指紋辨識是將辨識物件的指紋分類比對從而進行判別。指紋辨識技術作為生物體特徵辨識技術之一在新世紀逐漸成熟，進入了人類的生產生活領域。 (建議學習：web前端視訊教學）
##指紋模式
#指紋是人類手指末端由凹凸的皮膚所形成的指指紋模式指紋是人類手指末端由凹凸的皮膚所形成的紋路，在人類出生之前指紋就已經形成並且隨著個體的成長指紋的形狀不會發生改變，只是明顯程度的變化，而且每個人的指紋都是不同的，在眾多細節描述中能進行良好的區分，指紋紋路有三種基本的形狀：鬥型（whorl）、 弓型（arch）和箕型（loop）。
在指紋中有許多特徵點，特徵點提供了指紋唯一性的確認信息，這是進行指紋識別的基礎，分為總體特徵和局部特徵，總體特徵又包括了核心點（位於指紋紋路的漸進中心）、 三角點（位於從核心點開始的第一個分叉點或斷點，或兩條紋路會聚處、孤立點、折轉處，或指向這些奇異點）、紋數（指紋紋路的數量）；
局部特徵是指紋的細節特徵，在特徵點的方向、曲率、節點的位置，這都是區分不同指紋的重要指標。
指紋辨識過程分為兩個次要過程，分為四個部分。兩個次要的過程是指紋記錄和交叉核對過程。指紋記錄過程由四個部分組成：指紋採集、指紋預處理、指紋檢查和指紋模板採集。
指紋比對過程還包括四個部分：指紋採集、指紋預處理、指紋特徵比對和匹配。
在這兩個過程中，指紋影像的前處理都存在，但指紋影像的取值和指紋 特徵的值似乎有相同的名稱，但它們的內在演算法和性質是完全不同的。
在引入指紋的過程中，更頻繁地獲得指紋影像，而單值擷取部分的演算法則更著重於一些特徵值的辨析和擷取過程。
指紋辨識的第一步是指紋影像的獲取，目前已經有多種指紋影像的獲取方式，主要有光學指紋採集技術、電容式感測器指紋採集、溫度感測指紋獲取技術、超音波指紋擷取技術、電磁波指紋擷取技術，取得影像後進行預處理加工，要實現影像的灰階變換、分割、均衡化、增強、 細化等預處理步驟。
首先要把指紋從整個圖案上分割出來， 背景圖和指紋分佈圖的灰度是不同的，這就確定了兩者強度的區別， 利用梯度這個概念就能將指紋從背景圖中很好的分離開；
均衡化是預處理中的重要一步，在提取時根據環境的不同得到的指紋圖像不同區域的像素分佈點是不同的，均衡化就是將不同區域分佈的像素進行均值劃分得到亮度分佈均衡的圖像；
###為了便於特徵的提取，在幾步加工後的圖像還要智能化增強，Daugmann實現了利用Gabor小波逼近的方法使指紋影像的紋路線條更清晰，即白的部分較白，黑的部分較黑，線條的邊緣分佈較為平滑。 ###以上是指紋辨識是透過什麼等物理感測器來獲取指紋影像的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
