【正文】 型的脫機應(yīng)用有指紋鎖、指紋保險柜、指紋考勤系 統(tǒng)等。電子銀行，自動取款機、電子商務(wù)等基于指紋識別的身份認(rèn)證系統(tǒng)都屬于指紋識別技術(shù)的聯(lián)機應(yīng)用。以指紋為代表的生物特征識別技術(shù)有望在將來的公共領(lǐng)域和民用領(lǐng)域扮演更重要的角色。 指紋識別技術(shù)原理介紹 原理很簡單，相信大家都玩過連連看，其實指紋識別和連連看看是類似樣的，都是找出兩幅相同的圖像。而指紋識庫中的每一個指紋圖像都對應(yīng)著一個特定的人，只有用這個人的指紋去對比才能確定他就是他本人；或者拿著一個指紋去指紋庫中進行一一對比才能確定這枚指紋誰的。這 就是指紋識別技術(shù)的兩類，即驗證（ Verification）和辨識（ Identification）。指紋識別技術(shù)的原理如圖 所示 [1]。 訓(xùn)練模塊 鑒別模塊 指紋采集 圖像處理 特征提取 指紋采集 圖像處理 特征提取 匹配 鑒別結(jié)果 數(shù)據(jù)庫 大眾 個人 5 圖 指紋識別技術(shù)原理 指紋圖像的采集 指紋圖像的獲取即指紋圖像的采集，取像設(shè)備常用的可分成四類：光學(xué)、硅晶體、傳感器、熱敏傳感器和超聲波傳感器。 (1)光學(xué)取像設(shè)備有最悠久的歷史，可以追溯到 20 世紀(jì) 70 年代。依據(jù)的是光的 全反射原理 (FTIR)r71。光線照到壓有指紋的玻璃表面，反射光線由電荷耦合器件 (簡稱 CCD： Charge Coupled Device)去獲得，反射光的數(shù)量依賴于壓在玻璃表面指紋的脊和 谷的深度和皮膚與玻璃間的油脂。光線經(jīng)玻璃射到谷后反射到 CCD，而射到脊后則不反射到 CCD(確切的是脊上的液體反光的 )。 由于最近光學(xué)設(shè)備的革 新，極大地降低了設(shè)備的體積。近年來，傳感器可以裝在 6x3x6英寸的盒子里，在不久的將來更小的設(shè)備是 3xlxl 英寸。這些進展取決于多種光 學(xué)技術(shù)的發(fā)展而不是 FTIR 的發(fā)展。例如：纖維光被用來捕捉指紋圖像。纖維光束垂直射到指紋的表面，它照亮指紋并探測反射光。另一個方案是把含有一微型三棱鏡矩陣的表面安裝在彈性的平面上，當(dāng)手指壓在此表面上時，由于脊和谷的壓力不同而改變了微型三棱鏡的表面，這些變化通過三棱鏡光的反射而反映出來[2]。 (2)應(yīng)用硅晶體傳感器是最近在市場上才出現(xiàn)的，盡管它在傳奇文學(xué)作品中已經(jīng) 出現(xiàn)近 20 年。這些含有微型晶體的平面通過多種技術(shù)來繪制指紋圖像。電容傳感器通過電子度量被設(shè)計來捕捉指紋。電容設(shè)備能結(jié)合大約 100， 000 導(dǎo)體金屬陣列的傳感器，其外面是絕緣的表面，當(dāng)用戶的手指放在上面時，皮膚組成了電容陣列的另一面。電容器的電容值由于金屬間的距離而變化，這里指的是脊(近的 )和谷 (遠(yuǎn)的 )之間的距離。壓感式表面的頂層是具有彈性的壓感介質(zhì)材料，他們依照指紋的外表地形 (凹凸 )轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的電子信號。溫度感應(yīng)傳感器的設(shè)計是依據(jù)感應(yīng)在設(shè)備上的脊和遠(yuǎn)離設(shè)備的谷溫度的不同 [3]。 (3)熱敏感應(yīng)傳感器的原理是根 據(jù)皮膚紋理與傳感器部分的溫度差異來檢測指紋。具體來說，指紋的脊線能與傳感器相接觸，因而能影響到傳感器的溫度；指紋的谷線與傳感器不是直接接觸的，中間隔著空氣或者水分等，因此傳感器受到的溫度影響較小。在與傳感器表面耦合的過程中，濕潤的手指總比干燥的好，6 得到的影像也更清晰。 由于這種感應(yīng)系統(tǒng)檢測的是采集儀晶片上溫度的變化，所以傳感器要與手指存在溫差才能發(fā)揮作用。如果手指比晶片更熱，當(dāng)手指在傳感器陣上做直掃動作時，熱電傳感器即接收到與指紋接觸部分的形狀成正比的額外熱量。傳感器被加熱，并在一個積累的時間之后 (取決于時 鐘速率 )，開始與結(jié)束時間的溫差便被取樣，并將該現(xiàn)時的溫 度作為新的參數(shù)，跟著讀取下一個溫度變化。如果手指與傳感器溫度相同，即沒有溫度變化，則測量不到任何數(shù)據(jù)。在實際應(yīng)用中，為了避免出現(xiàn)這種情況，在陣列里包含發(fā)熱元件，在炎熱的地區(qū)，當(dāng)手指在傳感器上直掃時，手指表面使傳感器降溫，不是受熱，所以影像是反向的，這可以由檢驗軟件作自動修正，但在寒冷的地區(qū)，則不需要。這種概念對信噪比是很有幫助的。綜上所述，熱敏傳感器的優(yōu)點是能防止偽造的指紋 (如用橡膠膜做成的 )或者任何類型的替代指紋。 (4)超聲波傳感器被認(rèn)為是指紋取 像技術(shù)中非常好的一類。很像光學(xué)掃描的激光，超聲波掃描指紋的表面。緊接著，接收設(shè)備獲取了其反射信號，測量它的范圍，得到脊的深度。不象光學(xué)掃描，積累在皮膚上的臟物和油脂對超音速獲得的圖像影響不大，所以這樣的圖像是實際脊地形 (凹凸 )的真實反映。 影響指紋指紋識別在商業(yè)上取得成功有三個因素，它們是低價格、緊湊的體積、識別率。取像設(shè)備的價格已經(jīng)大幅下降。至于體積，上面已經(jīng)提到光學(xué)傳感器的體積從 6x3x3 英寸降到 3xlxl 英寸。應(yīng)用晶體的傳感器的體積差不多是這樣或者更小。在晶片上，集成電路的技術(shù)越來越高 r 如：數(shù)字化電 路把指紋信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號強度 )，系統(tǒng)體積將越來越小，晶體傳感器的體積接近于手指大小的體積，其長寬大約是 lxl 英寸，高不到 1 英寸。在晶體傳感器之前，對于大多數(shù)光學(xué)設(shè)備，只能通過人工調(diào)整來改變圖像的質(zhì)量。然而，晶體傳感器提供自動調(diào)節(jié)像素，行以及局部范圍的敏感程度，從而提高圖像的質(zhì)量。自動增益控制技術(shù) (AGC)在不同的環(huán)境下結(jié)合反饋信息可以產(chǎn)生高質(zhì)量的圖像。例如，一個不清晰 (對比度差 )的圖像，如干燥的指紋，能夠被感覺并增強靈敏 度，在捕捉的瞬間產(chǎn)生清晰的圖像；由于提供了局部調(diào)整的能力，圖像不清晰 (對比度差 )的區(qū)域也能夠被檢測到 (如：手指壓得較輕的地方 )并在捕捉的瞬間為這些象素提高 靈敏度 [4]。 7 光學(xué)掃描也有自己的優(yōu)勢。其中之一是，在較大的模型上可以做較大指紋取像區(qū)域。而制造較大的應(yīng)用晶體傳感器的指紋取像區(qū)域是非常昂貴的，所以應(yīng)用晶體傳感器的指紋取像區(qū)域小于 1 平方英寸，而光學(xué)掃描的指紋取像區(qū)域等于或大于 l 平方英寸。然而這個對于較小的光學(xué)掃描設(shè)備并不是優(yōu)勢。較小的光學(xué)掃描也是較小指紋取像區(qū)域，這是因為較大的指紋取像區(qū)域需要較長的焦點長度，所以要有較大包裝，否則如果較大的取像區(qū)域使用較小的包裝，則光學(xué)掃描設(shè)備會受到圖 像邊緣線形扭曲的 影響。 晶體傳感器技術(shù)最重要的弱點在于，它們?nèi)菀资艿届o電的影響，這使得晶體傳感器有時會取不到圖像，甚至?xí)粨p壞，另外，它們并不像玻璃一樣耐磨損，從而影響了使用壽命。 總之，各種技術(shù)都具有它們各自的優(yōu)勢，也有各自的缺點。我們在下面的表 1． 1 中給出四種主要技術(shù)的比較。 表 1． 1四種主要圖像采集技術(shù)的比較 比較項目 光學(xué)全反射技術(shù) 硅晶體電容傳感技術(shù) 熱敏傳感器 超聲波傳感器 體積 大 小 小 中 耐用性 非常耐用 容易損壞 非常耐用 一般 成像質(zhì)量 干手指差，但是汗多或稍臟手指成像模糊 干手指好，但是汗多或稍臟手指不能成像 質(zhì)量較差，效果受手指移動速度影響大 非常好 功耗 較多 較少 一般 較多 成本 低 低 較低 很高 成像大小 采集面積可以很大 采集面積很小 采集面積不受限制 采集面積較大 指紋圖像的預(yù)處理 通過指紋采集儀器采集到的指紋，由于采集指紋圖像時圖像質(zhì)量不高或者在提取指紋過程中因用力不均造成指紋畸變，又或者在圖像的形成、傳輸或變換的過程中，受多種因素的影響， 如光學(xué)系統(tǒng)失真、系統(tǒng)噪聲、曝光不足或過量、相對運動等，往往使圖像與原始景物之間或圖像與原始圖像之間產(chǎn)生某種差異。因此首先要對采集到的指紋圖像進行預(yù)處理，包括對指紋圖像的增強、二值化和細(xì)化等 [5]。 （ 1）指紋圖像增強是指按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時削8 弱或除去某些不需要的信息的處理方法，故改善后的圖像并不一定要去逼近原始圖像。從圖像質(zhì)量評價觀點來看，圖像增強的主要目的是提高圖像的可理解性。所以針對指紋圖像，其目的即突出指紋紋線結(jié)構(gòu)，抑制紋線上及背景中的噪音干擾。指紋圖像增強作為預(yù)處理中的關(guān)鍵步驟，其效果直接影響到后續(xù)指紋特征提取的正確性，進而在很大程度上決定了該識別系統(tǒng)的魯棒性。 (2)指紋圖像的二值化其實就是把采集到的指紋圖像轉(zhuǎn)化為只有 0 和 255 兩種顏色的圖像，即黑白圖。也可以理解為只用 0 和 1 兩種變換來表示一幅指紋圖像。二值化是指紋圖像預(yù)處理中必不可少的一步。常用的二值化方法有固定閥值法、自適應(yīng)閥值法、局部自適應(yīng)閥值法等。二值化后的指紋圖像有利于提取圖像中有意義的特征值，提取特征值是進一步進行指紋圖像識別、分析和理解的基礎(chǔ)。 (3)指紋圖像二值化后，紋線仍具有一定的寬度，而指紋識別只對紋線的走向感興趣，不關(guān)心它的粗細(xì)。為了進一步壓縮數(shù)據(jù)，得到更精確的細(xì)節(jié)特征，提高識別的準(zhǔn)確性，對指紋圖像進行細(xì)化處理是不可忽略的。所謂細(xì)化，就是從原來的圖中去掉一些點，但仍要保持原有的形狀。實際上，是保存特征 點，把剩余信息刪除。指紋圖像的細(xì)化是指刪除指紋紋線的邊緣像素，使之只有一個像素寬度，細(xì)化時應(yīng)保證紋線的連接性、方向性和特征點不變，還應(yīng)保持紋線的中心基本不變。 指紋圖像的特征提取和識別 指紋其實是比較復(fù)雜的。與人工處理不同，許多生物識別技術(shù)公司并不直接存儲 指紋的圖像。多年來在各個公司及其研究機構(gòu)產(chǎn)生了許多數(shù)字化的算法(美國有關(guān)法律認(rèn)為，指紋圖像屬于個人隱私，因此不能直接存儲指紋圖像 )。但指紋識別算法最終都?xì)w結(jié)為在指紋圖像上找到并比對指紋的特征。傳統(tǒng)的識別系統(tǒng)算法定義了指紋的兩類特征來進行指紋的驗證：總體特征和局部特征。 (一 )總體特征 總體特征是指那些用人眼直接就可以觀察到的特征，包括 [6]： A．基本紋路圖案 環(huán)型 (100p)，弓型 (arch)，螺旋型 (whorl)。其他的指紋圖案都基于這三種基本圖案。僅 僅依靠圖案類型來分辨指紋是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，這只是一個粗 略的分類，但通過分類使得在大數(shù)據(jù)庫中搜尋指紋更為方便。 9 B．模式區(qū) (PatternArea) 模式區(qū)是指指紋上包括了總體特征的區(qū)域，即從模式區(qū)就能夠分辨出指紋是屬于那一種類型的。有的指紋識別算法只使用模式區(qū)的數(shù)據(jù)。 C．核心點 (Core Point) 核心點位于指紋紋路的漸進中心，它用于讀取指紋和比對指紋時的參考點。 D．三角點 (Delta) 三角點位于從核心點開始的第一個分叉點或者斷點、或者兩條紋路匯聚處、孤立點、折轉(zhuǎn)處，或者指向這些奇異點。三角點提供了指紋紋路的計數(shù)和跟蹤的開始之 處。 E．式樣線 (TypeLines) 式樣線是在指包圍模式區(qū)的紋路線開始平行的地方所出現(xiàn)的交叉紋路，式樣線通常很短就中斷了，但它的外側(cè)線開始連續(xù)延伸。 F．紋數(shù) (RidgeCount) 指模式區(qū)內(nèi)指紋紋路的數(shù)量。在計算指紋的紋數(shù)時，一般先在連接核心點和三角點，這條連線與指紋紋路相交的數(shù)量即可認(rèn)為是指紋的紋數(shù)。 G．節(jié)點 (Minutia Points) 指紋紋路并不是連續(xù)的，平滑筆直的，而是經(jīng)常出現(xiàn)中斷、分叉或打折。這些斷點、分叉點和轉(zhuǎn)折點就稱為“節(jié)點”。就是這些節(jié)點提供了指紋唯一性的確認(rèn)信息。 (二 )局部特征 局部特征是指指 紋上的節(jié)點。兩枚指紋經(jīng)常會具有相同的總體特征，但是它們的局部特征節(jié)點卻不可能完全相同 [7]。 (1)分類 節(jié)點有以下幾種類型，最典型的是終結(jié)點和分叉點。 A．終結(jié)點 (Ending)一一條紋路在此終結(jié)。 B．分叉點 (Bifurcation)～一條紋路在此分開成為兩條或更多的紋路。 C．分歧點 (Ridge Divergence)一兩條平行的紋路在此分開。 D．孤立點 (Dot or Island)一一條特別短的紋路，以至于成為一點。 E．環(huán)點 (Enclosure)一一條紋路分開成為兩條之后，立即又合并成為一條，這樣形成 的一個小環(huán)稱為環(huán)點。 F．短紋 (ShortRidge)～一端較短但不至于成為一點的紋路。如圖 為各種局部特征的六種分類。 10 (a) (b) (c) (d) (e) (f) 其中， (a)． (f)分別為指紋的終結(jié)點、分叉點、分歧點、孤立點、環(huán)點和短紋。 (2)方 (Orientation)一節(jié)點可以朝著一定的方向。 (3)曲率 (Curvature)一描述紋路方向改變的速度。 (4)位置 (Position)一節(jié)點的位置通過 (X， y)坐標(biāo)來描述，可以是絕對的，也可以是相對于 三角點或特征點的。 指紋的局部特征 (Minutiae)有 150 種之多。但是這些特征出現(xiàn)的概率并不相等，很 多特征是極其罕見的。美國 FBI 指出，指紋紋線端點和分叉點能唯一地表示一個指紋，紋線端點指的是紋線突然結(jié)束的 位置，而紋線分叉點則是紋線突然一分為二的位 置。大量統(tǒng)計結(jié)果和實際應(yīng)用證明，這兩類特征點在指紋中出現(xiàn)的機會最多、最穩(wěn)定，而且比較容易獲取。更重要的是，使用這兩類特征點足以描述指紋的唯一性。它 們被統(tǒng)稱為細(xì)節(jié)點。一般在自動指紋識別技術(shù)中只使用兩種細(xì)節(jié)特征。通過算法檢測指紋中這兩類特征點的數(shù)量以及每個特征點的類型、位置和所在區(qū)域的紋線方向是特征提取算法的任務(wù)，從而達到識別的