Im Bereich der Daktyloskopie wird der Fingerabdruck �¼blicherweise mit Tinte erstellt. Bei der computergest�¼tzten Biometrie wird sowohl bei der Personalisierung als auch bei der Erkennung des Fingerabdrucks ein Bild durch einen Sensor aufgenommen, der im Allgemeinen eine Aufl�¶sung von 500 dpi, also eine Pixelf�¤che von etwa 50 �¼m x 50 �¼m aufweist. Desgleichen haben diese Sensoren �¼blicherweise 8 Bit pro Pixel, dies entspricht 256 Graustufen und geht dann auch mit dem IAFIS-Standard konform, der auch als FBI-Standard bezeichnet wird. Die Struktur eines Fingerbildes wird in zwei Arten von Strukturen eingeteilt: zum einen in eine globale und zum anderen in eine lokale Struktur. Bei der globalen Struktur betrachtet man das komplette Muster der Vertiefungen und der Erhebungen des Fingerbildes. Die globale Struktur wird �¼blicherweise in der Daktyloskopie verwendet, wobei die Strukturen klassifiziert werden. Die Rillenlinienmuster werden in drei Hauptmuster unterteilt: Schleifen (ca. 60 Prozent; Schleife links und rechts jeweils ca. 30 Prozent, Wirbel (ca. 35 Prozent) und B�¶gen (ca. 5 Prozent).

Bei der lokalen Struktur hingegen werden die Unregelm�¤�Ÿigkeiten oder Diskontinuit�¤ten der Linien betrachtet. Diese Unregelm�¤�Ÿigkeiten oder Anomalien der Papillarlinien, die einen flu�Ÿartigen grafischen Verlauf aufweisen und die mathematisch bzw. formal mit einer diskreten Kurvenschar verglichen werden k�¶nnen, werden als Minuzien bezeichnet. Die verschiedenen Minuzienkategorien sind in Tabelle 5 dargestellt. Bei der automatischen Verarbeitung unterscheidet man h�¤ufig zwischen Bifurkationen und Endungen bzw. Endpunkten. Diese Zwei-Klassen-Minuzieneinteilung wird von den meisten automatischen Erkennungssystemen genutzt. Das Problem der computergest�¼tzten automatischen Fingerbilderkennung wird damit auf einen Punktmustervergleich reduziert.

Messmethodik:

Eine Drei-Klassen-Grundkategorisierung der in der Literatur vorkommenden Fingerbilderkennungsans�¤tze kann wie folgt eingeteilt werden:

Korrelationsbasierender Vergleich
Zwei Fingerbilder werden �¼bereinandergelegt und solange rotiert bzw. verschoben, bis die h�¶chste Korrelation anhand eines Intensit�¤tsniveaus berechnet wird.

Rillenmerkmalsbasierender Vergleich
Hierbei werden die Papillarlinienverl�¤ufe und deren Frequenz verglichen und auch gelegentlich in der Literatur als Verfahrensansatz zum Vergleich der "globalen Struktur" bezeichnet. Das Verfahren f�¼hrt zu Schwierigkeiten bei Bildern niedriger Bildqualit�¤t.

Minuzienbasierender Vergleich
Hierbei werden die Unregelm�¤�¿igkeiten der Papillarlinien auch h�¤ufig lokale Struktur genannt - innerhalb eines Koordinatensystems miteinander verglichen. Dies ist das in der Praxis am h�¤ufigsten verwendete Verfahren. Deshalb wird im Weiteren nur auf dieses Verfahren eingegangen.

Die Fingerbilderkennung findet in verschiedenen Stufen statt. In der ersten Stufe wird der Fingerabdruck in der Regel als Graustufenbild aufgenommen. In der zweiten Stufe wird das Bild gefiltert, das Rauschen beglichen und der eigentliche Fingerabdruck vom Bildhintergrund entfernt. Der GroÃ?Ÿteil der auf dem Markt verfÃ?¼gbaren Fingerbilderkennungsalgorithmen basiert auf der Minuzienerkennung, das heisst, der Algorithmus extrahiert diese Merkmale und legt sie in einem Referenzdatensatz ab. Die Minuzien eines Fingerabdruckes sind hierbei vergleichbar mit einer Punktewolke innerhalb eines Koordinatensystems. Als Parameter einer Minuzie werden zusÃ?¤tzlich die Art der Minuzie sowie der Winkel  der Tangente hinterlegt, wobei mit dem Winkel der Tangente der Winkel der lokalen Flussrichtung gemeint ist. Die Minuzienerkennung kann durch eine Tangentenmatrix erfolgen, wobei jeweils der Schnittpunkt zweier Tangenten aus der lokalen Nachbarschaft die Minuzie darstellt. Auch die KrÃ?¼mmung an der lokalen Minuzie kann in den Referenzdatensatz als Parameter aufgenommen werden. Neben Minuzien kÃ?¶nnen Informationen wie Papillarlinienmuster, Rillenfrequenz, Lokalisation und Position von SingularitÃ?¤ten wie Cores und Deltas, Position der Minuzienpunkte, Rillenanzahl zwischen zwei Minuzien und Positionen von Poren in den Erkennungsprozess mit einflieÃ?Ÿen. In der ursprÃ?¼nglichen Lehre der Fingerbilderkennung werden die Muster eines Fingerbildes klassifiziert in durchgehende Papillarlinien, Augen, Inselbildungen, Gabelung abwÃ?¤rts, Haken abwÃ?¤rts/aufwÃ?¤rts, Gabelung aufwÃ?¤rts, Verbindungslinie, eingelagerte Schleife, beginnende Papillarlinie, endende Papillarlinie, unterbrochene Papillarlinie und Deltas. Die durchschnittliche WellenlÃ?¤nge betrÃ?¤gt 9 Pixel bei einer AuÃ?¶sung von 500 DPI zwischen zwei TÃ?¤lern oder zwei Bergen. Die Rillen sind im Allgemeinen 450 Ã?¼m breit. Die Poren sind ungefÃ?¤hr 40 Ã?¼m breit, weshalb eine SensorauÃ?¶sung von ungefÃ?¤hr 1.000 dpi erforderlich wÃ?¤re