形成的。依据目测程度：
第一类是明显纹，就是目视即可见的纹路。如手沾油漆、血液、墨水等物品转印而成，通常都是印在指纹卡上成为基本资料；
第二类是成型纹，这是指在柔软物质，如手接触压印在蜡烛、黏土上发现的指纹；
第三类是潜伏指纹，这类指纹是经身体自然分泌物如汗液，转移形成的指纹纹路，目视不易发现，是案发现场中最常见的指纹。潜伏指纹往往是手指先接触到油脂、汗液或尘埃后，再接触到干净的表面而留下，虽然肉眼无法看到这些指纹，但是经过特别的方法及使用一些特别的化学试剂加以处理，即能显现出这些潜伏的指纹。鉴识人员最常接触到的指纹是潜伏纹。如果指纹是留在金属、塑胶、玻璃、磁砖等非吸水性物品的表面，检验方法就比较容易。通常可以用粉末法，选择颜色对比大的粉末，撒在物品表面提取出完整的指纹；另一方法是磁粉法，以微细的铁粉颗粒，用磁铁作为刷子，来回刷扫，显现指纹。如果指纹留在纸张、卡片、皮革、木头等吸水性物品的表面，必须经过化学处理才能在化验室显形。 2.1.2指纹的相关概念
（1）指纹： 指头表面凹凸纹线。
（2）指印： 指头凹凸纹线与承受客体接触时留下的痕迹。 （3）脊线： 是手指上的特殊的皮肤花纹的隆线。 （4）谷线： 两个脊线之间低陷的部分。
（5）细节特征： 指纹中出现的各种特征，例如最常用的就是脊线端点和分叉点。
（6）细节特征点间脊线数：在两个细节特征之间画一条直线，与这条直线相交的脊线数目，就叫细节特征间脊线数。这些脊线具有平移、旋转不变性，是指纹识别系统中经常利用的一个重要特征。
（7）中心点： 指纹中心点定义为最内层弧状脊线的上顶点，当最内层脊线的上凸出的部出现分枝点时，将分枝点定义为中心点；当最内层脊线不是弧状而是一条线时，则脊线的上端点定义为中心点；当这种脊线不是一条，而是多条时，定义为最左边一条脊线的上端点为中心点。
指纹特征可以分为全局特征、局部特征和细微特征。全局特征包括： (i)基本纹路图案：基本纹路图案通常分为左箕型、右箕型、斗型、拱型和尖拱型，如图2
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（1）左箕型 （2）右箕型 （3）斗型 （4）拱型 （5）尖拱型
图2 各种类型的指纹
（ii）模式区： 模式区是指纹图像上包含了总体特征的区域，从模式区上能够辨出指纹属于那种类型。
（iii）核心点： 核心点位于指纹纹路的渐近中心，它常用作读取指纹和比对指纹时的参考点。
（iv）三角点： 三角点是指纹图像中三角形纹路区域的中心点，离该点最近的三条指纹纹线构成一个近似等边三角形，三角点提供了指纹纹路计数和跟踪的起始位置。核心点和三角点统称为奇异点。
（v）纹数： 作为全局特征，纹数一般是指模式区内指纹纹路的数量。也有些算法用某两个点之间的纹路数作为指纹特征，比如两个节点之间的纹路数。
局部特征包括：
(i)端点：一条纹路在此终结。
(ii)分叉点：一条纹路在此分成两条或多条纹路。 (iii)分歧点：两条平行的纹路在此分开。
(iv)孤立点：一条特别短的纹路，以至于成为一点。 (v)短纹：一条较短但不至于成为一点的纹路。
(vi)环点：一条纹路分成两条后又立即合成一条，这样形成的一个小环称为环点。
(vii)桥：两条并行的纹路在此被搭接起来。 (viii)曲率：纹路方向改变的速度。 如图3
图3 基本纹路图案
2.2自动指纹识别原理
指纹是手指末端皮肤上的凹凸不平的纹路，这些纹路的存在不仅增加皮肤表面的摩擦力，使我们能够拿起物品，而且指纹本身蕴含大量信息。指纹在图案、端点和交叉点上各不相同的，也就是“特征”，这些特征每个人每个手指都不相同，根据指纹的唯一性和可靠性，我们
就把一个人和他的指
纹一一对应起来，通过比对指纹特征和预先保存的指纹特征，就可以验证他的身份。
自动指纹识别是通过取像设备采集指纹图像，然后利用计算机技术提取指
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纹的特征数据，最后通过匹配算法进行比对识别。
自动识别技术主要涉及指纹图像采集、指纹图像预处理[8]、特征提取[7]、数据保存、指纹特征值的比对等过程。首先通过指纹采集设备采集到人的指纹图像，并对原始的图像进行简单的处理，是指纹图像的特征信息更清晰明显。然后，指纹特征提取算法建立指纹的特征数据，这是不可逆的转换，可以从指纹图像转换到特征数据，但不可以从特征数据转换到指纹图像，两枚不同的指纹产生不同的特征数据。特征文件存储从指纹上找到“细节点”，也就是指纹脊线的分叉点或末梢点。有的算法把特征点和方向信息组合产生更多的数据，这些信息反映了特征点之间的关系，也有的算法处理整个指纹图像。这些数据通常称为模板。不管他们是怎么组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有公布一种抽象的算法。最后通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹模板进行比较，计算他们的相似度，最终得到这两个指纹的匹配结果。
2.3指纹识别系统
一个完整的指纹识别过程可分为：指纹采集、指纹图像的预处理、特征提取和指纹匹配几部分[6]，如图4：
图4指纹识别过程
2.3.1指纹采集
指纹由图像输入设备转化成数字信息，并将其保存在机器内部的过程。 图像输入设备是指纹识别系统的先导硬件，它具有图像输入和数字化双重功能。目前市场常见的指纹采集可以分为光学式取像设备、电容式取像设备和超声扫描。
光学式取像设备是根据指纹纹理和全反射原理（FTIR）设计的。指纹纹路
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有凹凸部分即谷、脊。当光线照在玻璃表面时，由于玻璃表面压有指纹，射到纹路凹的部分光线发生全反射，反射光线由CCD获得；而射到纹路凸的光线不发生全反射，由于脊和玻璃表面接触就吸收或者散射到其他地方，这样在CCD上就形成了指纹图像。而另外一种光学取像设备则是利用微型三棱镜，把他安装在弹性的平面上，当手指按在上面由于脊谷压力不同，而改变微型棱镜的表面。最后通过棱镜反射出来。
电容式取像设备则是由在半导体金属上集合了上万甚至十万个电容传感器。当手指放在它上面时构成了电容传感器的另一面，由于指纹凹凸距离半导体不同而造成电容值不同，把电容值转化为电压值并记录下来就能得到指纹的灰度图像。由于传感器容易受到静电干扰，易损坏，不如光学式的经用耐磨。
超声波扫描原理是发射超声波到指纹表面即扫描，然后再有接收设备获取反射回来的信号，由于指纹的谷脊的阻抗不同造成接收回来的能量不同，测量后就可得到指纹的灰度图像。超声波扫描得到的指纹图像是指纹的真实图像，应用起来方面，不受指纹上的油脂和赃物的影响，但是设备价格非常昂贵。
下表是各种取像设备的性能比较：
取像设备比较表 比较项目 体积 耐用性 成像能力 光学取像设备 大 非常耐用 干手指差，但汗多的和稍胀的手指成像模糊 耗电 成本 较多 低 电容时传感器 小 容易损坏 干手指好，但汗多的和稍胀的手指不能成像 较少 低 较多 很高 超声波扫描 中 一般 较好 表1 各种指纹采集设备比较
2.3.2图像处理
在指纹采集的过程中，不可能避免噪声的影响，图像中的断点，叉连很容易受到噪声的干扰，从而影响指纹特征信息的提取。图像处理的目的就是利用信号处理技术剔除图像中得各种噪声，把它转化为图像清晰的二值化图像，以便提取正确的特征信息。一般的图像处理过程是：增强滤波、二值化和细化[10]。
增强滤波：通过滤波的方法消除指纹图像中的干扰噪声。普通的滤波方法如低通滤波、边缘增强等对噪声的滤除效果不是很好。因为指纹纹线具有一定的方向和频率，在频域看来就是纹线频谱处于某一特定的位置和方向上。因此可以选用带通滤波器。目前主流的图像增强滤波算法都是基于这一原理。
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