SourceAFIS/教程
本教程将指导您了解SourceAFIS的基础知识。它不提供完整的源代码列表 - 请查看分发包中的示例应用程序以获取完整的可编译源代码。这里重点关注SourceAFIS特定的主题。关于指纹匹配的常规信息可以在本教程中链接的外部资源中找到。
要使用指纹图像，需要以某种方式获得它们。SourceAFIS没有内置的指纹采集方法。采集通常使用专门的活体指纹指纹读取器进行。指纹读取器通过图像采集SDK访问，该SDK可以从设备制造商处获得。请确保您的指纹读取器允许您检索指纹图像，而不是某些供应商专有的模板。其他采集方法也是可能的，例如扫描墨迹指纹或从犯罪现场获取潜指纹。无论采用哪种方法，最终都会得到某种标准格式（例如 BMP、JPEG）的指纹图像或原始灰度图像。SourceAFIS可以使用所有常见的图像格式。
在使用SourceAFIS功能之前，您需要执行一些简单的设置步骤。首先，从SourceForge 下载区下载最新版本的SourceAFIS并安装它。在您首选的开发环境（Visual Studio 或 MonoDevelop）中打开您的应用程序，并将SourceAFIS.dll添加到您的应用程序的引用。打开您要调用SourceAFIS方法的源文件，并添加使用指令，用于SourceAFIS.Simple 命名空间。
using SourceAFIS.Simple;
创建新的AfisEngine 对象并将其存储在某个位置，以便应用程序中的所有代码都可以访问它。创建多个AfisEngine 对象是可以的，但是为了简单起见并提高性能，建议在静态变量中只保留一个AfisEngine，如下所示
static AfisEngine Afis = new AfisEngine();
一旦您拥有了SourceAFIS的工作设置和一些采集到的指纹，就可以将它们导入SourceAFIS。以下示例使用属性AsBitmapSource、AsBitmap 和Image 创建了三个Fingerprint 对象，以处理不同的图像格式。
// using .NET 3.0 (WPF) bitmap
Fingerprint fp1 = new Fingerprint();
fp1.AsBitmapSource = new BitmapImage(new Uri(pathToImage, UriKind.RelativeOrAbsolute));
// using .NET 2.0 (WinForms) bitmap
Fingerprint fp2 = new Fingerprint();
fp2.AsBitmap = new Bitmap(Bitmap.FromFile(pathToImage));
// using raw grayscale image (see API docs for format description)
Fingerprint fp3 = new Fingerprint();
fp3.Image = myRawImage;
SourceAFIS 支持每个人有多个指纹。如果您现在只需要一个指纹，只需将其包裹在Person 对象中，如下所示
Person person = new Person();
person.Fingerprints.Add(fp);
SourceAFIS 不会直接匹配指纹图像。它会提取 指纹图像中的细节特征，并将它们存储在指纹模板 中，该模板比原始图像小得多，匹配速度也快得多。以下是执行提取过程的方法
Afis.Extract(person);
提取的模板保留在Fingerprint 对象的Template 属性中。模板提取非常耗时，每个指纹大约需要 150 毫秒。因此，明智的做法是在指纹采集后只执行一次提取，并将模板或整个Fingerprint/Person 对象与指纹图像一起保存在数据库中。
到目前为止，您已经采集了指纹图像，提取了指纹模板，并创建了包含单个Fingerprint 的Person 对象。此过程会针对所有传入的指纹重复执行。现在我们拥有了所有模板，如何进行匹配？很简单，只需将两个Person 对象传递给AfisEngine.Verify，如下所示
float score = Afis.Verify(person1, person2);
bool match = (score > 0);
此方法执行一对一（或 1:1，也称为验证）匹配，并返回两个指纹之间的相似度得分。如果返回的相似度得分是零，则指纹是不同的。如果得分高于零，则两个指纹匹配，相似度得分反映匹配的准确性。
与任何其他分类 系统一样，SourceAFIS 会产生分类错误，从而降低其准确性。准确性进一步细分为
SourceAFIS 允许您通过设置AfisEngine.Threshold 为适当的匹配阈值，来选择特定于应用程序的 FAR 和 FRR 之间的平衡。这会指示AfisEngine.Verify 在相似度得分低于AfisEngine.Threshold 时返回零。较高的阈值可以保持 FAR 较低。较低的阈值可以保持 FRR 较低。
在某个平衡阈值下，FAR 和 FRR 相等，它们构成 EER（等误差率）。近似 EER 的最简单方法是使用匹配和非匹配指纹对进行一些测试，观察典型的匹配得分和典型的非匹配得分，并将阈值设置在两者之间。然后，您可以根据对 FAR 或 FRR 的偏好，将阈值向上或向下调整。
请注意，SourceAFIS 无法提供标准阈值，因为 EER 在不同的阈值下会发生变化，具体取决于指纹特征，例如指纹读取器类型、采样人群和使用的注册策略。更一般地说，ROC 曲线（FAR 和 FRR 作为阈值函数的曲线图）对于用于对 SourceAFIS 进行基准测试的每个测试数据库来说都是不同的。然而，SourceAFIS 确实为 AfisEngine.Threshold 设置了默认值，该值应该适用于原型以及您应用程序的初始测试。
既然您已经完成了一些简单的 一对一验证，现在是时候尝试进行 一对多 (1:N) 识别了。为了搜索整个指纹数据库，请将所有 Person 对象（候选对象）放入一个 可枚举 集合中，并将该集合传递给 AfisEngine.Identify，以及要查找的探测 Person。
Person matchingCandidate = Afis.Identify(probePerson, allCandidates).FirstOrDefault();
bool match = (matchingCandidate != null);
从功能上来说，这等同于以下 LINQ 查询，只是 AfisEngine.Identify 的速度要快得多
Person matchingCandidate = (from candidate in allCandidates
let score = Afis.Verify(probePerson, candidate)
where score >= Afis.Threshold
orderby score descending
select candidate).FirstOrDefault();
bool match = (matchingCandidate != null);
AfisEngine.Identify 返回数组中与探测指纹匹配的候选对象。如果所有候选对象的匹配分数都低于 AfisEngine.Threshold，则 AfisEngine.Identify 返回 null。如果有多个候选对象的匹配分数高于阈值，则 AfisEngine.Identify 返回相似度分数最高的候选对象。
为了部署使用 SourceAFIS 的应用程序，您只需要分发一个文件：SourceAFIS.dll。将 SourceAFIS.dll 安装在您安装应用程序可执行文件的同一文件夹中。SourceAFIS 除了 .NET Framework 之外没有其他依赖项。SourceAFIS 不使用任何系统功能或不安全的代码。因此，它应该在 ASP.NET 或 Silverlight 等安全环境中运行。
尽管在本教程中我们使用的是每人一个指纹，但 SourceAFIS 支持多指匹配，以提高准确性。只需在每个 Person 对象中添加更多 Fingerprint 对象，并将这些 Person 对象传递给 Verify 或 Identify。您可以使用 Fingerprint.Finger 属性来限制匹配到兼容的指纹对。您还可以设置 AfisEngine.MinMatches 来控制从单个指纹组合分数的过程。
SourceAFIS 允许您通过设置 AfisEngine.Dpi 来使用不同 DPI 的传感器。
Person 和 Fingerprint 类支持在二进制流和 XML 中序列化。您还可以通过访问属性 Fingerprint.Template 和 Fingerprint.AsXmlTemplate 来序列化单个模板，分别用于二进制和 XML 编码。这两个类都支持继承，因此您可以添加（并序列化）自己的字段/属性。SourceAFIS 支持使用 Fingerprint.AsIsoTemplate 属性导出/导入 ISO/IEC 19794-2:2005 模板。
请参阅 SourceAFIS 分发包中包含的示例，了解使用 SourceAFIS 的可运行应用程序。有关 SourceAFIS 功能的详细信息，请参阅 API 参考。如果您还有其他问题，请在 SourceAFIS 论坛 中提问。