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指纹识别技术在整个生物特征识别领域占据着重要地位，目前传统的指纹识别系统在指纹匹配准确度上也已经达到了比较理想的效果。然而，随着数据信息的膨胀，在很多应用场合下指纹数据库的规模越来越大，当系统需要处理大容量的指纹数据库时，如果采用传统的一对一的指纹识别模式，则将消耗相当长的时间。这对于实时性要求较强的应用系统而言，显然是不可接受的。为了提高大容量数据库下指纹识别的效率，一种基于指纹检索策略的快速搜索方案被提出，这一方案将有效降低整个指纹识别过程的耗时量。
此外，在嵌入式技术高速发展的今天，市场对于高度集成化、便携化、智能化的嵌入式指纹系统有着强烈的需求。考虑到嵌入式指纹系统需要进行现场指纹采集、指纹查找和验证等过程，则更需要合理的策略来保证系统的实时性和可靠性。因此，设计高效的嵌入式指纹检索算法，并在具有大容量指纹数据库的嵌入式系统下实现指纹的快速检索与匹配，有着重要的研究意义和广泛的商业价值。
1.自动指纹识别系统研究
随着计算机和信息技术的发展，FBI和法国巴黎警察局于上世纪六十年代开始了对自动指纹识别系统AFIS（Automatic Fingerprint Identification System）的研究。自动指纹识别系统（AFIS）最初使用于刑事案件侦破之中，到了九十年代，被广泛用于个人身份的鉴定。
自动指纹识别系统（AFIS）是一个典型的生物特征识别系统，它包括了指纹图像采集模块、图像预处理模块、指纹特征分析与提取模块、指纹对比匹配模块等几个部分。在实际应用中，一个完整的自动指纹识别系统一般可以实现指纹注册和指纹匹配两大功能。在进行指纹注册时，系统首先通过指纹图像采集模块采样得到待注册用户的指纹图像数据；随后将这些数字化的图像信息传入主控制器，并由图像预处模块进行预处理加工；接着由指纹特征分析与提取模块提取出需要的指纹特征，并生成指纹特征模板；最后将特征模板存放到指纹数据库中。在进行指纹匹配时，首先依然是采集待鉴定用户的指纹图像数据；接着同样进行图像预处理和指纹特征提取；然后利用提取到的待测指纹特征与指纹库中的指纹特征模板进行对比；最后给出认证结果以确认身份是否匹配。自动指纹识别系统基本工作流程如图1所示。
图1自动指纹识别系统基本工作流程图
为了应对某些大容量指纹数据库下自动指纹识别系统运行效率低下的问题，目前学术界也提出了相关优化措施，其中以指纹分类策略和指纹检索策略最具代表性。指纹分类技术的不足之处在于人体指纹并非均匀的分布在各个指纹类中，在很大的数据库下并不能很有效的减小对比范围；另外对于模糊指纹，并不能起到准确的分类效果。而指纹检索技术则能较好的避免以上问题，在缩小对比范围的同时，也克服了模糊指纹分类不确定的缺陷。
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