类及旋涡类等五种或更小的种类属别。指纹分类的主要目的是方便大容量指纹库的管理，减少搜索空间，加速指纹匹配过程。

　　2.指纹的采集

　　在指纹识别设备正常连接后，可以进行指纹的登记录入。在读者指纹的采集过程中，读者的指纹需要录入两次，第一次采集的指纹和第二次采集的指纹进行比对，如果成功系统将正常保存，并添加到指纹识别系统。

　　如果采集的指纹不合格，系统将给出声音提示。如果识别不合格，保存功能不能使用，需要重新采集。以对所采集的读者指纹信息在保存到数据库前进行双重质量控制。要判断采集指纹的质量，将第二次采集的指纹信息和第一次采集的指纹模板进行1：1的单一比对，以保证指纹的采集质量，避免违法、不合格指纹信息存入数据库。

　　3.指纹的细节匹配

　　这是自动指纹识别系统核心。一般采用的是biokey算法，此算法是一种快速、准确的1：1和1：n指纹识别算法，在使用biokey进行指纹识别时2000~6000枚指纹)，不需要对指纹通过姓名、pin等预先分类就可以在1~5s以下测试都在pentiumiii900mhz128mb内存环境下进行)内轻松完成。

　　4.指纹的压缩和存储

　　为了节省存储空间，必须对指纹图像进行压缩。目前指纹图像数据压缩算法较常见的是jpeg、wsq及ezw等，采用biokey-wsq基于自适应的标量量化和小波分解的图像压缩算法，该算法用于指纹图像压缩时，可以尽量保持指纹细节特征点信息，解压缩后对提取指纹细节特征精度的影响较小。wsq算法在进行大压缩比率的指纹图像压缩时，还原解压后的指纹图像细节特征点的定位和有关信息保存的较好，对随后将要进行的指纹识别影响较小。

　　wsq压缩比为1：20或1：15，即一个指纹图像可以压缩到6~10k，这个压缩比例采用这种算法是非常合适的。这样既节省了存储空间，而且在解压后又不影响模板特征点的提取。将其用于指纹图像压缩，并考虑到指纹图像识别的需要，从尽量保持关键点信息的角度改进了该算法。

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