DSP指纹识别技术研究+电路框图+流程图(5)
（2）半导体指纹传感器
半导体传感器的原理为：半导体传感器作为电容的一个极板，手指为另一极板，利用手指的脊线和谷线相对于平滑的半导体传感器之间的电容差，从而形成8bit的灰度图像。半导体指纹传感器包括半导体电容式指纹传感器、半导体压感式传感器等，其中，半导体电容式指纹传感器应用最广泛。本系统所用的FPC1010C指纹传感器也是一种电容式指纹传感器。下面介绍电容传感器的原理。
电容传感器是根据指纹的脊和谷与半导体上的电容感应颗粒形成的电容值大小不同，来判断哪些地方是脊，哪些地方是谷。其工作原理是通过将每个像素点上的电容感应颗粒事先充电到某一参考电压值，当手指接触到电容指纹传感器上的时候，依据电容值与距离的关系，由于脊线凸起、谷线凹下，造成距离的不同，从而会在脊和谷的地方形成不同的电容值，然后利用放电电流进行放电。由于脊和谷所对应的电容值不同，所以放电速度也不一样。谷下的像素(电容量低)放电较快，而脊下的像素(电容量高)放电较慢，然后根据放电率的不同，可以探测到脊和谷的位置，从而形成指纹图像数据。 电容传感器近年来得到快速发展，因为其图像质量好，尺寸小、易于集成等特点。半导体指纹传感器也有其缺点，就是容易受到静电的影响，需要在安装时通过接地的方法解决。
（3）温差感应式指纹传感器
基于温度感应原理而制成的温差感应式指纹传感器，其每个像素就相当于一个微型的电荷传感器，电荷传感器用来感应手指与芯片映像区域之间某点的温度差，以此来产生一个代表图像信息的电信号，从而实现指纹图像的采集。目前的滑动式指纹采集器就是采用这种技术，其优点是可以快速的获取图像。
（4）超声波指纹传感器
超声波指纹采集技术是一种新型技术，其原理是：利用超声波穿透材料的能力，并且其随材料的不同而会产生大小不同的回波（被吸收、穿透与反射的程度不同)，利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异，就可以做到区分指纹耳朵脊线与谷线所在的位置，从而完成指纹数据的采集。
2.3 指纹图像处理
据称，指纹算法有将近100种，其流程基本都类似，按照算法的总体流程大致可将其分为以下三个阶段：指纹图像预处理；提取特征值，形成特征值模板；指纹特征值的比对。下面分别介绍指纹图像预处理、特征提取及特征匹配。
2.3.1 指纹图像预处理
指纹图像预处理的目的主要是去除指纹图像中的噪声，便于更快、更正确地提取特征值。指纹图像预处理一般包括以下步骤：
（1）指纹分割：为了将指纹图像从背景中提取出来，需要对指纹图像进行分割。目前关于指纹图像分割的算法很多。
（2）指纹增强[6]：主要目的是减少噪音，增强脊谷之间的对比度，使指纹图像看上去更加的清晰。处理图像的时候，根据在每个像素处脊的局部走向，会增强在同一方向脊的走向，并且在同一个位置，减弱不同于脊的方向，从而实现增强脊线的目的。事实上针对指纹图像增强的方法有很多，比如Hong等提出的Gabor滤波器算法。
（3）指纹二值化[6][7]：就是将指纹图像上的各点灰度值设置为0或255。具体的操作为设定一个阀值，大于阀值即设定为255，反之则设定为0。也就是说，图像中白色的谷线区域灰度达到255，而黑色的脊线区域灰度都为0，指纹纹线对象变为黑白两色的图像。对指纹图像二值化一方面可以对图像信息进行压缩，另一方面可以除去大量的粘连，为后面的指纹特征提取和匹配做好准备。目前二值化的方法主要有全局阀值法，局部阀值自适应法和基于方向信息的二值化方法。前面两种方法的关键在于阀值的选取。