Python：探索高效、智能的指纹识别技术（简单易懂）

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函数一

参数：

概括

指纹识别是一种基于人体生物特征的身份验证技术。它通过捕捉和分析手指上的独特纹路和细节特征，实现高准确度的身份识别。该技术广泛应用于安全系统、移动设备解锁、考勤管理等领域，有效提升了安全性和便利性。指纹识别具有唯一性、稳定性和非接触性的特点，能够在各种环境下快速准确地完成身份验证，是现代身份验证技术的重要组成部分。

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import os
import cv2

需要安装在命令行输入：pip install opencv-python , 以opencv为例

函数一

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"""===============计算两个指纹间匹配点的个数===================="""


def match(src, model):
    src = cv2.imread(src)        #需要匹配的指纹
    model = cv2.imread(model)    #用来匹配识别的指纹模板
    sift = cv2.SIFT_create()     #建立SIFT生成器
    # 特征点, 特征点描述符
    (kps1, des1) = sift.detectAndCompute(src, None)       # 检测SIFT特征点，并计算描述符
    (kps2, des2) = sift.detectAndCompute(model, None)     # 检测SIFT特征点，并计算描述符
    #cv2.FlannBasedMatcher() 是一个特征点匹配器，用于在两组特征点之间找到最佳匹配。
    flann = cv2.FlannBasedMatcher()
    matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
    right = 0
    #m，n为匹配到的两个最近的特征点
    for m, n in matches:
        ## 当最近距离跟次近距离的比值小于0.8值时，right + 1,即匹配对的数量加1
        if m.distance < 0.8 * n.distance:
            right += 1

    return right

参数：

des1：查询描述符的列表。这通常是从一个图像中检测到的特征点计算出的描述符。
des2：训练描述符的列表。这通常是从另一个图像中检测到的特征点计算出的描述符。
k：指定要返回的最近邻居的数量。在这个例子中，k=2 意味着将返回每个查询描述符在训练集中最近的两个邻居。

函数二

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"""============获取指纹编号================"""

#src：需要匹配的指纹，model_base：被匹配的指纹模板，通常为文件夹
def getID(src, model_base):  
    max_right = 0
    name = ''
    #遍历指纹模板下的每一张指纹模板图片
    for file in os.listdir(model_base):
        #将路径连接起来，得到file的绝对路径
        model = os.path.join(model_base, file)
        #传入函数一，得到匹配正确的right数量
        result = match(src, model)
        #打印出来
        print(f'文件名：{model}, right:{result}')
        #得到匹配对的right值最大的指纹编号
        if result > max_right:
            max_right = result
            name = file[0]
    ID = name
    #若低于100，即判断指纹模板都不符合
    if max_right < 100:
        ID = 9999

    return ID

函数三

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"""==========根据指纹编号，获取对应姓名=============="""

def getName(ID):
    nameID = {0: '张三', 1: '李四', 2: '王五', 3: '赵六', 4: '朱老七', 5: '钱八', 6: '曹九', 7: '王二麻子', 8: 'andy',9: 'Anna', 9999: '报警！'}
    name = nameID.get(int(ID))
    return name

主函数

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"""==============主函数===================="""
if __name__ == '__main__':
    src = './src.BMP'                 #匹配指纹
    model_base = './figer_prints'     #指纹模板
    ID = getID(src, model_base)       #获取匹配到的模板ID
    result = getName(ID)              #获取ID对应名字
    print(f'识别结果为：{result}')

运行结果

src：

model_base

7.bmp

结果对比，识别正确

总结

指纹识别技术以其高精度、快速性，在身份验证领域占据重要地位。通过独特指纹特征匹配，实现高效身份识别，广泛应用于手机解锁、门禁系统等，为现代社会带来更安全便捷的身份验证体验。