指纹识别技术在众多领域的普及离不开指纹传感技术的创新和进步。

量化是将信号的连续值近似为有限多个离散值的过程

由于指纹特有的纹理特征，二维傅里叶变换在各种指纹识别算法中发挥了重要的作用。

在人们的普遍印象中，指纹就等于指纹识别。我们将指纹传感器视为人机交互设备，研制出自动测量手指状态的多项技术，发现了许多潜在的应用，包括控制三维物体、控制机械臂、文字输入等。手是人机交互的主要器官，指纹交互有望为人机交互带来新的思路，也为指纹识别技术打开一系列全新的应用场景。

各种图像传感器的空间和时间分辨率越来越高，而存储空间和通信带宽却很受限。图像压缩技术是解决这个矛盾的关键。

二维Gabor滤波器在生物特征识别领域取得了广泛的应用。

现场指纹识别是最具挑战的指纹识别问题，近年来激发了许多创新。本文全面介绍了现场指纹的人工识别方法、自动特征提取方法、自动匹配方法以及技术评测。对于现场指纹识别的各个子方向，选取了部分代表性工作进行介绍。最后进行了总结和展望。

合成真实且多样化的指纹图像对于指纹识别技术的测试和研发很重要。

我的报告题目是《指纹识别现状与进展》。今天报告分两个部分，首先介绍的是指纹识别的基本概念和方法，然后主要介绍我们实验室在指纹识别方面最新的一些工作进展。一、指纹识别基础图 1. 手指皮肤和身体皮肤人类手指上的皮肤和身体的皮肤有很大不同。其一，手指皮肤有凸纹，没有毛发，不会有油脂，但却有很多汗孔；其二，指纹具有唯一性和稳定性，随着年龄的增长指纹上虽然会起皱，但是图案基本不变；其三，人手接触各种物体表

随着深度学习的蓬勃发展，研究者逐渐基于深度学习技术实现了指纹识别的各个模块，取得了越来越高的性能。