相机cmos指纹怎么清理_相机cmos指纹怎么清理干净

1.指纹识别是怎么进行的

　导语：指纹模块的工作原理是什么呢?我你已经将相关的教程内容分享给大家了，希望文章大家能够喜欢!

指纹模块的工作原理是什么

　光学指纹模块：

　利用光的折射和反射原理，光从底部射向三棱镜，并经棱镜射出，射出的光线在手指表面指纹凹凸不平的`线纹上折射的角度及反射回去的光线明暗就会不一样。CMOS或者CCD的光学器件就会收集到不同明暗程度的信息，就完成指纹的集。

　半导体指纹模块：

　无论是电容式或是电感式，其原理类似，在一块集成有成千上万半导体器件的?平板?上，手指贴在其上与其构成了电容(电感)的另一面，由于手指平面凸凹不平，凸点处和凹点处接触平板的实际距离大小就不一样，形成的电容/电感数值也就不一样，设备根据这个原理将集到的不同的数值汇总，也就完成了指纹的集。

　射频指纹模块：

　利用生物射频指纹识别技术，通过传感器本身发射出微量射频信号，穿透手指的表皮层去控测里层的纹路，来获得最佳的指纹图像。防伪指纹能力强，射频识别原理只对人的真皮皮肤有反应，从根本上杜绝了人造指纹的问题。

指纹识别是怎么进行的

CMOS图像传感器的研究起始于20世纪60年代末，由于当时受工艺技术的限制，直到90年代初才发展起来，至今已研制出三大类CMOS图像传感器,即CMOS无源像素传感器(CMOS Passive Pixel Sensor简称CMOS-PPS)、CMOS有源像素传感器(CMOS Active Pixe lSensor简称CMOS-APS)和CMOS数字像素传感器(CMOS Digital Pixel Sensor简称CMOS-DPS)。在此基础上又问世了CMOS视觉传感器(CMOS Visual Sensor)、CMOS应力传感器(CMOS Stress Sensor)、对数极性CMOS传感器(Log-Polar CMOS Sensor)、CMOS视网膜传感器(CMOS Retinal Sensor)、CMOS凹型传感器(CMOS Foveated Sensor)、对数变换CMOS图像传感器(Logarithmic-Converting CMOS Image Sensor)、轨对轨CMOS有源像素传感器(Rail-to-Rail CMOS Active Pixel Sensor)、单斜率模式CMOS图像传感器(Single Slopemode CMOS Image Sensor)和CMOS指纹图像传感器(CMOS Fingerffing Sensor)、FoveonX3全色CMOS图像传感器、VMISCMOS图像传感器。

CMOS-DPS不像CMOS-PPS和CMOS-APS的模／数(A／D)转换是在像素外进行，而是将模／数(A／D)转换集成在每一个像素单元里，每一像素单元输出的是数字信号，该器件的优点是高速数字读出，无列读出噪声或固定图形噪声，工作速度更快，功耗更低。

CMOS图像传感器具有多种读出模式。整个阵列逐行扫描读出是一种普通的读出模式，这种读出方式和CCD的读出方式相似。窗口读出模式是一种针对与关心窗口内像素信息进行局部读出的模式，这种读出模式提高了读出效率。跳跃式读出模式，就是如同Super CCD一样，以降低分辨率为代价，提高了读出速率，用每隔一个或多个像素读出的模式。

　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

　指纹图像的集是自动指纹识别系统的重要组成部分。早期的指纹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)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，最后用坐标匹配的方式实现两个指纹的比对。