小區智能化是一個綜合性系統工程，要從其功能、性能、成本、擴充能力及與現代相關技術的應用等多方面來考慮。不僅要考慮到系統初期建設的投資成本，更要考慮到系統未來運行的實用性、可操作性以及系統的運行與維護的成本。所以，在小區各項系統的設計選型時要全面考慮各個方面的因素，選用技術成熟、可靠性高并且有較好性價比的產品是至關重要的。
基于數字化智能小區建設要求，采用指紋識別技術實現小區居民在社區進行消費、停車收費及計量查詢等需進行身份識別的項目，設計了智能小區指紋通系統方案。智能小區指紋通系統的設計是基于指紋識別技術的一個新領域應用，是利用小區局域網傳輸數據，實現小區各種身份識別應用的指紋通管理系統。
基于這樣的需求，將指紋自動識別技術應用于小區醫院就醫、小區超市購物、用電、開水房打水、洗澡、小區活動室活動、圖書閱覽室借閱期刊書籍、樓宇出入以及小區出入等方面，取得了較好的效果。主要解決了居民使用證件繁多容易丟失，給生活帶來很多不便的矛盾，采用指紋自動識別技術設計的指紋通系統的應用，提升了管理水平，促進了管理手段現代化。
在小區管理系統中嵌入指紋自動識別技術，使用者不用帶任何證件，只需在指紋識別儀上按下指紋，即可辦理小區居民確認身份方面的事情，既方便了使用者，又減輕了工作人員的工作量，從根本上杜絕了盜用和誤用他人證件的現象。而指紋識別系統的實現并不是遙不可及，其指紋識別系統的硬件投資并不大，一般的智能小區都可以接受。其關鍵技術是識別系統軟件的開發以及識別系統軟件與小區的管理系統軟件的集成。
指紋識別技術
眾所周知，人的指紋具有唯一性和穩定性的特征，即每一個人的指紋是獨一無二的，兩者之間不存在相同的指紋，而且每個人的指紋是相當固定的，一般不會隨年齡和健康狀況的變化而改變，因此可以通過指紋識別出人的身份。目前，國內外的自動指紋識別系統很多，但其結構大同小異，一般包括指紋的采集與分類、指紋的細節匹配及指紋的壓縮與存儲。
1.指紋的采集與分類
這是自動指紋識別系統(AFIS)運作的第一個環節。通過光學或CMOS指紋采集儀將活體指紋的圖像錄入系統，對圖像進行分割處理，在保持有用指紋信息基本完整的前提下，剪去一些多余的圖像信息，產生一個相對較小的指紋圖，對該圖進行增強處理減弱噪聲，增強脊和谷的對比度，提高圖像質量。然后提取圖像的特征，生成方向數組，再通過指紋分析器，根據指紋的脊和谷流向，將其分為尖拱類、拱類、左環類、右環類及旋渦類等五種或更小的種類屬別。指紋分類的主要目的是方便大容量指紋庫的管理，減少搜索空間，加速指紋匹配過程。
2.指紋的采集
在指紋識別設備正常連接后，可以進行指紋的登記錄入。在讀者指紋的采集過程中，讀者的指紋需要錄入兩次，第一次采集的指紋和第二次采集的指紋進行比對，如果成功系統將正常保存，并添加到指紋識別系統。
如果采集的指紋不合格，系統將給出聲音提示。如果識別不合格，保存功能不能使用，需要重新采集。以對所采集的讀者指紋信息在保存到數據庫前進行雙重質量控制。要判斷采集指紋的質量，將第二次采集的指紋信息和第一次采集的指紋模板進行1：1的單一比對，以保證指紋的采集質量，避免違法、不合格指紋信息存入數據庫。
3.指紋的細節匹配
這是自動指紋識別系統核心。在本系統中采用的是Biokey算法，此算法是一種快速、準確的1:1和1:N指紋識別算法，在使用Biokey進行指紋識別時2000~6000枚指紋)，不需要對指紋通過姓名、PIN等預先分類就可以在1~5S以下測試都在PentiumIII900MHZ 128MB內存環境下進行)內輕松完成。
4.指紋的壓縮和存儲
為了節省存儲空間，必須對指紋圖像進行壓縮。目前指紋圖像數據壓縮算法較常見的是JPEG、WSQ及EZW等，本系統采用Biokey-WSQ基于自適應的標量量化和小波分解的圖像壓縮算法，該算法用于指紋圖像壓縮時，可以盡量保持指紋細節特征點信息，解壓縮后對提取指紋細節特征精度的影響較小。WSQ算法在進行大壓縮比率的指紋圖像壓縮時，還原解壓后的指紋圖像細節特征點的定位和有關信息保存的較好，對隨后將要進行的指紋識別影響較小。WSQ壓縮比為1:20或1:15，即一個指紋圖像可以壓縮到6~10K，這個壓縮比例采用這種算法是非常合適的。這樣既節省了存儲空間，而且在解壓后又不影響模板特征點的提取。將其用于指紋圖像壓縮，并考慮到指紋圖像識別的需要，從盡量保持關鍵點信息的角度改進了該算法。
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