什么是生物识别技术？

　　人体生物特征具有“人人不同，终身不变，随身携带”的特点，利用生物特征或行为特征对个人进行身份识别。生物鉴定的种类（1）生物特征：指纹、脸型、掌纹、虹膜、视网膜，脉搏、耳廓 （2）行为特征：签字、声音、按键力度等。

什么是指纹？

　　我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。人手指的图案、断点和交叉点上各不相同的纹路就是指纹。

指纹识别技术是成熟稳定的生物识别技术

　　因为每个人包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份，这就是指纹识别技术。

　　自动指纹识别是本世纪六十年代兴起的、利用计算机来进行指纹识别的一种方法。作为生物特征识别的一种，由于它具有其它特征识别所不可比拟的优点，使得自动指纹识别有着更为广泛的应用。

　　自动指纹识别技术的发展得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究。 尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但用于识别的数据量相当大，对这些数据进行比对也不是简单的相等与不相等的问题，而是使用需要进行大量运算的模糊匹配算法。

　　现代电子集成制造技术使得我们可以制造相当小的指纹图象读取设备，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行两个指纹的比对运算的可能。

　　另外，匹配算法可靠性也不断提高。因此，指纹识别技术己经非常简单实用了，它是成熟稳定的生物识别技术。

什么是拒真率和认假率？

　　由于计算机处理指纹时，只是涉及了指纹的一些有限的信息，而且比对算法并不是精确匹配，其结果也不能保证100%准确。指纹识别系统的特定应用的重要衡量标志是识别率。主要由两部分组成，拒判率(FRR)和误判率(FAR)。我们可以根据不同的用途来调整这两个值。FRR和FAR是成反比的。用0-1.0或百分比来表达这个数。ROC(Receiver Operating Curve)-曲线给出FAR和FRR之间的关系。

指纹可以伪造吗？

　　我们平常使用的指纹采集设备为活体指纹采集器，活体采集仪感应指纹的温度和湿度，如果干手指可以采集，那么以白纸复制的指纹也可以使用，系统丧失了安全性和不可替代性。虽然指纹图可以复制到，但是复制的指纹图无法在活体指纹采集器识别，对于活体指纹采集器来说指纹是不可伪造的。

指纹识别为什么比密码验证可靠？

　　指纹产品的安全性比"用户ID+密码"方案的安全性高得多。例如采用四位数字密码的系统，不安全概率为0.01%，如果同采用误判率为0.01%指纹识别系统相比，由于不诚实的人可以在一段时间内试用所有可能的密码，因此四位密码并不安全，但是他绝对不可能找到一千个人去为他把所有的手指（十个手指）都试一遍。正因为如此，权威机构认为，在应用中1%的误判率就可以接受。FRR实际上也是系统易用性的重要指标。由于FRR和FAR是相互矛盾的，这就使得在应用系统的设计中，要权衡易用性和安全性。一个有效的办法是比对两个或更多的指纹，从而在不损失易用性的同时，极大地提高了系统安全性。

什么是指纹可采率？

　　100个人中可以采集到指纹的人数。由于天气等多方面原因，在南方使用指纹识别的指纹可采集率比北方高。

指纹自动识别系统中1:1和1:N的区别

　　应用系统利用指纹识别技术可以分为两类，即验证(Verification)和辨识(Identification)。验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个己经登记的指纹进行一对一的比对（one-to-one matching），来确认身份的过程。作为验证的前提条件，他或她的指纹必须在指纹库中已经注册。指纹以一定的压缩格式存贮，并与其姓名或其标识（ID，PIN）联系起来。随后在比对现场，先验证其标识，然后，利用系统的指纹与现场采集的指纹比对来证明其标识是合法的。验证其实是回答了这样一个问题："他是他自称的这个人吗？"这是应用系统中使用得较多的方法。 辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。这也是"一对多匹配（one-to-many matching）"。辩识其实是回答了这样一个问题："他是谁？"辨识主要应用于犯罪指纹匹配的传统领域中。一个不明身份的人的指纹与指纹库中有犯罪记录的人指纹进行比对，来确定此人是否曾经有过犯罪记录。验证和辨识在比对算法和系统设计上各具技术特点。例如验证系统一般只考虑对完整的指纹进行比对，而辨识系统要考虑残纹的比对；验证系统对比对算法的速度要求不如辨识系统高，但更强调易用性；另外在辨识系统中，一般要使用分类技术来加快查询的速度。除了验证的一对一和辨识的一对多比对方法，在实际应用中还一对几个匹配（one-to-few matching）"。一对几个匹配主要应用于只有"几个(few)"用户的系统中，比如一个家庭的成员要进入他们的房子。 "几个"所包含的数目一般为5-20人。一对几个匹配一般使用与一对一匹配的方法相同。