指紋


指紋 人的皮膚由表皮、真皮和皮下組織三部分組成。指紋就是表皮上突起的紋線。由于人的遺傳特徵。雖然指紋人人皆有,但各不相同。伸出手,仔細觀察,就可以發現小小的指紋也分好幾種類型:有同心圓或螺旋紋線,看上去像水中漩渦的,叫斗形紋;有的紋線是一邊開口的,就像簸箕似的,叫箕形紋;有的紋形像弓一樣,叫弓線紋。各人的指紋除形狀不同之外,紋形的多少、長短也不同。據說,現在還沒有發現兩個指紋完全相同的人。指紋在胎兒第三四個月便開始產生,到六個月左右就形成了。當嬰兒長大成人,指紋也只不過放大增粗,它的紋樣不變。

指紋的形成

   在皮膚發育過程中,雖然表皮、真皮,以及基質層都在共同成長,但柔軟的皮下組織長得比相對堅指紋硬的表皮快,因此會對表皮產生源源不斷的上頂壓力,迫使長得較慢的表皮向內層組織收縮塌陷,逐漸變彎打皺,以減輕皮下組織施加給它的壓力。如此一來,一方面使勁向上攻,一方面被迫往下撤,造成表皮長得曲曲彎彎,坑洼不平,形成紋路。這種變彎打皺的過程隨著內層組織產生的上層壓力的變化而波動起伏,形成凹凸不平的脊紋或皺褶,直到發育過程中止,最終定型為至死不變的指紋。

指紋基本類型

指紋有3種基本類型

  指紋有3種基本類型——斗型、弓型和箕型。箕型指紋是皮下組織對指肚表皮頂壓方向的不同造就了這不同的類型。研究表明,如果某人指頭肚高而圓,其指紋的紋路將是螺旋型。現在,科學家已能夠通過模型再現那些較為常見的指紋,也能重復不太復雜的罕見指紋的形成過程。   指紋是人類手指末端指腹上由凹凸的皮膚所形成的紋路。指紋能使手在接觸物件時增加摩擦力,從而更容易發力及抓緊物件。是人類進化過程式中自然形成的。第一類是明顯紋,就是目視即可見的紋路。如手沾油漆、血液、墨水等物品轉印而成,通常都是印在指紋卡上成為基本資料;   第二類是成型紋,這是指在柔軟物質,如手接觸壓印在蠟燭、黏土上發現的指紋;   第三類是潛伏指紋,這類指紋是經身體自然分泌物如汗液,轉移形成的指紋紋路,目視不易發現,是案發現場中最常見的指紋。潛伏指紋往往是手指先接觸到油脂、汗液或塵埃后,再接觸到干凈的表面而留下,雖然肉眼無法看到這些指紋,但是經過特別的方法及使用一些特別的化學試劑加以處理,即能顯現出這些潛伏的指紋。鑒識人員最常接觸到的指紋是潛伏紋。如果指紋是留在金屬、塑膠、玻璃、磁磚等非吸水性物品的表面,檢驗方法就比較容易。通常可以用粉末法,選擇顏色對比大的粉末,撒在物品表面提取出完整的指紋;另一方法是磁粉法,以微細的鐵粉顆粒,用磁鐵作為刷子,來回刷掃,顯現指紋。如果指紋留在紙張、卡片、皮革、木頭等吸水性物品的表面,必須經過化學處理才能在化驗室顯形。

常用的化學法有

  碘熏法——即使用碘晶體加溫產生蒸氣,它與指紋殘留物的油脂產生反應后,便會出現黃棕色的指紋,必須立即拍照或用化學方法固定;   寧海得林(Ninhydrin)法——將試劑噴在檢體上,與身體分泌物的氨基酸產生反應后,會呈現出紫色的指紋;   硝酸銀法——硝酸銀溶液與潛伏指紋中的氯化鈉產生反應后,在陽光下會產生黑色的指紋;   螢光試劑法——螢光氨與鄰苯二醛幾乎馬上與指紋殘留物的蛋白質或氨基酸作用,產生高螢光性指紋,此試劑可以用在彩色物品的表面。   采集證據還可以使用其他的方法,如三秒膠法,即利用氰丙烯酸酯的氣體與水和氨基酸分子反應而產生指紋

指紋是獨一無二的

指紋是人體獨一無二的特征

  并且它們的復雜度足以提供用于鑒別的足夠特征。指紋除了具有唯一性外,還具有遺傳性和不變性。   指紋是人類手指末端指腹上由凹凸的皮膚所形成的紋路。指紋能使手在接觸物件時增加摩擦力,從而更容易發力及抓緊物件。是人類進化過程式中自然形成的。目前尚未發現有不同的人擁有相同的指紋,所以每個人的指紋也是獨一無二。由于指紋是每個人獨有的標記,近幾百年來,罪犯在犯案現場留下的指紋,均成為警方追捕疑犯的重要線索。現今鑒別指紋方法已經電腦化,使鑒別程式更快更準。

指紋由遺傳影響

  由于每個人的遺傳基因均不同,所以指紋也不同。然而,指紋的形成雖然主要受到遺傳影響,但也有環境因素,當胎兒在母體內發育三至四個月時,指紋就已經形成,但兒童在成長期間指紋會略有改變,直到青春期14歲左右時才會定型。在皮膚發育過程中,雖然表皮、真皮,以及基質層都在共同成長,但柔軟的皮下組織長得比相對堅硬的表皮快,因此會對表皮產生源源不斷的上頂壓力,迫使長得較慢的表皮向內層組織收縮塌陷,逐漸變彎打皺,以減輕皮下組織施加給它的壓力。如此一來,一方面使勁向上攻,一方面被迫往下撤,造成表皮長得曲曲彎彎,坑洼不平,形成紋路。這種變彎打皺的過程隨著內層組織產生的上層壓力的變化而波動起伏,形成凹凸不平的脊紋或皺褶,直到發育過程中止,最終定型為至死不變的指紋。 有人說骨髓移植后指紋會改變,那是不對的。除非是植皮或者深達基底層的損傷,否則指紋是不會變的。

指紋用途

  你可別小看指紋,它的用途可大啦!指紋由皮膚上許多小顆粒排列組成,這些小顆粒感覺非常敏銳,只要用手觸摸物體,就會立即把感覺到的冷、熱、軟、硬等各種“情報”通報拾大腦這個司令部,然后,大腦根據這些“情報”,發號施令,指揮動作。指紋還具有增強皮膚摩擦的作用,使手指能緊緊地握住東西,不易滑掉。我們平時畫圖、寫字、拿工具、做手工,所以能夠那么得心應手,運用自如,這裡面就有指紋的功勞。   正因為指紋的這些特征,它很早就引起人們的興趣。在古代人們把指紋當作“圖章”,印在公文上。   中國人最早發現指紋因人而異。據史書記載,遠在3000年前的西周,中國人已利用指紋來簽文書、立契約了。中非洲的一些土著部落在1000年前也會運用指紋訂立契約,不過他們不像中國人使用大拇指,而是動用食指。   據說,在一百多年前,警察就開始利用指紋破案。   指紋,也稱為手印,有廣義狹義之分。狹義的指紋是指人的手指第一節手掌面皮膚上的乳突線花紋;廣義的指紋則包括指頭紋、指節紋和掌紋。指紋與指印在字面上有區別,即指紋是指手指第一節手掌面皮膚上的乳突線花紋,指印則是這個乳突線花紋留下的印痕,但是在司法實踐中,約定俗成,指紋與指印的概念是通用的。   留下印痕主要是由于在人的手指、手掌面的皮膚上,存在有大量的汗腺和皮脂腺(想想您緊張或激動時手心裡的汗),只要生命活動存在,就不斷地有汗液、皮脂液排出,有點像原子印章不斷有油墨滲到印文表面,因此,只要手指、手掌接觸到物體表面,就會象原子印章一樣自動留下印痕。當然,這主要是說手指、手掌本身能留下指紋的原因。如果手指、手掌粘上其它液體樣物質,如頭面部的油脂(這是您最常要用的"印泥盒")、血液和按捺指紋的油墨等時,留下指紋的原理就更象蓋普通印章。指紋鎖指紋的取證,包括指紋的搜尋和發現。指紋的搜尋范圍:(1)犯罪活動中心;(2)現場的進出口及其周圍;(3)犯罪分子可能接觸過的物品;(4)犯罪分子遺留在現場上的各種兇器和物品。

指紋發現的方法:

  (1)哈氣觀察法:以光滑物表面哈氣觀察;(2)肉眼觀察法:借助一定的光線、角度進行觀察。(3)放大鏡觀察法:借助放大鏡在一定的光線、角度下觀察;(4)紫外線觀察法:借助紫外線的特征進行觀察;(5)理、化觀察法:對于用肉眼難以觀察發現的潛在手印,需借助理、化處理,以便尋找發現。

常見的物理方法

  (適用于指紋遺留在金屬、塑膠、 玻璃、磁磚等非吸水性物品的表面):(1)粉末法,選擇顏色對比大的粉末,撒在提取出完整的指紋;(2)磁粉法,以微細的鐵粉顆粒,用磁鐵作為刷子,來回刷掃,顯現指紋。常見的化學方法(適用于紙張、卡片、皮革、木頭等吸水性物品的表面):(1)碘熏法——即使用碘晶體加溫產生蒸氣,它與指紋殘留物的油脂產生反應后,便會出現黃棕色的指紋,必須立即拍照或用化學方法固定;(2)寧海得林(Ninhydrin)法——將試劑噴在檢體上,與身體分泌物的氨基酸產生反應后,會呈現出紫色的指紋;(3)硝酸銀法——硝酸銀溶液與潛伏指紋中的氨化鈉產生反應后,在陽光下會產生黑色的指紋;(4)螢光試劑法——螢光氨與鄰苯二醛幾乎馬上與指紋殘留物的蛋白質或氨基酸作用,產生高螢光性指紋,此試劑可以用在彩色物品的表面。此外還可以使用三秒膠法采集指紋,即利用氰丙烯酸酯的氣體與水和氨基酸分子反應而產生指紋。

特殊指紋

  患特殊疾病的人在現場留下“特殊指紋”的情況,主要見于某些能使患者的汗液發生變化的疾病。像糖尿病,由于使患者汗液中糖份增加,如果大量出汗留下指紋,會有可能出現像有些小說或謎題中描述的螞蟻、蜜蜂聚集的現象。還有像前段時間電視上講的,有人長期使用劣質瓷茶杯喝茶,產生銅中毒,結果出現了流紅汗的現象。象這種病人,如果留下指紋,就會發現指紋是紅色的。   在阿根廷,用指紋證據使一名殺害自己兩個孩子的婦女招供了罪行,這是現代指紋檢驗技術第一次被法庭采用。   現在,隨著科學技術的發展,指紋在醫學上又有了新的用途。有的醫生發現,通過檢查人的指紋、掌紋,能夠查出某些疾病。   近年來,指紋又和電子電腦成了好朋友。   目前很多商家也都利用指紋獨一無二的特徵,研制出一些高科技的設備,來體現指紋給生活帶來的方便和安全,比如:指紋鎖,指紋門禁,指紋考勤機,指紋采集儀,指紋保險柜以及網路指紋登入技術等等,據調查國內很多高檔智慧型小區都裝有指紋鎖,指紋門禁,指紋被用到設備最早的是指紋考勤機,公司人事管理者為了杜絕代打卡,紛紛采用指紋考勤機。同時我國首家網路指紋登入技術提供商已推出測試版,有望解決網路帳號安全性問題。   小小的指紋將來究竟還會有哪些新的用途?新的迷宮又擺在我們面前,等待著我們去探索,去尋求。

指紋識別技術的原理

指紋識別技術主要涉及四個功能

  指紋識別   讀取指紋圖象、提取特征、儲存資料和比對。在一開始,通過指紋讀取設備讀取到人體指紋的圖象,取到指紋圖象之后,要對原始圖象進行初步的處理,使之更清晰。接下來,指紋辨識軟體建立指紋的數位表示——特征資料,一種單方向的轉換,可以從指紋轉換成特征資料但不能從特征資料轉換成為指紋,而兩枚不同的指紋不會產生相同的特征資料。   有的演算法把節點和方向信息組合產生了更多的資料,這些方向信息表明了各個節點之間的關系,也有的演算法還處理整幅指紋圖像。總之,這些資料,通常稱為模板,儲存為1K大小的記錄。無論它們是怎樣組成的,至今仍然沒有一種模板的標準,也沒有一種公布的抽象演算法,而是各個廠商自行其是。最后,通過電腦模糊比較的方法,把兩個指紋的模板進行比較,計算出它們的相似程度,最終得到兩個指紋的匹配結果。指紋其實是比較復雜的。   與人工處理不同,許多生物識別技術公司并不直接存儲指紋的圖象。多年來在各個公司及其研究機構產生了許多數位化的演算法(美國有關法律認為,指紋圖象屬于個人隱私,因此不能直接存儲指紋圖象)。   但指紋識別演算法最終都歸結為在指紋圖象上找到并比對指紋的特征。指紋的特征我們定義了指紋的兩類特征來進行指紋的驗證:整體特征和局部特征。整體特征是指那些用人眼直接就可以觀察到的特征,包括:基本紋路圖案環型(loop),弓型(arch),螺旋型(whorl)。其他的指紋圖案都基于這三種基本圖案。僅僅依靠圖案類型來分辨指紋是遠遠不夠的,這只是一個粗略的分類,但通過分類使得在大資料庫中搜尋指紋更為方便。

模式區

  (PatternArea)模式區是指指紋上包括了整體特征的區域,即從模式區就能夠分辨出指紋是屬于那一種類型的。有的指紋識別演算法只使用模式區的資料。Aetex的指紋識別演算法使用了所取得的完整指紋而不僅僅是模式區進行分析和識別。   核心點(CorePoint)核心點位于指紋紋路的漸進中心,它用于讀取指紋和比對指紋時的參考點。   三角點(Delta)三角點位于從核心點開始的第一個分叉點或者斷點、或者兩條紋路會聚處、孤立點、折轉處,或者指向這些奇異點。三角點提供了指紋紋路的計數和跟蹤的開始之處。   式樣線(TypeLines)式樣線是在指包圍模式區的紋路線開始平行的地方所出現的交叉紋路,式樣線通常很短就中斷了,但它的外側線開始連續延伸。

紋數

  (RidgeCount)指模式區內指紋紋路的數量。在計算指紋的紋數時,一般先在連線核心點和三角點,這條連線與指紋紋路相交的數量即可認為是指紋的紋數。局部特征局部特征是指指紋上的節點。兩枚指紋經常會具有相同的整體特征,但它們的局部特征–節點,卻不可能完全相同節點(MinutiaPoints)指紋紋路并不是連續的,平滑筆直的,而是經常出現中斷、分叉或打折。這些斷點、分叉點和轉捩點就稱為"節點"。就是這些節點提供了指紋唯一性的確認信息。

指紋上的節點有四種不同特徵

  1.分類-節點有以下幾種類型,最典型的是終結點和分叉點   A.終結點(Ending)–一條紋路在此終結。   B.分叉點(Bifurcation)–一條紋路在此分開成為兩條或更多的紋路。   C.分歧點(RidgeDivergence)–兩條平行的紋路在此分開。   D.孤立點(DotorIsland)–一條特別短的紋路,以至于成為一點   E.環點(Enclosure)–一條紋路分開成為兩條之后,立即有合并成為一條,這樣形成的一個小環稱為環點   F.短紋(ShortRidge)–一端較短但不至于成為一點的紋路,   2.方向(Orientation)–節點可以朝著一定的方向。   3.曲率(Curvature)–描述紋路方向改變的速度。   4.位置(Position)–節點的位置通過(x,y)坐標來描述,可以是絕對的,也可以是相對于三角點或特征點的。

指紋識別技術介紹

  從“指紋”到“指紋術”的研究,經歷了漫長的過程。指紋技術形成之后,又經過了從人工識別技術到自動化識別技術的發展轉變。隨著電腦圖像處理技術和信息技術的發展,指紋識別技術逐漸進入IT技術領域,與眾多電腦信息系統結合在一起,被廣泛套用起來。本章介紹指紋識別技術的主要技術構成。

幾個重要概念

  指紋識別技術作為一個新的IT技術領域,自身具有許多新的概念。了解指紋識別技術的概念有助于準確的理解指紋識別技術。

指紋識別系統

  指紋識別系統經過人工識別到機器識別的發展之后,進入自動識別階段,稱為自動指紋識別系指紋考勤機統(AFIS)。一個典型的自動指紋識別系統,包括與人互動的前端子系統――自動指紋采集設備、完成指紋圖像處理和特征值提取的后臺子系統,以及用于指紋庫存儲的資料庫子系統。當后臺子系統用于指紋注冊過程時,可以稱為指紋注冊子系統。當它用于指紋辨識過程時,稱為指紋辨識子系統。

注冊與匹配

  指紋注冊又叫指紋登記。是從指紋圖像中提取指紋特征值,形成指紋特征值模板,并與人的身份信息結合起來,存儲在指紋識別系統中的過程。它相當于為指紋報戶口。所以指紋注冊的時候,需要保證指紋與身份信息之間的正確對應。尤其對于政府、社團、公司等單位進行指紋注冊時,防止冒名頂替,避免指紋與身份信息關聯錯誤,是非常重要的。因此在這類指紋套用中,指紋登記的過程,需要現場督導人員參與。甚至把督導人的指紋采集到系統中,作為注冊者指紋特征值模板的組成部分,以示職責之重要,并為后續責任審計提供依據。

識別與驗證

  識別與驗證并不是指紋識別演算法領域的問題,而是指紋識別系統的問題。指紋識別是指在1:N模式下匹配指紋特征值。它是從多個指紋模板中識別出一個特定指紋的過程。其結果是,“有”或者“沒有”。有時會給出“是誰”的信息。   指紋驗證是指在1:1模式下匹配指紋特征值。它是拿待比對的指紋特征模板與事先存在的另一個指紋特征模板進行一次匹配的過程。其結果是“是不是”。在一個系統中既可以采用1:1模式也可以采用1:N模式,這是取決于套用系統的特點和要求。有時候還可以業務模式的需要,把1:N模式轉化為1:1模式以提高系統安全性和比對速度。

FRR與FAR

  FRR(False Rejection Rate)和FAR(False Acceptance Rate)是用來評估指紋識別演算法性能的兩個主要參數。FRR和FAR有時被用來評估一個指紋識別系統的性能,其實這并不貼切。指紋識別系統的性能除了受指紋演算法的影響外,指紋采集設備的性能對FRR和FAR的影響也是不能忽視的。   FRR通俗叫法是拒真率的意思,標準稱謂是FNMR(False Non-Match Rate 不匹配率)。可以通俗的理解為“把應該相互匹配成功的指紋當成不能匹配的指紋”的機率幾率。對指紋演算法的性能測量是在給定指紋庫的情況下進行測量的。用于測量的指紋庫一般由FVC(國際指紋識別演算法大賽)組織者給定。FVC在作指紋識別演算法性能測試時,并無外界指紋輸入,是使用標準的指紋圖像庫來測試的。所以FNMR是在沒有連線指紋采集設備的情況下得出的測試值。本節的其它參數也都是在這一前提下得出的。   假定指紋庫中有100個不同ID的手指,每個手指注冊有3枚指紋,則該指紋庫中共有300枚指紋。假定P1表示手指1的ID,則其三次注冊的指紋用P1-F1,P1-F2,P1-F3來表示。FNMR是指把指紋庫中的同一個手指的3枚指紋兩兩比較,即P1-F1與P1-F2匹配,P1-F1與P1-F3匹配,P1-F2與P1-F3匹配,P1-F2與P1-F1匹配,P1-F3與P1-F1匹配,P1-F3與P1-F2匹配,共有6種匹配模式。把所有100個手指在其內部均作6種匹配,共6×100=600次匹配。理論情況下,600次匹配均能正確匹配,匹配的成功率為100%。實際上因為同一手指的3枚指紋圖像不可能完全一樣,所以有一個匹配相似度問題。假定我們把匹配成功的相似度設為>90%,就是說當相似度大于90%時,表示匹配成功。然后我們從600次匹配中,找出多少次相似度在90%以上的,這個數值就表示匹配成功的次數,假定為570次。600次中其余的表示沒有匹配成功的次數,為600-570=30次。則匹配失敗率,就是30/600=5%。   對于指紋識別演算法來講,在指紋庫確定的情況下,其匹配失敗率FNMR是一定的。當指紋庫發生變化,其FNMR也會有變化。所以國際上是以FVC公布的指紋庫為統一的測試庫,在該測試庫中測試出來的FNMR結果作為衡量指紋演算法性能的標準參考。   FAR一般稱為認假率,其標準稱謂是FMR(False Match Rate 錯誤匹配率)。FMR是用來評估指紋識別演算法性能的最重要參數。可以通俗的理解為“把不應該匹配的指紋當成匹配的指紋”的機率幾率。   同樣以前段中的指紋庫為例。把庫中的每個指紋,與除自己之外的其它所有指紋進行匹配,匹配的總次數,即3x99x3x100=89100次。理論情況下,匹配成功次數為6×100=600次,匹配失敗次數應為89100-600=88500次。假定由于指紋演算法性能的原因,把本應該匹配失敗的判為匹配成功,若假定這種錯誤次數為100次。則錯誤接受率FAR為100/89100=0.11%。匹配失敗次數是因判定相似的條件嚴格程度而變化的。當匹配成功的篩選條件,即門限值提高時,FAR會降低。   FAR也與指紋庫相關。所以在FVC大賽中,有4個指紋庫用于測試,并取平均值。其中有一個指紋庫是人工生成的,以排除采集設備不同造成的指紋圖像質量不同對演算法效能的影響。   在同一個指紋庫中,對同一個演算法來講,需要設定一個閾值,作為判定相似的標準。當相似度大于這個閾值時,表示匹配成功,否則表示匹配失敗。FNMR是隨閾值增大而增大的,即判定相似的門檻值越高,則真的指紋判定為假的機率越大。反之,FMR是隨閾值增大而減小的,即隨著判定相似度的門檻值越高,把假的指紋判定為真的機率幾率會越小。FAR與FRR成反比。根據2004年FVC大賽測試結果,一般當FMR是1/1000量級時,FNMR是5/100左右。也就是100個手指的指紋庫中,進行1000次匹配,有可能發生一次匹配錯誤,即認錯。進行100次匹配,有可能出現5次匹配失敗,即不認。

EER

  EER(Equal Error Rate)是相等錯誤率的意思。這個參數一般在普通場合不大使用。EER主要用于評估指紋演算法整體效能的指標。也就是把FAR、FRR兩個參數統一為一個參數,來衡量指紋演算法的整體性能。FAR和FRR是同一個演算法系統的兩個參數,把它放在同一個坐標中,如圖30所示。FAR是隨閾值增大而減小的,FRR是隨閾值增大而增大的。因此它們一定有交點。這個點是在某個閾值下的FAR與FRR等值的點。習慣上用這一點的值來衡量演算法的綜合性能。對于一個更優的指紋演算法,希望在相同閾值情況下,FAR和FRR都越小越好。   把FAR和FRR曲線都向下平移。同時相交點ERR也向下平移。所以EER值越小的時候,表示演算法的整體性能越高。   由于當FRR與FAR相交時對應的閾值都很小,也就是說此時的相似度閾值連30%都不到。實際使用中的閾值至少設在80%以上,所以EER值并不被用在大眾化場合來描述指紋演算法的性能,只是在競賽排名中使用。

拒登率

  拒登率一般使用較少,在指紋識別術語中,它是一個意思相對比較含糊的詞。在世界指紋演算法大賽中,有個參數叫拒絕注冊率,有時被稱為拒登率,用來衡量指紋識別演算法對指紋圖像質量的挑剔程度,用REJENROLL。表示。在給定的指紋數量,如100枚指紋圖像中,可以成功注冊或稱為建檔的指紋,如果是99,則REJENROLL = 1%。對FVC大賽給出的標準指紋庫來講,絕大多數的指紋演算法都可以建檔成功,即REJENROLL 為0.00%。   在另外一種場合,拒登率通常被解釋為指紋識別系統(包含指紋采集設備)不接受指紋注冊的機率幾率。這種情況下,拒絕注冊的因素,除了演算法本身的原因外,更多的受指紋采集設備的成像能力的影響。指紋采集設備輸出的指紋圖像質量越好,指紋識別系統的拒登率越低,指紋采集設備輸出的指紋圖像質量越低,其拒登率越高。

注冊時間和匹配時間

  注冊時間是用來衡量指紋演算法性能的另一個指標。它是指從輸入指紋圖像到指紋建檔成功(注冊成功)的時間。根據FVC大賽的結果,一般的指紋演算法注冊時間在0.5秒以內,這也是FVC以參加LIGHT組比賽的演算法提出的參賽資格之一。   匹配時間有時稱為比對速度,是用來指示指紋識別演算法完成一次匹配所需的時間。它是從指紋圖像輸入算起到匹配結果輸出為止的時間。參加演算法大賽的絕大多數演算法的匹配時間在0.3秒以內,這個參數與注冊時間最小值一起構成LIGHT組的參賽條件。   由于這些時間都是受待測的指紋圖像的質量影響,所以一般取多個指紋庫的平均值,所以一般拿平均注冊時間和平均匹配時間作為衡量依據。

指紋與大腦的關聯

  1、拇指:拇指反應我們大腦前額葉區的功能,從皮紋學的研究得知,拇指可以顯示我們的精神力量,是大腦的指揮中樞。   在先天傾向的表現上:左手拇指,代表創造力、領導力、想象力、目標力、直覺力、群體的成就動機等開創智慧型,也與內省智慧型相關。右手拇指,代表溝通力、管理力、計畫力、判斷力、個體的成就動機、也與人際智慧型相關。   2、食指:食指反應我們大腦后額葉區的功能,從皮紋學的研究得知,食指可以顯示我們的思維能力。   在先天傾向的表現上:左手食指,代表空間心像、想象思考、空間藝術概念、自我期許等心像智慧型發展相關。右手食指,代表邏輯推理、概念理解、計算分析、語言表達等邏輯/推理智慧型發展相關。   3、中指:反應我們大腦頂葉區的功能,從皮紋學的研究得知,中指可以顯示我們的感官知覺、體覺能力。   在先天傾向的表現上:左手中指,代表肢體律動、藝術學習與感受欣賞等律動智慧型、藝術智慧型發展相關。右手中指,代表分辨動作、操控肢體、理解操作、分解結合等操控智慧型、運作的肢體動覺智慧型發展相關。   4、無名指:無名指反應我們大腦顳葉區的功能,從皮紋學的研究得知,無名指可以顯示我們的感官知覺、聽覺能力。   在先天傾向的表現上:左手無名指,代表聲音感受、音樂欣賞等音受智慧型、音用的音樂智慧型發展相關。右手無名指,代表辨識聲音、理解語言、學習記憶等語文、記憶的語言智慧型發展相關。   5、小指:小指反應我們大腦枕葉區的功能,從皮紋學的研究得知,小指可以顯示我們的感官知覺、視覺能力。   在先天傾向的表現上:左手小指,代表視覺感受、圖像欣賞等圖像、認知的空間智慧型發展相關。右手小指,代表視覺辨識、觀察理解、閱讀能力等觀察、閱讀的自然觀察智慧型發展相關。