（检测技术与自动化装置专业论文）基于指纹检测识别的身份认证技术的研究与应用.pdf

摘要 在网络系统中，身份认证是第一道安全屏障，也足实施访问控制 的基础，通信安全几乎总是开始丁= 身份认证握手过程，身份认证机制 对整个系统的安全具有十分重要的作用。以指纹识别为代表的生物识 别技术有着广阔的应用前景。因此，进行指纹检测识别技术在网络身 份认证方面的应用具有较高的现实意义和理论意义。 本文在收集和分析近年来国内外指纹识别方面文献的基础上，对 指纹检测识别所涉及的常见算法，包括预处理、指纹特征提取和指纹 匹配的算法等进行了探讨和研究，并将指纹检测识别技术与数字证书 相结合应用于企业办公网站的网络身份认证之中。 本文主要完成了以下工作： 1 ) 对指纹预处理算法进行了研究，给出了完整的指纹预处理流 程，并对指纹图像分割、求取指纹方向图、指纹细化、指纹伪特征点 的消除等算法进行了改进。预处理算法中的阂值参数的选择足经过反 复实验而选定的。 2 ) 对指纹的特征提取算法进行深入研究，提出了新的匹配模型， 并以之为指导提出了新的点匹配算法，解决了指纹图像的平移和旋转 问题。 3 ) 在比较已有的身份认证协议的基础上，提出了可行的满足网络 环境的指纹身份认证协议，进行了安全性分析，并介绍了该协议在企 业装备信息系统中的应用。 关键字指纹识别，身份认证，点模式匹配，认证协议 a b s t r a c t a u t h e n t i c a t i o nt e c h n o l o g yi st h ef i r s ts a f e t yb a r r i e ra n da l s ot h e b a s i so f i m p l e m e n t i n g a c c e s sc o n t r o li nt h en e t w o r k s y s t e m c o m m u n i c a t i o ns e c u r i t ya l m o s tb e g i n sw i t hv e r i f y i n gt h eu s e r si d e n t i t y a u t h e n t i c a t i o nm e c h a n i s mh a sag r e a ti m p o r t a n te f f e c to nt h es a f e t yo f t h ew h o l en e t w o r ks y s t e m b i o m e t r i c st e c h n o l o g yc h a r a c t e r i z e d b y f i n g e r p r i n th a sap r o m i s i n gp r o s p e c tf o ra p p l i c a t i o n t h e r e f o r e ，s t u d y i n g o nt h et h e o r ya n da p p l i c a t i o no ff i n g e r p r i n td e t e c t i o na n dr e c o g n i t i o ni n t h ef i e l do fn e t w o r ka u t h e n t i c a t i o nh a sg r e a ts i g n i f i c a n c eb o t hi nt e r m so f t h e o r ya n da p p l i c a t i o n b a s e do np l e n t yo fp a p e r s ，t e c h n o l o g yr e p o r t sa n dd i s s e r t a t i o n s ，t h i s d i s s e r t a t i o nd o e ss o m er e s e a r c ho nc o m m o na l g o r i t h m si n v o l v e di n f i n g e r p r i n td e t e c t i o na n dr e c o g n i t i o n ，w h i c hi n c l u d i n ga l g o r i t h m s o n f i n g e r p r i n tp r e p r o c e s s i n g ，f i n g e r p r i n tf e a t u r ee x t r a c t i o na n df i n g e r p r i n t m a t c h i n ga n ds oo n t h ed i s s e r t a t i o nc o m b i n e st h ef i n g e r p r i n td e t e c t i o n a n dr e c o g n i t i o nt e c h n o l o g yw i t hd i g i t a lc e r t i f i c a t et e c h n o l o g yw h i c ha r e a p p l i e dt ot h ea u t h e n t i c a t i o no fe n t e r p r i s ew o r k w e b s i t e t h em a i np o i n t so ft h i sd i s s e r t a t i o na r ea sf o l l o w s ： 1 ) t h ed i s s e r t a t i o nf i r s t l y s t u d i e so nf i n g e r p r i n tp r e p r o c e s s i n g a l g o r i t h m sa n dp r o d u c e st h ei n t e g r a t e df i n g e r p r i n tp r e t r e a t m e n tf l o w t h e d i s s e r t a t i o na l s om a k e ss o m e i m p r o v e m e n t s o nt h e a l g o r i t h m o f f i n g e r p r i n ti m a g es e g m e n t a t i o n ，f i n g e r p r i n td i r e c t i o n a lm a p ，f i n g e r p r i n t i m a g et h i n n i n ga n de l i m i n a t i n gt h ep s e u d om i n u t i a s o m et h r e s h o l dv a l u e p a r a m e t e r s i n p r e p r o c e s s i n ga l g o r i t h m a r es e l e c t e d b yr e p e a t e d l y e x p e r i m e n t i n g 2 ) t h ed i s s e r t a t i o nd e e p l ys t u d i e so na l g o r i t h m s o f f i n g e r p r i n t f e a t u r ee x t r a c t i o n ，a n dp r o p o s e san e wm a t c h i n gm o d e la n dan e w f i n g e r p r i n tm a t c h i n gm e t h o do fm i n u t i a eb a s e do nt h em o d e t h e r e f o r e ， t h ed i s s e r t a t i o ns o l v e st h ep r o b l e mo ft h et r a n s l a t i o na n dr o t a t i o no f f i n g e r p r i n ti m a g e 3 ) o nt h eb a s i so fc o m p a r i n gt h ee x i s t e da u t h e n t i c a t i o np r o t o c o l s ， t h ed i s s e r t a t i o np r o p o s e saf e a s i b l ef i n g e r p r i n ta u t h e n t i c a t i o np r o t o c o l h t h a ts u i t st h en e t w o r ke n v i r o n m e n t a n dt h ed i s s e r t a t i o nc a r r i e so u ta s e c u r i t ya n a l y s i so ft h ep r o t o c o la n di n t r o d u c e st h ea p p l i c a t i o no ft h i s p r o t o c o lt oa ni n f o r m a t i o ns y s t e mo fe n t e r p r i s ee q u i p m e n t k e yw o r d s f i n g e r p r i n tr e c o g n i t i o n ，a u t h e n t i c a t i o n ，p o i n tp a t t e r n m a t c h i n g ，a u t h e n t i c a t i o np r o t o c o l i i i 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文足本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特, 另j l d l ：l 以标注和致谢 的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不 包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我 共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名： 关于学位论文使用授权说明 本人了解中卣大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位 论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论 文；学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。 ：丛年羔月盟日 i 硕士学位论文第一章绪论 1 1 概述 第一章绪论 在现实生活中经常要对人的身份进行识别，例如登飞机时要识别登机者的身 份、在银行取钱时要核实取钱者是否是指定账户的合法拥有者，使用计算机时要 检查操作者的权限等等。随着国民经济和社会信息化的飞速发展，会融机构、政 府机关，企业以及个人之间通过互联网e 1 益紧密地联系在一起，一方面为信息的 共享提供了条件，另一方面也为心怀叵测的人试图非法获取他人信息提供了机 会。因此，如何自动、高效和准确地识别用户的身份是信息安全领域的重要问题。 传统的自动身份识别方式主要有基于密码的方式和基于令牌的方式“”。这 些方式具有容易遗忘、容易丢失、容易被破泽或仿制等缺点，不能满足当今信息 化社会对安全性的更高要求”1 。为克服传统身份识别方法的缺点，人们提出了生 物识别方式。生物识别是指根据人所拥有的生理或行为特征来进行身份识别”1 。 指纹检测识别技术的研究虽然由来已久，并出现了很多实际应用产品，但由 于指纹图的噪声、使用者指纹按捺的力度及方向不同而产生的非线性形变、指纹 录入的位胃偏移等多方面因素，以及许多研究文献都因商业利益而保密未预公 开，因此理想的自动指纹检测识别系统至今仍是一个相当困难的研究任务。 指纹检测识别技术的典型应用领域包括蓖要通道及场合( 如机场、银行金库 等) 的监控、证件( 包括护照) 的证明、与网络相关的各种服务性应用( 如a t m 机用 户身份验证) “1 。在种类众多的应用领域中，最有发展潜力的就是瓦联网上信息 的安全和身份认证。 本课题基于国家自然科学基金计算机网络分布式资源认证存取控制问题的 研究( 编号：6 0 1 7 3 0 4 1 ) 。 1 2 生物识别技术 生物识别技术( b i o m e t r i ci d e n t i f i e a t i o nt e c h n o l o g y ) 是利用人体生物 特征进行身份认证的一种技术。生物特征是唯一的( 与他人不同) ，可以测量或 可自动识别和验证的生理特性或行为方式，分为乍理特征和行为特征。身体特征 包括：指纹，掌型、视网膜、虹膜、人体气味、脸型、手的血管和d n a 等：行为 特征包括：签名、语音、行走步态等”。 人们已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别、签 硕十学位论文 第一章绪论 名识别等多种生物识别技术。目前人体特征识别技术市- 场上占有率最高的是指纹 仪和手形机，这两种识别方式也是目前技术发展中最成熟的。 生物特征识别作为身份鉴别的一种快捷而便利的手段已经越来越广泛地应 用在众多基了二网络的服务等应用领域哩。根据著名的i b g ( i n t e r n a t i o n a l b i o m e t r i cg r o u p ) 组织对生物特征市场的统计和预测报告，尹 2 0 0 7 年该领域的税 收估计达到$ 4 ，0 3 5 ，0 0 0 ，o o o ；平均增长率3 0 - 5 0 ，其中包括生物特征识剐设备 和识别核心算法】【”】。 传统身份鉴定技术是指基于特定持有物( 如：身份证) 和基于特定知识( 如： 密码) 进行身份鉴定的一种技术，其应用如：人们通过信用卡和密码町以实现在 a t m 机上取款。 传统方法的缺点足：特定持有物易丢失、被盗和遗忘。特定知识则存在记忆 上的问题。密码太复杂，容易遗忘；密码简单( 如：生日、电话号码等) ，则容 易被破泽和猜测。与传统身份鉴定相比，生物识别技术具有以f 特点“”： 1 、随身性：生物特征是人体固有的特征，与人体是唯一绑定的，具有随身性。 2 、安全性；人体特征本身就是个人身份的最好证明，满足更高的安全需求。 3 、唯一性：每个人拥有的生物特征各不相同。 4 、稳定性；生物特征如指纹、虹膜等人体特征不会随时f b j 等条件的变化而 变化。 5 、广泛性：每个人都具有这种特征。 6 、方便性：生物识别技术不需记忆密码与携带使用特殊工具( 如钥匙) ， 不会遗失。 基于以上特点，生物识别技术具有传统的身份鉴定手段无法比拟的优点。采 用生物识别技术，可不必再记忆和设置密码，对垂要的文件、数据和交易都可以 利用它进行安全加密，有效地防止恶意盗用，使用更加方便。 1 3 指纹检测识别 指纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。尽管手指末端正面皮肤 只是人体皮肤的- 4 , 部分，但是它蕴涵着大量的信息。这砦皮肽的纹路在图案、 断点和交叉点上是各不相同的，在信息处理中将它们称作“特征”，这些特征每 个人、每个手指都是不同的，而且这訾特征自出生之日起终生不变这就足指 纹的唯一性和稳定性。 基于指纹的这两个特性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过 比较他的指纹特征和预先保存的指纹特征，验证他的真实身份。指纹检测识别技 术就是利用光电技术、模式识别和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、 2 硕p 学位论定第一章绪论 分析和比对，从而自动、迅速、准确地鉴别出个人身份。 1 3 1 指纹检测识别的历史与发展 据考古学家证实：公元前7 0 0 0 年到6 0 0 0 年以前，指纹作为身份鉴别的工具已 经在占叙利亚和中国开始应用“”“”。由此可见，指纹的一些特征在当时已经被人 们认识和接受。 1 9 世纪初，科学研究发现了至今仍然承认的指纹的两个重要特征，一是两个 不同手指的指纹纹脊的式样不同；另外一个是指纹纹脊的式样终生不变“町( 即指 纹的唯一性和不变性) ，这个研究成果使得指纹在犯罪事件的鉴别中得以i f 式应 用。2 0 世纪6 0 年代，由于计算机可以有效地处理图形，人们丌始着手研究利用计 算机来处理指纹。从那时起，自动指纹识别系统( a u t o m a t e df i n g e r p r i n t i d e n t i f i c a t i o ns y s t e m ) 简称a f i s ，在法律实施方面的研究和应用在世界许多国 家展开。 到了2 0 世纪8 0 年代，个人电脑、光学扫描这两项技术的发展，使得它们作为 指纹取像的工具成为现实，从而使指纹检测识别可以在其他领域中得以应用 1 7 o 现在，随着取像设备的引入及其飞速发展，指纹检测识别技术的逐渐成熟，可靠 的比对算法的发现都为指纹检测识别技术提供了更广阔的舞台1 1 3 2 指纹检测识别系统的应用领域 常见的指纹检测识别系统有两种，即嵌入式系统和连接计算机的应用系统。 嵌入式指纹检测识别系统是一个相对独立的完整系统，它不需要与其他设备或计 算机进行连接，可以独立完成其设计的功能，如指纹门禁、指纹考勤终端、指纹 保险箱等都是嵌入式系统。其功能较为单一，应用于完成特定的功能。而连接计 算机的应用系统具有灵活的系统结构，并且可以多个系统共享指纹识别设备，可 以建立大型的数掘库应用。 随着计算机与通信网络的蓬勃发展，安全方便的指纹检测识别系统现已广泛 应用于桌面电脑、笔记本电脑、k r m 提款机、蜂窝电话、考勤系统、门禁控制以 及i n t e r n e t 电子商务安全系统，遍及银行、保险、边防检查、医疗卫生及网络接 入等各个领域“。在种类众多的应用领域中，最有发展潜力的就是互联网上信息 的安全和身份认证。 3 碗 学位论文 第一帝绪论 1 4 自动指纹识别系统概述 图卜l 是一个自动指纹识别系统a f i s ( a u t o m a t e df i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o ns y s t e m ) 的简单流程。 图1 - 1a f i s 流程简图 自动指纹识别系统主要是由指纹图像获取、图像预处理、特征提取、指纹识 别、指纹数据库管理五大部分组成。 4 1 图像采集 指纹图像的读取主要利用光学、晶体传感器和超声波扫描“”。 表1 一l 给出了3 种主要技术的比较脚1 。各种技术都具有他们各自的优势，也有 各自的缺点。 表1 - 1 指纹采集器技术比较 比较项目光学全反射技术 硅晶体电容传感技术 超声波扫描 体积大小 由 耐用性非常耐用容易损坏一般 成像能力干手指差，但汗多的和干手指好，但汗多的和非常好 稍脏的手指成像模糊稍脏的手指不能成像 耗电较多较少较多 成本低低很高 1 4 2 预处理 刚获得的图像有很多噪声。比如手指被弄脏，手指有刀伤、疤痕、干燥、湿 润或撕破等。预处理技术的主要目的足对一个给定的指纹，突出指纹图像中的某 些信息，削弱或除去某些不需要的信息，使它的结果对后面的识别来说比原始指 纹图像更合适。其预处理流程图如图1 - 2 所示。一般来说图像的预处理采用平滑、 滤波、二值化、细化等数字图像处理方法来进行。 4 硕卜学位论史 第一帝绪论 原始指 图像 1 4 3 特征提取 图1 - 2 预处理流程图 纹特征 取 人的指纹特征一般口丁分为两类：总体特征和局部特征。 指纹特征一般包括：基本纹路图案，如环型、弓型、螺旋璎等“”。若仅仅 依靠基本纹路图案特征进行指纹的识别是远远不够的，因为大多数人的指纹的纹 路图案都是这三种或其变种。除基本纹路之外还有模式区特征：包括纹路区域的 大小、中心点( 中心点位于纹路的渐进中心，通常也是读取指纹和识别指纹时的 中心参考点) 、三角点( 位于从核心点开始的第一个分叉点或断点、或两条纹路 的会聚处) 、孤立点、式样线( 指包围模式区的纹路线开始平行的地方所出现的 交叉纹路，通常很短就中断，但它的外侧线开始连续延伸) 、纹数( 模式区内纹 路的数量) 、节点( 因指纹纹路并不是连续平滑笔直的，而足经常出现中断、分 叉或折转。这些断点、分叉点和折转点就是节点，恰恰是这些节点提供了指纹唯 一性的确认信息特征) 。以上介绍的若干特征中，只有节点特征是属于局部特征 其他特征都属于总体特征。 短 图1 - 3 指纹部分全局特征和细节特征 5 顾十学位论史 第一章绪论 1 4 4 分类 在一些大型的指纹系统中，输入的指纹要与几万、甚至上千万个指纹进行匹 配。这时为了避免搜索整个指纹库、减少搜索时间、降低计算的复杂性，需要预 先将指纹以一种精确且一致的方式分配到每个指纹子库中。根据指纹的基本纹路 可将其分为五大类：弓型、左旋型、右旋氆、螺旋型和斗篷型，如图卜4 所示。 基 ( a ) ( b )( c )( d )( e ) 图卜4 基本纹路图案：( a ) 弓形( b ) 左旋( c ) 右旋( d ) 螺旋型( e ) 斗篷型 1 4 5 指纹匹配 指纹的匹配是指纹检测识别中的核心步骤之一。指纹匹配一般分为两类：认 证( v e r i f i c a t i o n ) 和识别( i d e n t i f i c a t i o n ) 。认证：是一对一的匹配，它首 先把某人的指纹特征及个人信息以某种形式存储起来，需要认证时将当i ； 的请求 指纹与之前存储的指纹进行匹配，判断两枚指纹是否柬自同一个手指。识别：是 一对多的匹配，和认证系统类似，这种系统要事先把许多人的指纹特征及个人信 息存入数据库，识别时将当前请求指纹与数据库中的多个指纹分别进行一对一的 匹配，判断是否有和当i ；i f 指纹符合的信息。 无论哪种类型的匹配，部是新输入指纹的特征与原来存储指纹的特征进行比 对的过程。匹配算法的核心思想是：通过某些 | 皇标变换( 如平移、旋转、伸缩变 换) ，消除由于采集时指纹位移、旋转和畸变对特征点位置造成的影响；然后对 比 坚杯变换后指纹特征点的相关信息( 位置、类型、角度等) 。但由于各种因素 的影响，同一指纹两次输入所得的特征模板不可能完全相同，因此，当比对输入 指纹的特征与指纹库中的模板特征达到一定的相似程度时，就认为这两个指纹匹 配成功。 这里就有了一个衡量标准的问题。通常，匹配结果用“匹配度”来表示。当 匹配度大于某一阈值时，认为两指纹匹配；相反，当小于该阂值时，认为不匹配。 匹配算法不同，匹配度的计算方法也各不相同；而闽值的大小通常根据经验、系 6 硕 学位论文第一章绪论 统安全等级等因素人为设定。当阈值设置较大时，系统安全性增加，但错误拒绝 率f r r ( f a l s er e j e c tr a t e ) 将升高。相反，当阈值设置较小时，系统易用性 增加，但错误接受率f a r ( f a l s ea c c e p tr a t e ) 将升高。f a r 和f r r 成反比关 系，系统的正确率c r ( c o r r e c tr a t e ) ：l - - f a r 。f a r ，f r r 和c r 是刻l 嘶系统 性能的重要参数。 1 5 身份认证技术的发展现状 身份认证技术是能够对信息收发方进行真实身份鉴别的技术，是保护网络信 息资源安全的第一道大门，它的任务是识别、验证网络信息系统中用户身份的合 法性和真实性，按授权访问系统资源并将非法访问者拒之门外。可见，身份认证在 安全系统中的地位极其重要，是最基本的安全服务，其它的安全服务都要依赖于 它。一旦身份认证系统被攻破，那么系统的所有安全措施将形同虚设”“衄1 。黑客 攻击的目标往往就是身份认汪系统。因此要加快对我国的信息安全的建设，加强 身份认证理论及其应用的研究是一个非常重要的课题。多年来，人们根据网络信 息资源安全保护的不同要求，推出了多种身份认证技术和产品：口令认证、智能 卡、令牌认证、基于p k i ( p u b l i ck e yi n f r a s t r u c t u r e ) 的数字证书认证、基于 人体生理特征( 指纹、虹膜、面容) 的“生物认证”等3 。 用户标识( u s e r i d ) 和口令( p a s s w o r d ) 足最常用和最方便的身份认证技术。但 由于许多用户为了方便面使用了诸如姓名、生日、年龄等容易记住的p a s s w o r d ， 使得基于u s e ri d 和p a s s w o r d 的认证经不起考验。另外，口令在网络上传输， 也会带来很大的风险。 解决口令安全传输的办法是将其加密传输，这时虽然可以在一定程度上弥补 明文传送用户名和密码容易被窃取的缺陷，但攻击者仍可以采用离线方式对口令 密文实施字典攻击洲悔3 。加密传输口令的另一个困难是加密密钥的交换，采用 对称密钥加密方式可以解决密钥交换的安全性问题，但是仍然需要密钥分发机制 的配合。 此外，密码技术本身并不适合在用户身份认证中直接使用，因为人类不善 于记住长的随机密钥向量。目前常用的解决办法是使用智能卡”1 。在这种方案中， 智能卡也面临着被丢失和被复制的问题。 随着电子商务和电子政务的越来越广泛的应用，必须有一个更好的系统来 进行身份认证。启发于人的身体特征具有不可复制的特点，人们开始把目光转向 了生物识别技术。因为人的指纹、面孔、声音、虹膜、视网膜等都具有唯一性和 稳定性的特征，为实现更安全、方便的用户身份认证提供了有利的物理条件。所 以各种基于人体特征的生物识别技术研究也广泛开展，其中指纹识别技术是一种 7 碗 学 奇论史 第一幸绪论 比较理想的安全认证技术。由于其具有比较广阔的市场i j f 景，受n t 众多商家和 i t 技术专家的重视。目i ；i 国内外许多著名的i t 厂商邵在积极开展自动指纹检测 识别技术方面的研究和应用系统的开发等工作。 1 6 研究的目标和所作的工作 本文研究的目标足对基于指纹检测识别的身份认证技术进行研究，并将研究 成果应用于b s ( 浏览器服务器) 的系统之中。 本文对指纹预处理和匹配算法进行了分析与研究，对现有的指纹图像分割、 求取指纹方向图、指纹细化、指纹伪特征点的消除等算法进行了改进，并且提出 了一种多点匹配的数学模璎，并在此基础之上建立新的指纹局部特征向量，以此 为基础提出了一种新的指纹局部特征描述方法，解决了指纹识别中指纹的旋转和 平移的问题，并将指纹检测识别技术在网络身份认证中加以应用，解决了用户活 体指纹特征等认证信息在网络上的安全传输这一问题，为在s s 系统中进行在 线、实时进行指纹检测识别提供可能。 1 7 本文的框架 本文先对指纹检测识别技术作了详细论述，然后对传统的各种用户身份认证 技术进行综述，提出了基于指纹检测识别的网络用户身份认证方案，并将该方案 应用于企业装备信息系统的用户身份认证之中。全文共由六章组成，章节安排如 下： 第一章绪论，第二章指纹图像的预处理算法的分析与研究，第三章指纹特征 识别算法的研究，第四章用户身份认证协议的设计，第五章指纹检测识别在网络 身份认证中的应用，第六章结论与展望。 8 硕十学位论文第一：帝指纹图像的预处理算法的分析l j 研究 第二章指纹图像的预处理算法的分析与研究 2 1 引言 指纹检测识别是基于指纹特征的，指纹检测识别系统设计中的主要问题是指 纹分类和指纹匹配，对方向场的估计和细节点的抽取是对分类和匹配的性能有决 定性影响的因素之一。而方向场的估计和细节点抽取的准确性和可靠性都强烈依 赖于输入指纹的质量。不同的指纹获取设备和方法都存在其固有的缺点，不可能 在采集过程中完全解决图像质景的问题。 在指纹图像采集过程，由于按捺用力不均、表面皮肤特性、采集条件、成像 传感器特征差异以及使用人工采集指纹时油墨过多或过少等各种原因的影响，采 集的指纹图像是一幅含多种不同程度噪音干扰的灰度图像，纹线可能发生断裂、 粘连或模糊等，这些噪声的存在严重影响着指纹检测识别的准确性。 基于细节特征点的特征提取是非常细致的操作，需要像素级的精度，因此对 于处理的要求很高，处理步骤一般有：图像规格化、图像分割、计算方向图、滤 波、二值化、细化等步骤。预处理的目的是得到一幅点线图( 单像素) ，以便于提 取细节特征。 2 2 指纹图像的提取 在进行预处理之前首先要获得指纹图像，在研究和实验中我们采用了两种获 得指纹的方式。第一种是采用指纹仪采集指纹图像，第二种是从f v c 的官方网站 下载的f v c 2 0 0 0 和f v c 2 0 0 4 比赛用数据库。 指纹仪使用的足d i g i t a lp e r s o n a 公司的u a r e u2 0 0 0 光学指纹仪。如图2 一l 所示： 图2 - 1u a r e u2 0 0 0 光学指纹仪 9 硕 学位论文 第二章指纹图像的预处珲算法的分析l j 研究 该指纹仪的主要技术指标如下汹1 ： ( 1 ) 图像分辨率：4 8 0d p i ( 图像区的平均值) ； ( 2 ) 图像区域：1 3 r mx1 8 1 哪； ( 3 ) 尺寸：6 5 5 4 2 7 r m ； ( 4 ) u s b 规格：符合u s b i 1 规范： ( 5 ) 使用环境5 。c 3 5 。c ； ( 6 ) 电源由u s b 接口提供； ( 7 ) 工作温度5 。c 3 5 。c ； ( 8 ) 工作湿度非凝固态2 0 8 0 。 2 3 指纹图像规格化 图像规格化的目的是为了把图像的平均灰度和对比度调整到一个固定的级 别上，以消除传感器本身噪声或手指压力不同以及其它原因造成的灰度差异，为 后续处理提供一个较为统一的图像规格。 规格化处理是对原始指纹灰度图像上每一象素点的一种操作，人为改变它的 灰度值，降低指纹脊线和谷线问的灰度偏差以及不同指纹图像对比度不同带来的 影响，调整指纹库中的指纹图像的灰度均值和方差接近给定的期望均值、i o 和 期望方差v a r o 。灰度图像规格化并不改变指纹纹理的清晰度。先计算整幅指纹 图像的灰度均值和方差“3 ： - - 1 一l m ( ，) = 而1 ， ( 2 1 ) 00 1- - 1 - - 1 v a r ( o = 素( 耶，j ) 一| | l f ( i ，j ) ) 2 ，( f ，j ) ， ( 2 2 ) 100 按如下公式”1 将指纹图像作规格化处理： g o ，) = v a r o x ( 1 ( 甄i , j ) - m ( 1 ) ) 2 州国 m o l ( i ，) m ( ，) ( 2 3 ) 其中，m o 和v a r o 分别是期望的均值和方差，对于灰度值区间在0 2 5 5 的指纹图像，经过实验，m 0 和v a r o 分别取5 0 和2 0 0 。 1 0 硕l 学位论文第u 二章指纹剖像的预处理算法的分析j 研究 a 指纹源图像b 规格化后的指纹图像 图2 - 2 籼 像规格化效果图 2 4 指纹图像的分割 图像分割是从一幅图像中，按一定规则将一些物体或区域加以分离，划分出 我们感兴趣的部分或区域，然后对分割出的特定区域加以描述。 一个针对指纹图像特点的良好的图像分割算法，在对指纹图像进行分割后， 结果应当满足以下几条汹脚1 ： ( 1 ) 应能够检测到指纹图像中的污迹和噪声污染区域： ( 2 ) 对图像的灰度和对比度变化应具有鲁棒性： ( 3 ) 分割结果应对增强后的指纹图像同样适用： ( 4 ) 对不同质量的指纹图像，分割的效果应具有连续性 传统的指纹图像分割算法主要是基于图像灰度特性的分割( 方差法) 和利用 图像方向信息进行分割( 方向法) 。方差法分割速度较快，但它只在非指纹区域效 果较好，对指纹区域内的脊线和谷线却无法识别。方向法利用指纹的方向信息进 行分割，在指纹区域能取得理想的分割效果，但其在非指纹区域和指纹质量较差 区域效果下降。 而将两种方法合理的结合，则可较好地解决这些问题。本文中即采用这种方 法。实验表明，这种复合方法对于指纹图像的处理是很有效的。 2 4 1 基于图像灰度特性的分割 一般来说，指纹脊和谷的灰度差是较大的，而对丁二图像背景区域，这一值是很 小的。基于这一特性，可利用图像的局部灰度方差对指纹图像进行分割。这种方法 硕 学位论文第：审指纹图像的预处理算法的分析b 研究 可称为方差法。其算法描述为1 ： ( 1 ) 将输入指纹图像划分为互不重叠的大小为w * w 的子块； ( 2 ) 计算每一图像子块的灰度均值和方差： m 0 【 i ) 2 去善善o ( i 肌k 啮一，m ，l 4 一，n 眈舢 这咀g ( i ，j ) 是子块( k ，1 ) 中第i 行第j 列的图像元素的狄度值，m 。n 由图像大小 及w 的取值决定。 v ( k 1 ) 2 击善善【g ( i ，j ) _ m ( 埘，k = l ，o y m ，l _ h n ( 2 - 5 1 3 ) 对于每一图像子块。当v ( k ，1 ) 小于预定义的阈值t l 时，将其设定为背景 区域；否则，作为前景，保留其驮度值，以作后续处理； ( 4 ) 通过上述分割以后。图像中可能会出现一些孤立的图像块。为了去除这 些孤立块，可以用其3 3 领域进行平滑。 如图2 3 ( a ) 为原始指纹图像，图2 3 ( b ) 为利用局部方差分割后的图像，其中w 和t 1 由经验决定。实验表明，该方法对于质量较好的高对比度图象分割效果较好， 但它不适合于低对比度或噪声图像，因为它不能检测出图像中的噪声区域。 2 4 2 利用图像方向信息进行分割 利用指纹的方向信息进行分割的方法叫做方向法。其基本原理如下：如果某 一区域的方向直方图中存在峰值，则表明该区域为前景区域，因为前景中脊线和 谷线有着相同的方向，使得方向直方图在这一方向上会产生峰值；而背景区域中 各个方向出现的概率几乎相等，因而其方向图中无峰值出现。 方向法的具体步骤为o ”： 1 计算指纹方向图“捌； 方向图是原始指纹图像的一种变换模式，其中的每一点代表原始图像中该点 象素的局部纹理走向，方向图的计算采用的方法是罗希平，田捷3 ”提出的分8 个 方向求取方向图的方法，这咀就不再赘述了。该方法计算出的方向可能含有噪声， 还需要在其领域内按下列方法进行平滑，最后得到准确的指纹方向图。 设n ( d ) 是某一象素八邻域中方向为d 的象素的个数，n ( d ) 的最大值定义为 n ( d 1 ) ，次大值定义为n ( d 2 ) ，变量d ( i ，j ) 是点( i ，j ) 校正j l 舌的方向代码。则按如下 方法进行平滑： 堡! 兰丝丝皇兰：i ! 塑竺望堡塑鎏竺堡笪! i ! 坠塑：! 竺翌 d ( i ，j ) = c 。嚣d 1 , ，篓蒿搿n ( d 1 ) m 0 2 净2 ( 2 - 6 ) 如果5 & 2 将方向图划分为w w 的于块，计算每一块的方向直方图： 3 按下列标准对指纹图像进行分割： a 如果方向直方图峰值超过某一阈值t 2 ，则该区域被定为前景； b 如果方向直方图中峰值差值( 最大值与最小值之差) 小于某一阈值t 3 ，则该 区域被定为背景，相应的块区域被分离，并在以后的处理中不再考虑。 c 如果方向方差( 对所有方向的直方图值的平方和) 大于某一闽值t 4 ，则该区 域被定为i ；i 景。 利用方向方法对指纹图像的分割结果如图2 3 ( c ) 所示。该方法能去掉图像中 绝大部分背景信息，且能检测出图像中噪声严重的区域，并将其作为背景从图像 中分离出来。该方法的前提是图像中的方向信息能准确的提取出来，而在某些情 况下，该条件不一定成立，这时方向图法可能会无效。而在这些区域，方差方法可 能是适用的，因此有必要将两种方法结合，以取得更好的分割结果。 2 4 3 复合方法 复合方法将方向法和方差法合理地结合，克服了两种方法所存在的问题，设 a ，b 分别是一幅图像经过方向法和方差法分割后得到的图像，c 为用复合方法得 到的分割图像，则： c = 惚殳 当v ( i ，j ) o ，表明该块的纹线方向为o 三一v 3 4 r - 石之日j ，则； 口o ，j ) = 0 ( i ，j ) + 5 n 如果v x a ，j ) o ，表明该块的纹线方向为三三之日j ，则 o ( i ，) = p ( j ，) 4 - 石o 硕 学位论文 第一：章指纹图像的预处珲算法的分析 j 研究 i i i 如果v x ( i ，j ) t 9 ( i ，j 为m ，n 所对应的3 2 x 3 2 小块序号，t 9 为阈 值) ，则用d 1 6 i j 代替d s m n 作为新的d 8 m n 。 2 ，6 指纹图像滤波 由于噪声、图像质量较低及指纹压力不同，采集到的原指纹图像中的脊线常 常出现断裂和叉连现象。除了在细节点和奇异点等处以外，指纹纹线在多数地方 相互平行、粗细均匀且在局部区域中方向大致固定，近似于具有特定方向和频率 的平面正弦波。基于这一性质，利用具有方向和频率选择特性的带通滤波器可以 实现很好的增强效果。 采用这种方法的关键是滤波器选择和设计，求指纹方向图和求指纹频率。与 l i nh o n 9 0 1 等方法一样，本文采用g a b o r 滤波器作为带通滤波器对指纹图像进行 滤波。 2 6 1g a b o r 滤波器 g a b o r 滤波器具有良好的方向和频率选择特性，其在空日】域的表达式为3 ： 讹川州菁+ 辨 协 _ = x c o s + y s i n y = - x s i n # + y c o s 矿 其中由是g a b o r 滤波器的方向，f 是正弦平面波的频率。6x 和6y 分别是沿 着x 和y 轴的高斯包迹的空日j 常量。 为了把g a b o r 滤波器作用于指纹图像，必须先定义三个参数：( 1 ) 正弦平面 波的频率f ：( 2 ) g a b o r 滤波器的方向巾：( 3 ) 高斯包迹的标准偏差5x 和6y 。 巾等于纹线的方向，前面算出指纹纹线方向就是为了服务于此的，下一节我们 就讨论如何求取纹线的频率f ，6x 和5y 在这黾取经验值4 。 1 7 硕十学位论文 第：章指纹图像的预处坪算往的分忻问 究 2 6 2 纹线频率 纹线频率是指每一个指纹图像宽度或高度范围内指纹脊线和谷线交替出现 的次数，确定指纹的纹线频率是决定g a b o r 滤波效果的关键。 指纹纹线具有很强的方向性，从垂直于纹线的方向上观测，在局部上具有很 好的规律性，其灰度大致形成一正弦波，图2 5 示意了这种纹线变化特征。 l o c a lr t c l l g eo e n n b l o c k o n t e dw s s a c l o w 女自g n h e 图2 - 5 指纹的纹线特征” 指纹频率信息获取算法： 、 1 将指纹图像g 划分为1 3 1 3 大小的块； 2 在求一点( i ，j ) 为中心的块的脊线频率中，我们在指纹图像上取一块 以点( i ，j ) 为中心，大小为l w 大小的指纹图像。其中l 沿指纹点( i ，j ) 梯 度方向，一般l 取3 2 ，大概为3 个指纹纹线宽度。w 沿( i ，j ) 纹线方向，一般w 取 1 6 ，要求取的w 值大于所求块( 如图2 5 中的虚线框) 的宽度 3 计算l 上3 2 个点的每个点沿w 方向上的平均值。 1w - i x 【纠= 圭g ，v ) ，k = o 上，l - 1 , ( 2 1 3 ) j “= f + ( d 一- 詈) c o s e ( i ，j ) + ( k 一9 s i n o ( i ，j ) ， v = ，+ c a j w ) s i n p ( f ，j ) + ( i 1 一k ) c o s o ( i ，j ) 4 求脊线频率 如果在所取i 筝j l x w 窗口中没有奇异点( 如无交叉点或端点等) ，则x k 形成 一个离散的正弦波( 见图2 5 ) ，其频率和指纹的脊线频率相同。设t ( i ，j ) 为 1 8 硕 x 如 蝰 辨率为4 8 0 d p i 的图片，这个范围为 1 3 ，1 2 5 】。因此，如果频率的估计值不在 这个范围内，则将纹线频率标志为一l ，表示没有得到有效的纹线频率。 7 那峰包含细节点、奇异点或者脊线和谷线被破坏的区域将不能形成明确 的正弦波。这些块的纹线频率需要用具有正确频率的临近块的频率来插值替代。 插值采用如下方法生成： a 对于每一个以( i ，j ) 为中心点的小块 r o ，j ) = 如果f ( i ，j ) 一1 其他 ( 2 1 5 ) 刖2 娶篓 回 荆= 化如蔷。 一 2 6 3 对指纹图像进行g a b o r 滤波 在得到每一小块的梯度角和脊线频率后，利用上面列出的g a b o r 滤波公式， 对图像进行滤波增强( 如图2 - 6 ) 。 指纹图像增强算法 ( 1 ) 将整幅图像分成8 * 8 大小的块； ( 2 ) 分别按照2 6 1 和2 6 2 节的算法计算指纹的方向和频率信息； ( 3 ) 根据方向和频率信息获取g a b o r 增强系数： 1 9 一 w 一咿 兰一 w 一q 叫 一 哪罢 x u 一砸“加一孵蒜i | | | ； 塾秒蓦 硕卜学位论史 第一：章指纹图像的预处理算法韵分析j 研究 ( 4 ) 根据公式得出增强后的指纹图像； 令狄度规格化后的图像为g ，增强后的图像记为e ，利用离散卷积求出每个象 素点增强后的值： w 1 2w f 2 e ( i