Fingerprint dataset collection

精选的人类指纹数据集集合，适用于指纹识别算法的研究和评估。数据集按访问权限和印象数量分类，包括公开数据集、许可数据集和秘密数据集等。

A curated collection of human fingerprint datasets intended for research and evaluation of fingerprint recognition algorithms. The datasets are categorized based on access permissions and the number of fingerprint impressions, including public datasets, licensed datasets, confidential datasets, etc.

原始信息汇总

指纹数据集集合概述

数据集简介

这是一个精选的人类指纹数据集集合，适用于指纹识别算法的研究和评估。

数据集分类

按访问权限分类

• 公开数据集：任何人都可以下载，没有明确的使用或重新分发限制。在适用隐含版权的情况下，发布者似乎无意强制执行。
• 许可数据集：仅在接受包含保密条款的许可后才可用。这包括所有需要付费的数据集。许可可能包含除保密之外的其他限制。
• 秘密数据集：无法获取数据集本身，但可以提交算法在数据集上进行评估。所有竞赛数据集都是保密的，以防止作弊。

按指纹图像数量分类

• 矩形数据集：每个手指有两个以上的图像。由于匹配对数量大，矩形数据集在研究方面具有某些优势。
• 配对集：每个手指有两个图像。所有自然数据集以及所有大型数据集都是配对集。
• 潜指纹数据集：包含从物体上提取的潜指纹。它们通常不识别手指，只识别主体。通常用于与来自另一个数据集的平面/滚动指纹进行匹配。
• 非配对数据集：每个手指只有一个图像。其应用范围有些有限。

数据集列表

公开矩形数据集

1. FVC2000 DB1 B

   • 来源：FVC2000竞赛数据集之一的小样本。
   • 规模：10个手指 x 8个图像。
   • 图像类型：平面指纹。
   • 格式：TIFF，500dpi，300x300像素。
   • 许可：未指定，免费下载。
   • 下载：http://bias.csr.unibo.it/fvc2000/Downloads/DB1_B.zip
   • 传感器：光学，500dpi，KeyTronic Secure Desktop Scanner。

2. FVC2000 DB2 B

   • 来源：FVC2000竞赛数据集之一的小样本。
   • 规模：10个手指 x 8个图像。
   • 图像类型：平面指纹。
   • 格式：TIFF，500dpi，256x364像素。
   • 许可：未指定，免费下载。
   • 下载：http://bias.csr.unibo.it/fvc2000/Downloads/DB2_B.zip
   • 传感器：电容式，500dpi，ST Microelectronics TouchChip。

3. FVC2000 DB3 B

   • 来源：FVC2000竞赛数据集之一的小样本。
   • 规模：10个手指 x 8个图像。
   • 图像类型：平面指纹。
   • 格式：TIFF，500dpi，448x478像素。
   • 许可：未指定，免费下载。
   • 下载：http://bias.csr.unibo.it/fvc2000/Downloads/DB3_B.zip
   • 传感器：光学，500dpi，Identicator Technology DF-90。

4. FVC2000 DB4 B

   • 来源：FVC2000竞赛数据集之一的小样本。此数据集为合成数据。
   • 规模：10个手指 x 8个图像。
   • 图像类型：合成平面指纹。
   • 格式：TIFF，500dpi，240x320像素。
   • 许可：未指定，免费下载。
   • 下载：http://bias.csr.unibo.it/fvc2000/Downloads/DB4_B.zip

5. FVC2002 DB1 B

   • 来源：FVC2002竞赛数据集之一的小样本。
   • 规模：10个手指 x 8个图像。
   • 图像类型：平面指纹。
   • 格式：TIFF，500dpi，388x374像素。
   • 许可：未指定，免费下载。
   • 下载：http://bias.csr.unibo.it/fvc2002/Downloads/DB1_B.zip
   • 传感器：光学，500dpi，Identix TouchView II。

6. FVC2002 DB2 B

   • 来源：FVC2002竞赛数据集之一的小样本。
   • 规模：10个手指 x 8个图像。
   • 图像类型：平面指纹。
   • 格式：TIFF，569dpi，296x560像素。
   • 许可：未指定，免费下载。
   • 下载：http://bias.csr.unibo.it/fvc2002/Downloads/DB2_B.zip
   • 传感器：光学，569dpi，Biometrika FX2000。

7. FVC2002 DB3 B

   • 来源：FVC2002竞赛数据集之一的小样本。
   • 规模：10个手指 x 8个图像。
   • 图像类型：平面指纹。
   • 格式：TIFF，500dpi，300x300像素。
   • 许可：未指定，免费下载。
   • 下载：http://bias.csr.unibo.it/fvc2002/Downloads/DB3_B.zip
   • 传感器：电容式，500dpi，Precise Biometrics 100 SC。

8. FVC2002 DB4 B

   • 来源：FVC2002竞赛数据集之一的小样本。此数据集为合成数据。
   • 规模：10个手指 x 8个图像。
   • 图像类型：合成平面指纹。
   • 格式：TIFF，500dpi，288x384像素。
   • 许可：未指定，免费下载。
   • 下载：http://bias.csr.unibo.it/fvc2002/Downloads/DB4_B.zip
   • 生成器：SFinGe v2.51。

9. FVC2004 DB1 B

   • 来源：FVC2004竞赛数据集之一的小样本。
   • 规模：10个手指 x 8个图像。
   • 图像类型：平面指纹。
   • 格式：TIFF，500dpi，640x480像素。
   • 许可：未指定，免费下载。
   • 下载：http://bias.csr.unibo.it/fvc2004/Downloads/DB1_B.zip
   • 传感器：光学，500dpi，CrossMatch V300。

10. FVC2004 DB2 B

    • 来源：FVC2004竞赛数据集之一的小样本。
    • 规模：10个手指 x 8个图像。
    • 图像类型：平面指纹。
    • 格式：TIFF，512dpi，328x364像素。
    • 许可：未指定，免费下载。
    • 下载：http://bias.csr.unibo.it/fvc2004/Downloads/DB2_B.zip
    • 传感器：光学，512dpi，Digital Persona U.are.U 4000。

11. FVC2004 DB3 B

    • 来源：FVC2004竞赛数据集之一的小样本。
    • 规模：10个手指 x 8个图像。
    • 图像类型：平面指纹。
    • 格式：TIFF，512dpi，300x480像素。
    • 许可：未指定，免费下载。
    • 下载：http://bias.csr.unibo.it/fvc2004/Downloads/DB3_B.zip
    • 传感器：热扫描，512dpi，Atmel FingerChip FCD4B14CB。

12. FVC2004 DB4 B

    • 来源：FVC2004竞赛数据集之一的小样本。此数据集为合成数据。
    • 规模：10个手指 x 8个图像。
    • 图像类型：合成平面指纹。
    • 格式：TIFF，500dpi，288x384像素。
    • 许可：未指定，免费下载。
    • 下载：http://bias.csr.unibo.it/fvc2004/Downloads/DB4_B.zip
    • 生成器：SFinGe v3.0。

13. Neurotechnology CrossMatch

    • 来源：Neurotechnology分发的两个样本数据集之一。
    • 规模：51个手指 x 8个图像。
    • 图像类型：平面指纹。
    • 格式：TIFF，500dpi，504x480像素。
    • 许可：未指定，免费下载。
    • 下载：https://www.neurotechnology.com/download/CrossMatch_Sample_DB.zip
    • 传感器：光学，500dpi，Cross Match Technologies Verifier 300。

14. Neurotechnology UareU

    • 来源：Neurotechnology分发的两个样本数据集之一。
    • 规模：65个手指 x 8个图像。
    • 图像类型：平面指纹。
    • 格式：TIFF，512dpi，326x357像素。
    • 许可：未指定，免费下载。
    • 下载：https://www.neurotechnology.com/download/UareU_sample_DB.zip
    • 传感器：光学，512dpi，DigitalPersona U.are.U 4000。

15. FVS dataset

    • 来源：Shivang Patel作为其指纹验证系统项目一部分分享的小型矩形数据集。
    • 规模：21个手指 x 8个图像。
    • 图像类型：平面指纹。
    • 格式：BMP，256x256像素，未知DPI。
    • 许可：未指定，免费下载。
    • 下载：http://fvs.sourceforge.net/fingerprint_bitmaps.zip

16. Tsinghua Palmprint Database

    • 来源：清华大学掌纹数据库，包含无手指的掌纹。
    • 规模：80个主体 x 2个手掌 x 8个图像。
    • 图像类型：掌纹。
    • 格式：BMP，500dpi，2040x2040像素。
    • 许可：用于非商业研究。
    • 下载：http://ivg.au.tsinghua.edu.cn/dataset/samples_THUPALMLAB/THUPALMLAB.rar
    • 传感器：Hisign。

17. COEP Palm Print Database

    • 来源：非接触式右手照片。摩擦脊线很少可见。
    • 规模：168个主体 x 1只手 x 8个图像。
    • 图像类型：非接触式右手，通常无摩擦脊线。
    • 格式：彩色JPEG，1600x1200像素，窄DPI范围。
    • 许可：免费下载。
    • 下载：http://www.coep.org.in/page_assets/250/database.zip
    • 传感器：数码相机。

18. Birjand University Mobile Palmprint Database

    • 来源：比尔詹德大学的非接触式手部和掌纹照片。摩擦脊线很少可见。
    • 规模：41个主体 x 2只手 x 20个图像。
    • 图像类型：非接触式手部和掌纹，通常无摩擦脊线。
    • 格式：彩色JPEG，最大2448x3264像素，窄DPI范围。
    • 许可：未知。
    • 下载：https://www.kaggle.com/datasets/mahdieizadpanah/birjand-university-mobile-palmprint-databasebmpd
    • 传感器：数码相机。

许可矩形数据集

1. CASIA-FingerprintV5

   • 来源：中国科学院收集的大型数据集。
   • 规模：500个主体 x 8个手指 x 5个图像。
   • 图像类型：平面指纹。
   • 格式：BMP，512dpi，328x356像素。
   • 许可：捆绑在数据集描述中，禁止发布和重新分发。
   • 下载：http://www.idealtest.org/dbDetailForUser.do?id=7#/datasetDetail/7（需要注册）
   • 传感器：可能为Digital Persona U.are.U 4000（光学，512dpi）。

2. NIST Special Database 302

   • 来源：NIST使用多种传感器收集的活体指纹数据集。还包括潜指纹。
   • 规模：200个主体 x 10个手指 x 12-18个图像。
   • 图像类型：平面、滚动、四指、双拇指、掌纹。
   • 格式：PNG，500-1000dpi。
   • 许可：简单的保密规则。
   • 下载：通过请求页面获取。
   • 传感器：15种传感器类型。

3. NIST Special Database 301 A

   • 来源：NIST使用多种传感器收集的活体指纹数据集。
   • 规模：51个主体 x 10个手指 x 14-15个图像。
   • 图像类型：平面、滚动、四指、双拇指、掌纹。
   • 格式：PNG，500-1000dpi。
   • 许可：简单的保密规则。
   • 下载：通过请求页面获取。
   • 传感器：10种传感器类型。

4. FVC2006 DB1

   • 来源：FVC2006竞赛使用的四个数据集之一。分为A（140个手指）和B（10个手指）子集。
   • 规模：150个手指 x 12个图像。
   • 图像类型：平面指纹。
   • 格式：BMP，250dpi，96x96像素。
   • 许可：签署为期2年的许可协议。
   • 下载：参见说明。
   • 传感器：电场传感器，250dpi。

5. FVC2006 DB2

   • 来源：FVC2006竞赛使用的四个数据集之一。分为A（140个手指）和B（10个手指）子集。
   • 规模：150个手指 x 12个图像。
   • 图像类型：平面指纹。
   • 格式：BMP，569dpi，400x560像素。
   • 许可：签署为期2年的许可协议。
   • 下载：参见说明。
   • 传感器：电场传感器，250dpi。

6. FVC2006 DB3

   • 来源：FVC2006竞赛使用的四个数据集之一。分为A（140个手指）和B（10个手指）子集。
   • 规模：150个手指 x 12个图像。
   • 图像类型：扫描指纹。
   • 格式：BMP，500dpi，400x500像素。
   • 许可：签署为期2年的许可协议。
   • 下载：参见说明。
   • 传感器：电场传感器，250dpi。

7. FVC2006 DB4

   • 来源：FVC2006竞赛使用的四个数据集之一。分为A（140个手指）和B（10个手指）子集。
   • 规模：150个手指 x 12个图像。
   • 图像类型：合成平面指纹。
   • 格式：BMP，500dpi，288x384像素。
   • 许可：签署为期2年的许可协议。
   • 下载：参见说明。
   • 生成器：SFinGe v3.0。

8. CASIA-PalmprintV1

   • 来源：列表中提到，但详细信息不完整。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在指纹识别领域，数据集的构建方式直接影响算法的评估效果。本数据集集合通过系统化分类与整合，汇集了多个权威竞赛与机构发布的指纹数据，涵盖公开、授权及秘密等不同访问级别。构建过程中，依据指纹图像数量与类型，细分为矩形数据集、配对集、潜在指纹集及非配对集，确保各类研究需求均能得到满足。数据来源包括FVC系列竞赛的历年数据库、NIST专项数据库以及学术机构发布的样本，部分数据通过合成生成器模拟真实指纹特征，以增强数据多样性。

特点

该数据集集合展现出多维度特点，其覆盖范围广泛，不仅包含传统光学与电容传感器采集的平面指纹，还涉及热感扫描、合成指纹及掌纹等多种模态。数据格式统一为高分辨率图像，如TIFF、BMP或PNG，分辨率介于250至1000DPI之间，图像尺寸从96x96像素至2040x2040像素不等。样本群体涵盖不同种族与年龄层，采集环境包括无监督、部分质量审核及人工难度设置，模拟了真实应用场景中的复杂性。此外，数据集按访问权限分类，为研究者提供了灵活的选择空间。

使用方法

针对指纹识别算法的研究与评估，该数据集集合提供了明确的使用路径。研究者首先需根据实验目标选择合适的数据子集，例如，矩形数据集适用于多配对匹配研究，而潜在指纹集则专用于刑侦场景的算法验证。对于公开数据集，可直接从指定链接下载；授权数据集则需遵循许可协议，通过申请流程获取。使用过程中，建议参考各子集的文档说明，了解传感器类型、采集条件等元数据，以确保实验设计的严谨性。数据集还可用于跨库性能对比，推动算法在异构数据上的泛化能力提升。

背景与挑战

背景概述

指纹识别作为生物特征识别领域的关键分支，其研究进展高度依赖于高质量数据集的构建与共享。Fingerprint dataset collection 是一个精心整理的指纹数据集集合，旨在为指纹识别算法的研究与评估提供标准化资源。该集合涵盖了从2000年至2006年国际指纹识别竞赛（FVC）的多个版本数据集，如FVC2000、FVC2002、FVC2004和FVC2006，这些数据集由博洛尼亚大学等研究机构主导创建，核心研究问题聚焦于提升指纹匹配算法在多样传感器、不同采集条件和人口统计特征下的鲁棒性与准确性。此外，集合还纳入了来自美国国家标准与技术研究院（NIST）、中国科学院（CASIA）以及Neurotechnology等机构的权威数据集，这些资源共同推动了指纹识别技术在安防、司法和移动设备等领域的广泛应用，为算法比较与性能基准测试奠定了坚实基础。

当前挑战

指纹数据集在解决领域问题时面临多重挑战。在算法评估层面，指纹图像的多样性受传感器类型（如光学、电容、热感）、分辨率（从250dpi到1000dpi不等）和采集条件（如人工难度设置、无监督录入）的影响，导致算法需应对图像质量变异、噪声干扰以及姿态变化等问题。构建过程中的挑战同样显著：数据收集需平衡人口多样性（如种族、年龄）与伦理隐私约束，许多数据集如NIST SD302仅限授权使用，限制了公开研究；数据标注与对齐要求高精度，尤其对于潜在指纹或接触式掌纹，人工标注成本高昂；此外，合成数据集（如FVC2004 DB4）虽可扩展数据规模，但生成指纹的逼真度与自然指纹的统计分布差异可能影响算法泛化能力。这些挑战共同制约着指纹识别技术向更高精度与实用化迈进。

常用场景

经典使用场景

在生物特征识别领域，指纹数据集集合作为基准资源，其经典使用场景聚焦于算法性能的评估与比较。研究者利用这些数据集，通过标准化的测试协议，系统地验证指纹识别算法在不同传感器类型、图像分辨率和采集条件下的鲁棒性与准确性。例如，FVC系列竞赛数据集被广泛用于评估特征提取、匹配算法在受控及挑战性环境下的表现，为算法优化提供了量化依据。

衍生相关工作

围绕该数据集集合，衍生出众多经典研究工作，例如基于FVC数据集的深度学习指纹识别模型、针对NIST数据库的潜指纹增强算法，以及利用CASIA数据集进行跨模态生物特征融合的探索。这些工作不仅推动了指纹识别技术的进步，还促进了生物特征模板保护、对抗样本防御等新兴研究方向的发展，形成了丰富的学术生态。

数据集最近研究

最新研究方向

在生物特征识别领域，指纹数据集作为算法评估与优化的基石，持续推动着前沿技术的发展。当前研究聚焦于利用深度学习模型提升低质量指纹图像的识别精度，特别是在移动设备与非理想采集条件下的鲁棒性验证。FVC系列竞赛数据集与NIST大规模数据库为跨传感器、跨场景的泛化能力测试提供了关键支撑，相关成果正逐步应用于金融安全与边境管控等热点场景。合成指纹生成技术的进步，如SFinGe工具的应用，为数据增强与隐私保护开辟了新路径，助力解决小样本学习与对抗攻击等挑战。这些进展不仅深化了生物识别理论，也为构建更安全、便捷的身份认证体系奠定了数据基础。