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硬士论文 指纹图像质量评估的方法研究 摘要 随着计算机以及信息技术的发展，生物特征识别技术的研究受到了广泛的关注和 探讨。相对于其他的生物特征鉴定技术，例如人脸识别及虹膜识别，指纹识别具有独 到的优点，具有很高的实用性和可靠性，已被认为是一种理想的身份认证技术，有着 广泛的应用前景，是现今生物特征识别技术的主流。 本论文主要对指纹图像质量的评估方法进行了研究。 指纹图像质量评估是指纹图像自动识别过程的第一个环节，是影响自动指纹识别 系统水平的最重要因素之一，如果对一些指纹图像质量比较差的指纹直接进行预处理 ( 二值化，细化等) 后提取特征点产生很大的伪特征点，会使最后指纹的匹配产生很 大的误差。 本文对现今的几种主流的指纹图像质量评估方法进行了实验分析，在此基础上对 指纹图像质量的评估方法进行改进，给出了一种综合的指纹质量的评估方法，先根据 指纹的有效面积和优势方向区域给出对指纹的初步判断( 初步合格与不合格) ，对于 不合格的指纹对其进行干湿性地判断，以给用户以提示，对于初步合格的指纹进一步 对其进行奇异点的检测，偏移检测，及方向可靠性的检测，对没有奇异点和指纹图像 过偏的指纹拒绝入库并给出提示，对方向可靠性较差的指纹图像区域进行标注。 最后，对本文给出的综合的指纹图像质量评估方法与主流的几种指纹图像质量 评估方法进行实验对比分析，实验表明，本文的综合的指纹图像质量评估方法更能有 效地提高指纹识别匹配的可靠性。 关键词：指纹图像质量，奇异点，纹线方向，分割 硕士论文指纹图像质量评估的方法研究 a b s t r a c t w i t ht h e d e v e l o p m e n t o fe l e c u _ 0 n i cc o m p u t e ra n di n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y , t h e i d e n t i f i c a t i o nt e c h n o l o g yu s i n gb i o m e t r i ch a v ed r a w nm o r ea t t e n t i o n d u et ot h eu n i q u e n e s s a n di n v a r ：l 二。7o ff i u g e r p r i n t s ，i ti sm o r p r a c t i c a la n dr e l i a b l et h a no t h e ri d e n t i f i c a t i o n t e c h n o l o g y , a n dm o t ei ti sn o wc o n s i d e r e dt h em a i nm e t h o do ft h eb i o l o g i c a lf e a t u r e r e c o g n i t i o n 1 1 1 i sp a p e r sm a j o rw o r ki st h er e s e a r c ho nt h em e t h o d so ft h ee s t i m a t i o no ft h e f i n g e r p t i n ti m a g eq u a l i t y t h ee s t i m a t i o no f t h ef i n g e r p r i n ti m a g eq u a l i t yi st h ef i r s ts t e pi n t h ea f i s ( a u t o m a t i cf m 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 ) ，a n di so n eo ft h em o s ti m p o r t a n t i n g r e d i e n t sw h i c hi n f l u e n tt h ep e r t o r m n o ft h ea f i s i fi ti sd i r e c t l yc a r r yo n t h e p r e p r o c e s s i n g ( b i n a r i z a t i o n , t h i n n i n ge t c ) , i tw i l lr e s u l tm a n yf a k ef e a t u r ep o i n t sa n df i n a l l y w i gm a k ee r r o ri nt h em a t c h i n g 弛p a p e rh a v ed o n e s o m ee x p e r i m e n t s0 1 1t h em a i nm e t h o d so f t h ee s t i m a t i o no f t h e f i n g e r p r i n ti m a g eq u a l i t y , a n da n a l y z e st h er e s u l t s ，t h e nb a s e do nt h e s em e t h o d sp m p o d a na m e l i o r a t i o no nt h e s em e t h o d f i r s tg i v et h ep r i m a r yj u d g e m e n t0 d m a r yq u a l i f i e da n d u n q u a l i f i e d ) a c c o r d i n gt or a t i oo f t h ef o r e g r o u n da r e aa n dt h er a t i oo f d i r e c t i o n a la r e ao f t h ef i n g e r p r i n ti m a g e t h e nd ot h ee x a m i n a t i o no fs m u d g i n e s sa n dd r y n e s sf o rt h e u n q u a l i f i e di m a g ea n dd ot h ee x a m i n a t i o no f t h es i n g l l l a rp o i n t , a n dt h eo f f s e ta n dt h e o r i e n t a t i o nf o r t h eq u a l i f i e di m a g e ，g i v et h em e s s a g et ot h e s ei m a g e n 赡e x p e r i m e n tp r o v e st h a tt h em e t h o dw h i c hp r o p o s e di nt h ep a p e ri sa b l et om a k e e f f i c i e n t j u d g e m e n tt ot h ee s t i m a t i o no f t h ei m a g e ，a n dw i l lg i v et h eu s e f u lm e s s a g et ot h e f o l l o w i n gf i n g e r p r i n tp r e p r o c e s s i n g k e yw o r d s ：f i n g e r p r i n ti m a g eq u a l 酊，s i n g u l a rp o i n t , ，r i d g ed i r e c t i o n ，s e g m e n l 声明 本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在 本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发 表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学 历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均 已在论文中作了明确的说明。 研究生签名：盖勤! 聋山年f 月7 目 学位论文使用授权声明 南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅 或上网公布本学位论文的全部或部分内容，可以向有关部门或机构送 交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的全部或部分内容。对 于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。 研究生签名：毖 山年月r ，日 硕士论文指纹图像质量评估的方法研究 1 绪论 1 1 生物识别技术概述 生物识别技术的发展在近些年来特别迅速，尤其是指纹识别技术的发展更是日 新月异一方面计算机技术的高速发展对该领域的研究起了一定的促进作用，计算 机运算速度的提高、存储器容量的增大等硬件性能的不断提高使得科研人员能够研 究和实现更为复杂的算法；另一方面，也是更重要的，就是生物识别技术( 特别是指 纹识别技术) 实际应用的迫切性大大地带动了该领域的不断向前发展 1 1 1 生物识别技术的发展进程 i 现行的鉴别系统所面临的挑战 现行的许多计算机系统中，包括许多非常机密的系统，都是使用。用户i d + 密 码”的方法来进行用户的身份认证和访问控制的。实际上，这些方法潜伏着一定的 隐患。例如，密码容易被忘记，也容易被人盗取。如果用户忘记了自己的密码，他 就不能进入系统当然可以通过系统管理员重新设定密码来重新开始工作，但是一 旦系统管理员忘记了他的密码，整个系统也许只有等到重新安装后才能工作。有关 机构的调查表明，因为忘记密码而产生的问题己经成为厂商售后服务的最常见 问题之一，密码被盗则是一件更为可怕的事情，因为一些居心叵测的人可能会借机 窃取公司的机密数据，也可能会盗用别人的密码、以别人的名义做一些不正当的事 情，从银行、a t m 终端机上提取别人的巨额存款而且密码的盗取是相对比较容易 的，别人只要留意你在计算机终端前输入口令时的击键动作就可以知道你的密码【l 】， 因为许多人使用自己的生日或姓名作为密码，因而密码还可以被破解。众所周知， 美国五角大楼的计算机网络曾不止一次被黑客侵入，而黑客们实际上就是从破解这 些计算机网络的某一合法用户的密码来开始的。尽管现行系统通过要求用户及时改 变他们的口令来防止盗用口令的行为，但是这种方法不但增加用户的记忆负担，也 不能从根本上解决安全方面的问题。 除了计算机网络及其应用系统外，一些传统的需要进行身份验证的场合，也存 在着类似的安全性问题。例如证件的伪造、盗用和不正当的转借等等。由于传统的 证件是用一些易于伪造、未经加密的纸质制造的，一些犯罪分子可以通过伪造证件 进入机密场所窃取机密信息，有的则伪造签证和护照非法入境或移民。 2 相关的技术发展 ( 1 ) 随着光学技术和电容技术的发展，使得通过采集仪采集到的图像的质量不 断提高： 硕士论文 指纹图像质量评估的方法研究 ( 2 ) 随着电子商务的广泛应用，需要有一个更好的系统来进行身份认证，生物 识别技术逐渐成为一种公认的身份认证技术。从最基本的到最健壮的，存在着多种 不同级别的安全技术，而生物识别技术是最安全的； ( 3 ) 随着计算机硬件技术的发展，使得以前需要更多的时间运行实现的识别处 理的算法变得非常短暂，满足了生物特征识别实时性的要求： ( 4 ) 随着计算机图形图像处理技术，模式识别理论以及大规模集成电路技术的 不断发展与成熟，使得不断有新的更成熟的识别算法面世并应用于生物特征识别过 程中 3 生物特征的特性： 由于人的身体特征具有下面的一些固有的特性，使得生物特征识别技术在近 年来得到了广泛的发展。 ( 1 ) 不可复制性： 由于生物特征是与生俱来的，因此不能够被一些别有所图的非法分子拿来复制 进行非法操作。这样就防止了传统身份识别技术所带来的不可避免的伪造性； ( 2 ) 唯一性： 人的指纹、掌纹、面孔、发音、虹膜、视网膜和骨架等生物特征都具有唯一性 这一特点，即每个人的这些特征都与别人不同，而且对于指纹来说，即使是同一个 人的不同手指，其纹型和细节点也是不相同的； ( 3 ) 稳定性： 一个人一旦来到这个世界上，其生物特征将会保持终生不变，除非由于一些外 界或人为的因素使这些生物特征遭到严重的损伤，因此可以据此被用来鉴别一个人 的真正身份。 ( 4 ) 可识别性： 不仅每个人的生物特征各不相同，而且相互之间的差别很大，因此只要一些简 单的算法就可以将其区分开来，这将大大增加了生物特征识别技术的应用范围。 正是由于生物特征具有上面的这些特性，目前有许多的企业和机构不遗余力地 致力于生物特征识别技术的研究，并且有一些机构和企业已经开发出能够真正应用 于实际的实时识别系统，正在逐渐地解决目前所面临的各种安全问题【3 】。 1 1 2 生物识别技术的现状 1 生物特征识别技术的种类及区别 所谓生物特征识别( b i 咖e 廿i c s ) 技术【2 】是指利用人体所固有的生理特征或行为 特征来进行个人身份鉴定。生理特征与生俱来，多为先天性的：行为特征则是习惯使 然，多为后天性得来的。生理特征包括：指纹、掌型、眼睛( 视网膜和虹膜) 、人体气 2 硕士论文 指纹图像质量评估的方法研究 味、脸型、皮肤毛孔、手腕，手的血管纹理和d n a ( d e o x y r i b o t m c l e i ca c i d ) 等；行为 特征包括：签名、语音等等。我们将这些生理和行为特征统称为生物特征。 根据生物识别技术采用的生物特征的不同，现在被广泛应用的生物特征识别技 术可以被分成三类嘲： ( 1 ) 高级生物识别技术( h i g hb i o m e t r i c s ) ，如视网膜、虹膜和指纹； ( 2 ) 次级生物识别技术( l e s s e rb i o m e t r i c s ) ，如掌型识别、脸型识别、语音识别、 签名识别； ( 3 ) 第三类是“深奥的”生物识别技术( e s o t e r i cb i o m e t r i c s ) ，如血管纹理识别、 人体气味识别等。 其中，指纹识别、虹膜识别、人脸识别、视网膜识别、掌纹识别、语音识别、 签名识别等是几种比较成熟、应用广泛的生物识别技术。下面对一些常用的生物识 别技术进行简要的介绍 指纹识别：主要是根据指纹的纹理、细节特征等信息进行身份鉴别。 虹膜识别：瞳孔和巩膜间的环形区域被称为虹膜。它具有复杂的纹理结构信息， 该生理特征具有唯一性和永久性，防伪性很高。 人脸识别：人脸识别技术通常基于以下的方法：对面部特征的分析，如眼镜、 眼睫毛、鼻、嘴唇、下巴的形状、位置和它们相互间的空间关系等；对人脸图像的全 局分析和将人脸图像分解成许多标准脸谱。 视网膜识别：人类视网膜上的静脉血管分布具有很好的唯一性和永久不变性， 但是较难采集，可接受性不高该项技术被认为是最准确的生物识别技术之一。 掌纹识别：是手形识别的典型代表，技术简单，可接受性强，但是生理特征的 永久性不强。 语音识别：每个人的语音特征由各个发音器官的形状大小决定，但是其差异的 显著性还不足以使语音识别获得较高的准确度，防伪性总体不高。 签名识别：通常有静态和动态两种系统，静态系统仅利用笔迹的几何形状特征 进行识别，动态系统同时利用几何形状特征和运动特征，如书写时的加速度、速度、 运动轨迹等进行识别。 在这些常见的生物特征识别技术当中，指纹识别是最传统、最成熟的生物识别 方式。 但是指纹识别技术并不是在任何工作环境中都优于其它技术，同样也没有任何 一种生物识别技术在任何工作环境中都优于其它技术。在对安全有严格要求的应用 领域中，人们往往需要融合多种生物特征来实现高精度的识别系统。数据融合是一 种通过集成多知识源的信息和不同专家的意见以产生一个决策的方法。将数据融合 方法用于身份鉴别，结合多种生理和行为特征进行身份鉴别，提高鉴别系统的精度 3 硕士论文指纹图像质量评估的方法研究 和可靠性，无疑是身份鉴别领域发展的必然趋势 下面是几种常见的生物特征识别技术的比较网： 表1 1 1 常见的生物技术比较( 1 ) 生物特征普遍性唯一性稳定性方便性准确性可接受性仿伪性 指纹中高高 由 高 由 高 虹膜高高高 出 高 低 高 视网膜 高高 由 低高低高 掌纹高 中 由由 中 由 高 脸型 高低 由 高低高低 声音 由 低低 由 低高低 签名低低低高低高低 表1 1 2常见的生物技术比较( 2 ) 生物可否运用 可否运用传感器价格传感器尺寸 特征一对一比对一对多对比 u s d 指纹是是 l o l o o非常小 虹膜是是1 0 0 0 以上大 视网膜是是1 0 0 1 0 0 0大 掌纹 是 否l o o中等 脸型是 否1 0 0小 声音是否 0 1 0 0 非常小 签名是否 1 0 0 小 2 生物技术的广泛发展 对生物识别技术来说，被广泛接受意味着在影响人的日常生活的各个地方被使 用【5 1 。通过取代个人识别码和口令，生物识别技术可以阻止非授权的访问，可以防 止盗用a t m 、蜂窝电话、智能卡、p c 、工作站及其计算机网络；在通过电话、网 络进行金融交易时进行身份认证；生物识别技术可以取代钥匙、证件、图章和卡阅 读器等，被广泛的应用到需要身份鉴定的领域，比如海关、银行及军事机密重地等 要害部门的门禁系统。 近年来，以指纹为代表的生物特征识别技术引起了人们的广泛关注。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- - , j , 部分，但是它被用于识别的数据量还是相当大的。对于这些数据进行 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 4 硕士论文指纹图像质量评估的方法研究 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 比对运算的可能另外，匹配算法可靠性也在不断提高，指纹识别技术已经走向实 用 1 2 指纹识别的历史 1 指纹识别的历史进程 据考古学家证实：公元前7 0 0 0 年6 0 0 0 年，指纹识别作为身份鉴别的工具已 经在古叙利亚和中国开始应用【4 】，在那个年代，一些粘土陶器上留有陶艺匠人的指 纹，中国的一些文件上印有起草者的大拇指指纹，在j e r h o 的古城市的房屋上留有 砖匠的指纹等。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。这个研究成 果是的指纹在犯罪事件的鉴别中的得以正式应用0 8 9 6 年阿根廷首次应用，然后苏格 兰在1 9 0 1 年应用，2 0 世纪初其它国家也陆续将此技术应用到犯罪事件的鉴别当中) 。 2 0 世纪6 0 年代，由于计算机可以有效地处理图像，人们开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 f i s 在法律实施方面的研究和应用在 世界各国展开。 2 0 世纪7 0 年代，由于计算机的广泛应用和模式识别理论的发展【6 】，人们己经 开始研究使用计算机进行指纹的自动识别。目前世界各国的许多公司和科研机构都 在争先研究和开发实用的指纹识别系统，并取得了一些突破性的进展。由于计算机 可以有效地对图形进行处理，人们开始着手研究利用计算机来处理指纹。 从那时起，在世界许多国家展开了自动指纹识别系统a f i s ( a u t o m a t i c f i n g e r 陋m i d e n t i f i c a t i o ns y s t e m ) 在法律实施方面的研究和应用。到2 0 世纪7 0 年代 末，一些实用系统已经出现，并在许多领域得以应用。据报道：7 0 年代末加拿大警 方首次利用激光进行指纹检验：日本立石电机公司8 0 年代研制出了指纹核对机；美 国人福勒8 0 年代设计出了电子指纹检验系统；日本n e c 在1 9 8 2 年首次向警方提供 a f i s 自动指纹识别系统；比利时刑事鉴定局在1 9 9 0 年开始使用a f i s ：瑞士一公司 研制成功指纹码智能卡；日本蝶理株式会社推出出入口指纹识别器；在英国政府的 重要部门，指纹识别仪己经被广泛使用；在澳大利亚，指纹识别仪已被广泛用在a t m 机上；在美国，除军事设施外，五角大楼、政府实验室、银行、监狱和商业部门也 广泛使用了自动指纹识别系统；1 9 9 6 年在美国亚特兰大奥运村的第2 6 届奥运会上 广泛采用了自动指纹识别系统。 进入9 0 年代，我国指纹识别系统的应用发展迅速。深圳攀登电子有限公司研 硕士论文指纹图像质量评估的方法研究 制了活体指纹识别系统；深圳红光奥康光电有限公司推出自动指纹识别监控器；西安 大学、清华大学、北京大学等纷纷推出自动指纹识别系统：北京大学与上海、珠海公 安局合作建立了大容量指纹自动识别系统，在1 9 9 5 年应用该系统破案均超过1 2 0 起，该系统己被国内近1 0 个城市的公安部门选用；深圳深安计算机集成制造技术 有限公司推出的指纹密码识别系统可对指纹、指纹三维和手指造影同时控制；清华 大学自动化系1 9 9 4 年推出了指纹身份验证系统。 指纹识别系统在除法律以外的民用领域也有着广泛的应用前景。由于c c d 和 c m o s 传感器的出现，活体扫描( l i v es c a n ) 设备的体积越来越小巧用指纹开启门 锁，登陆网络，通过安检己经不再仅仅是科幻电影中的场景了可以预计，指纹识 别技术将在安全管理，身份认证和犯罪控制等领域有着更广泛的应用 2 市场状况与发展前景 近年来，国内越来越多的公司和机构从事指纹身份鉴别产品的开发和销售。根 据一九九七年三月b t t 杂志( 国外在人体生物特征检测技术领域权威性的专业期刊) 报道，在其了解得目前市场中，可供或正在开发指纹身份鉴别装置的公司共有6 2 家，其中兼有可供执法部门应用与民用指纹系统的有7 家，单纯从事民用指纹系统 供应的公司有2 6 家，单纯从事执法部门应用指纹系统供应的公司有1 1 家，还有1 8 家正在从事指纹采集装置与鉴别系统的开发，但是尚未有正式产品问世。 相对来说，中国国内起步较晚，不过从1 9 9 8 年来，我国在指纹识别技术方面 得到较大的发展，可以说是日新月异，除了有引进技术外，还有国内公司独立研究 开发出的自主知识产权的多项指纹识别类产品从事该项目开发的公司1 9 9 8 年不 到l o 家，2 0 0 0 年已经发展到近3 0 家，主要集中在深圳、广州、北京、上海等地。 其中有几家拥有自主知识产权的产品、技术，其余的基本是国外公司的代理或系统 集成商。在这些公司中比较有名的有北大方正、深圳红光、北京鸭绿江、西安青松 等最近几年，国内的公司和高校开始涉足警用系列产品，目前成品化的系统有： 北京鸭绿江公司的p e f i s 公安用指纹自动识别系统、清华大学开发的c a f i s 指纹 自动识别系统、北京大学的大容量指纹识别系统等。 随着指纹识别技术的发展，指纹识别的应用范围也是越来越广i s 】，如今指纹识 别系统几乎用于所有需要进行安全防范的场合，遍及诸多领域，在包括金融证券、 1 1 r 、安防、公安、医疗、福利等行业的许多应用系统中都具有广阔的应用前景，它 的应用主要有： ( 1 ) 金融证券：a t m 指纹终端、指纹保险箱，指纹储蓄卡、大额取款客户身份 确认、公司体现确认、交易终端客户身份确认、远程交易身份确认等； ( 2 ) i t 业：个人计算机系统密码、信息安全防范、网络安全防范、网上银行及 电子商务的安全交易； 6 硕士论文 指纹图像质量评估的方法研究 ( 3 ) 安防业：指纹门禁系统、个人指纹证件； ( 4 ) 医疗：鲜血输血管理、个人医疗档案管理； ( 5 ) 社会福利：公费医疗确认、保险受益人确认、各种社会福利受益人身份确认； ( 6 ) 其他：指纹考勤、俱乐部会员确认、海关及民航快速通关认证等。 由于目前我国的金融电子化和现代化速度越来越快，伴随而来的一个非常重要 的问题就是如何能迅速而又准确地鉴别金融业务运行过程中有关各方的真实身份。 因此从长远发展来看，指纹识别技术在金融电子领域的应用前景最为广泛。 1 3 本文的主要内容 本论文的工作是自动指纹识别系统中的一部分，主要对指纹图像质量的评估方 法进行了研究。 指纹质量评估是整个指纹识别过程的第一步，有着重要的意义，影响自动指纹 识别系统水平的最重要因素之一便是在注册和辨识过程中对那些采集质量比较差 的指纹进行判别和处理。由于采集仪器的原因( 如采集仪器的分辨率低等) ，或者是 人为的原因( 手指上有疤，有污误，过干等) ，刚采集的指纹原始图像一般有很多噪音， 图像质量存在差异。有些质量较差的指纹图像灰度对比度低，背景部分存在高噪音， 指纹的脊谷纹理不清晰，难以辨识，如果将这些指纹录入库中识别的话，在进行 二值化，细化后，会产生很多地为特征点，会对后续匹配产生影响，造成很高的误 识率。 同时，在辨识过程中，为了得到很好的辩识率，有必要对一些质量比较差的指 纹图像区域提示先进行预处理后再进行匹配。 现今主要的指纹质量评估方法，有b o l l e 5 l 】等人提出的用有方向信息区域与无 方向信息区域比例大小来判定指纹质量的方法，有即l 等人提出的用计算有方向 区域占整个指纹前景区域面积比率的方法来判定指纹质量的方法，有基于视觉客观 测度的指纹质量评估方法，有基于脊谷清晰度与方向可靠性评判的指纹质量评估方 法，有模糊指纹图像评价方法，本文选取了其中比较具有代表性的几种方法进行了 实验分析，发现这些评估方法都各有其优缺点。因而本文在研究了这些方法的基础 上给出了一个综合的指纹质量评估方法，经实验对比表明该方法能有效的提高指纹 的匹配的准确率。 7 硕士论文指纹图像质量评估的方法研究 2 指纹识别的基本原理 2 1 指纹的基本特性 人的指纹具有各人不同、各指不同和终身不变的基本特征网。各人，各指不同 是指在不同的个体上的指纹纹路的形状结构有差异。纹路细节的形状、数目、位置、 距离、相隔线数和角度关系在总体的构成上具有特定性、唯一性。 大量关于指纹遗传和变异的分析结果表明，指纹的具体形态和指纹纹路细节( 细 节特征) 属于不遗传变异，这种不遗传变异是产生指纹唯一性最根本的原因。指纹的 终身不变是指从胎儿的第六个月阶段指纹完全成型到人死亡后遗体腐烂以前的整 个生命周期中，每个人指纹的类型、具体形态、各个细节特征的形状、数量、位置 和相互关系所构成的特征总和始终不变。指纹的终身不变性具有分子遗传学、组织 学和生理学上的依据。尽管随着年龄的增长，指纹在外形大小、纹线粗细上会有变 化，但从总体上看，同一指的指纹纹线类型、细节特征的总体布局等始终无明显的 变化即使手指皮肤受伤，只要不伤及真皮，伤愈后，纹线仍能恢复原状：如果伤及 真皮，伤愈后形成伤疤，会破坏原有的纹线，但是伤疤本身为指纹增添了新的稳定 的特征【姗。 指纹其实是比较复杂的。与人工处理不同，现代的生物识别技术并不直接存储 指纹的图像( 考虑到个人隐私和存储空问) ，而是存储指纹原图像的特征，指纹识 别算法最终归结到在指纹图像上找到并对比指纹的特征指纹的特征定义了指纹的 两类特征以进行指纹的验证：总体特征和局部特征【1 1 l 【1 2 1 3 1 1 1 羽。 1 总体特征：总体特征是指那些用人眼就可以直接观察到的特征，包括以下几 个方面： ( 1 ) 基本纹路图案 基本纹路图案包括环形( l o o p ) ，弓形( a r c h ) 和螺旋形( w h o r l ) 。其它的图 案都基于这3 种基本图案，仅依靠图案类型来分辨指纹识远远不够的，这只是一个 粗略的分类，但通过该分类可以使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。 ( 2 ) 模式区 模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能分辨出指纹是属于 哪一种类型的。 ( 3 ) 核心点 核心点位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参照点 ( 4 ) 三角点 三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点，或者两条纹路的会聚点， 8 硕士论文指纹图像质量评估的方法研究 孤立点，转折处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数和跟踪的开 始之处 ( 5 ) 式样线 式样线是在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，式样线 通常很短就中断了，但它的外侧线开始连续延伸。 ( 6 ) 纹数 纹数是指模式区内指纹纹路的数量在计算指纹的纹数时，一般先连接核心点 和三角点，这条连线与纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。 2 局部特征：局部特征是指纹上的节点两枚指纹经常会具有相同的总体特征， 但他们的局部特征节点却不可能完全相同节点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，分叉点就称为特征点。就是这些 节点提供了指纹唯一性的确认信息。指纹上的节点有以下4 种不同的特性： ( 1 ) 分类 节点有以下几种类型。最典型的是终结点和分叉点。 a 终结点：一条纹路在此终结。 b 分叉点：一条纹路在此分开成为两条或者更多的纹路。 c 分歧点：两条平行的纹路在此分开 d 孤立点：一条特别短的纹路，以至于成为一点 e 环点：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。 f 短纹：一端较短但不至于成为一点的纹路。 ( 2 ) 方向 每个节点都有一定的方向。 ( 3 ) 曲率 描述纹路方向改交的速度。 ( 4 ) 位置 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。 鑫交 环型弓型螺旋型 图2 1 1 9 硕士论文 指纹图像质量评估的方法研究 臻缪愿廨 核心点 2 2 指纹识别的流程 模式区 三角点 纹数 图2 1 2 图2 2 i 指纹识别系统框图 ( 1 ) 指纹的录入： 指纹录入设备的作用是抓取指纹图像的点位图。取向的设备分为两类：光学，硅 晶体传感器和其他类型。 光学取像设备的历史最悠久，可以追溯到2 0 世纪7 0 年代。依据的是光的全反 射原理【1 5 】。光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光线由c c d 去获得，反射光的数 i o 硕士论文 指纹图像质量评估的方法研究 量依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度与玻璃间的油脂。光线经玻璃射到谷后 反射到c c d ，而射到脊后则不反射到c c d ( 确切的是脊上的液体反光) ，光学取像 设备的优点是成本低，耐性好，缺点是体积大，成像质量一般 目前市场上出现了晶体传感器，这些含有微晶体的平面通过多种技术来绘制指 纹图像最常见的是有电容传感器，温度传感器和压感传感器电容传感器通过电 子度量技术来捕捉指纹电容设备能结合大约1 0 0 0 0 0 导体金属列阵的传感器，其 外面是绝缘的表面，当用户的手指放在上面时，皮肤组成了电容阵列的另一面。电 容器的电容值由于金属间的距离而变化，这里指的是脊( 近的) 和谷( 远的) 之闻 的距离。压感式表面的顶层是具有弹性的压感介质材料，它们依照指纹的外表地形 ( 凹凸) 转化为相应的电子信号。传感器设备的优势是成本低，体积小，耗电量少， 缺点主要是易受干扰，包括静电干扰，手指汗液中的盐分，手指脏物或磨损等。 超声波扫描被认为是指纹取像技术中非常好的一种方式，其过程很像光学扫描 中的激光。超声波先扫描指纹的表面，紧接着，接收设备获取了其反射信号，测量 它的范围，得到脊的深度在超声波扫描中，积累在皮肤上的脏物和油脂对超音速 获得的图像影响不大，所以这样的图像是实际脊地形( 凹凸) 的真实反应。然而由 于成本过高。限制了该技术的推广应用。 近年来由于热敏技术的发展，使用温度传感器的指纹采集仪成像质量大大提 高，成为使用最普遍的指纹采集设备之一 c 2 ) 指纹图像的质量评价 指纹图像的质量评价是整个指纹自动识别系统的第一步，它对后面的指纹图像 的识别有着重要的意义，由于刚采集的指纹因为各种原因( 如手指的破损，手指上 的油污，水迹等等) 会造成其所采集图像质量上的差异，一些图像比较差的指纹如 果不经处理直接进入库中，会对后续的指纹识别产生很大的影响。 ( 3 ) 预处理 预处理在整个自动指纹识别系统的过程中是很关键的一步，无论是指纹匹配还 是指纹分类，都需要提取指纹的有效特征，为了保证特征提取的可靠性，必须对获 取的指纹图像进行预处理，以减少噪声或其他干扰。指纹预处理有以下几个步骤： 指纹图像分割，针对指纹图像模糊部分进行图像增强，指纹的二值化，对指纹二值 化后的指纹图像进行细化，产生单像素宽的骨架图像。 ( 4 ) 特征提取 指纹图像中存在着两种待提取的特征：全局特征和局部特征。全局特征用于指 纹分类，一个重要的全局特征是中心区的形状。局部特征指纹图像中的细节， 它可以通过细化后的指纹图像求得。美国国家标准局提出了用于指纹鉴定的四种细 节特征：脊末点( 端点) ，分叉点，复合点( - - - 分岔或交叉点) 与未定义。目前最常用的 硕士论文 指纹图像质量评估的方法研究 细节点特征是美国联邦调查局提出的细节点坐标模型，它利用脊末梢与分叉点这两 种特征来鉴定： 图2 2 2脊末梢与分叉点 ( 5 ) 指纹的分类 指纹自动识别系统一般要求输入指纹与一个很大的指纹数据库进行匹配( f b i 的数据库有七千万个指纹) ，为了减少搜索时间，降低计算的复杂性，将指纹以一种 精确且一致的方式分到每个指纹库是很重要的，这样输入指纹只要跟子库中的指纹 相匹配就可以了。 指纹分类被认为是指纹匹配的初级阶段。在大部分的研究中，指纹一般分为六 类平弓型，尖弓型，左箕型，右箕型，斗型，双箕型。 一圈 平弓型尖弓型 左箕型 一圈圜 右箕型斗型双箕型 图2 2 3 指纹的类型 ( 6 ) 特征匹配 特征匹配是将新输入指纹的特征与指纹库中所存储指纹的特征进行匹配，找出 最相似的指纹作为识别的输出结果。这个过程也就是我们所说的指纹识n 认证过 程，它是自动指纹识别系统的核心。其中指纹识别用以判断输入指纹是属于哪一个 硕士论文指纹图像质量评估的方法研究 人的，而指纹认证则是用来判断两个指纹是否属于同一个人 硕士论文 指纹图像质量评估的方法研究 3 经典指纹质量评估方法的研究 3 1 引言 指纹图像的质量评估在自动指纹系统中有着重要的实际价值【1 6 】。影响自动指纹 识别系统水平的最重要因素之一便是在注册和辨别过程中对那些采集质量差的指 纹的判别及处理能力，一个较好的指纹识别系统应要求用户在登记时多次获取指 纹，然后，把图像质量最好的作为注册的指纹。同时，为了获得比较好的识别率， 在匹配之前要对质量比较差的指纹图像区域先进行特殊的图像预处理，然后再进行 识别。为了实现这个目的，需要设计一个合适的有效地指纹图像质量评估方法【1 7 1 碍】。 刚采集的指纹原始图像一般有很多噪音，图像质量存在着差异。这主要是由受 采集者平时的工作和环境所引起的，比如手指褪皮，有刀伤，疤痕，手指被弄脏， 干燥，湿润等。同时，也与采集仪器的性能有着密切的联系，例如，光学全反射技 术干手指差，且汗多的和稍脏的手指成像模糊；硅晶体电容传感技术干手指好，但 汗多的和稍脏的手指不能成像下图分别给出了较好的和较差的指纹图像例子【1 7 1 1 1 司 8 基于硅晶体传感技术采集 图3 1 1 b 基于光全反射技术采集 图像质量较好的图像 1 4 硕士论文指纹图像质量评估的方法研究 基于硅晶体传感技术采集b 基于光全反射技术采集 图3 1 2图像质量较差的图像 对指纹图像进行一定量的比较，评价是必须的，有非常有意义的，也是困难的 问题。迄今为止，有关指纹图像的质量判断文献较少以下便对其中具有代表性的 几种质量评价方法进行介绍及实验 3 2 基于视觉客观测度的指纹质量评测方法 该方法参考了专家视觉评测过程并基于视觉的客观测度，设计了一个指纹图像 质量的评估方法，详细地方法如下”； 3 2 1 指纹图像的评测参数： 1 指纹有效面积大小五； 用灰度方差法分割出指纹的前景图像，并计算该前景图像与原始指纹图像的面 积比 ，作为评分参考。 2 指纹图像位置的偏移程度厶，l ： 分别计算出有效指纹图像的质心相对于原始指纹图像中心d 在x ，】，方向上 的偏移程度l ，厶，作为评分参考 3 指纹图像于湿程度l ： 通过对指纹图像进行量化评估得到可得到干湿度值l 。 4 其他传统的评测参数： 指纹图像的明暗程度，灰度均值，方差等等。 3 2 2 部分评测参数的计算 1 有效面积大小 颈士论文 指纹图像质量评估的方法研究 用灰度方差法分割出指纹的前景区域d ，将原始指纹图像的宽和高分别记为 w i d t h 和h e i g h t 。设前景区