（物理电子学专业论文）自动指纹识别系统研究.pdf

摘要 自动指纹识别系统的研究是当今身份认证领域的研究热点之一。 本文简要回顾了国内外指纹识别系统研究与开发的历史和现状，对自 动指纹识别技术的若干理论问题进行了深入探讨，取得了若干研究成 果。 本文研究了参考点的定位方法。针对现有指纹识别系统存在的参考 点定位复杂、准确度不够高、适应性不够强等问题，充分利用了指纹方 向图的特征信息以及指纹图像中方向角度数值变化的不连续性特征，提 出了一种利用指纹的方向图和指纹细节特征相结合确定参考点的方法， 实验表明，该方法能快速、准确地确定指纹匹配参考点。同时，研究了 指纹分类方法，针对现有指纹分类方法类型数目少、分类精度低的问题， 提出了一种基于参考点脊线走向的指纹分类方法，将指纹模板数据库中 的指纹分为顺时针和逆时针两类。还提出了一种基于指纹纹线最大曲率 的连续型指纹分类方法，大大减少了指纹匹配过程在指纹模板数据库中 的搜索时间。此外，本文还深入研究了指纹匹配算法，充分利用了参考 点的方向信息，提出了一种基于参考点方向的指纹极坐标匹配算法，显 著提高了指纹匹配的速度和精度。实验结果表明，该算法复杂度低、鲁 棒性好、识别率较高，有较强的实用性。 关键词指纹识别，指纹分类，指纹匹配，特征提取 a b s t r a c t t h er e s e a r c ho fa u t o m a t i cf 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 ( a f i s ) i sp o pi nt h ef i e l do fs t a t u si d e n t i f i c a t i o nn o w a d a y s t h eh i s t o r ya n d a c t u a l 埘o ft h er e s e a r c ha n de x p l o i t a t i o no f a f i sa th o m ea n da b r o a da r e r e v i e w e db r i e f l y ，a n ds o m et h e o r i e sa n dt e c h n i q u e so na f i sa r e d i s c u s s e dd e e p l y , s e v e r a lp r o d u c t i o n sa r eo b t a i n e dt h e r e i n a f t e r c o n s i d e r i n gt h ec o m p l e x i t y ，t h el o w e ra c c u r a c ya n dt h ea d a p t a b i l i t y o ft h ea l g o r i t h ma b o u tt h el o c a l i z a t i o no fr e f e r e n c ep o i n t ，af a s t e ra n d m o r ea c c u r a t ea l g o r i t h mi sp r o p o s e d ，w h i c hf u l l yu s e dt h ec h a r a c t e r i s t i c i n f o r m a t i o no ff i n g e r p r i n td i r e c t i o n a ld i a g r a ma n dt h ed i s c o n t i n u i t yo f d i r e c t i o na n g l ev a l u e e x p e r i m e n t ss h o wt h a tt h er e f e r e n c ep o i n tc o u l db e l o c a t e df a s ta n da c c u r a t e l yb yt h ea l g o r i t h m t or e d u c et h es e a r c hs p a c e i nf i n g e r p r i n tm a t c h i n gr e m a r k a b l y ，am e t h o do ff i n g e r p r i n tc l a s s i f i c a t i o n b a s e do nt h ec h a n g et r e n do ft h er i d g ed i r e c t i o no ft h er e f e r e n c ep o i n to f f i n g e r p r i n ti sp r o p o s e d ，a n daf i n g e r p r i n tt e m p l a t e d a t a b a s ec a nb e d i v i d e di n t oc l o c k w i s et y p ea n dc o u n t e r c l o c k w i s et y p ea c c o r d i n gt ot h e c i r c u m r o t a t i o nc h a r a c t e r i s t i co ft h er i d g e a tt h es a m et i m e ，ac o n t i n u o u s f i n g e r p r i n tc l a s s i f i c a t i o nm e t h o db a s e do n t h em a x i m u mc u r v a t u r eo ft h e r i d g ei sp r o p o s e d t h es e a r c h i n gt i m ei sg r e a t l yr e d u c e di nt h ep r o c e s so f m a t c h i n g f i n a l l y , af i n g e r p r i n tm a t c h i n ga l g o r i t h mi sp r o p o s e d ，w h i c h b a s e do nt h ed i r e c t i o no fr e f e r e n c ep o i n ti np o l a rc o o r d i n a t e s t h e d i r e c t i o no fr e f e r e n c ep o i n ti su s e df u l l ya n dt h em a t c h i n gt i m er e d u c e s g r e a t l yi nt h ep r o c e s so fm a t c h i n g e x p e r i m e n t ss h o wt h a tt h es p e e da n d p r e c i s i o no ff i n g e r p r i n tr e c o g n i t i o ni si m p r o v e de f f e c t i v e l y k e y w o r d s ：f i n g e r p r i n t i d e n t i f i c a t i o n ， f i n g e r p r i n t c l a s s i f i c a t i o n ， f i n g e r p r i n tm a t c h i n g ，m i n u t i a ee x t r a c t i o n 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，除了论文中特别加以标注和致谢 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贞献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名： 日期：鲨! ! 年上月盐日 关于学位论文使用授权说明 本人了解中南大学有关保留、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。 名隹冲燧名彩吁吼跏；年r 月切日 中南丈学硕士学位论文 日l j 吾 1 研究背景 现代科技为人类相互交流提供了更为快捷与便利的手段，它既大大地推动了 现代社会的进步和发展，但也给各个国家和社会管理者带来一个全新的重要课 题，即在高科技的信息时代，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。 长期以来，在人类社会活动中需要验证个人身份时，传统的方法是验证该人 是否持有有效的身份证明【“，如身份证、工作证、学生证、密码和钥匙等。从本 质上来说，这种方法验证的是该人持有的某种“物”，而不是验证其本人。只要 “物”的有效性得到确认，则持有该“物”的人的身份也就随之得到承认。这种 以“物”认人的办法的漏洞是显而易见的。首先，合法的人如果遗失验证其身份 的“物”，则其本身得不到合法的验证。其次，各种伪造证件、信物以及密码被 破译或盗用又能使非法的人得到合法的验证，从而使合法者遭受难以估量的损 失。例如一些罪犯通过伪造证件进入机密场所以窃取机密信息或伪造签证和护照 非法入境或移民等。另一个例子是考勤机1 2 】，它的使用方便了企业进行职工的考 勤管理，但使领导头疼的是经常有人弄虚作假，代别人打卡。如果丢了钥匙，不 仅打不开门，还要当心坏人利用拾到的钥匙盗取财物。 现行的许多计算机系统都使用“用户i d + 密码”的方法来进行用户的身份认 证和访问控制【l 】。实际上，这种方案隐藏着一些问题，例如，密码容易被忘记， 也容易被别人窃取。而且，如果用户忘记了密码，他就不能进入自己的系统。有 关机构的调查表明，因为忘记密码而产生的问题已经成为i t 厂商售后服务的最常 见问题之一；密码被别人盗取则更是一件可怕的事情，因为用心不良的人可能会 进一步窃取公司机密数据，可能会盗用别人的名义做不正当的事情，甚至从银行、 a t m 终端上提取别人的巨额存款。事实上，密码的盗取比较容易，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，甚至可以通过你 的生日、姓名、电话号码或者其他一些信息猜出你的密码，这就显得极不安全。 众所周知，美国一些高度机密的军事机构计算机网络( 包括五角大楼和国防部) 曾 不止一次被黑客侵入，黑客们实际上就是破解了这些计算机网络的某一合法用户 的密码来侵入的。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 令行为，但这种方法不但增加了用户的记忆负担，也不能从根本上解决问题。表 l 给出了美国在1 9 9 6 年因为身份验证引起的欺诈损失【3 1 中南大学硕士学位论文 前言 表1 美国1 9 9 6 年由于身份验证引起的欺诈损失表( 单位：美元) 如上所述，传统的依赖于信物或口令的系统安全技术己经面临严峻的挑战。 尽管它们具有简单并且方便集成的优点，但随着网络社会的到来，电子商务日趋 普及，人们更想通过一些更为安全可靠的信息，来确认在网络的另一端与其交易 的人是他宣称的那个人。 由于传统的机械钥匙、“口令+ 密码”以及智能卡等的保护措施存在着丢失、 遗忘、复制及被盗用的隐患，而生物识别技术却能够弥补上述方法的不足，因此 生物识别技术目前已经成为安全技术研究的热点。 所谓生物识别，就是利用人体独有的生理特征或行为动作来认证人的身份 【4 1 。因为这些特征是每个人所独有的，其它人无法复制取代，用它们来识别人的 身份，显然比使用1 2 1 令或信物的方式要安全得多，但只有满足了下列条件 5 1 的人 体特征或动作，才能用于验证人的身份： 1 普遍性。即是否人人都具有该特征，只有一部分人具有的特征，无法用 于大范围的身份识别； 2 唯一性。即每个人都应与其他人不一样； 3 稳定性。即特征或行为应在一个相当长的时间内保持不变，经常变化的 特征无法保证识别系统的鲁棒性； 4 可采集性。即是否可以方便地获取并量化这些特征或行为。 在实际操作中，还需要考虑到以下问题【5 】： 1 系统的整体性能，即系统的速度、精度以及鲁棒性等是否能够达到指标要 求； 2 采用这种生物特征人们是不是可以接受，是否干涉了人的隐私或对人体有 伤害，以及对用户而言，操作是否方便等等。 因此，一个实用的生物识别系统应具备以下特征： 1 用于识别的生物特征可以被人们所接受； 2 可以方便地获取这些生物特征； 3 系统的识别精度和速度能够满足应用需要； 4 对于各种欺骗手段，系统应有足够的适应性。 著名的i t 信息调查公司g a r t n e r g r o u p 认为，生物测定技术将成为未来几年 最有影响的新技术之一。世界级跨国公司如i b m 、s i e m e n s 、l u c e n t 、 m i t s u b i s h i 等正在积极进行生物识别技术及其产品的开发。b i l lg a t e s 曾断言， 2 中南大学硕七学位论文 利用生物识别技术，像指纹识别等来识别个人身份，即将成为今后几年i t 产业 的重要革新。去年5 月份，微软公司宣布将把生物认证技术添加到自己的视窗操 作系统中，这对这项新技术的发展无疑将起到促进作用。 生物特征识别技术早年运用于司法鉴定，多是对静态图像( 指纹图像、脸形 图像) 的事后采集和识别；上世纪九十年代末和本世纪初，特别是“9 1 1 事件” 之后，由于国际反恐斗争的需要，对静态、动态图像的事前事后采集和实时鉴别， 已成为防范安全风险的主要技术手段之一。 美国是代表国际上生物特征识别先进技术的主要国家。上世纪九十年代，美 国生物特征识别技术应用的标准化工作已开始启动，当时的主要任务是针对应用 在法律实施中的指纹身份自动识别系统( a f i s ) ，上世纪末和本世纪初，很多新的 生物特征识别技术被不同程度地应用于商业领域，包括实时指纹鉴别和身份验 证、脸形识别、语音识别、视网膜和虹膜扫描、手形特征、击键特征分析等。 生物特征识别技术在商业领域的应用，不仅促进和扩展了生物特征识别技术 的应用领域，而且大大提升了安全防范技术的技术层次，使得生物特征识别技术 成为安全防范技术的三大主导技术之一。 我国于上世纪9 0 年代初，将指纹信息识别产品和系统应用于公安业务和安 全防范领域。据不完全统计，目前生产生物特征识别产品的企业( 主要是指纹、 面像识别) 近百家，社会公共安全行业制定的相关标准约3 0 余项。但这些标准都 是以公安业务的刑事侦察、证照管理或安全防范的视频监控系统、出入口控制系 统等应用环境为基础而制定的，未能从人体生物特征识别技术的高度建立相应的 标准体系。 生物识别是自动识别或确认人的生理特征( 如指纹、手掌的几何形状、掌纹、 虹膜、视网膜、面孔、面部热像图、手脉络、皮肤毛孔、身体的气味、脉管图样 等) 和行为特征( 如声音、签名、步态、姿势等) 来进行身份验证的一种技术【6 l 。其 核心在于如何获取这些生物特征，并将之转换为数字信息，存储于计算机中，并 利用可靠的匹配算法来完成验证与识别任务 表2 给出了各种生物识别系统的准确率和用户接受度1 6 l 。由于采集视网膜和 虹膜的摄像机昂贵，受光照影响较大，虽然它的识别准确率很高，用户的接收度 却比较低；手掌几何形状识别只适用于确认而不适合于识别；签名、声音和面孔 识别的识别率不高。所以综合起来看，只有指纹识别技术是相对准确率最高，而 且最易被用户接受的一种身份认证技术。 由于在所有的生物识别技术中，指纹识别是最可靠的身份鉴别技术之一，因 而在个人身份鉴别领域中得到了广泛的应用。与其他的身份鉴别技术如签名、脸 像、声纹、虹膜等相比较，指纹身份鉴别技术是一种可靠性高、易用性与接受性 3 中南大学硕士学位论文 强的身份鉴别技术。尽管指纹识别通常与公安系统的犯罪嫌疑人认证紧密的联系 在一起，但是随着个人身份鉴别应用需求的日益增长，目| ；i 指纹识别技术越来越 广泛地应用在人们的日常生活中，例如指纹门禁系统、金融安全系统、生物网禁 系统、电子商务的支付认证系统等。以往，指纹识别足通过指纹专家手工判读来 完成的，不仅非常耗时，受主观因素的影响很大，而且不能满足应用需求。因此， 对自动指纹识别系统( a u t o m a t i cf i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o ns y s t e m - a f i s ) 的需求日益增加。尽管目前已经有很多的 f i s 系统，但是，由于目j ； f 指纹细节 特征提取、指纹匹配算法、指纹图像分类等方面的算法很难满足新型高精度应用 的需求，并且很多算法虽然有很好的性能，但其代价非常昂贵，不能满足工程应 用的需求，所以研究有效实用的指纹识别新算法及其工程应用已经成为生物识别 领域的研究热点。 表2 几种生物识j 4 系统的性能比较 2 研究意义 随着指纹识别技术的日益完善，以及鉴于指纹识别在身份认证领域所具有的 优势，其应用必将越来越广泛，在i t 业上，主要应用包括个人计算机系统及蜂 窝电话密码、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； 在金融证券上，主要应用有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，公司提现确认，交易终端客户身份确认、远程交易身份确认等； 安防业上，应用有指纹门禁系统，个人证件；医疗上，应用有献血输血管理、个 人医疗档案管理等；社会福利上，应用包括公费医疗确认、保险受益人确认、各 种社会福利受益人身份确认；还有一些应用如指纹考勤，俱乐部会员确认、选举 身份认证、海关及民航快速通关认证等。由此可见，研究先进实用的自动指纹识 4 中南大学硕士学位论文 别系统具有重要的实用价值。 3 研究内容 从技术的角度看，自动指纹识别系统主要包括指纹采集、指纹图像预处理、 指纹图像特征提取、指纹分类和指纹匹配等。 指纹采集 从采集方式来看，指纹基本可以分为三类：捺印指纹、活体指纹和模糊指纹。 根据录入原理的不同，活体指纹录入仪可分为光反射式、超声反射式、热敏式、 电容式等几种。 就指纹采集的要求来看，目前的活体指纹录入仪产品还不能很好地满足需 要，这已经成为制约自动指纹识别技术发展的一个瓶颈。主要问题表现在： a ) 对被采指纹的适应性差在指头较湿、较于时，采集的指纹质量均不能 让人满意。虽然也可以从软件的角度去寻求解决这种问题的方法，但采集质量毕 竟是前提和基础。 b ) 指纹采集时的形变问题至今没有得到很好的解决指头是一个柔性体， 尤其在使用带平板式采集窗口的设备进行指纹采集时，每次采集用力大小不同、 用力方向不同或采集位置有偏差都会不可避免地造成指纹的各种弹性变形，使指 纹特征点的相对位置发生较大偏移，从而很难对各特征点做到精确定位。当这种 变形很大时，对指纹匹配算法的有效性会造成严重的不良影响。因此，对于指纹 采集的研究是指纹自动识别系统研究的一个基本的组成部分。 指纹图像预处理 无论是在指纹分类还是在指纹识别的过程中，指纹图像的预处理都是必不可 少的，它直接关系到系统的整体性能和识别的准确率。在一幅理想的指纹图像中， 可以轻易地得到清晰的指纹脊线，便于进行后续处理并得到满意的效果。当输入 的指纹图像是一幅含有大量噪声的灰度图像时，如果不对其进行一定的预处理， 将直接影响后续的处理工作，特别是容易造成下面几个问题： 1 ) 生成大量伪特征； 2 ) 遗漏真实特征； 3 ) 特征的位置、方向信息错误。 因此，为保证指纹识别算法对输入图像质量的鲁棒性，有必要在分类和提取 特征之前采用适当的提高脊线清晰度的指纹图像预处理措施。在理想情况下，指 纹脊线和谷沟交替排列，形成一种纹线状图案，细节点出现在脊线发生突变的地 方。一般情况下，只要脊线结构不被完全破坏，指纹专家就能够根据各种视觉线 5 中南大学硕士学位论文 前言 索引( 局部脊方向、脊的连续性、脊的走向等) 来正确地识别出指纹细节因此， 通过应用这些视觉先验知识，有可能设计出一种增强算法来提商低质量指纹图像 的清晰度，进而改善细节提取算法的效果。 指纹图像预处理算法的目标是提高可恢复区的脊结构的清晰度并标记出不 可恢复区，增强图像中的有用信息，同时预处理过程中不能带来过多的伪特征、 伪细节，以至削弱不同指纹图之间的差别。 指纹图像特征提取 特征提取是从指纹图像中提取能表达指纹唯一性的特征信息，这种特征被称 为细节。对自动指纹识别技术来说，选择一种合适的、能表达指纹唯一性的特征 量是非常关键的。一般来讲，这种特征应该具有以下性质川： ( 1 ) 保持原始指纹图像的固有和特有的本质属性； ( 2 ) 紧凑性； ( 3 ) 适用于匹配算法； ( 4 ) 对噪声的存在与指纹变形不敏感； ( 5 ) 容易计算。 指纹图像的细节特征大约共有1 5 0 种之多，但其中大部分要么表现不够稳定、 缺乏足够的代表性，要么难以用一定的算法检测和提取，难以作为特征信息直接 用于自动指纹识别系统。在自动指纹识别技术中，一般都使用两种细节特征：纹 线端点和纹线分叉点。实践证明，这两种细节特征表现出良好的稳定性和鲁棒性 全面地看，对一个细节特征点应该提取其如下信息： ( 1 ) 特征点的类型； ( 2 ) 位置坐标； ( 3 ) 特征点所在局部区域的纹线方向； ( 4 ) 特征点所在纹线的一段采样。 指纹分类 在辨识模式的自动指纹识别系统中，为完成一次自动识别，待识别指纹需要 与样本数据库中的大量指纹逐一进行比对当样本数据库的容量很大时，这种识 别是极其耗时的【8 i 。为了减少搜索时间和计算复杂度，必须把样本数据库中的指 纹分类，将属于不同类别的指纹分别保存在不同的子数据库中，待识别指纹只需 与属于同一类别的子数据库中的样本指纹进行逐一比对。指纹分类就是根据指纹 的整体结构特征将指纹分别归属到几个不同的预先设定的类别中去从某种意义 上讲，指纹分类过程也是一次粗糙的指纹匹配过程，其目的足为自动指纹识别提 供一个索引机制。 6 中南大学硕士学位论文前言 在自动指纹分类中，应该考虑以下四个方面的问题： ( 1 ) 指纹类型的数目； ( 2 ) 指纹在各类中的分布； ( 3 ) 分类精度； ( 4 ) 分类算法的运算量。 在实践中，由于指纹纹线形态的复杂性与噪声的影响，指纹分类技术的研究 面临着巨大的挑战。 指纹匹配 指纹匹配要解决的是对两幅给定指纹的特征模式进行比对，判断其是否来自 同一个人的同一手指。匹配结果的正确与否是自动指纹识别系统是否成功的关 键。指纹识别中一个很重要的问题就是指纹图像的对准问题。如果两幅指纹图像 要进行匹配，必须解决指纹图像的精确对准问题，否则就无法进行比对。目i i i 存 在的一些指纹图像对准方法，不能很好地解决这个问题，因此研究精确对准方法 很有必要。在指纹图像匹配方面，虽然存在很多的算法，但目前仍以细节特征匹 配为主。细节特征匹配的优点是它用一个向量来表示指纹图像中的细节特征，因 此能够精确地反映指纹图像中的细节信息，但随之也丢失了很多细节相互之间的， 结构信息，并且在获取细节的过程中，会受到噪声的影响。因此，研究如何利用j 指纹图像中的结构信息来辅助细节匹配，或者利用指纹全局的特征达到更好的匹j 配效果，也是一个具有挑战性的任务。 近年来，有关指纹自动识别的研究己成为模式识别，图像理解及计算机视觉 等领域中广为关注的热点，其研究成果将进一步完善多尺度分析和模式识别中的 不变量理论，丰富图像形态变换与分析理论，拓展计算机视觉，同时，也将为通 过指纹揭示人体生命信息奠定相应的基础。 目前，尽管在指纹识别技术上已有多种成型产品，但由于指纹图的噪声、皮 肤弹性的非线性等因素，以及许多文献都因商业利益而未能公开，开发理想的指 纹自动识别系统依然是一个很困难的任务。 本文在参考点的定位问题上，提出了一种新的更快速、更准确的参考点坐标 及方向定位算法，这种方法充分利用了指纹方向图的特征信息以及指纹图像中方 向角度数值变化的不连续性特征。通过实验验证，该方法有着令人满意的效果。 在指纹分类的问题上，将参考点所在纹线通过脊线跟踪获取参考点方向，并 以此确定其旋转特性，同时将参考点的脊线走向( 顺时针或逆时针) 作为特征信息 对指纹进行分类；还提出了一种基于指纹最大曲率的连续型指纹分类方法，通过 对参考点上的纹线进行曲线拟合，并通过多项式方程求出最大曲率，根据指纹的 7 ! 堕查竺堡主竺竺堡兰旦旦一 最大曲率在模板库中进行从大到小的排序，在匹配过程中即可以在最大曲率相近 的库中搜索。实验证明该方法大大提高了匹配的速度。 在指纹的匹配问题上，提出了一种基于参考点方向的指纹极坐标匹配方法： 首先利用指纹方向灰度图的水平梯度来确定参考特征点，再通过对指纹细节点与 参考点之间的各种信息进行匹配并对参考点的方向角和限界盒进行修正，提高了 在指纹数据库中搜索匹配指纹的速度和精度。 8 中南大学硕士学位论文第一章文献综述 1 1 指纹识别概述 第一章文献综述 近年来，随着信息时代的来临，个人身份鉴别的需求急剧增加，国际上掀起了一 场b i o m e t r i c s 技术应用研究的热潮。指纹身份鉴别有几个世纪的应用历史了，因此，基 于指纹识别的个人身份鉴别较其它几种身份鉴别技术更可靠，同时也具有更广泛的可 接受性。随着指纹门禁系统，网禁系统等新型应用的不断出现，仅靠传统的人工方法 进行指纹识别己经远远不能满足实际需求。 据考古学家证实：公元前7 0 0 0 年n 6 0 0 0 年以前，指纹作为身份鉴别的工具已经在 古叙利亚和中国开始应用。在那个时代，一些粘士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 c h o 的古城市的房屋留有砖匠的指纹等。 由此可见，把指纹的一些特征用于身份识别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，另一个是指纹纹脊的式样终生不变，即指纹具有唯一性和不变性，这一 研究成果使得指纹在犯罪事件的鉴别中得以广泛应用。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革新，使得它们作为指纹 取像的工具成为现实，从而使指纹识别可以在其他领域中得以应用。现在，随着取像 设备的引入及其飞速发展，指纹识别技术的逐渐成熟，可靠的比对算法的发现等都为 指纹识别技术提供了更广阔的舞台。比如：指纹考勤系统代替了i c 卡、磁卡等传统的 考勤方法，从而从根本上杜绝了代打考勤的现象。 对生物识别技术来说，被广泛应用意味着它能在影响亿万人的日常生活的各个地 方使用。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、桌面p c 、工作站及计算机网络；在通过电话、网 络进行的金融交易时进行身份认证；在建筑物或工作场所，生物识别技术可以取代钥 匙、证件、图章等。生物识别技术的飞速发展及其广泛应用将开创个人身份鉴别的新 时代。 9 中南大学硕士学位论文 第一章文献综述 1 。2 自动指纹识别系统介绍 图1 i 是自动指纹识别系统的整体框图。 登 记 模 块 图卜i 自动指纹识别系统的框图 从逻辑上讲，这种系统可以分为两个模块：( 1 ) 登础注册模块；( 2 ) 辨识模块。登记 模块负责将指纹特征信息登记到指纹识别系统样本数据库中。在登记模块中，通常要 采集个体的多幅指纹图像，然后通过一定的策略( i t 如选择质量最优的指纹或是对多幅 指纹进行合并产生有效面积最大的指纹等) 来选择一幅包含用户有效信息最多的指纹 图像。特征样本先经相应设备录入并数字化，进而经特征提取算法提取特征信息，这 些特征信息通常称为特征模板，并保存在特征摸板数据库中。 辨识模块负责解决待识别特征信息和样本特征信息是否匹配的问题。在辨识模块 中，相应设备录入待识别指纹特征并对其迸行数字化，经特征提取算法提取待识别指 纹特征中的有用信息，然后由匹配模块将这一信息与预先存储的样本信息进行比对， 做出两者是否匹配的判断 从内容上看，自动指纹识别系统可以分为五大部分组成：1 ) 指纹图像采集，2 ) 指纹 图像预处理，3 ) 指纹特征提取，4 ) 指纹分类，5 ) 指纹特征匹配。指纹输入的核心工作是 获取有效的指纹图像。由于指纹提取方式或客观条件的限制，通常指纹的图像质量都 很差，因此，在获取有效的指纹特征表示之前，需要做一些指纹图像增强工作。指纹 l o 中南大学硕士学位论文第一章文献综述 分类涉及指纹数据库比对的提速问题，对于大型指纹数据库的指纹查询，通常要求首 先对指纹图像进行分类，从而缩小搜索空间，缩短搜索时间。指纹匹配是指纹识别系 统的关键，是建立自动指纹识别系统的目的所在，是系统性能优劣的集中体现，通常 要求匹配算法要有很强的鲁棒性和准确性。 从工作模式上看，指纹识别系统可以分为两类，即验证( v e r i f i c a t i o n ) 模式和辨识 ( i d e n t i f i c a t i o n ) 模式。验证模式是通过把一个从现场采集到的指纹特征与一个已经登记 的指纹特征进行一对一的比对来确认身份的过程。辨识模式则是把现场采集到的指纹 特征同样本数据库中的指纹特征逐一对比，从中找出与现场指纹特征相匹配的特征信 息。验证和辨识在比对算法和系统设计上各具技术特点，比如验证系统对比对算法的 速度要求不如辨识系统高，但更强调易用性；在辨识系统中，一般要使用分类技术来 加快查询的速度。 对于一个完整的指纹识别系统，需要对其进行性能评价，其中一个最重要的性能 指标是准确率。指纹识别系统的准确率可以通过两个指标来描述：误识率( f a r ) 和误拒 率( f r r ) 。误识率指的是一个不具有合法身份的人被系统误判为具有合法身份的可能 性，而误拒率指的是一个具有合法身份的人被系统误判为不具有合法身份的可能性。 显然，误识率和误拒率是一对相互制约的指标：要求低的误识率必然导致高的误据率， 反之亦然。一般而言，生物识别系统都使用误识率作为第一性能指标，误识率为0 意 味着不具有合法身份的人根本无法通过系统检查。另外一个重要的性能指标是识别速 度。对于工作在验证模式下的系统，识别速度比较快，比较容易满足应用要求；而对 于工作在辨识模式下的系统，尤其是当样本数据库的模板容量达到上百万时，为完成 一次辨识，可能要进行几十万次的比对，时间消耗很大，速度往往不容易满足用户要 求。 1 3 国内外研究现状 目前，已经存在一些指纹自动识别系统a f i s 【9 tl o l ，这些识别系统主要基于端点、 分叉点等细节特征进行指纹匹配。大多数的指纹识别研究主要集中在指纹图像分类、 增强、二值化、后处理、匹配算法等方面，尤其在预处理、增强、后处理等方面，出 现了包括频域滤波、空域滤波、基于图像形态学的指纹图像修复等 1 2 , 1 3 在内的多种方 法。指纹识别的另外一个重要问题是指纹分类。在分类方面，r a f f e l ec a p p e l l i 提出了基 于方向图的指纹图像分类方法【1 4 1 ； g u s t a v od r c t s 提出了种基于中心点检测的指纹分 类方法f b l ；k a l l ek a r u 提出了一种中心点检测方法，并利用它进行分类【1 6 1 。相应的文献 不仅给出了指纹图像分类的方法，而且还探索了求中心点的方法，因此对中心点检测 问题的研究有一定启发意义。 国内在指纹识别领域也作了很多的研究。中科院自动化所模式识别国家重点实验室 中南大学硕士学付论文 第一章文献综述 自2 0 世纪九十年代以来，一直致力于“基于生物特征的身份鉴别”研究，目前已承担 了与生物特征识别相关的两项8 6 3 课题( 其一为生物网禁技术) ，并申请了五项专利，在 指纹、虹膜、脸相识别等方面已经取得很多的科研成果。清华大学在2 0 世纪8 0 年代就 开始了指纹识别的研究，其中包括在指纹图像的分类、二值形态学及其在指纹图像细 化中的应用、小波变换及其在自动指纹识别系统中的应用、自动指纹识别系统等方面 做了很多的研究。北京大学也开展了指纹识别的研究。但从总体上来看，目前国内的 指纹识别系统与国际上最好的指纹识别系统还有一定的差距【l ”，因此深入进行指纹识 别应用研究是非常必要的。 1 3 1 指纹图像采集 指纹图像的采集是自动指纹识别系统的重要组成部分。早期的指纹采集都足使用油 墨，将手指按压在纸上产生的。n i s t - 4 ，9 ，1 4 这些标准指纹数据库就是属于这一类“” 那时候a f i s 系统的应用范围也比较窄，主要是司法部门将之用于大规模指纹数据库的 管理和检索，这些系统属于离线处理系统。上世纪8 0 年代，随着光学技术和计算机技 术的发展，开始出现了光学指纹采集仪，但这些采集仪体积庞大，价格昂贵，只能在 特殊的行业部门应用。到2 0 世纪9 0 年代中期，随着半导体技术的发展，开始陆续出现 了c m 0 s 压感指纹传感器、热敏指纹传感器乜1 1 、超声波传感器等新型传感器。和光 学传感器相比，这些传感器具有体积小、价格低的优点。传统的光学传感器也在向小 型化发展，价格不断降低，采集性能不断提高嘲。价格、体积、性能是指纹传感器面 临的最主要的问题，不同的传感器的比较如表1 - 1 。 获取指纹图像的途径有两种：印泥按捺( i n k e df i n g e r p r i n t ) 和活体扫描 ( 1 i v e s c a nf i n g e r p r i n t ) 。按捺指纹是一种早期的获取指纹的方式：在手指上均匀地 涂抹印泥，然后在白纸上滚动，就可以得到比较清晰的滚动指纹( r o l l e df i n g e r p r i n t ) 图像。传统的指纹卡通常就包括了全部十指的滚动指纹图。滚动指纹图像经扫描仪或 视频相机录入并数字化后，存储在磁盘或光盘中。活体扫描指纹近年发展较快，是直 接从个体获得指纹图像的一种方式。它采用传感机制感知指纹的脊( r i d s e ) 和沟( v a l l e y ) 的纹理，无须经过中间数字化过程，速度快且容易控制。目前得到应用的方法有光全 反射、超声全反射、温差感应、电容感应等。活体扫描指纹一般是通过一种叫d a b m e t h o d 的方法获得，这样得到的指纹图与滚动指纹图不同，它仅仅获得与传感器表面接触的 那一部分脊和沟的图像，而在指纹数据库注册时，往往需要十指的滚动图像，因此人 们希望能在活体指纹图像序列的基础上合成滚动指纹图。 中南大学硕士学位论文 第一章文献综述 指纹录入设备的作用是抓取指纹图像的点位图。一般来说，每一点的信息用一个 8 - b i t s ，0 - 2 5 5 之间的灰度值表示。分辨率是每单位长度内的点数，一般用每英寸点数一 d p i ( d o t sp e ri n c h ) 表示，它的范围在2 5 0 至1 6 2 5 d p i 之间，5 0 0d p i 为标准分辨率。指纹图像 的尺寸范围从0 5 ”x0 5 ”( 1 2 7 毫米) 到1 2 5 ”( 3 1 7 5 毫米) ，其中1 ( 2 5 4 毫米) 为标准尺寸 嘲。点与点之间的距离称为节距( p i t e h ) ，例如分辨率y q 5 0 0 d p i 时，节距9 3 5 0u m ，分辨： 率和节距之间的关系可用下式表示： 分辨率( d p i ) = 素箬怒( 1 - 1 ) 美国联邦调查局( f e d e r a l b u r e a u o f i n v e s t i g a t i o n - - f b i ) 宣布，为满足指纹综合自动识 别系统( i a f l s - - i n t e g r a t e da u t o m a t e df i n g e r p d mi d e n t i f i c a t i o ns y s t e m ) 分析指纹的脊和 谷的精度要求，分辨率应为5 0 0d p i 。尽管大部分产品都按照这一标准开发，但在某些 商业应用中也不是强制的。因为指纹的脊和谷平均宽度为4 5 0u n l ，所以传感器的节距为 2 2 5 就够了，这样理论上分辨率为1 1 2d p i 即可，为了有足够的冗余，指纹传感器的最小 分辨率应该为2 5 0d p i 以上。 1 3 1 1 光学取像 光学取像设备的历史可以追溯到2 0 世纪7 0 年代，目前应用也比较广泛。光学取像设 备依据的是光的全反射原理，光线照到压有指纹的玻璃表面后，反射光线i 由c c d 获得， 图1 ，2 给出的是光学方法指纹录入示意图。反射光的强度依赖于压在玻璃表面指纹的脊 和谷的深度和皮肤与玻璃问的油脂和水分。光线经玻璃射到谷的地方后，在玻璃与空 中南大学硕七学位论文 第一章文献综述 气的界面发生全反射，光线被反射蛰 c c d ，而射向脊的光线不发生全反射，而足被脊 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 j 燃t 指纹的图像。 蠢d 图1 - 2 光学方法的指纹录入原理 光学技术的发展极大地降低了光学录入设备的体积。上世纪9 0 年代中期，光学图像 传感器已可以装在6 x 3 x 6 英寸的盒子里，最近出现了更t l 、的3 x l x l 英寸的录入设备。采用 光学方法取像的代表性公司及产品有d i 百t a ip e r s o n a 的u a r e u 指纹扫描仪剀，i d e n t i c a t o r c o 的d f r 2 0 0 t 2 5 】等。 1 3 1 2 超声波扫描取像 超声波扫描被认为足指纹取像技术中非常好的一类。超声波首先扫描指纹的表面， 紧接着接收设备获取其反射信号，测量它的范围，得到脊的深度。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，所以用超声波扫描获取的 图像是实际脊和谷的形状( 凹凸) 的真实反映，应用起来更为方便。但是超声成像设备的 价格很高，难以推广应用到民用领域。 1 3 1 3 半导体取像 半导体取像是指把手指直接放在半导体传感器表面，利用压力、温度、电场和电 容等的变化来获取指纹的脊、谷信息，并把点阵形式的物理量转化成电量，再用先进 的价格低廉的c m o s 技术集成这些指纹点阵信息，获取指纹图像。 晶体传感器出现于2 0 世纪9 0 年代后期。最常见的硅电容传感器在半导体金属阵列 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，皮肤组成了电容阵列的另极。电容器的电容值随指纹脊和谷的变化而变化，由 此可获得指纹图像。 另一种晶体传感器是压感式的，其表面顶层的具有弹性的压感介质材料把指纹的 外表地形( 凹凸) 转化为相应的电信号，其缺点是灵敏度低，输出图像模糊，因此在实际 中很少使用。 1 4 0 面 中南大学硕士学位论文第一章文献综述 温度感应传感器是利用热电材料把温度转化为电压量。这种方法不是测量指纹脊 和谷之间的温度差，因为这一温差很小，实际上，手指刚刚放在材料表面时，与传感 器表面接触的脊的温度被测量到，而谷没有接触，温度保持不变，从而使指纹的脊、 谷信号转换为电信号并形成指纹图像。这种方法的缺点是图像存在时间很短，当手指 刚刚接触传感器时，温度变化很大，信号也很大，但手指和芯片很快达到热平衡，不 再有温度变化，信号也随之消失。j e a n - f r a n c o i s 等人研究了一种扫描技术【2 们，用很小 的芯片面积( 相当于电容方法的五分之一) ，通过手指在芯片表面的滑动产生温度变化， 再通过适当的算法把一条条的图形合成为整个指纹，此项技术已有产品应用1 2 7 1 。 1 3 2 图像预处理 指纹图像预处理的结果直接影响到指纹特征提取的正确性。为了增强指纹图像， l a w r e n c eo g o r m a n 提出了一种方向自适应滤波器，对指纹图像进行滤波处理【2 8 1 。在这 种方法中，他们将滤波器和局部的指纹纹路方向重合实现指纹图像滤波，其中纹路方 向是预先估计的，纹路的宽度足根据图像的特点而预先设置了一个范围。在大多数情 况下，指纹的纹路宽度差别很大，即使在同一幅图像中指纹的纹路宽度也有很大的不 同，因此，如果纹路宽度超过了预先设置的范围，该方法将会失效。b gs h e f l o c a k 提 出了一种基于方向f o u r i e r 滤波器的方法1 2 9 1 ，首先根据不同的纹路方向和纹路宽度设计 一种分离滤波器组，然后分别利用不同的滤波器对图像滤波并得到一组滤波图像，最i 后利用局部纹路方向将不同的滤波图像进行重组来重建滤波图像。在滤波器组非常大 时，该方法性能非常好，但算法的速度急剧下降。t o s h i ok e m e i 提出了另外一种基于 f o u r i e r 变换的指纹图像增强方法1 3 0 1 ，利用两个分离的滤波器组分别处理纹路和局部方 向此外，他们还定义了个能量函数来选择图像特征，比如频率和方向。通过选择 图像特征最小化能量函数，增强的函数由滤波图像重构产生。同样，由于滤波器组的 数量非常大，这种算法非常耗时。h o n g 提出了一种基于g a b o r 滤波器的增强方法川， 涉及局部方向估计和局部纹路频率估计，利用这些参数来设计g a b o r 滤波器，然后根据 设计的滤波器对图像滤波。在他们的算法中，纹路宽度估计是通过灰度图像直接完成 的。通过一系列的实验发现，如果图像质量较差，基于灰度的纹路宽度估计将会失败。 同时，由于奇异区域的纹路方向变化过大，直接基于灰度的估计方法在奇异区域也会 失效。 最近，a j w i l l i s 提出了一种高效的指纹图像增强方法旧。这是一种基于f f r r 的图 像增强和平滑方法，该方法在图像质量较差时确实能够增强图像质量，但是却导致另 外个比较严重的问题，即产生虚假的端点或分叉点。此外，这种滤波器的参数是直 接依赖于图像本身的，很