指纹识别的过程 指纹识别系统是一个典型的模式识别系统，包括指纹图像获取、处理、特征提取和比对等模块。
1、指纹图像获取 通过专门的指纹采集仪可以采集指纹图像。 指纹采集仪用到的指纹传感器按采集方式主要分为划擦式和按压式两种，按信号采集原理目前有光学式、压敏式、电容式、电感式、热敏式和超声波式等。 另外，也可以通过扫描仪、数字相机等获取指纹图像，公安行业普遍采用滚动捺印指纹。
2、指纹图像处理
（1）指纹图像压缩：大容量的指纹数据库必须经过压缩后存储，以减少存储空间。 主要方法包括JPEG、WSQ、EZW等。
（2）指纹图像处理：包括指纹区域检测、图像质量判断、方向图和频率估计、图像增强、指纹图像二值化和细化等。 预处理是指对含噪声及伪特征的指纹图像采用一定的算法加以处理，使其纹线结构清晰，特征信息突出。 其目的是改善指纹图像的质量，提高特征提取的准确性。 通常，预处理过程包括归一化、图像分割、增强、二值化和细化，但根据具体情况，预处理的步骤也不尽相同。
3、指纹特征提取 纹型是指纹的基本分类，是按中心花纹和三角的基本形态划分的。 纹形从属于型，以中心线的形状定名。 我国十指纹分析法将指纹分为三大类型，九种形态。 一般，指纹自动识别系统将指纹分为弓形纹（弧形纹、帐形纹）、箕形纹（左箕、右箕）、斗形纹和杂形纹等。 指纹形态特征包括中心（上、下）和三角点（左、右）等，指纹的细节特征点主要包括纹线的起点、终点、结合点和分叉点。 从预处理后的图像中提取指纹的特征点信息（终结点、分叉点…），信息主要包括类型、坐标、方向等参数。 指纹中的细节特征，通常包括端点、分叉点、孤立点、短分叉、环等。 而纹线端点和分叉点在指纹中出现的机会最多、最稳定，且容易获取。 这两类特征点就可对指纹特征匹配：计算特征提取结果与已存储的特征模板的相似程度。

4、指纹匹配 指纹匹配是用现场采集的指纹特征与指纹库中保存的指纹特征相比较，判断是否属于同一指纹。 可以根据指纹的纹形进行粗匹配，进而利用指纹形态和细节特征进行精确匹配，给出两枚指纹的相似性得分。

（1）一对一比对：根据用户ID从指纹库中检索出待对比的用户指纹，再与新采集的指纹比对；
（2）一对多比对：新采集的指纹和指纹库中的所有指纹逐一比对。 指纹识别技术的优缺点

（1）指纹是人体独一无二的特征，并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征；
（2）如果要增加可靠性，只需登记更多的指纹、鉴别更多的手指，最多可以多达十个，而每一个指纹都是独一无二的；
（3）扫描指纹的速度很快，使用非常方便；
（4）读取指纹时，用户必需将手指与指纹采集头相互接触，与指纹采集头直接；
（5）接触是读取人体生物特征最可靠的方法；
（6）指纹采集头可以更加小型化，并且价格会更加的低廉；

（1）某些人或某些群体的指纹指纹特征少，难成像；双手长期徒手工作业的人们手指若有丝毫破损或干湿环境里、沾有异物；对于在严寒区域或者严寒气候下，亦或者人们需要长时间带手套的环境当中，这也将使得指纹识别变得不那么便利。
（2）过去因为在犯罪记录中使用指纹，使得某些人害怕“将指纹记录在案”。
（3）实际上指纹鉴别技术可以不存储任何含有指纹图像的数据，而只是存储从指纹中得到的加密的指纹特征数据；
（4）每一次使用指纹时都会在指纹采集头上留下用户的指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性。
（5）指纹是用户的重要个人信息，某些应用场合用户担心信息泄漏。 指纹识别技术应用 我国第二代身份证早就实现了指纹采集，且各大智能手机的指纹解锁功能也已经使用多年。 与其他生物识别技术相比，指纹识别早已经在消费电子、安防、打卡机等等产业中广泛应用，通过时间和实践的检验，技术方面也在不断的革新。 指纹识别破解 指纹识别技术虽然应用广泛，但是相对来说破解也比较容易，可以制作指模破解。