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浙江t 业大学硕士学位论文 摘要 基于数字水印的指纹图像安全性研究 摘要 指纹识别技术是目前最成熟的生物识别技术，在国内外已有很多 自动指纹识别系统投入实际应用。指纹识别技术透过比对两个指纹图 像是否匹配，经由验证从而保证系统安全，这就带来了一些问题：如 何保证指纹识别时指纹库图像没有经过非法使用者的修改，也就是指 纹的原始完整性，指纹库内的指纹图像安全问题。为解决上述问题， 本论文提出利用数字水印技术作为双重验证的工具来保护指纹图像 的完整与安全性思想策略。 本论文研究了数字水印技术在图像安全上的应用，提出了基于数 字水印的指纹图像安全解决方案；本文采用多种不同的数字水印算 法，研究嵌入水印后指纹特征点变化情况以及由此引起对指纹识别率 的影响。通过对上述实验结果的分析，提出了小波变换多重高频水 印的改进算法。结果表明，多重水印嵌入的方案应用在指纹图像上， 能够嵌入关键的指纹图像特征点且对指纹识别没有太大的影响，并且 使算法具有更好的透明性与鲁棒性，甚至于同时提高这两方面的性 能。论文共分为八章： 第一章：介绍了生物识别技术的产生背景和研究意义、研究现状 以及本论文进行的研究工作内容。 第二章：介绍指纹识别系统的原理及其关键技术。 第三章：对数字图像水印技术原理与应用进行了详细的说明。 i 浙江工业大学硕士学位论文 摘要 第四章：提出基于数字水印算法的指纹图像安全方案，给出指纹 图像库的安全系统架构并说明各模块功能。 第五章：分析指纹图像水印算法的应用特点，采用三种水印算法 进行对比。然后重点研究嵌入水印后指纹特征点变化情况以及由此引 起对指纹识别率的影响。最后在对实验数据分析讨论的基础上提出了 小波变换水印算法改进的方案。 第六章：提出了空域算法与小波变换低频水印算法结合的改进算 法，在基于改进的低频域水印算法的基础上，本论文再提出高频域嵌 入多重水印的改进算法研究方案。本章对改进后的小波变换域低频与 高频中嵌入水印进行了大量的实验。 第七章：介绍本论文实现的指纹图像水印实验平台。 第八章：总结在毕业设计期间所做的主要工作，提出对工作的心 得体会，以及对基于数字水印的指纹图像安全方案未来的展望。 关键词：生物特征识别，指纹识别，数字水印，指纹图像安全， 指纹特征点，小波变换 i i 塑望三些查兰堡主堂皇堡奎 一些墅垦! ! ：l r e s e a r c ho nf i n g e r p r i n t i m a g es e c u r i t y b a s e do nd i g i t a lw a t e r m a r k i n gt e c h n i q u e a b s t r a c t t h er e e o g u i t i o nt e c h n o l o g yo ff i n g e r p r i n ti s t h er i p e s tb i o l o g i c a lr e c o g n i t i o n t e c b a l o l o g ya tp r e s e n t ，a n dm a n ya u t o m a t i cf i n g e r p r i n tr e c o g n i t i o ns y s t e m sa r ep u t i n t o p r a c t i c a la p p l i c a t i o n a th o m ea n da b r o a d t h er e c o g n i t i o nt e c h n o l o g y o f f i n g e r p r i n ti st h r o u g hm a t c h i n gt h a nt w of i n g e r p r i n ti m a g e s ，v i ap r o v i n gt h u st h e s e c u r i t ys y s t e mi ss a f e ，t h i sh a sb r o u g h ts o m eq u e s t i o n s ：h o wt o g u a r a n t e et h a tt h e f i n g e r p r i n ti m a g e i sn o tr e v i s e db yt h eh a c k e r ，t h ep r i m i t i v ei n t e g r a l i t yo ff i n g e r p r i n t t h a tt h a ti st os a y ，t h es a f ep r o b l e mo ff i n g e r p r i n ti m a g ei n t h ei m a g ed a t a b a s eo f f i n g e r p r i n t i no r d e r t os o l v ea b o v e m e n t i o n e dp r o b l e m s ，t h i sp a p e rp r o p o s e su t i l i z i n g d i g i t a lw a t e r m a r kt e c h n o l o g yt op r o t e c tt h es e c u r i t yo f t h ef i n g e r p r i n ti m a g ea st h e d o u b l et o o it h a tp r o v e s t h e s i ss t u d yd i g “a lw a t e r m a r kt e c h n o l o g yi ni m a g ea p p l i c a t i o no nb e i n gs a f e h a v ep r o p o s e du t i l i z i n gt h ed i g i t a ls e c u r i t ys c h e m eo fs o l v i n gf i n g e r p r i n ti m a g eo f w a t e r m a r k t e c h n o l o g y w ea d o p t m a n y k i n d so fd i f f e r e n t d i g i t a l w a t e r m a r k a l g o r i t h m s ，i m b e dt h ed i g i t a lw a t e r m a r k t h ef i n g e r p r i n ti m a g e ，s t u d yt h ec h a n g et h a t t h ef i n g e r p r i n ti m a g ec h a r a c t e r i s t i ci sl i g h t e d ，a n ds t u d yt h ei m p a c to nf i n g e r p r i n t r e c o g n i t i o nr a t e t h r o u g h a na n a l y s i so fa b o v e - m e n t i o n e de x p e r i m e n t a lr e s u l t s ，h a v e p r o p o s e d t h e i m p r o v e m e n ta l g o r i t h m o ft h e m u l t i p l eh i g h f r e q u e n c y o fw a v e l e t t r a n s f o r m t h er e s u l ti n d i c a t e s ，t h es c h e m et h a tt h em u l t i p l ew a t e r m a r ki m b e d si s 1 1 1 浙江工业大学硕士学位论文 a b s t r a c t a p p l i e d t ot h e f i n g e r p r i n ti m a g e ，i tc a n i m b e dt h e k e yc h a r a c t e r i s t i cp o i n t s o f f i n g e r p r i n ti m a g ea n dt ot h ei n f l u e n c en o tt o og r e a to ff i n g e r p r i n tr e c o g n i t i o n ，a n d m a k et h e a l g o r i t h m h a sb e t t e r t r a n s p a r e n c y a n d r o b u s t ，e v e ni m p r o v e t h e p e r f o r m a n c eo ft h e s et w or e s p e c t sa tt h es a m et i m e ，t h e t h e s i si sd i v i d e di n t oe i g h t c h a p t e r s ： c h a p t e ro n e ；h a v ei n t r o d u c e dt h eb a c k g r o u n d ，r e s e a r c hm e a n i n g ，r e s e a r c h c u r r e n ts i t u a t i o no f b i o l o g i c a lr e c o g n i t i o nt e c h n o l o g y a n dt h er e s e a r c hw o r k c o n t e n t t h a tat h e s i sc a r l yo n c h a p t e rt w o ：i n t r o d u c et h ep r i n c i p l eo f t h er e c o g n i t i o ns y s t e mo ff i n g e r p r i n t i m a g e a n d k e yt e c h n o l o g y c h a p t e r t h r e e ：w ed ot h ed e t a i l e di n t r o d u c t i o nt od i g i t a lw a t e r m a r kt e c h n o l o g yi n t h i sc h a p t e r c h a p t e rf o u r ：p r o p o s i n gt h es a f es c h e m eo ff i n g e r p r i n ti m a g eb a s e do nd i g i t a l w a t e r m a r ka l g o r i t h m ，i tb u i l d su pa n ds t a t e se v e r ym o d u l ef u n c t i o nt op r o v i d et h e s e c l l r “ys y s t e mo f t h ed a t a b a s eo f f i n g e r p r i n ti m a g e c h a p t e rf i v e ：a n a l y s et h ea p p l i c a t i o nc h a r a c t e r i s t i co ft h ew a t e r m a r ka l g o r i t h m o ff i n g e r p r i n t ，a d o p tt h r e ek i n d so fw a t e r m a r ka l g o r i t h m st oc a r r yo nt h ec o n t r a s t ， t h e nr e s e a r c hi m b e d ss o m ec h a n g e so ff i n g e r p r i n tc h a r a c t e r i s t i ca f t e rt h ew a t e r m a r k a n dc a u s e st h ei m p a c to n f i n g e r p r i n tr e c o g n i t i o nr a t ef r o mt h i s p r o p o s e do n t h eb a s i s o f t h e t h i n g t h a td i s c u s st ot h ee x p e r i m e n td a t aa n a l y s i sf i n a l l yt h a tw a v e l e tt r a n s f o r m t h e i m p r o v e d s c h e m eo f t h ew a t e r m a r k a l g o r i t h m c h a p t e r s i x ：h a v e p r o p o s e dt h ei m p r o v e m e n ta l g o r i t h mo f t h ew a v e l e t t r a n s f o r m o ft h el o wf r e q u e n c y b a s e do ni m p r o v e dw a t e r m a r ka l g o r i t h mo fl o wf r e q u e n c y ， p r o p o s ei m b e d d i n gt h ei m p r o v e m e n ta l g o r i t h mr e s e a r c ha p p r o a c ho ft h em u l t i p l e w a t e r m a r ki nt h eh i g h - f r e q u e n c y t h i sc h a p t e rh a sc a r r i e do i lal a r g en u m b e ro f e x p e r i m e n t si ni m p r o v e dw a v e l e tt r a n s f o r ma l g o r i t h m t v 浙江工业大学硕士学位论文 a b s t r a c t c h a p t e rs e v e n ：i n t r o d u c et h ef i n g e r p r i n ti m a g ew a t e r m a r ke x p e r i m e n tp l a t f o r m w h e r et h i st h e s i sh a sa l r e a d ys e tu pb e e n c h a p t e re i g h t ：s u m m a r i z e t h e g r o u n d w o r kd o n ed u r i n gg r a d u a t i o np r o j e c t ， p r o p o s et h eg a i n si nd e p t ho fc o m p r e h e n s i o nt ot h ew o r k ，a n dt h ep r o s p e c ti nt h e f u t u r et ot h es a f es c h e m eo f f i n g e r p r i n ti m a g e b a s e do n d i g i t a lw a t e r m a r k k e yw o r d s ：b i o m e t r i c v e r i f i c a t i o n ，f i n g e r p r i n ti d e m i f i e a t i o n ，d i g i t a lw a t e r m a r k s a f e t yo f f i n g e r p r i n ti m a g e ，m i n u t i a ef e a t u r eo f f i n g e r p r i n t ，w a v e l e tt r a n s f o r m v 嚣7 4 9 7 3 8 浙江工业大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行 研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文 不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙 江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作 出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明 的法律责任。 j 自， 作者签名：t 旬 日期：如t 拜r 月硇目 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意 学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文 被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存 和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密口。 ( 请在以上相应方框内打“”) 作者签名： 导师签名： 日期：x 晒，年f 月峋日 日期：1 舛歹月，台日 浙江工业火学硕士学位论文第一章绪论 第一章绪论 【摘要】本章说明了论文的主要研究背景与意义，并对论文的工作内容以及论文的组织架 构做出介招。 【关键词】数字水印，指纹识别 1 1 生物识别技术 近二十年来，数字图像处理技术在科学研究和工业生产上得到了越来越多的 应用。例如，用于目标跟踪、机器导航、视频压缩、交通管理和疾病诊断等各个 领域。而生物识别技术是近年来蓬勃发展的高技术之一。它一般采用图像处理和 模式识别的方法来对个体进行识别，主要用于身份验证。目前系统安全领域一般 还是沿用古老的密码法，问题很多，如密码短容易被盗取，密码长容易忘记。而 生物识别技术是利用人类身体上具有唯一性的特征，如指纹、虹膜、视网膜、脸 形等来进行识别。这些特征是人身体的一部分，不用记忆，不用携带，非常方便 并且安全性高，具有广阔的应用前景。指纹识别技术是目前最成熟的生物识别技 术，在国外已有很多自动指纹识别系统投入实际应用。但目前自动指纹识别技术 还不十分完善，我国在这方面的技术水平还落后于发达国家，因此对其进行深入 研究有重要的理论价值和实际应用价值。 1 2 指纹图像识别技术的研究历史和现状 指纹图像识别技术是二种成熟且可靠的生物识别技术，因为人类的指纹具有 唯一性和稳定性的特征，即每个人的指纹特征都与别人不同且终生不变，因此可 以据此识别出人的身份。基于这些特征，发展了指纹识别、面部识别、发音识别 等多种生物识别技术，目前许多技术都己经成熟并得以应用，其中的指纹识别技 术更是生物识别技术的热点【”。指纹识别技术的发展得益于现代电子集成制造技 术和快速可靠算法的研究。尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但用于识别的数 据量相当大，对这些数据进行比对也不是简单的相等与不相等的问题，而是使用 需要进行大量运算的模糊匹配算法。现代电子集成制造技术使得我们可以制造相 当小的指纹图像读取设备，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚 至单片机上可以进行两个指纹的比对运算的可能。 浙江工业大学硕士学位论文第一章绪论 近代指纹技术是由1 7 世纪后半叶发展起来的。1 6 8 4 年，英国皇家医科大学 n g r e w 是第一个利用显微镜观察指纹汗孔的人，在提出的论文”指纹之发现” 中，将指纹分为箕形和斗形。1 8 9 2 年，英国科学家f r a n c i sg a l t o n 对指纹作了系 统的分析研究，他收集了大量各人种的指纹，在不同种族中标示其纹形种类的变 化，并建立了不同人之间每一纹形种类出现的频率，科学家f r a n c i sg a l t o n 的纹 形分类比p u r k i n j e 教授所提出还要简单很多，只描绘出三个主要纹形种类，是在 每一纹形上所发现的三半径( t r i r a d i i ) 数量来作为其分类的依据，并确定此三叉点 即为纹形种类辨识的重要显示点。他的两本着作”f i n g e r p r i n t s ”( 1 8 9 2 ) 和” m e t h o d so fi n d e x i n gf i n g e r p r i n t s ”( 1 8 9 5 ) ，确定了斗、弧、箕三大基本分类和二 十种细分类。1 8 9 7 年，英国人e h e r t r y 发明了指纹二部八类分类法，并认为只 要比对1 3 个特征点重合，就可以认为是同一指纹。着有“c l a s s i f i c a t i o na n du s e s o ff i n g e r p r i n t s ”和“p r i n t sa sam e t h o df o rt h ei d e n t i f i c a t i o no ft h ec r i m i n a l s ”，使 指纹分析、存储、查对的存档方法趋于完善。 二十世纪初期，指纹开始成为法律所接受的一种个人身份鉴定方法。现在指 纹更是得到了广泛的应用和系统的研究，世界各国都建立了指纹库，仅美国联邦 调查局的指纹库中就有二十亿张指纹卡。指纹的识别方法也由最初的人工识别逐 渐过渡到自动识别。自动指纹识别系统的研究始于2 0 世纪七十年代。随着模式 识别及计算机技术的发展，自动指纹识别得到了越来越大的发展。最先投入到自 动指纹识别技术研究中的是美国，其它发达国家也陆续投入研究。到目前为止， 人们已经对自动指纹识别技术作了广泛、深入的研究【2 ，3 ，4 ，5 ，6 ，7 8 ，9 ，1 0 , 1 1 , 1 2 , 1 3 , 14 1 。 国内外有很多科研机构从事自动指纹识别技术的研究。国内如北京大学信息中 心、清华大学自动化系、北京邮电大学、中科院长春光机所以及中科院自动化研 究所等都在此领域作出了卓有成效的工作。在国外从事指纹识别研究和开发的公 司、科研机构、学校也比较多，其中较为著名的公司有：i b m ，n e c ，u n i s y s ， b i o m e t r i c a c c e s s ，i d e n f i c a t o r 等。科研机构有美国国家标准局视觉处理研究组。 i b m 沃特森研究中心等。学校有加州理工学院，华盛顿大学圣路易斯分校，得 克萨斯理工大学，圣琼斯州立大学等。 指纹识别技术经过上述各个科研单位长时间的研究，因此对指纹特征的验证 有了较为一致的看法。一般来说分为两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局 浙江工业火学硕士学位论文 销一章绪论 部特征。 ( 1 ) 总体特征 总体特征是指那些用肉眼直接就可以观察到的特征，包括：三种基本纹形。 由左至右分别为环型( 1 0 0 p ) ，弓型( a r c h ) 和螺旋型( w h o r l ) 。 图1 - 1 三种基本纹形 其它的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠纹形来分辨指纹是远远不 够的，这只是一个粗略的分类，下面通过更详细的分类使得在大数据库中搜寻指 纹更为方便快捷。 模式区( p a t t e r n a r e a ) ：模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式 区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数 据，见圈1 - 2 。 核心点( c o r ep o i n t ) ：核心点位于指纹纹路的渐进中心，它在读取指纹和比对 指纹时作为参考点。许多算法是基于核心点的，既只能处理和识别具有核心点的 指纹，见图1 3 。 三角点( d e l t a ) ：三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两 条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路 的计数跟踪的开始之处，见图1 - 4 。 纹数( r i d g ec o u n t ) ：指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一 般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的 纹数，见图1 5 。 浙江工业夫学硕士学位论文第一章绪论 图1 - 2图1 - 3图1 - 4图1 - 5 ( 2 ) 局部特征：局部特征是指指纹上的节点的特征，这些具有某种特征的节 点称为特征点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征。但它们的局部特征，却不 可能完全相同。指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉 或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为特征点。就是这些特征点提供了指纹 唯一性的确认信息。指纹上的节点有四种不同特性：特征点的类型，节点的方 向，节点的曲率，节点的位置。 特征点的类型：有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点，如图1 ，6 。 终结点( e n d i n g ) ：条纹路在此终结。 分叉点( b i f u r c a t i o n ) ：一条纹路在此分开成为两条或更多的纹 路。 分歧点( r i 起ed i v e r g e n c e ) ：两条平行的纹路在此分开。 孤立点( d o to ri s l a n d ) ：一条特别短的纹路，以至于成为点。 环点( e n c l o s u r e ) ：一条纹路分开成为两条之后，立即又合并成 为一条，这样形成的一个小环称为环点。 4 浙江工业大学颁士学位论文第一章绪论 短纹( s h o r tr i d g e ) ：一端较短但不至于成为一点的纹路。 图1 - 6 特征点的几种类型 节点的方向( o r i e n 扭t i o n ) ：节点可以朝着一定的方向。 节点的曲率( c u r v a t u r e ) ：描述纹路方向改变的速度。 节点的位置( p o s i t i o n ) ：节点的位置通过( x ，y ) 坐标来描述，可以是绝对的， 也可以是相对于三角点或特征点的。 1 3 指纹图像安全问题的提出 数字图像处理技术在科学研究和工业生产上得到了越来越多的应用，在国内 外已有很多自动指纹识别系统投入实际应用。指纹识别技术透过比对两个指纹图 像是否匹配，经由验证从而保证系统安全，这就带来了一些问题：如何保证指纹 识别时指纹库图像没有经过非法使用者的修改，也就是指纹的原始完整性，指纹 库内的指纹图像安全问题。 数字水印技术在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，为解决版权保护和 认证、来源认证、篡改认证、网上发行和用户跟踪等一系列问题提供了一条崭新 的技术方向，这为本文在解决指纹图像安全问题带来了新的思路。为解决上述问 题，本文采取数字水印技术作为双重验证的工具来保护指纹图像的完整与安全 性，并通过实验来分析嵌入水印后的指纹图像是否影响指纹识别的准确性。 本论文利用实验系统的水印嵌入模块将数字水印嵌入指纹图像中，然后存入 指纹库。当指纹识别系统进行指纹图像比对之前，必须经由本系统的水印提取模 块将指纹图像中的水印提取出来并通过水印验证模块的检测，若检测结果证明水 印未经过窜改，则允许指纹识别系统进行指纹比对的工作，反之，则提出警告。 1 4 本论文的研究内容与目标 本论文对指纹图像安全问题进行了研究，提出基于数字水印的指纹图像安全 解决方案。运用本文提出的指纹图像库安全系统架构，来说明数字水印技术应用 在指纹图像识别系统中的操作过程。然后针对指纹图像的水印算法应用特点进行 浙江工业大学硕士学位论文 第一章绪论 分析，通过实验对嵌入不同水印算法的指纹图像进行对比，找出水印算法应用在 指纹图像上的缺点，以及频域算法对指纹特征点变化情况以及由此引起对指纹识 别率的影响，论文做了大量的数据比对并得出结果。最后在实验数据分析讨论的 基础上提出了小波变换多重高频水印的改进算法。 在基于小波变换的指纹图像水印嵌入和提取方面，提出了与空域算法结合的 低频域水印嵌入算法，根据实验结果，改进后的小波变换算法具有空域算法的优 点，且对指纹图像识别的影响不大。而在基于改进的低频域水印嵌入算法的基础 上，再提出高频域嵌入多重水印的改进算法研究方案。实验结果表明，多重水印 嵌入的方案应用在指纹图像上，能够嵌入关键的指纹图像特征点且对指纹识别没 有太大的影响，并且使算法具有更好的透明性与鲁棒性，甚至于同时提高这两方 面的性能。本章对改进后的小波变换域低频与高频中嵌入水印进行了大量的研究 与实验。 1 5 本论文的组织结构 第一章：介绍了生物识别技术的产生背景和研究意义、研究现状以及本论文 进行的研究工作和成果。 第二章：概述指纹识别系统的原理及其主要技术，分别为指纹图像预处理、 指纹图像分类与指纹图像匹配。 第三章：对数字图像水印技术进行了详细的说明。首先介绍数字图像水印的 基本概念、必须具备的特征以及分类；数字水印技术的嵌入与提取。最后介绍了 目前数字图像水印的主要算法与水印的应用前景。 第四章：提出基于数字水印算法的指纹图像安全方案，给出一个指纹图像库 的安全系统架构，并说明安全系统框架内各模块的作用与联系。 第五章：首先对指纹图像水印应用特点进行分析，接着采用三神水印算法进 行对比。然后重点研究嵌入水印后指纹特征点变化情况以及由此引起对指纹识别 率的影响。最后在对实验数据分析讨论的基础上提出了指纹图像水印算法改进的 原则。 第六章：在基于小波变换的指纹图像水印嵌入和提取方面，提出了与空域算 法结合的低频域水印嵌入算法，根据实验结果，改进后的小波变换低频域算法具 6 浙江工业大学硕士学位论文第一章绪论 有空域算法的优点，且对指纹图像识别的影响不大。在基于改进的低频域水印嵌 入算法的基础上，本论文再提出高频域嵌入多重水印的改进算法研究方案。实验 结果表明，多重水印嵌入的方案应用在指纹图像上，能够嵌入关键的指纹图像特 征点且对指纹识别没有太大的影响，并且使算法具有更好的透明性与鲁棒性，甚 至于同时提高这两方面的性能。本章对改进后的小波变换域低频与高频中嵌入水 印进行了大量的研究与实验。 第七章：本论文的指纹图像安全实验系统的设计介绍。 第八章：本论文的内容总结。总结在毕业设计期问所做的主要工作，与自己 的工作心得体会，以及对指纹图像库安全系统与指纹图像水印算法发展的展望。 7 浙江工业大学硕士学位论文第二章指纹图像识别原理及其关键技术 第二章指纹图像识别原理及其关键技术 【摘要】介绍指纹识别系统的原理及其主要技术，分别为指纹图像预处理，指纹图像分类与 指纹图像匹配。 【关键词】指纹预处理，指纹分类，指纹匹配 2 1 指纹图像识别原理 指纹图像识别技术是一种成熟且可靠的生物识别技术，因为人类的指纹具有 唯性和稳定性的特征，即每个人的指纹特征都与别人不同且终生不变，因此可 以据此识别出人的身份。基于这些特征，研究出快速可靠算法，并利用现代电子 集成制造技术发展了指纹识别技术。随着国内外学者们对自动指纹识别系统研究 的不断深入，指纹识别技术其主要的几个研究方向逐渐明朗化，目前国内外有关 自动指纹识别系统的研究主要包括以下几个方面：指纹图像预处理、指纹图像分 类与指纹图像匹配。 1 指纹图像预处理 一指纹图像分类卜叫 指纹图像p l 自t j 。i 【一j l 一+ 。一l 一，一 图2 - 1 指纹识别系统 2 2 指纹图像预处理 指纹图像在指纹分类系统和指纹匹配中都必须用到，所以是自动指纹识别技 术中至关重要的一环。预处理过程一般包括图像分割、图像增强、二值化、细化 及细化后处理等步骤。二值化其实也属于图像分割的范围，但一般在指纹增强后 再做二值化处理。a k j a i n 对预处理预处理过程的描述如下图所示： 面h 量至昏匹 图2 - 2 图像预处理过程 下面对各个环节的作用及学者们提出的些研究成果做一下简单描述： ( 1 ) 图像分割：图像分割包括前后背景分离和二值化。前后背景分离是预处 理过程的第一步，目的是去除那些不感兴趣或十分模糊的图像，以利于届续处理 减少错误，增加速度。二值化是为了增加脊和谷的对比度，从而提取出指纹图像 浙江工业大学硕士学位论文 第二章指纹煳像识别原理及其关键技术 的脊线。许多学者在这方面做了大量的研究，m e h t r e 等提出了利用方向图分割 和方差分割结合的方法来分割指纹图像【1 引。l i nh o n g 和a k j a i n 提出了利用图 像平均灰度差和纹线频率来分割指纹图像1 16 1 。耿茵茵等提出了一种从白背景到 模糊区到背景区的三级图像分割方法【l ”。杨海军等提出了基于多尺度屋顶边缘 检测的图像分割方法【l 鲫，该方法是将指纹图像的脊和谷看成是屋脊边缘，脊和 谷的两个边界看成是阶跃边缘，并利用基于b 样条小波的多尺度屋顶边缘检测 的方法来实现脊和谷的分割。 ( 2 ) 图像增强：指纹图像经分割后，为了改善图像质量，减少噪声，要对图 像进行增强。图像增强的效果对整个系统的性能有影响，因此图像增强是预处理 中非常重要的一环。一般图像分为空域法和频域法，1 9 7 4 年，y m t i n g 和 w w i l s o n 提出了一种指纹图像增强的方法 1 9 1 ，这种从信号学的角度出发，提出 了对指纹图像进行滤波增强的概念。其后有许多学者投入到这方面的研究中。 m e h t r e 和等提出了一系列空域增强的方法。这些方法主要是通过设计一些空域 滤波器对指纹图像进行滤波来达到增强的目的。l i nh o n g 和a ，k j a i n 提出了一 种指纹增强的方法【2 “，这种方法将指纹图像滤波后分解成一系列的子图，估计 出方向场并将指纹分成可恢复区域和不可恢复区域。然后利用估计所得的方向场 增强可恢复区域的图像。林喜荣等提出了利用动态滤波模板增强的算法，这种算 法在大量样本分析的基础上，根据指纹纹理频率参数的变化动态调整方向滤波模 板，对不同的纹理采用查表的方法对指纹图像进行增强。b g s h e r l o c k 和 d m m o r t r o 提出了一种利用频域变换进行图像增强的方法，这种方法是基于方向 傅立叶变换滤波的。陈茂林等提出了一种基于小波变换的增强算法，这种算法首 先应用最优梯度估计算法估计出指纹图像局部窗口中的纹理梯度特征参数，并在 此局部窗口内计算出相应的频率参数，然后再使用m o r l e t 小波滤波器进行滤波 增强。 ( 3 ) 细化及其后处理：细化是将二值化后的指纹图像细化转化为由仅包含单 个象素的曲线所组成的图像。细化算法一般分为两类：串行细化和并行细化。 e y f r a n k 等提出能够容忍边缘噪声的全并行细化算法，这种方法在每次迭代过 程中都对整个图像进行相同的细化操作。s s h i a n 和w m i s i a n g 提出了一种松弛细 化算法( r e l a x a t i o n ) 。该算法采用将图像中的像素点分为骨架点和非骨架点的方 9 浙江工业丈学硕士学位论文第二章指纹图像识别原理及其关键技术 法来进行细化。在该细化过程中，使用点方向信息将各像素点分为五类，其中四 类( 既四个不同方向) 属于骨架点，一类为非骨架点。该算法迭代进行，直到骨 架点的骨架概率值收敛至某一个阙值。刘文星等提出了一种利用纹线跟踪进行细 化后处理方法。 ( 4 ) 方向信息提取：由于指纹图像方向性的空间特性，其方向信息图是对它 的一种重要描述手段。指纹图像处理中许多步骤都要利用到方向信息，许多分析 普通图像方向性的方法也被应用到指纹图像处理中。一些学者提出了各种获取方 向模式图像方向信息的方法，其中具有代表意义的有三种方法，k - w 算法f 2 1 1 ， b r e n d 算法，r a o 算法【2 2 1 。其中k w 算法与b r e n d 算法先对图像进行频域变换， 然后求取方向利用梯度求取方向信息；而r a o 算法直接利用灰度提取方向信息。 也有许多学者对预处理的过程傲了整体研究。其中杨海军等提出的预处理方 法并没有采用传统的二值化、细化过程，而是采用基于屋脊边缘的方法对图像直 接进行预处理。 2 3 指纹图像的分类方法 与人们平时将指纹分成簸箕、斗等类型相似，在自动指纹识别的研究中，指 纹也大致被分为五大类型：拱型、左环型、右环型、尖拱型和漩涡型。指纹分类 的主要目的是方便大容量指纹库的管理，并减小搜索空间，加速指纹匹配过程。 一般的指纹分类系统从获得指纹图像到浃定指纹类型将经过以下几个处理 步骤； 臣圈1 蛩恒怔圈匹 图2 - 3 指纹分类系统框图 其中各部分功能简介如下： ( 1 ) 图像预处理：见上文所述。 ( 2 ) 特征提取：提取出指纹图像特征用于下一步分类。 ( 3 ) 分类器：判定该指纹图所属的类型，并输出分类结果。 许多研究者对指纹分类已作出了大量的工作，j l b l u e 等利用神经网络算法 对脊的整体流向加以分类 2 3 1 ，该方法首先对神经网络进行大量训练，使神经网 1 0 i f i 江工业大学硕士学位论文 第二章指绞图像识剐原理及其关键技未 络熟悉各类指纹图脊线的整体流向，网络稳定后就可对指纹图像进行分类； k k a r u 与a k j a i n 利用指纹中心点与三角点进行分类，算法思想是利用中心点 和三角点的相对位置来判断指纹的形状，从而达到分类的目的：土耳其学者 m e l t e mb a l l a n 和e a h a ns a k a r y a 也提出了一种基于中心点和三角点的指纹分类 方法【2 4 l ，算法首先利用快速剪裁和图像匹配的方法增强图像，然后求出方向图， 利用重迭块的方法求出方向直方图，然后利用方向直方图求出中心点和三角点， 然后再利用所得的中心点和三角点进行分类。c r a o 与k b l a c k 以及b m o a y e r 与k 。s f u 则分别采用了句法模式识别的方法2 5 ，2 6 1 。尽管算法各异，但至今分类 的误识率仍较高。如何正确地把指纹分类再自动指纹识别研究中是一个难点。 3 4 指纹图像匹配过程 将输入的指纹图与数据库中存储的模板进行匹配使通过将两者的特征进行 比对实现，称之为指纹图像匹配。 美国国家标准局( n i s t ) 提出了用于指纹鉴定的凹釉特征：脊末梢、分岔 点、复合特征及未定义特征。目前最常用的细节特征是美国联邦调查局f b 提出 的细节点坐标模型。它利用脊末梢与分岔点来鉴定指纹。 指纹匹配系统一般由以下几个步骤组成： 图2 4 指纹匹配系统框图 指纹匹配系统的各部分功能如下： ( 1 ) 图像预处理。 ( 细节提取：提取指纹细节特征。 ( 3 ) 细节匹配：用细节提取中提取的细节点与数据库中的指纹模板进行匹 配，并输出匹配结果。 在细节匹配前，首先要提取细节特征。r a t h a 等提出了自适应的基于流方向 的指纹特征提取f 2 7 】；d m a i o 等真接从灰度图像提取细节点【2 8 】；a k h r e c h a k 与 s p a r r o w s 利用图像的结构信息来提取特征点1 2 9 1 。怎样快速、准确、有效地提取 指纹特征是自动指纹识别中地重点，因为指纹特征提取的准确与否将直接影响识 浙江工业大学顺士学位论文第二章指纹图像识别原理及其关键技术 别的准确率。 文献中已有不少有关指纹细节匹配的算法，其中许多是基于点匹配算法的。 点匹配算法假设通过某些变换( 如平移变换、旋转变换、伸缩变换) 可以把两个 点集中的对应点匹配起来。r a n a d e 与r o s e n f e l d 提出了点匹配的松弛算法f 圳。该 方法定义了点集l 。= 舅，岛只和点集l ：= q l ，q 2 o o 。对于一对匹配( 尸，q ，) ( 其 中点只厶，q ，l ：) ，定义两个点集的一个相对变换t r 。根据在豫。变换下两个 点集中其余点的匹配程度，计算彻，的可靠度。 如果存在个变换豫。使点集厶和l ：台理地匹配，则当某个豫。a t r o 时， 豫。地可靠度较大而其它地变换匹配可靠度较小。可靠度将迭代计算，在重复计 算时别地变换匹配地可靠程度将加权影响正被计算的可靠度的值。迭代结束后， 对应于豫。的变换匹配的可靠度保持较大的值，而别的变换匹配的可靠度变得较 小。该方法因需要反复计算可靠度，所以速度较慢。 s t o c k m a n 等提出得基于h o u g h 变换得方法把点模式匹配转化成了对转换参 数的h o u g h 空间中峰值的检测，这种方法的相对缺点在于当细节点较少时，很 难在h o u g h 空间里积累起足够的证据来保证一个可靠的匹配。另外，该算法计 算量较大。j p p a s c u a l 与e b a c k e r 从能量最小化的角度描述点匹配的问题，并使 用了模拟退火的方法，该方法的计算量也较大。s p a r r o w s 与a k h e r c h a k 等都提 出了基于结构信息的指纹特征匹配，而d k i s e n o r 与s g z a k y 使用图来表示指 纹特征，并用图匹配的方法来匹配指纹图像口“。这些方法都利用了指纹图像中 的拓扑结构信息，以克服指纹图像的噪声、旋转与变形对识别的干扰。目前细节 点匹配算法的共同特点是时间复杂度高，准确度不高，不适宜用在在线的快速指 纹图像识别。 近几年自动指纹识别技术无论从硬件还是软件来看发展都很迅猛，但还远远 达不到完善的程度。自动指纹识别技术中大致还存在部分问题，从算法的角度来 看，存在下面这些问题： ( 1 ) 在得到指纹原图后，要对图像进行分割。怎样能完全正确地分割出背景 区域和前景区域? 实际上至今这个问题解决的并不是很好。 1 2 浙江工业大学硕士学位论文第二章指纹图像识别原理及其关键技术 ( 2 ) 如何才能把比较模糊的指纹变得纹路清晰起来，以便于后续处理? 怎样 正确的根据图像特点来进行增强处理，是一个十分复杂的问题。 f 3 ) 复原残缺的指纹，使其真实的再现原纹。对非常模糊的现场指纹的复原 处