生物识别技术：从指纹到人脸识别

"该资源是关于自动指纹识别系统的课件，涵盖了图像处理、指纹质量评估以及生物识别技术的基础知识。" 在自动指纹识别系统中，图像处理是关键步骤。其中，"图象隔点重采样"是提高图像分辨率和减少数据量的一种技术，它通过选取图像中的特定点进行采样，从而降低图像的大小而不显著影响其视觉质量。"图象方向计算"是确定指纹的纹路方向，这对于后续的图像增强和特征提取至关重要。"图象前景背景分离"则涉及到将指纹图像中的指纹部分（前景）与背景分离，以便更准确地分析指纹特征。 "连续区域分析"用于检测和连接指纹上的纹路，形成连续的纹路结构。"计算质量评估参数"是对指纹图像的整体质量进行评估，包括清晰度、噪声水平等因素，以判断该图像是否适合用于识别。如果"前景面积是否过小？"，则可能会影响识别效果，若满足条件，图像才会被接受进入识别流程。如果图像不符合质量标准，如"干/湿手指"，系统可能会拒绝该图像。 生物识别是一种身份验证方法，它依赖于个体独特的生理特征或行为动作。相对于传统的"用户ID+密码"方式，生物识别具有更高的安全性，因为特征难以复制。特征选择需满足"普遍性"、"唯一性"、"稳定性"、"可采集性"和"可接受性"等要求。通用生物识别系统包括特征采集、压缩、登记和认证模块，以及特征匹配和模板数据库。 生物识别系统的工作模式分为"验证"和"辨识"两种。验证是一对一的比对，而辨识是一对多的匹配，两者的性能评价通常通过拒真率（FRR）、误识率（FAR）和等错误率（ERR）来衡量。在不同的安全级别应用中，如公安系统和民用系统，对这些指标的要求会有所不同。 主要的生物识别技术包括指纹识别、人脸识别、掌形识别等。其中，指纹识别由于其稳定性和易采集性，被广泛应用于各种系统中。人脸识别作为最友好的生物识别方式，因其无侵入性而受到欢迎。其他技术如虹膜识别、声纹识别等也提供了额外的安全验证手段，增强了生物识别的多样性和安全性。