지문 이미지를 읽고, 특징을 추출하고, 데이터를 저장하고 비교합니다. 처음에는 지문 판독 장치를 통해 인체의 지문 이미지를 판독합니다. 지문 이미지를 얻은 후 원본 이미지를 보다 선명하게 처리해야 합니다. 다음으로, 지문 식별 소프트웨어는 지문의 디지털 식별(특징 데이터)을 확립합니다. 이는 지문에서 특징 데이터로 변환할 수 있지만 특징 데이터에서 지문으로 변환할 수 없는 단방향 변환이며, 두 개의 서로 다른 지문은 동일한 특징 데이터를 생성하지 않습니다. . 일부 알고리즘은 노드와 방향 정보를 결합하여 더 많은 데이터를 생성하며, 이러한 방향 정보는 각 노드 간의 관계를 나타내며, 일부 알고리즘은 지문 이미지 전체를 처리하기도 합니다. 요약하면 템플릿이라고도 불리는 이 데이터는 1K 크기의 레코드로 저장됩니다. 어떻게 구성되든 여전히 템플릿 표준이나 공개된 추상 알고리즘은 없지만 각 제조업체는 자체 작업을 수행합니다. 마지막으로 컴퓨터 퍼지 비교 방법을 통해 두 지문의 템플릿을 비교하고 유사도를 계산하여 최종적으로 두 지문의 일치 결과를 얻습니다.

손바닥, 손가락, 발, 발가락 안쪽 표면의 고르지 못한 피부는 다양한 패턴을 형성할 수 있습니다. 이러한 선이 존재하면 피부 표면의 마찰이 증가하여 손으로 무거운 물건을 잡을 수 있게 됩니다. 또한 지문을 포함한 이러한 피부의 선은 패턴, 끊김 및 교차점이 다르며, 즉 독특하다는 것도 알려져 있습니다. 이 고유성을 이용하여 사람의 지문을 대조하고, 미리 저장된 지문과 비교하여 그 사람의 진짜 신원을 확인할 수 있습니다. 이러한 신원 확인을 위해 인체의 물리적 특성에 의존하는 기술을 생체인식 기술이라고 하며, 지문인식도 생체인식 기술의 일종입니다. 현재 실용적인 관점에서 보면 지문 인식 기술은 다른 생체 인식 기술보다 더 나은 식별 방법입니다. 지난 20~30년간 경찰자동지문인식시스템에 대한 연구와 실천이 지문의 보안지문자동인식을 위한 좋은 기술적 기반을 마련했기 때문이다. 특히, 기존 지문자동인식 시스템은 조작이 간편하고, 정확하고, 신뢰성이 높으며, 가격도 저렴한 단계에 이르렀으며, 실용적인 생체인식 방식이다.

컴퓨터 시스템에서는 지문 인식을 사용하여 시작 시 신원 확인, 원격 네트워크 데이터베이스의 액세스 권한 및 신원 확인, 은행 예금 위조 인출 방지, 일반 입출금 암호화 등을 수행할 수 있습니다. 보험업에서의 보험 신청 본인 확인, 선물증권 출금 확인, 의료 및 보건 시스템에서의 의료보험자 신원 확인 등. 특수목적카드는 현장 비교를 통해 사칭 등의 사기를 예방할 수 있습니다. 예: 신용카드, 의료카드, 컨퍼런스 카드, 저축카드, 운전면허증, 입장권, 여권 보안 등

컴퓨터 지문 자동 인식 기술은 공상 과학 소설이나 헐리우드 영화에서나 우리 현실로 다가오고 있습니다. 언젠가는 그 많은 열쇠를 들고 다닐 필요 없이 문이 열리게 될 것입니다. 손가락으로 터치하기만 하면 번거로운 비밀번호를 기억할 필요가 없으며 지문을 사용하여 돈을 인출하고 컴퓨터에 로그인할 수 있습니다. 오늘이 그리 멀지 않을 것이라 믿습니다.