我有指纹读取器secugen，我已经能够通过扫描指纹来获取我的应用程序来控制指纹设备，并且已经能够将它们保存到mysql数据库中！
将指纹保存到数据库后，我现在想使用指纹搜索用户，而我无法使用新指纹搜索，因为指纹另存为blob / img。
所以我需要将指纹转换为唯一ID才能在数据库中搜索它？
我有9,000,000个用户的mysql数据库。现在，我可以使用用户的（用户名）获取任何用户信息
SELECT USERS FROM members WHERE username=username_var
但是现在我无法在查询中使用
WHERE，因为我有指纹模板而不是(username)，并且指纹每次都会更改，因此当(username)时，我无法在查询中使用指纹我在查询中使用WHERE。所有指纹SDK都具有功能，可以帮助我解决这些问题，但是它们并不是那么快，需要7分钟的搜索时间，这是很长的时间。
我不知道该怎么办以及如何做。希望你能理解我的问题
最佳答案
摘要
您的SDK可以提供一种方法，可以将从其传感器获取的指纹转换为使用正则表达式适合于宽松/近似模式匹配的字符串，或者转换为适合二进制匹配的固定大小的二进制位向量；或者您需要找到一个库来自己进行转换。所有其他情况虽然在理论上可行，但根本不实用。
您不能仅凭图像做任何事情。
在这种情况下，Secugen SDK仅允许访问图像（我想是出于诊断目的），并且它需要自己运行检查（并且您需要使用1：N套件； 1：1套件不会）做）。如果您仍然想继续这样做，我将在底部提供一个建议。没建议，请注意。
无聊的细节
指纹看起来彼此非常相似，无法进行标准图像搜索。更糟糕的是，来自同一个人的相同指纹在任何两个读数中都不会看起来相同。不同的压力，速度，方向，环境温度，传感器和皮肤湿度水平，将导致不同的图像。基本上，您只有在将指纹转换为“特征向量”之后才能执行任何操作。
取而代之的是功能（并且您的SDK应该具有这些功能）将指纹图像转换为特殊特征点（交叉点，螺纹等，称为细节）列表以及它们的相对位置和其他参数。发生这种情况的级别取决于所使用的SDK和库：有不止一种方法。以非常特殊的传感器为目标很有帮助，但是方法在其提供的内容上有所不同（例如，鲁棒性，指纹轻微旋转的不变性等）。有关示例以及对其他方法的引用，请参见this paper。
一些工具包不允许这样做（不向用户提供特征向量），而仅提供比较两个指纹图像的方法，通常使用PCA对齐它们，然后进行直接细节匹配。这对于一些图像非常有效，但是run time for finding an image in a database can be ruinous如此之多，以至于存在用于该任务的专用硬件（谷歌“自动指纹识别系统”）。
一旦有了特征向量，就需要将其转换为SQL可存储对象，该对象可以是字符串或元组中的一系列列。如何执行此操作取决于向量的构造方式。该对象的性质将决定您将能够运行哪种搜索。此翻译可以in a number of ways完成，绝对不是您应该自己尝试的方法。
这也是因为即使对指纹进行矢量化处理后，您仍将没有精确匹配。甚至同一分钟内来自同一个人的两个指纹之间也没有差异。取而代之的是，您将有许多正匹配项和许多负匹配项，并且需要为这两者建立置信度阈值（“是他”，“不是他”，“不能说”）。以及确定是否可以容忍假阳性（“是，是他！”-但不是）和否定阴性（“不，不是他”-的确如此）。在门锁上，您不需要假阳性，但可以容忍假阴性（只需再次滑动手指即可）。在刑事调查中，您不能允许假阴性让罪魁祸首溜走，并且您可以接受十二个假阳性（稍后再检查其犯罪行为...），但不能接受一百个假阳性（您无法检出一个假阳性）。数百人，其中有些人没有任何不在场证明-您无法将所有人全部逮捕）。
对于大型数据库，您将始终必须进行第一遍，从而将搜索限制在那些具有合理不变特征匹配的指纹上（例如，“样本中75％到125％之间的绝对轮螺旋数）。”这对于减少元组的数量是必要的，然后您将需要进行进一步的非不变分析，这要昂贵得多，并且绝对不能使用标准MySQL函数来完成。
另一种方法是在coded string representation中转换指纹，以便可以使用主流数据库中可用的合理词典方法（例如正则表达式加上Levenshtein距离）进行搜索。您的SDK支持或不支持这种字符串转换；它涉及特征和光谱域中的一个或可能几个变换。该方法的可信赖度取决于可以在字符串中填充多少个功能（您拥有的签名越多，匹配就越需要精确，您需要的功能越多，字符串就越长）。
您也许可以使用一些外部库来进行编码并使用a suitable algorithm进行检查。
即使是简单的事情，例如“返回最接近的匹配项或定义是否完全匹配？”在很大程度上取决于在存储之前如何处理指纹。这就是为什么通常SDK会提供高级接口来匹配指纹，并且它们会自己承担繁重的工作。有时，这种繁重的工作根本无法翻译成数据库（或并非没有很大的困难）；例如，如果“注册”实际上是对神经网络的训练，而不是将特征向量插入数据库中。
肮脏的骇客
您有900万用户（您是FBI的人？），并拥有获取900万指纹的权限。并且您拥有这个SDK。匹配900万张图像是不可能的。但是出于上述原因，您只能向SDK提出问题，“此图像是否在数据库中？”并获得三个名称的列表，其中包括“是的占99％，是的占92％，是的占90％”。
您也许可以这样做：基于真正宏观的东西，对图像进行非常高级别的，非常粗糙的装箱。我不知道，也许是脊细节。您必须通过检查图像来完成此操作； OpenCV可能会为您提供帮助。您将得到一个从1到N的数字，并且该数字将是不可靠的，例如2％的错误。
这里的关键是，您必须确保SDK永远不会说应该进入X块的指纹将与您绑定到Y块中的指纹匹配。
然后，您可以建立五十个数据库，每个数据库有五十个用户，并假设（而是希望）您的参数分布合理平坦，而不是陡峭的高斯分布。分析指纹时，您可以在SDK数据库目录中复制五十个数据库之一，该数据库与您拥有的指纹中的X值相对应，并且您将仅在其中存储具有相同X值的那些用户。由于不确定性，某些用户将位于两个数据库中，但是通过这种方式，您可以将问题减少50倍（也许是45倍）。
您仍然需要调用SDK匹配函数，因为您没有其他方法可以对传入指纹进行分类。但您也许可以将运行时间减少到可管理的比例。
关于mysql - 如何将指纹转换为唯一ID以用于在数据库中搜索？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/37231480/