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指纹识别技术属于人工智能学科中的模式识别。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。很显然指纹识别属于模式识别范畴。

所谓模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

(图片来源于互联网)

指纹识别技术是众多生物特征识别技术中的一种，所谓生物特征识别技术(biometrics )，系指利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定，由于生物识别所具有的便捷与安全等优点使得生物识别技术在身份认证识别和网络安全领域拥有广阔的应用前景，可用的生物特征识别技术有指纹、人脸、声纹、虹膜等，指纹是其中应用最为广泛的一种。

从20世纪60年代起新型的电子计算机技术进入指纹鉴定领域，为指纹鉴定自动化开辟了新的途径。近几年，指纹识别技术应用到智能手机上，成为支持手机解锁、在线支付的重要基础技术。在未来，基于FIDO等协议，指纹识别等生物特征识别技术将全面取代现有的密码体系。

(图片来源于互联网)

在指纹识别算法上，最初是对指纹分类技术的研究，以提高指纹档案检索的效率。目前主流的指纹识别算法则基于指纹纹线的端点、分叉点等细节特征。随着指纹识别技术在移动设备的应用，指纹采集芯片的尺寸日益小型化，基于汗孔、纹线形状等3级特征的识别算法受到日益重视。

在指纹采集技术上，首先出现的是油墨捺印方法。油墨捺印的指纹卡片通过扫描方式数字化后进行存储和后续处理。20世纪70年代以后，光学式指纹采集技术的出现和普及促进了指纹的现场快速采集和验证。移动设备上的应用则促进了小尺寸超薄指纹采集技术的快速发展。

(图片来源于互联网)

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