【文章內(nèi)容簡介】 指紋識別系統(tǒng)，下面就對指紋識別系統(tǒng)在筆記本電腦中的應(yīng)用進行簡單介紹。 （ 1） 第一 代指紋識別系統(tǒng) 眾所周知，在兩年前就有部分品牌的筆記本采用指紋識別技術(shù)用于用戶登錄時的身份鑒定 ，但是，當(dāng)時推出的指紋系統(tǒng)屬于光學(xué)識別系統(tǒng)，按照現(xiàn)在的說法，應(yīng)該屬于第一代指紋識別技術(shù)。光學(xué)指紋識別系統(tǒng)由于光不能穿透皮膚表層（死性皮膚層），所以只能夠掃描手指皮膚的表面，或者掃描到死性皮膚層，但不能深入真皮層。 在這種情況下，手指表面的干凈程度，直接影響到識別的效果。如果，用戶手指上粘了較多的灰塵，可能就會出現(xiàn)識別出錯的情況。并且，如果人們按照手指，做一個指紋手模，也可能通過識別系統(tǒng)，對于用戶而言，使用起來不 是很安全和穩(wěn)定。 （ 2） 第二代電容式傳感器 后來出現(xiàn)了第二代電容式傳感器，電容傳感器技術(shù)是采用了交替命令的并排列和傳感器電板，交替板的形式是兩個電容板，以及指紋的山谷和山脊成為板之間的電介質(zhì)。兩者之間的恒量電介質(zhì)的傳感器檢測變化來生成指紋圖像。但是由于傳感器表面是使用硅材料 ， 容易損壞 ， 導(dǎo)致使用壽命降低，還有它是通過指紋的山谷和山脊之間的凹凸來形成指紋圖像的 ， 所以對臟手指 、 濕手指等困難手指識別率低。 （ 3） 射頻指紋識別技術(shù) 發(fā)展到今天，出現(xiàn)第三代生物射頻指紋識別技術(shù)（射頻原理真皮指紋核心技術(shù)（線型采集器）） ，射頻傳感器技術(shù)是通過傳感器本身發(fā)射出微量射頻信號，穿透手指的表皮層去控測里層的紋路，來獲得最佳的指紋圖像。因此對干手指 、 汗手指等困難手指通過可高達 99%，防偽指紋能力強，指紋敏感器的識別原理只對人的真皮皮膚有反應(yīng)，從根本上杜絕了人造指紋的問題。因為射頻傳感器產(chǎn)生高質(zhì)量的圖像，因此射頻技術(shù)是最可靠，最有力的解決方案。除此之外，高質(zhì)量圖像還允許減小傳感器，無需犧牲認(rèn)證的可靠性，從而降低成本并使得射頻傳感器 的思想 應(yīng)用到可移動和大小不受拘束的任何領(lǐng)域中。 第 5 頁 指紋識別的優(yōu)缺點 優(yōu)點： （ 1） 指紋是人體獨一無 二的特征，并且它們的復(fù)雜度足以提供用于鑒別的足夠特征； （ 2） 如果要增加可靠性，只需登記更多的指紋、鑒別更多的手指，最多可以多達十個，而每一個指紋都是獨一無二的； （ 3） 掃描指紋的速度很快，使用非常方便； （ 4） 讀取指紋時，用戶必需將手指與指紋采集頭相互接觸，與指紋采集頭直接接觸是讀取人體生物特征最可靠的方法； （ 5） 指紋采集頭可以更加小型化，并且價格會更加的低廉； 缺點： （ 1） 某些人或某些群體的指紋特征少，難成像； （ 2） 過去因為在犯罪記錄中使用指紋，使得某些人害怕 “ 將指紋記錄在案 ” 。 （ 3） 實際上現(xiàn)在的指紋鑒別技術(shù)都可以不存儲任何含有指紋圖像的數(shù)據(jù)，而只是存儲從指紋中得到的加密的指紋特征數(shù)據(jù)； （ 4） 每一次使用指紋時都會在指紋采集頭上留下用戶的指紋印痕，而這些指紋痕跡存在被用來復(fù)制指紋的可能性 指紋識別系統(tǒng) 指紋識別系統(tǒng)是一個典型的模式識別系統(tǒng)，包括指紋圖像獲取、處理、特征提取和比對等模塊。 目前的自動指紋識別系統(tǒng)是集計算機、網(wǎng)絡(luò)、光電技術(shù)、圖像處理、智能卡、數(shù)據(jù)庫等技術(shù)于一體的綜合高端技術(shù)。自動指紋識別技術(shù)主要包括四個方面：指紋圖像的錄入、圖像預(yù)處理、特征提取和特征匹配。下面就以 上各部分做簡要的介紹。 （ 1）指紋采集 最早的指紋采集方法是用手指蘸上墨水或印油在紙上用掃描儀攝取，由于其嚴(yán)重的不可靠性，該方法早已經(jīng)被淘汰。隨著光學(xué)儀器、傳感器及數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，各種快速精確、方便小巧的采集設(shè)備都得到了應(yīng)用。目前主要使用光學(xué)掃描儀和固態(tài)陣列傳感器進行采集。前者用激光照在手指上，然后用 CCD 陣列攝取其反射光，由于反射光隨著 第 6 頁 指紋的脊線和谷線的深度不同而不同，因此可以得到指紋圖像。后者是用大量的敏感元件組成的固態(tài)陣列芯片，它們采用電容傳感、熱敏傳感或其他傳感技術(shù)，通過感受按壓指紋的壓力、熱度等特 征來攝取指紋。 （ 2）指紋圖像預(yù)處理 預(yù)處理在整個自動指紋識別系統(tǒng)中是很關(guān)鍵的一步。通常直接輸入計算機的圖像有一定的噪聲，我們需要去除這些噪聲才能進行下面的細化、特征提取和特征匹配等操作。然而在實際應(yīng)用中，由于采集條件 (手指太濕、太干或太臟 )和采集設(shè)備等因素的制約，采集到的指紋圖像質(zhì)量比較差，含有大量的噪音，容易導(dǎo)致很多問題，影響后續(xù)的處理效果。因此，在對圖像進行特征提取前，必須經(jīng)過一系列的預(yù)處理消去大量的噪聲信號，以便得到清晰的紋線。 （ 3）特征提取 傳統(tǒng)的特征提取方法主要有兩種：第一種是直接從原始指紋圖 像上進行細節(jié)特征提取，另一種是從細化后的指紋圖像上進行特征提取。第一種算法比較復(fù)雜，受噪聲干擾影響較大，特征點定位不精確，大多數(shù)系統(tǒng)都采用了第二種方法。指紋圖像存在兩種待提取的特征：全局特征和局部特征。全局特征用于指紋的分類，一個重要的全局特征是中心區(qū)的形狀；局部特征是指紋中的細節(jié)，它可以通過細化后的指紋圖求得。目前最常用的細節(jié)特征是美國聯(lián)邦調(diào)查局 (FBI)提出的細節(jié)點坐標(biāo)模型，它利用端點和分叉點這兩種特征，只需要一個 33 模板便可將端點和分叉點提取出來。 （ 4）特征匹配 特征匹配是將輸入指紋的特征與指紋模 板庫中所存儲的指紋特征進行比較，找出最相似的指紋作為識別的輸出結(jié)果。這個過程也就是我們所說的指紋識別 /認(rèn)證的過程，它是指紋識別系統(tǒng)的核心。其中指紋識別用于判斷指紋是屬于哪個人的，而指紋認(rèn)證則是用來判斷兩個指紋是否屬于同一個人。 指紋圖像特征提取 指紋特征提取包括紋線細化、特征點（交叉點、斷點、中心點、三角點等）檢測與分類、偽特征點消除、特征點特性參數(shù)計算、特征參數(shù)壓縮編碼、全局特征（ “ 斗 ” 、“ 箕 ” 、“ 旋向 ” 等）檢測等步驟 ， 特征提取算法應(yīng)能適應(yīng)噪聲、畸變、位移、旋轉(zhuǎn)、缺損、變 第 7 頁 形等常見的實際情況。 細節(jié)特 征的提取就是在指紋圖像中找到 脊 終點和脊分叉兩個細節(jié)特征，一般說來，如果指紋圖像能夠很好地分割，那么對于細節(jié)特征提取來說，就僅僅是對細化的指紋圖像進行沿脊線的點的判斷 。 然而，在實 際 中由于指紋圖像本身存在噪聲或在提取特征時，濾波和細化引入了噪聲，我們無法得到完美的指紋圖像細化圖，在提取特征時會產(chǎn)生一些虛假細節(jié)特征。虛假細節(jié)特征的存在會同時提高指紋圖像匹配時的誤識率和拒識率。因此，在特征提取時 ， 往往需要進行虛假細節(jié)特征刪除 ，一 般采用啟發(fā)式算法對虛假特征進行刪除。 對于一個分叉點的分支如果小于某個給定閾值，就將其當(dāng) 作毛刺刪除；如果脊線的兩個端點很近，那么該脊線有可能是噪聲引起的，應(yīng)刪除；在指紋圖像邊緣的脊終點也應(yīng)刪除。 特征提取的結(jié)果一般保存為特征模板，它包括脊終點或分叉類型、位置坐標(biāo)以及該特征的方向。 一般的指紋圖像提取的特征在 10— 100 之間。 主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排 主要內(nèi)容 指紋圖像的處理，包括指紋圖像預(yù)處理、特征提取和特征匹配三個部分工作。其中指紋圖像預(yù)處理是指對采集頭采集的指紋進行圖像歸一化、圖像增強、二值化和細化；特征提取，包括指紋特征的提取以及偽特征的剔除；特征匹配主要分為初匹配和二次匹配兩個階段。本文主要研究指紋圖像的特征提取，介紹了特征點的提取以及偽特征點剔除的算法。 結(jié)構(gòu)安排 本文共分為 4 章，結(jié)構(gòu)安排大致遵循指紋圖像識別的處理流程，即按照指紋圖像處理的先后順序：先進行指紋圖像的預(yù)處理、然后進行特征的提取，省去了指紋特征匹配階段。具體安排如下： 1．介紹了生物識別技術(shù)所包含的內(nèi)容，指紋識別技術(shù)的優(yōu)缺點與發(fā)展現(xiàn)狀，以及指紋識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，簡要介紹了本文研究的主要內(nèi)容。 第 8 頁 。 3．指紋特征的提取。首先介紹如何對指紋特征進行表征，即通過何種特 征來標(biāo)識一個指紋，具體方法有全局特征和局部特征。接著介紹常用的特征提取方法，以及它們的優(yōu)缺點。最后給出了本文的指紋特征提取方法，并根據(jù)各種偽特征點的形成原因、特點，采用了富有針對性的剔除偽特征點算法，并通過 Matlab 進行算法仿真驗證。 。總結(jié)回顧指紋圖像特征提取的方法，對后續(xù)進一步研究的進行合理的展望。 第 9 頁 2 指紋圖像的預(yù)處理 對于一幅指紋采集頭采集的原始圖像，為了使后續(xù)特征提取的操作能夠正常有效的進行，必須對原始指紋圖像進行一定的處理。通常這樣的處理過程包括歸一化、圖像增強、二值化和細化等過程。 下面將依次介紹預(yù)處理是如何實現(xiàn)的。 歸一化 由于在指紋采集的過程中，采集的指紋圖像灰度不均，即有的指紋圖像偏暗，有的偏亮。這給建立統(tǒng)一的、有效的后續(xù)指紋圖像處理算法帶來了極大的不便。因此有必要將每幅指紋圖像都通過歸一化 (又叫“規(guī)格化”，“均一化” )處理，方便后續(xù)的處理。 指紋圖像的歸一化主要是通過求取指紋圖像的灰度均值和方差，將灰度均值和方差調(diào)整到一個期望的范圍。從而在不改變圖像的灰度特性 (指：灰度均值和方差 )的前提下，實現(xiàn)所有指紋圖像的灰度都分布在同一個期望的范圍內(nèi)，實現(xiàn)指紋圖像的歸一化。 圖 像增強 指紋圖像增強，就是對指紋圖像采用一定的算法進行處理，使其紋理結(jié)構(gòu)清晰化，盡量突出和保留固有的指紋特征信息，并消除噪聲，避免產(chǎn)生虛假特征。其目的是保持特征信息提取的準(zhǔn)確性和可靠性。 從目前的研究情況和各種算法的綜合比較來看，空域濾波和頻域濾波仍然是指紋圖像增強中比較有效且占據(jù)主流地位的方法。 空域濾波法通過對濾波算子和原始圖像作卷積來實現(xiàn)圖像增強，具有簡單直觀，易于分析的優(yōu)點。 O’Gorman 和 Nickerson 較早提出采用方向濾波器進行指紋圖像增強。他們利用指紋獨特的方向性設(shè)計出相應(yīng)的方向濾波器模 板，這種濾波器能夠沿指紋紋線方向?qū)D像進行平滑處理，具有一定的消除噪聲和彌合裂紋的能力，同時能提高指紋脊線和谷線在圖像中的對比度。但是，該方法沒有使用指紋的頻率信息，主要依據(jù)經(jīng)驗來確定濾波器模板，對低質(zhì)量指紋圖像的處理效果較差，具有一定的局限性 [5]。 Greenberg 等使用具 第 10頁 有結(jié)構(gòu)自適應(yīng)能力的各向異性濾波器對指紋圖像進行濾波，能夠在濾除噪聲的同時保護指紋紋線結(jié)構(gòu)，但是同樣沒有結(jié)合指紋的頻率信息，對指紋紋線變化的適應(yīng)能力有限。 Hong 等提出采用具有方向和頻率選擇性的二維 Gabor 濾波器來增強指紋圖像。他們 根據(jù)指紋的方向性將二維 Gabor 濾波器調(diào)制到各個方向，并根據(jù)指紋的頻率信息來確定濾波器的中心頻率，然后使用所得 的 Gabor 濾波器組對圖像進行濾波。該方法較好地結(jié)合了指紋的方向信息和頻率信息，對指紋圖像的增強效果比較顯著。其不足之處在于，容易破壞紋線方向變化劇烈的模式區(qū)域，會在一定程度上改變脊線和谷線的位置及比例關(guān)系，對細節(jié)特征的保護能力有限 [6]。 頻域濾波法通過直接改善圖像的頻譜來實現(xiàn)圖像增強。由于指紋紋線具有較強的等周期性，因此從頻譜上看，指紋圖像的能量通常集中在某個頻率附近，這為在頻域進行指紋圖像增 強帶來方便。 Sherlock 等提出了基于頻域的方向濾波算法。首先在頻域定義出一組方向濾波器對指紋圖像的頻譜進行濾波處理，每一個方向濾波器在提取出對應(yīng)方向的頻譜信息的同時削弱其它方向的頻譜信息，然后在空域?qū)V波結(jié)果按指紋圖像的方向信息進行融合，從而得到完整的增強圖像。該方法利用了圖像的全局信息，對低質(zhì)量指紋圖像也能取得較好的增強效果，但是僅以常數(shù)作為指紋的脊線頻率，沒有考慮頻率的空間變化性，對指紋的紋線結(jié)構(gòu)和細節(jié)特征具有一定的破壞性。另外，該方法需要對整幅圖像進行多次傅立葉變換，存在較多的運算，計算效率還有 待提高 [7]。 Kamei 和 Mizoguchi 在頻域?qū)D像作方向濾波時進一步考慮了指紋的局部頻率信息，并使用貪婪算法以能量最小化的方式對濾波圖像進行融合。該方法的最大問題是計算量和存儲量均較大，不利于實際應(yīng)用。Willis 和 Myers 提出了一種快速的頻域增強算法。首先將指紋圖像分成一系列小方塊，并對各圖像子塊分別作傅立葉變換以得到相應(yīng)的頻譜，然后采用求冪的方法直接修改幅度譜值，最后通過傅立葉逆變換得到增強圖像。該方法不需要計算原始指紋圖像的方向和頻率，因此簡單易行，計算量較小，但是在噪聲的影響下會對圖像造成較 大的破壞，其合理性還有待進一步研究。 二值化 所謂二值化就是將灰度圖像轉(zhuǎn)化為灰度值為 0、 1 組成的黑白圖像， 0 為背景點灰 第 11