指紋認証は、人間の指のさまざまなパターンに基づいて識別する方法であり、個人ごとに異なります。これは、あらゆる人物の詳細を取得する最も一般的な方法であり、人物を識別する最も簡単で便利な方法です。指紋識別方法の利点は、指紋のパターンが生涯を通じて同じであり、人間を識別する確実な方法になることです。指紋識別の研究はDactyloscopyです。

指紋の定義：

人間の指の皮膚表面は、尾根の暗い線のパターンと、それらの間の白い線または谷で構成されています。尾根の構造は細目と呼ばれる点で変化し、分岐するか、長さが短いか、2つの尾根が1つの点で終わることがあります。これらの詳細やパターンは、すべての人間に固有のものです。これらの尾根の流れ、それらの特徴、尾根の複雑な詳細、およびそれらの順序は、指紋識別のための情報を定義するものです。

さまざまな尾根パターンは次のとおりです。

指紋パターン

指のパターンは以下のように3つのグループに分けることができます

アーチ ：尾根は同じ側で出入りします

プレーンアーチ

ループ ：尾根は一方の側から入り、もう一方の側から出ます

指紋認証

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渦巻き： 円またはパターンタイプの混合で構成されます。

指紋回路

指紋の取得：

潜在的なプリントまたは指紋を取得する方法は2つあります

化学的方法の使用： 表面に黒い火薬をスプレーすると、指紋のパターンが明らかになり、透明なテープを使用して持ち上げることができます。シアノアクリレート（さまざまな物体に指紋を付けることができる）、ニンヒドリン（指紋に存在するアミノ酸と結合して青色または紫色を生成する）などのさまざまな化学物質を使用できます。また、磁性粉末は指紋を明らかにするために使用でき、光沢のある表面やビニール袋や容器に作用します。

自動識別方法の使用： 指紋画像は、さまざまなセンサーを使用して取得できます。例としては、指の尾根のような各文字の静電容量が異なるため、指紋特性の静電容量に基づいてピクセル値を取得する静電容量センサー、プリズムを使用して各特性による光の反射率の変化を検出する光学センサー、差を測定するサーマルスキャナーなどがあります。デジタル画像を作成するために時間の経過とともに温度で。

指紋識別プロセス：

基本的に、指紋データの取得、保存、分析にはデジタル画像技術が使用されます。

画像の取得： 上で説明したように、指紋デジタル画像を取得するためにさまざまなセンサーを使用できます。指紋スキャナーは、光学スキャナーまたは静電容量スキャナーで構成されています。光学スキャナーは、除去されると電気信号を発する感光性ダイオードで構成される電荷結合デバイスで構成されています。スポットに当たる光を表す小さなドットは、画像のピクセルとピクセルの配列として記録されます。ガラス板に指を置いたり、表面をモニターしたりすると、カメラは指の尾根を照らして写真を撮ります。

以下の左の画像は、光学スキャナーを使用した指紋取得の全体的な構造を示しており、右の画像は、システムのリアルタイムの例です。

指の識別

画像の保存 ：取得した画像は、以下に説明するデジタル画像処理技術を使用して処理されます。

画像セグメンテーション ：取得した画像には、関連する特徴とともに不要な特徴が含まれる傾向があります。これを取り除くために、画像内の各ピクセルの分散に基づくしきい値処理が行われます。強度（グレーレベル値）がしきい値よりも大きいピクセルが考慮され、強度がしきい値よりも小さいピクセルは除外されます。
画像の正規化： 画像の各ピクセルには、異なる平均分散があります。したがって、均一なパターンを得るために、正規化が行われ、画像のピクセルがグレー値の望ましい範囲内にあるようになります。
画像の向き： これは、各ポイントでの尾根の向きに基づいて画像を形成することを定義します。これは、xおよびy方向の各ピクセルの勾配を計算し、勾配に直交するベクトルの平均を決定することによって方向を計算することによって行われます。
周波数画像の作成： 尾根の局所的な頻度（発生率）を決定するために行われます。これは、各ピクセルのグレー値を尾根の方向に垂直な方向に沿って投影し、次に、尾根に対応する波形の連続する最小値の間のピクセル数を計算することによって行われます。別の方法は、フーリエ変換技術を使用することです。
画像フィルタリング： 不要なノイズを除去するために行われます。これは、ガボールフィルターまたはバターワースフィルターのいずれかを使用して行われます。基本的な方法は、フィルターを使用して画像を畳み込むことです。
画像の二値化： 次に、フィルタリングされた画像は、コントラストを改善するために、しきい値処理技術を使用してバイナリ画像に変換されます。これはグローバルしきい値に基づいています。つまり、しきい値より大きいピクセル値は1に設定され、小さいピクセル値は0に設定されます。
画像の細線化： 前景のピクセルが1ピクセル幅になるまで削除するために行われます。尾根の接続性を維持します。

画像の分析 ：処理された画像から細部を抽出し、データベースにすでに保存されている画像パターンと比較します。特徴点の抽出は、8つの接続された近傍（8つの接続されたピクセルは8つのピクセルで囲まれたピクセルを意味します）のピクセルのペア間の交差数または差の合計の半分を計算することによって行われます。クロス番号は、指紋の特徴ごとに一意の識別情報を提供します。