详解指纹传感器工作原理及提高匹配性能的方法

　　指纹识别过程同所有的生物体特征识别的过程类似，分为用户注册和特征匹配2个部分。首先，需要录入指纹图像，对获取的原始图像进行处理，包括图像增强、分割、细化、二值化等。然后，对指纹的细节特征进行提取，比较常见的特征点有分叉点、端点，最后，生成模板储存在系统数据库中。无论是验证或者辨识的过程，都需要将待识别的用户的指纹图像再一次进行同样的图像分割、细化、二值化、特征提取等一系列步骤，生成和数据库模板同样的数据格式，最后，进行比对，得出识别的结果。

　　现有的指纹识别算法的前提条件是使用相同的指纹识别器上采集指纹或认证。所以，在网上的很多用户只能用同一类指纹识别器才能实现认证，实践证明：如果换作不同的指纹识别器，验证系统的性能将大大降低，这是因为指纹识别器没有标准的互换规定。

　　由于各种识别器的使用算法的不同，要使用指纹识别器的各系统需要个别的登录，而且，认证时必须使用与登录时使用的识别器类型相同。这说明个人和系统需要保留多个不同种类的识别器。解决不同识别器之问的通用算法就成为目前研究的一个很有意义的课题，这样，用户可以在自己的电脑上使用不同的识别器，方便了在线指纹验证系统的使用价值 。

　　由于某类指纹传感器仅仅适合同种类型的采集仪验证使用，为了允许更多的用户使用和阻止假冒用户试图欺骗系统，多传感器指纹融合提高系统的性能显得很有必要。本文提出一种简单的融合策略研究了两类常用的指纹传感器一光学传感器和电容传感器。两类传感器分别采集两幅图像后通过预处理程序提取细节点后分别与模板指纹相匹配，得到2个匹配分数，然后，把这2个匹配分数通过融合规则得到最后的匹配分数，通过与单一传感器性能比较表明：融合后的结果对系统的性能有了很大的提高。