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哈尔滨理丁人学工学硕士学位论文 指纹识别系统研究 摘要 指纹由于其所具有的唯一性和不变性，为自动身份确认系统提供了一种 理想的手段。指纹识别也成为最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术 之一。尽管当前指纹识别已有多种成型产品，但因为指纹图的噪声、皮肤弹 性等非线性因素，理想的指纹自动识别系统研究仍然是一个很困难的任务。 本文工作流程分为：对采集的指纹图像进行预处理、特征提取、特征匹 配。本文重点研究了以下内容。 1 在图像预处理阶段，研究了指纹图像分割算法。根据块梯度一致性 生成指纹图像分割模板，并根据该模板对指纹图像进行分割。研究了指纹图 像增强算法，针对指纹图像方向信息的提取问题，对方向图的去噪。并利用 方向一致性因子对八方向加博滤波方法进行了改进，以提高指纹增强的速 度。 2 指纹图像的特征提取主要是提取指纹的细节特征点并保存真实特征 点的属性。奇异点的提取方面，对指纹方向图进行分析，根据奇异点模板提 取奇异点邻域，并对邻域进行分析。本文使用8 邻域特征点提取算法将指纹 细化图中的细节特征点全部找到，再根据各种伪特征点特性去除伪特征点， 以保存真实特征点的属性以便在匹配过程中使用。 3 研究了指纹匹配算法。本文在对传统点模式方法进行研究的基础 上，引入了一种基于d e l a u n a y 三角割分的的指纹匹配算法，用三角剖分定 位参考点，并使用径向基函数对局部变形进行仿射，根据两次匹配的特征点 对来判断两幅图像是否来自于同一手指。 指纹识别系统在m a t l a b 7 0 中编程实现，使用f v c 2 0 0 0 和f v c 2 0 0 4 数 据库进行试验，实验结果说明该套算法可有效。 关键词指纹识别；方向图；加博滤波器；特征提取：匹配 哈尔滨理丁人学t 学硕十学位论文 r e s e a r c ho nf i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n s y s t e m a b s t r a c t f i n g e r p r i n t s h a v et h ec h a r a c t e r so fu n i q u e n e s sa n d l n v a r l a n c e ，w h l c l a p r o v i d e sa ni d e a lr e s o l u t i o nf o rt h ea u t o m a t i ci d e n t i f i c a t i o ns y s t e m f i n g e r p r i n t i d e n t i f i c a t i o nh a sb e c o m eo n eo ft h em o s tp o p u l a r ，c o n v e n i e n t ，r e l i a b l ep e r s o n a l i d e n t i t y a u t h e n t i c a t i o n t e c h n o l o g i e s h o w e r v e r ，f i n g e r p r i n t i n d e t i f i c a t i o n t e c h n o l o g yi ss t i l lav e r yd i f f i c u l tt a s kf o rs o m ef a c t o r s ，s u c ha sn o i s e ，e l a s t i c i t y t h em a i ns t e p so ff 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 ma r ei m a g ep r e p r o c e s s i n g ， f e a t u r ee x t r a c t i o na n dm a t c h i n g t h i sd i s s e r t a t i o nf o c u s e so nt h ef o l l o w i n g c o n t e n t sa n dm a k e ss o m ei m p r o v e m e n t s ：。 f i r s t l y ，t h e r ea r ef i v es t e p si nt h ei m a g ep r e p r o e e s s i n gp r o c e d u r e ，w h i c ha r e q u a l i t ye s t i m a t i o n ，i m a g es e g m e n t ，i m a g ee n h a n c e m e n t ，b i n a r i z a t i o na n dt h i n n i n g i n t h i sd i s s e r t a t i o n ，a ni m p r o v e da l g o r i t h mf o rt h ef i n g e r p r i n t se n h a n c e m e n t b a s e do ng a b o rf i l t e ri sp r e s e n t e d w ep r o p o s et ou s en o n - c o h e r e n c ef a c t o rt o f i n dt h eb l o c k sw h o s er i d g eo r i e n t a t i o na r eh i g h l yn o n c o h e r e n c e ，a n da p p l y8 - o r i e n t a t i o n a lg a b o rf i l t e r st ot h e s eb l o c k s t h r o u g ho r t h o g o n a ld e c o m p o s i t i o n ， w ec o n v e r t2 dg a b o rf i l t e ri n t ot w o1dg a b o rf i l t e r s 。t h i sa p p r o a c hr e d u c e st h e c o s to ft i m ea n di m p r o v e st h eq u a l i t yo ff i n g e r p r i n ti m a g e s e c o n d l y ，t h e r e a r et h r e e p a r t s i nt h em i n u t i a ee x t r a c t i o n ，w h i c ha r e m i n u t i a e p o i n t sd e t e c t i o n ，s i n g u l a rp o i n t s d e t e c t i o na n df a l s em i n u t i a e e l i m i n a t i o n 8 一n e i g h b o r h o o df e a t u r ep o i n t se x t r a c t i o na l g o r i t h mi su s e dt od e t e c t m i n u t i a ep o i n t s s i n g u l a rp o i n t se x t r a c t i o nb a s e do nt h ea n a l y s i so r i e n t a t i o nf i e l d i si m p r o v e d 。t h i sm e t h o dc a ng e ts i n g u l a rp o i n t s p o s i t i o ne x a c t l y t h i r d l y , o nt h e b a s i so ft h e a n a l y s i s o nt r a d i t i o n a li n d e t i f i c a t i o n ，a f i n g e r p r i n tm i n u t i a ef i r s tm a t c h i n gm e t h o db a s e do nt h ed e l a u n a yt r i a n g u l a t i o n i sp r o p o s e d t h en e x tm a t c h i n gs t e pi sb a s e do nr a d i a lb a s i sf u n c t i o n sw h i c hc a n a f f i n el o c a ld e f o r m a t i o n o u rm e t h o dc a nr e d u c et h ec o s to ft i m ea n di m p r o v et h e - h 哈尔滨理工人学工学硕士学位论文 p r e c i s eo fm a t c h i n g f i n a l l y , w ea d o p tm a t l a b7 0t os i m u l a t et h ea l g o r i t h m ，a n da d o p tf v c 2 0 0 0 ， f v c 2 0 0 4a st h ed a t a b a s e t h er e s u l ts h o w st h e s ea l g o r i t h m sc a nw o r ke f f e c t i v e l y k e y w o r d sf i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n ，o r i e n t a t i o nf i e l d ，g a b o rf i l t e r , m i n u t i a e e x t r a c t i o n ，m a t c h i n g i i i 哈尔滨理工大学硕士学位论文原创性声明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文指纹识别系统研究，是本人 在导师指导下，在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期i 旬独立进行研究工作所取得的 成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人己发表或撰写过的研究成 果。对本文研究工作做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声 明的法律结果将完全由本人承担。 作者签名：赶勇、智 日期： 加叼年3 月二p 日 哈尔滨理工大学硕士学位论文使用授权书 指纹识别系统研究系本人在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期间在导师指 导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归哈尔滨理工大学所有，本论文的 研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解哈尔滨理工大学关于保存、 使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门提交论文和电子版本，允许论 文被查阅和借阅。本人授权哈尔滨理工大学可以采用影印、缩印或其他复制手段 保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。 本学位论文属于 保密 口， 不保密圆。 ( 请在以上相应方框内打) 作者签名：小匆t 童 在年解密后适用授权书。 日期：力p 唯弓月加日 导师签名：乖叁k 日期：2 哆年多月如日 第1 章绪论 1 1 课题研究的背景及意义 以信息化、数字化、网络化为特点的社会发展对国家以及社会生活的安全 性提出了全新的要求，在这种环境下，个人身份签别显得尤其重要。传统的身 份鉴别方法主要有两种2 1 ：基于知识( k n o w l e d g e - b a s e d ) 的方法和基于信物 ( p o s s e s s i o n - b a s e d ) 的方法。基于知识的方法通过核对“你知道什么”来确定个 人身份，即待鉴别者使用所掌握的知识如密码、个人识别码( p t n ) 或口令等来 证明自己的身份。基于信物的方法则通过核对“你拥有什么”来确定个人身 份，即待鉴别者使用所持有的信物如证件、印章或钥匙等来证明自己的身份。， 显然，上述两种方法都有明显的缺陷，“知识”存在容易遗忘或混淆、被他人 窃取或破解等问题，“信物”则存在携带不便、会丢失或被盗、容易被仿制等 问题。更为严重的是这些传统的身份确认方法通常无法区分标识物品真f 的拥 有者和取得标识物品的盗用者，一旦他人获取了这些标识物品，就可以拥有相 同的权利。随着信息时代的到来，传统的身份鉴别方法面临着严峻的挑战，并 显得越来越不适应科技的发展和社会的进步。所以说传统的身份鉴别方法有着 巨大的安全漏洞。如何及时、准确和有效地验证每个社会成员的身份，以保障 人们的合法权益和各种社会活动的合法性和有效性，及时打击与遏制各种违法 犯罪活动，维护国家安全和社会稳定。 在生物识别技术领域中，指纹识别技术是各国科学家和科研机构研究的重 点，由于指纹识别是采用人与生俱来的生物特征，无法假冒，并且在人的一生 之中，指纹特征能基本保持不变，每个人都具有十个指头，而每一个指头都具 有不同的指纹特征，只要选取其一，就可以作为每个人唯一的识别代码，终生 享有，使用成本为零，安全系数极高，并且突破传统束缚，无需携带磁卡、i c 卡、a t m 卡、射频卡等识别载体，更无需记忆密码。由于指纹技术特点及其 广阔的应用前景，指纹识别研究已引起国际学术界、企业界、政府以及国防军 事部门的高度关注。 ， 另外，传统的认证方法，例如密码和智能卡往往可能造成明显的资源浪 费。密码重置和更换丢失的智能卡是许多i t 部门经常性的工作，这些造成了 资金的浪费，也白白花掉了工作人员的时间。但同样的事件，通过生物识别技 哈尔演理t 大学t 学顾十学位论文 术的有效运用，则可以大大提高工作效率。这使得更多的机构正在考虑运用生 物识别技术进行身份验证，并提高这类系统简单易用的特性及系统认证的速 度。 1 2 国内外研究现状及分析 1 2 1 国外研究现状 现代的指纹匹配技术主要是1 6 世纪后期产生。1 8 7 2 年f r a n c i sg a l t o n 提出 了分叉点和端点开发人个指纹识别模式，基于这两种特征的指纹识别模式至今 都在使用。并且这两种细节特征可以为每一枚指纹构建唯一的信息。h e n r y f a u l d s 在1 8 8 0 年，第一次科学的提出了指纹的两个重要特征：一是任何两个 不同手指的指纹脊线的式样( r i d g ep a t t e r n ) 不同，二是指纹脊线的式样在人的一 生中不会改变。这一发现奠定了现代指纹识别技术的理论基础，也使得指纹识 别在罪犯鉴定中得到应用。f r a n c i sg a l t o n 对指纹进行深入研究，并于1 8 8 8 年 引入了特征点的分类技术。1 8 9 9 年，e d w a r dh e n r y 学习了g a l t o n 的指纹科 学，建立了著名的“h e n r ys y s t e m 用于指纹分类。使用精准的指纹索引给 专家指纹识别带来极大的便利。早在2 0 世纪初期，司法部门己经正式采用指 纹作为有效的身份标记，一些指纹识别机构建立了世界范围的罪犯指纹档案 库。 2 0 世纪6 0 年代，美国f b i ( f e d e r a lb u r e a uo fi n v e s t i g a t i o n ) 开始着手开展基 于指纹的自动生物特征识别研究工作，美国在这一领域的研究水平处于世界最 前沿。在国外从事指纹识别研究和开发的公司、科研机构、学校比较多，其 中较为著名的有：法国m o r p h ，立陶宛n e u r o t e n o l o g i j a 。日本n e c ，美国国家 标准局视觉处理研究组，i b m 沃特森研究中心，b i o m e t r i c a c c e s s ， i d e n t i c a t o r ，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。科研机构有美国国家标准局视觉图像处理研究组( n i s t v i s u a li m a g ep r o c e s s i n gg r o u p ) 、美国密歇根州立大学的模式识别与图像处理研 究室、意大利b o l o g n a 大学生物特征识别系统实验室、新加坡南洋理工大学信 号处理中心等。2 0 0 6 年初，澳大利亚成功发行世界上第一本生物识别护照。由 于社会对指纹识别有着日益迫切的需求以及指纹识别领域仍然存在许多难题， 近年来指纹识别研究十分活跃，与指纹识别有关的国内外活动有国际指纹验证 比赛f v c 、国际生物认证会议i c b a 、中国的生物识别学术会议c c b r 、国际 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 模式识别会议i c p r 等。 不过，单个生物特征有其固有的局限性，如声纹会随着人身体健康状况的 变化而变化，有的人指纹特征难以提取，脸像会由于化妆、表情的变化而变化 等等。而且，每种生物特征所能达到的身份鉴别准确率是有限的。通过多生物 特征融合的方法，可使提高准确率和扩大应用范围两方面提高生物特征身份鉴 别系统的性能，使之更接近实用。因此将多个生物特征结合起来进行认证就非 常迫切和必要啼。j a i n 等人于1 9 9 8 年提出将指纹与人脸识别的结果融合怕；于 2 0 0 0 年提出确定每个用户的特定参数的方法将指纹、脸像和手形的识别结果融 合1 7 ，并在2 0 0 1 年对多生物特征识别作了概述旧。 1 2 2 国内研究现状 我国从2 0 世纪8 0 年代初期开始研究指纹自动识别技术。通过“七五 和 “八五”的十年攻关，也取得了令人瞩目的成就。如：北京大学、清华大学、 北京市刑科所、公安部二所等都获得了不少的研究成果。比较出色的有北京大 学的d e l t a s 系统，清华大学的c a f i s 系统等伸j 引。以中科院自动化研究所为 代表的课题组得到了国家杰出青年科学基金项目、国家重大基础研究前期研究 专项项目、8 6 3 高科技发展计划项目和国家自然利学基金项目等众多项目的资 助，使我国的指纹自动识别技术赶上了国际水平。近年，指纹识别系统的研究 与应用成为了一个热点，特别是商业指纹自动识别系统应用的更广泛，国内出 现了众多生物识别科技公司和网站，指纹考勤机、指纹门禁系统等产品得到了 广泛的应用。北大高科有限公司、北京中控自动化系统有限公司、北京中科模 识科技有限公司、天津新通科技发展有限公司、中科院的汉王科技公司、上海 同济斯玛特识别技术有限公司和方正指纹技术有限公司等都在此领域做出了卓 有成效的工作随着指纹识别技术的发展以及产品产业化的推进，这一技术不但 广泛应用于人们己经熟知的公安、破案、保安、金融等领域以及笔记本电脑和 手机等设备中，还将用于居民身份证。对于警用大型或者超大型指纹库而言， 匹配的速度和相似性排序是识别技术的关键，但是最后的鉴定结果仍要靠专家 认定。2 0 0 2 年，清华大学实现了在海量数据库上的人脸和指纹综合识别系统 ，在识别的过程采用的融合策略是先用人脸特征进行比对得到前n 个候选， 然后在这个范围内用指纹特征再进行比对。迄今为止，还没有综合生物特征的 识别系统的产品问世，综合身份识别系统的研究有待于进一步发展。 目前，国内外指纹识别技术基本上都基于细节特征点进行识别，差距并不 哈尔滨理t 人学t 学硕：l 学位论义 明显。但是国内对于自动指纹识别系统( a u t o m a t i cf i n g e r p r i n ti d e m i f i c a t i o n s y s t e m ，a f i s ) 主要侧重于研究角度，在实际应用中较少，所以这些技术和实 际的市场需求还有不少差距，而实际从事指纹应用的公司大多也没有自己的技 术，使用国外厂商的指纹识别算法。 1 2 3 研究现状分析 现在国内外指纹识别大都采用基于细节特征点的指纹识别技术，即采用基 于图像处理的指纹识别算法，其中比较有代表性的有两种。一种是基于方向滤 波增强，并在指纹细化图上提取特征点的算法，另一种是直接从指纹灰度图上 提取特征点的算法纠。指纹识别作为一种热门的生物识别技术受到越来越多人 的关注，国内外许多机构和学者都采用了很多不同的算法对指纹图像进行预处 理和匹配。但有些算法会由于指纹图像的噪音、皮肤弹性引起的非线性形变等 多方面因素，导致在识别过程中出现误差，影响识别率等。 尽管指纹识别的研究和开发已取得重要进展，也获得了不少应用，但是指 纹识别的应用在目前并没有获得普及，这主要是因为指纹识别在识别准确性和 识别速度方面还远远不能满足很多实际应用的要求。自动指纹识别技术并未完 善，还有大量的工作要做，要使系统性能完全满足各种应用的需求，还有很长 的路要走。目前，困扰自动指纹识别的主要障碍有以下几种： 1 无统一的指纹信息库作为大型指纹识别认证应用的前提之一就是形成 统一的指纹信息库。包括社保、二代证、电子商务、教育、军队、监狱等应用 行业或单位都需要形成统一的指纹信息库，以便能顺利推行指纹安全认证。但 目前这项工作都未启动，甚至是根本未得到应有的重视。标准化制订滞后。未 能及时制定出统一的、可行的国家标准，导致各个指纹产品厂家一方面一味强 调自身产品的技术标准，另一方面也不敢大批生产和推广指纹阅读器产品，反 倒大力推广指纹应用的低端产品( 如：考勤机、门禁控制器等) ，于是出现了现 在这种指纹低端产品大量涌入市场，而指纹应用的中高端产品和项目难以启动 的局面。 2 活体指纹传感器带来的图像误差一般活体指纹采集都要求使用者把手 指放在传感器表面采用接触测量的方法，这就会因为皮肤本身的弹性使生成的 二维图像发生形变，加之，随着传感器面积的减小，用户每次指纹捺印的重叠 部分可能就会很少，另外，活体指纹传感器受外界的干扰如静电、强光等影响 比较大，有时会产生较强噪声，严重时，甚至无法采集指纹。因此，指纹识别 哈尔滨理t 大学工学硕士学位论文 不像其他一些如钥匙、密码等传统的识别方法，即每次的输入和输出都有完全 的对应关系。 3 劣质量指纹的处理指纹图像的质量对指纹识别的性能具有非常重要的 影响，目前的采集设备对手指的干湿度、清洁度等要求很高，在实际中很难保 证指纹图像的质量较好。目前的指纹识别算法中，对于预处理的依赖程度很 高，而对于劣质指纹图像的预处理一直是一个难点。因此国际指纹大赛 ( f i n g e r p r i n tv e r i f i c a t i o nc o m p e t i t i o n ，f v c ) 中所提供的指纹库中，劣质指纹的 比例逐年增加，特别是f v c 2 0 0 4 数据库中的劣质指纹。体现了对指纹预处理 近乎苛刻的严格要求。自动指纹识别算法的抗干扰能力将遇到强烈的挑战。就 目前而言，没有一种方法能够真f 解决劣质指纹的问题，预处理的结果与人对 残缺指纹纹线的推断能力还有相当大的距离。 4 高效准确的指纹细节点匹配方法指纹匹配通过细节点匹配实现，由于 旋转，平移和指纹柔性形变，导致点群之间相对位置发生变化，另一方面，由 于图像的不同质量，所提取到的特征点存在增加和减少以及伪特征点的干扰， 导致点集的“对齐”过程非常困难，进而影响匹配的精度，造成拒识和误识。 尤其是当传感器面积较小，导致无法准确分类的情况下，匹配的速度和准确性 会受到非常大的影响。此外指纹图像还存在各种变形，如何快速准确地进行细 节点匹配是一项非常艰巨的任务。 综上所述，自动指纹识别系统的最主要难点在于指纹图像预处理和指纹特 征点的匹配。 1 3 本文的主要工作与结构安排 通过阅读大量的文献资料，本文深入研究了指纹识别算法所包含的主要方 面： 1 基于g a b o r 滤波器的指纹图像增强方法g a b o r 滤波增强是使用方向图 图像来进行增强的，是指纹增强算法中最常见的一种。算法的基本出发点是基 于指纹的数学模型，指纹在局部小区域内可以认为是一组平行的具有一定频率 的直线，那么可以顺着脊线的方向使用g a b o r 窗函数去过滤图像，使脊线的信 息得到加强。由于是顺着脊线的方向滤波，在顺着脊线方向上有平滑的作用， 因此能将一些断裂的脊线修复回原来的状态，同时由于g a b o r 滤波器具有良好 的频率选择性，因此可以在有效地去除脊线上的噪声的同时，保持脊线的结 哈尔滨理工犬学工学硕士学位论文 构。 2 特征信息提取算法指纹特征分为全局特征和局部特征。从指纹图像的 脊线的方向场图中可以看到，在奇异点附近，脊线的方向变化比较剧烈而在其 他地方的变化相对平缓。指纹的奇异点的数目、类型和位置等信息经常被用来 解决指纹的分类和指纹匹配中的指纹对齐问题。因此，准确、可靠地检测奇异 点的位置，对于自动指纹识别系统具有重要的意义。指纹唯一性最终要靠局部 特征来判别。指纹细节特征点提取是整个自动指纹识别系统中一个非常重要的 环节，它既是对图象预处理效果的检验，又是后继指纹比对算法实现的基础。 3 基于点模式的指纹匹配方法点模式匹配研究方法是，首先去除各种变 形的影响，对齐两个细节点模式，然后统计两个细节点模式之间相对应的细节 点的个数，这种对应只能是一种近似对应，最后根据对应细节点的数目得到一 个衡量相似性的匹配分值，通过匹配分值与预先设定的阈值进行比较来判断这 两个细节点模式是否相同。 本文的结构安排如下： 第l 章为绪论部分，主要说明本文的研究意义，简述指纹识别的研究现 状，根据研究现状分析了目前自动指纹识别的主要障碍。 第2 章对生物识别技术常用技术进行综合比较，然后对自动指纹识别系统 的系统构成和系统评价方法进行了介绍。 第3 章深入研究了指纹图像预处理过程的指纹图像质量评价、图像分割、 图像增强、二值化和细化等算法。指纹图像预处理。系统比较了前人在指纹预 处理方面的大量研究工作，详细阐述了本文所使用的指纹图像预处理的过程、 步骤、算法，并给出各阶段的实验结果。 第4 章首先研究基于方向图的奇异点提取方法，对指纹细节特征提取算法 进行了简单的介绍，给出了一种优化的伪特征消除方法； 第5 章介绍了d e l a u n a y 三角剖分理论，根据点模式流程分两阶段进行特 征点匹配。介绍了匹配结果的计算方法。 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 第2 章指纹识别的基本原理 2 1 生物识别技术简介 生物识别技术( b i o m e t r i ci d e n t i f i c 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，分为生理特征和行为特征。例如声音和签 名。生物特性不会被遗忘并且不会误置或是被共享，因此具有更高的可靠性。 生物识别系统对生物特征进行取样，提取其唯一的特征并且转化成数字代 码，并进一步将这些代码组成特征模板，人们同识别系统交互进行身份认证 时，识别系统获取其特征并与数据可中的特征模板进行比对，以确定是否匹 配，从而决定接受或拒绝该人川。 人体用于生物识别的特征可以分为两类：生理特征和行为特征。生理特征 主要有：指纹、掌形、虹膜、视网膜、人脸、面部热像等；行为特征主要有： 签名、语音、步念、击键等。研究和实验表明，人体的上述特征都在不同程度 上满足普遍性、唯一性、稳定性和可采集性等四个基本性质的要求。基于这些 特征，人们发展了多种生物识别技术，其中应用较广或研究较深的有：指纹识 别、静脉识别、虹膜识别、视网膜识别、面部识别、手掌几何学识别、d n a 识别、声音识别、亲子鉴定( 基因识别) 等。 1 指纹识别指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹 线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为 指纹的细节特征点。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴 别。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因 此指纹可用于身份鉴定。 相对与其它生物识别系统来说，指纹识别价格最低并且用户的可接受度最 高。指纹识别可用多种场合。目前来说指纹识别的技术应用最为广泛。注册多 个手指也可以增强系统的准确性和灵活性。 2 静脉识别静脉识别是生物识别领域最新技术之一。静脉识别的工作原 理是：静脉识别模块通过向人体某个特定部位发射特定波段的红外线，人体静 脉中的脱氧血色素会吸收部分这个波段的射线，从而减弱反射率。识别模块通 过捕捉人体特定部位反射回来的射线，近而根据反射射线的强弱计算出人体特 定部位静脉的图纹。这些静脉图纹和人的指纹一样具有个体独特性因此可以 利用这些图纹识别不同的个体。此外，由于静脉血管是存在于人体内，而静脉 识别模块只识别在人体内静脉中流动的脱氧血色素图纹，因此，试图仿制一个 特定个体的静脉图纹是非常困难的因而静脉识别技术具有很高的安全性能。 掌心静脉识别是目前已经产品化的静脉识别技术，它通过捕捉人手掌心的静脉 图纹识别个体目标。 掌心静脉认证模块和传统的生物识别技术模块相比，有如下优点： ( 1 ) 无需接触：由于无需接触，故卫生，可减少使用者的抵触感，适合于 公共场所： ( 2 ) 识别精度高：本人拒绝率为0 0 1 。他人误认率为0 0 0 0 0 8 ； ( 3 ) 高度的安全性和广泛的对应性：使用身体内部信息，极难伪造； ( 4 ) 适用于任何人。 3 虹膜识别虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状区 域，在红外光下呈现出丰富的纹理信息，如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等 细节特征。虹膜从婴儿胚胎期的第3 个月起开始发育，到第8 个月虹膜的主要 纹理结构已经成形。由相当复杂的纤维组织构成，世界上两个人的眼睛虹膜一 模一样的情况几乎没有。眼科专家根据长期的临床观察发现虹膜具有高度的细 节和丰富、唯一的纹理，并且一生中很少发生变化，被称为“光学指纹”，可 以作为身份识别之用i 。 虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份，其核心 是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，从而 实现自动的个人身份认证。英国国家物理实验室的测试结果表明：虹膜识别是 各种生物特征识别方法中错误率最低。即使全人类的虹膜信息都录入到一个数 据中，出现误识和拒识的可能性也相当小，但是这项技术的录入问题成为目前 的最大障碍。 4 视网膜识别视网膜是一些位于眼球后部十分细小的神经( 1 5 0 英寸) ， 它是人眼感受光线并将信息通过视神经传给大脑的重要器官，同胶片的功能类 似。用于生物特征识别的血管视网膜识别技术的优点是引：具有高可靠性。视 网膜血管分布是具有唯一性的，即使是双胞胎，这种血管分布也是有区别的； 视网膜识别系统误识率低。录入设备从视网膜上可以获得7 0 0 个特征点，这使 得视网膜扫描技术录入设备的误识率低于一百万分之一：视网膜是不可见的， 因此也不可能被伪造。视网膜识别技术的缺点是：采集设备成本较高，采集过 程较为烦琐，要求使用者的眼睛与录入设备的距离应在半英寸之内，并且在录 哈尔滨理t 人学t 学硕士学位论文 入设备读耿图像时，眼睛必须处于静止状态，因此导致使用不方便，使用者的 接受程度较低。其次，视网膜静脉图像的不变性不够好，使得视网膜识别系统 的拒识率相对较高。最后，视网膜识别技术可能会对使用者的健康造成损害。 5 面部识别面部识别是根据人的面部特征来进行身份识别的技术，包括 标准视频识别和热成像技术两种。标准视频识别是透过普通摄像头记录下被拍 摄者眼睛、鼻子、嘴的形状及相对位置等面部特征，然后将其转换成数字信 号，再利用计算机进行身份识别。视频面部识别是一种常见的身份识别方式， 现己被广泛用于公共安全领域。热成像技术主要透过分析面部血液产生的热辐 射来产生面部图像。与视频识别不同的是，热成像技术不需要良好的光源，即 使在黑暗情况下也能f 常使用。 6 手掌几何学识别手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指的 物理特征来进行识别，高级的产品还可以识别三维图象。作为一种已经确立的 方法，手掌几何学识别不仅性能好，而且使用比较方便。它适用的场合是用户 人数比较多，或者用户虽然不经常使用，但使用时很容易接受。如果需要，这 种技术的准确性可以非常高，同时可以灵活地调整性能以适应相当广泛的使用 要求。手形读取器使用的范围很广，且很容易集成到其他系统中，因此成为许 多生物特征识别项目中的首选技术。 7 d n a 识别人体内的d n a 在整个人类范围内具有唯一性( 除了同卵双胞 胎可能具有同样结构的d n a 外) 和永久性。因此，除了对同卵双胞胎个体的鉴 别可能失去它应有的功能外，这种方法具有绝对的权威性和准确性。d n a 鉴 别方法主要根据人体细胞中d n a 分子的结构因人而异的特点进行身份鉴别。 这种方法的准确性优于其它任何身份鉴别方法，同时有较好的防伪性。然而， d n a 的获取和鉴别方法( d n a 鉴别必须在一定的化学环境下进行) 限制了d n a 鉴别技术的实时性：另外，某些特殊疾病可能改变人体d n a 的结构组成，系 统无法正确的对这类人群进行鉴别。 8 声音识别声音识别是被认为最自然的生物特征识别身份鉴定方式。声 音是个人所固有的特征，声音数据的获得具有非侵犯性，说话人识别系统的价 格也较低，上述原因促使声音成为人们愿意接受的一种生物特征。声音基本上 属于一种行为特征，其他一些因素如身体状况、紧张程度等会引起声音的改变 另外，环境噪声对声音识别的影响非常大。比如，一个人感冒时说话和平时说 话就会有明显差异。再者，一个人也可有意识地对自己的声音进行伪装和控 制，从而给鉴别带来一定困难。同时，人的心情和身体健康状况也会对声纹特 征产生不同的影响。当然对于一些善于模仿他人说话的人来说，声纹识别系统 哈尔滨理t 大学工学硕七学位论文 显得过于脆弱。而且基于声音的身份识别系统的性能在很大程度上依赖于话 筒、信道、数字化设备的精度，更需要说话人本身的配合。声音识别的优点在 于它是一种非接触识别技术，容易为公众所接受。但声音会随音量、音速和音 质的变化而影响。 表2 1 为几种常见的生物识别性能的比较引。 表2 1 各种生物识别技术比较表 t a b l e2 1c o m p a r i s o no f s o m eb i o m e t r i ct e c h n o l o g y 唯一 稳定可接受模板大f a r (采集设 性，性性小 f r r ( ) ) 备价格 视网膜 + + 4 0 8 00 0 51 0 9 高 2 5 6 。 1 0 l o 高虹膜 + + + n a 1 0 0 0 面部 + + 5 0 01 0l 低 l o o 芦音 + + 1l 极低 10 0 0 签名 + + 4 0 1 0 0 0lo 5 低 指纹 + + + 3 0 0 8 0 0o oll o 。6 较低 注：+ + 高，+ 中等，低，f a r ( f a l s ea c c e p tr a t e ) 错误接受率，f r r ( f a l s e r e j e c tr a t e ) 错误拒绝率，n a 不适用。 通过以上比较可知，指纹识别是目前较为理想的用户身份认证技术。相对 于其它身份鉴别技术，指纹以下7 个方面的特性使其成为身份识别别技术的首 选引： 1 普遍性即所有个人都具有的生物特征； 2 唯一性即世界上两个指纹完全相同的概率小于十亿分之一； 3 永久性即终生不变性； 4 可采集性即可以通过一定的设备和手段采集到； 5 可行性即在对资源、环境、操作等条件要求不苛刻的条件下可以达到 合理的准确率、速度和鲁棒性； 6 可接受性即人们愿意接受这一方式； 7 防伪性能好帐号+ 密码、i c 卡等传统的身份识别手段相比，自动指纹 识别技术具有不会丢失、不会遗忘、唯一性、不变性、防伪性能好以及使用方 便等突出优点。采用这种技术，可以将人的身份和其指纹严格对应起来。同时 每个人的十指指纹均不相同，这样可以方便的利用多个指纹构成多重口令，从 而可以大幅度的提高指纹识别技术的安全性。 哈尔滨理工人学t 学硕- j ：学位论文 2 2 指纹识别系统的工作模式 指纹识别系统的工作模式分为两类，即验证( v e r i f i c a t i o n ) 模式和识别 ( i d e n t i f i c a t i o n ) 模式。 验证模式：即一对一比对，也称1 ：l 为模式( o n e t o o n em a t c h i n g ) 。这种 模式下，现场采集到的生物特征与保存在模板数据库中的一个生物特征进行比 对。作为验证条件，个体的生物特征数据己经存储在数据库中，并与唯一的个 人识别码( i d 或者p i n ) 建立联系。验证时，先验证识别码，然后利用现场采集 的生物特征与数据库中和识别码对应的生物特征进行匹配，从而达到身份验证 的目的。验证模式通常用于确定性识别，目的是为了进行身份确认，防止多人 用同一个身份。 识别模式：即一对多比对，也称为1 ：n 模式( o n e t o m a n ym a t c h i n g ) 。该 模式下，将现场采集到的生物特征与模板数据库中的生物特征逐一对比，从中 找出相匹配的生物特征信息，从而达到确认身份的目的。 验证模式和识别模式在比对算法和系统设计上有着不同的技术特点。例 如，验证系统般只考虑对完整的指纹进行比对，而识别系统要考虑残纹的比 对验证系统对比对算法的速度要求不如识别系统高，但更强调易用性而在识别 系统中，一般要使用指纹分类技术来加快查询的速度。而本文所开发的自动指 纹识别系统便属于验证模式系统。 2 3 指纹识别系统流程 如图2 1 显示了一个典型的指纹识别系统，包括指纹采集、图像预处理、 特征提取、特征匹配四个模块。 图2 1 指纹识别系统结构 f i g 2 - 1f r a m eo ff i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 2 3 1 指纹采集 指纹图像采集技术是指纹识别的关键技术之一。指纹采集的面积比较小， 日常生活中指纹又容易受到磨损，获得优质的指纹细节图像是一项非常复杂的 工作指纹采集根据采集方式不同可分为光学全反射技术、半导体传感技术、超 声波技术。 光学全反射技术。光学采集技术是最早使用也是目前应用最为广泛的指纹 采集技术，依据的是原理是光的全反射原理。光线照到压有指纹的玻璃表面， 反射光被c c d ( c h a r g ec o u p l ed e v i c e ，电荷耦合器件) 获得，反射光的数量依赖 于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度和皮肤与玻璃间的油脂和水分。光线经玻 璃射到谷后在玻璃与空气的界面发生全反射，光线被反射到c c d ，而射向脊 的光线不发生全反射，而是被脊与玻璃的接触面吸收或者漫反射到别的地方， 这样就在c c d 上形成了指纹的图像。 半导体传感技术。半导体指纹传感设备1 9 9 8 年出现在市场上，这种含有 微晶体的平面通过多种技术来绘制图像。常见的是硅电容指纹图像传感器、半 导体感压指纹图像传感器、温度指纹图像传感器。硅电容指纹传感器是通过电 子度量来捕捉指纹，它的半导体金属阵列上能结合大约1 0 0 ，0 0 0 个电容传感 器，其外面是绝缘的表面，当用户的手指放在上面时，皮肤构成了电容阵列的 另一面，由于指纹纹路的存在，致使各电容值不同。另一种传感器是感压式 的，其表面层是具有弹性的压感介质材料，它们将指纹的凹凸情况转化为相应 的电子信号。温度感应传感器，它通过感应压在设备上的脊和远离设备的谷的 温度的不同获得指纹图像。半导体传感器具有体积小，功耗低等特点，可以被 集成到现有的设备上，但是缺点是容易受到静电干扰、手指汗液中盐份等都会 影响指纹图像的获取。 超声波技术。超声波扫描被认为是指纹获取技术中非常好的一类。很象光 学扫描的激光，超声波扫描指纹的表面。接收设备获耿了其反射信号，测量他 的范围，得到脊的深度。但与光学扫描不同，积累在皮肤上的脏物和油脂对超 声波获得的图像影响不大，所以这样的图像是实际脊谷形状的真实反映。 几种技术各有利弊，如表2 2 。半导体技术传感器体积小，耐用性比以前 大为提高，容易被集成到各种系统中，对干手指成像能力好，湿手指较差，分 辨率稍低，成本低：光学传感器体积稍大，耐用，对较干或较湿的手指成像均 不太好，分辨率较高，成本低；超声波设备体积一般较大，成像能力很好，分 辨率高，但成本较高。表2 2 是这三种主要技术的比较结果。 哈尔滨理t 大学工学硕士学位论文 表2 - 2 指纹成像技术性能比较 t a b l e2 - 2c o m p a r i s o no fd i f f e r e n tf i n g e r p r i n ts e n s i n g 半导体式 光学式超声波式 电容式电感式热敏式 分辨率较 高，适应性干手指成利川皮肤的湿手指的成 成像质量 强，但干手像质量较外皮和真皮像质量优于 好，不受 指成像模好，湿、特性，成像干手指，采 干、湿、 成像特点脏等因素 糊，会出现脏手指成较稳定，但集时需要移 光学畸变和像质量较 搞静电能力 动手指，图 的影响， 残留指纹印差差像容易变形 但分辨率 记 较低 基本不受传 成像大小较大较小较小感器体积限中等 制 使川寿命较k一般一股很长一般 体积较大较小较小 小 中等 功耗较大较小较小一般较大 价格中等 低低 较低 很高 2 3 2 指纹图像预处理 指纹图像预处理是各种数字图像处理技术的综合应用，通常是指纹识别算 法最先需要完成的任务。在目前的技术条件下，不论采用何种采集方式，指纹 图像中都有可能出现各种质量缺陷，给计算机自动识别造成困难，指纹图像预 处理的任务就是尽可能降低图像噪声或质量缺陷所带来的影响，准确可靠地提 取指纹特征，以保证后续处理的可靠性和鲁棒性。可以看出，指纹图像预处理 在很大程度上决定了指纹识别的准确程度。 指纹预处理主要由图像分割、图像增强、图像二值化、图像细化等步骤组 成。指纹图像的分割主要是除去背景区域减小预处理的范围，并标记前景图像 中质量较差的块，以便于特征提取时删除伪特征点。目前主流的指纹图像增强 算法都是利用具有方向和频率选择特性的带通滤波器可增强有用信号并抑制噪 声，而准确估计局部纹线