单片机指纹识别原理
1.硬件设计方案
本系统主要使用了指纹模块，MicroSD卡读写模块，PCF8563模块，蜂鸣器模块，矩阵按键模块，lcd1602，和STC90C516RD+
系统框图如下：
1）指纹模块
采用FPM10A光学指纹模块。FPM10A光学指纹模块是经典的光学指纹模块，性能稳定，应用范围广，可选用TTL串口或USB接口，可使用51单片机
2）存储模块
方案一：采用EEPROM模块
EEPROM模块简单，采用iic通讯，但存储量小，寿命有限，没有锻炼价值，所以弃用。
方案二：采用MicroSD卡读写模块
MicroSD读写卡模块，采用SPI协议通讯，这个通讯协议还没接触过，且比EEPROM存储量大，使用普遍，所以本系统采用MicroSD读写卡模块.
3）实时时钟
采用PCF8563模块。该芯片比DS1302更为稳定，走时更准，功耗最低。
2.程序设计和设计思路
程序流程图如下：
该项目实现签到，添加指纹，删除单个指纹，搜索指纹，和清空指纹等操作。
签到是搜索该指纹ID后，存储时间戳到MicroSD对应的扇区中，且蜂鸣器会响视为签到成功。功能选择使用4个按键，用循环向下选择的方式。添加指纹中，首先先获得指纹图像1，存储到buffer1中，再获得指纹图像2，存储到buffer2中，再写命令使buffer1和buffer2形成特征模板，再存入特定的ID中，最后初始化ID对应的MicroSD扇区。删除单个指纹和搜索指纹中，我使用两种方法找到该指纹的ID，一种是按键输入，还是用四个按键循环，二种是通过搜索指纹找到该指纹的ID，在按键指纹中需要判断该ID是否存在，通过在对应MicroSD卡设置标志位的方法，确定该ID是否在用，该标志位与指纹模块同步。搜索指纹找到ID后显示，对应ID的签到时间。清空指纹是清空指纹模块和对应的MicroSD卡扇区。
iPhone指纹识别原理是什么？
iPhone指纹识别是因为内置了指纹传感器，它属于光学指纹传感器半导体指纹传感器一种，是实现指纹自动采集的关键器件。指纹传感器通过指纹无线传感器顺序地捕获指纹图像条带，把应用平均图像过渡值的整个图像混合到每一图像条带来实现指纹识别的功能。扩展资料：光学指纹传感器主要是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图片信息，就完成指纹的采集。半导体指纹传感器这类传感器，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。指纹传感器（又称指纹Sensor）是实现指纹自动采集的关键器件。指纹传感器按传感原理，即指纹成像原理和技术，分为光学指纹传感器、半导体电容传感器、半导体热敏传感器、半导体压感传感器等等。参考资料：百度百科-指纹传感器
指纹识别器的原理是什么？
1 指纹识别的原理和方法
1.1 指纹的特征与分类
指纹识别学是一门古老的学科，它是基于人体指纹特征的相对稳定与唯一这一统计学结果发展起来的。实际应用中，根据需求的不同，可以将人体的指纹特征分为：永久性特征、非永久性特征和生命特征[5]。
永久性特征包括细节特征（中心点、三角点、端点、叉点、桥接点等）和辅助特征（纹型、纹密度、纹曲率等元素），在人的一生中永不会改变，在手指前端的典型区域中最为明显，分布也最均匀[1]。细节特征是实现指纹精确比对的基础，而纹形特征、纹理特征等则是指纹分类及检索的重要依据。人类指纹的纹形特征根据其形态的不同通常可以分为“弓型、箕型、斗型”三大类型，以及“孤形、帐形、正箕形、反箕形、环形、螺形、囊形、双箕形和杂形”等9种形态[1]。纹理特征则是由平均纹密度、纹密度分布、平均纹曲率、纹曲率分布等纹理参数构成。纹理特征多用于计算机指纹识别算法的多维分类及检索。
非永久性特征由孤立点、短线、褶皱、疤痕以及由此造成的断点、叉点等元素构成的指纹特征，这类指纹有可能产生、愈合、发展甚至消失[1]。
指纹的生命特征与被测对象的生命存在与否密切相关。但它与人体生命现象的关系和规律仍有待进一步认识。目前它已经成为现代民用指纹识别应用中越来越受关注的热点之一。
1.2 指纹识别的原理和方法
指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，然后要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰，再通过指纹辨识软件建立指纹的特征数据。软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的数据点，即指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征。通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约490个数据。这些数据，通常称为模板。通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果[5-6]。采集设备（即取像设备）分成几类：光学、半导体传感器和其他。
