（电路与系统专业论文）指纹信息处理及其在网络身份认证中的应用研究.pdf

捅要 ， f 随着电子信息技术、计算机及网络技术的快速发展，生物识别受到了广泛的 关注。指纹识别作为生物识别中一种优秀的身份识别方法，其理论及应用研究受 到了多方的重视。目前，互联网得到了迅速的普及，互联网在为人们提供了方便 快捷的信息交流和资源共享的同时，也带来了严重的信息安全隐患。信息安全成 为当前国内外的研究热点之一。与传统密码相比，人的生物特征具有许多天然的 优势，可以大幅度提高网络的安全性能。因此，如何将人的生物特征用于网络身 份认证，是国内外一个重要的研究课题。 、 指纹信息处理包括指纹预处理，匹配，分类，信息的存储与通信等。7 沐文对 指纹预处理进行了实验研究，编程实现了指纹图像归一化，指纹图像方向场的计 算，频率的计算，指纹图像的滤波增强，指纹图像的纹线提取( 二值化) ，纹线细 化。实验结果尚可。 ( 在指纹信息处理中，指纹图像方向场的计算是非常关键的，其后几乎的所有 工作都离不开方向信息，方向场计算的准确与否关系到整个系统的性能。因此i 7 本文着重研究了方向场的计算。对现有的方向场计算方法进行了编程实验，发现 这些算法的计算结果不够准确，算法鲁棒性差，计算速度慢。针对这一问题，本 文提出了基于视觉信息与统计信息的滑动窗口方向场计算方法。实验证实这种方 法有很好的鲁棒性、计算结果准确、计算速度快，而且该算法不仅可用于灰度图 像的方向场计算，也可用于二值图像和彩色图像的方向场计算。检测效果令人满 意。 综合相关文献，本文对指纹特征提取及验证算法作了整理，给出了指纹特征 提取流程和指纹验证算法描述。为了实现网络身份认证，定义了指纹特征的数据 结构，给出了指纹特征在网络上传输的一些约定。最后，利用w i n s o c k ，对网络 身份认证系统中特征信息的通信进行了模拟，实现了相似数据量的传输。 关键词：指纹预处理；方向场；身份验证；网氰 a b s t r a c t w i t ht h ef a s td e v e l o p m e n to fe l e c t r o n i c s ，i n f o r m a t i o n ，c o m p u t e ra n dn e t w o r k s ， b i o m e t r i c sh a sd r a w nm o r ea n dm o r ea t t e n t i o n a so n eo ft h em o s te x c e l l e n t i d e n t i f y i n gm e t h o d si nb i o m e t r i c s ，f i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n st h e o r ya n da p p l i c a t i o n a p p e a la l o to fi n t e r e s t a tt h ep r e s e n t i n t e r n e th a ss p r e a da l lo v e rt h ew o r l d w h e n p e o p l ee n j o yt h e c o n v e n i e n c eo ff r e e l yi n f o r m a t i o ne x c h a n g ea n dr e s o u r c es h a r e p r o v i d e db yi n t e r n e t ，t h e y h a v et oe n d u r et h e g r a v e f e a r f u lh i d d e n t r o u b l eo f i n f o r m a t i o ns e c u r i t y i n f o r m a t i o ns e c u r i t yh a sb e c o m eo n eo ft h eh o t t e s tr e s e a r c h t o p i c sn o w a d a y s ，h o m ea n da b r o a d c o m p a r e dw i t ht h et r a d i t i o n a lp a s s w o r d s ，m a l l s b i o m e t r i cf e a t u r e sh a v em a n y a d v a n t a g e s ，w h i c hc a nh e l pp e o p l ei m p r o v e t h es e c u r i t y o fn e t w o r k s t h e r e f o r e ，h o wt om a k eu s eo fm a n sb i o m e t r i cf e a t u r e sa sp e r s o n a l n e t w o r k sa u t h e n t i c a t i o nb e c a m ea ni m p o r t a n t t o p i ch o m e a n da b r o a d f i n g e r p r i n ti n f o r m a t i o np r o c e s s i n gi sm a d e o f f i n g e r p r i n ti m a g e sp r e t r e a t m e n t ， f i n g e r p r i n tm a t c h i n g ，f i n g e r p r i n tc l a s s i f i c a t i o n ，t h es t o r a g ea n dc o m m u n i c a t i o no f f i n g e r p r i n t i n f o r m a t i o na n ds of o n h w eh a v es t u d i e dp r e t r e a t m e n to ff i n g e r p r i n t i m a g e s w i t h e x p e r i m e n t s ，i n c l u d i n g a l lt h e a l g o r i t h mi m p l e m e n t a t i o n s o ft h e n o r m a l i z a t i o no ff i n g e r p r i n ti m a g e ，e s t i m a t i o no fo r i e n t a t i o na n df r e q u e n c yf i e l d ， f i n g e r p r i n ti m a g ee n h a n c e m e n t ，e x t r a c t i o n o ff i n g e r p r i n t r i d g e s ，a n dt h i n n i n g o f f i n g e r p r i n tr i d g e s 1 1 1 er e s u l tc a n b ea c c e p t e d d u r i n g t h e p r o c e d u r e o f f i n g e r p r i n ti m a g ep r o c e s s i n g ，t h e c a l c u l a t i o no f o r i e n t a t i o np l a y st h ek e yr o l e ，a l m o s ta l lo ft h ef o l l o w i n gs t e p sr e l yo ni t sr e s u l t s i t d e c i d e st h es y s t e m sp e r f o r m a n c e 1 1 1 ep a p e re m p h a s i z e st h ec o m p u t i n ga l g o r i t h mo f o r i e n t a t i o nf i e l d t e s t sh a v eb e e nc a r r i e do nt r a d i t i o n a lm e t h o d sf o ro r i e n t a t i o n c o m p u t i n g t h er e s u l t sh a v es h o w n t h a tt h eo r i e n t a t i o nf i e l dc a l c u l a t e di sn o tp r e c i s e t h ea l g o r i t h m sn o tr o b u s t ，a n dc o m p u t i n gs p e e dn o tf a s t i no r d e rt os o l v et h i s d i f f i c u l t y , t h i sp a p e rp r o v i d e dan e ws l i d i n gw i n d o wc o m p u t i n gm e t h o d ，w h i c hi s b a s e do nv i s i o na n ds t a t i s t i ci n f o r m a t i o n e x p e r i m e n t ss h o w e dt h i sa p p r o a c hc a n p e r f o r mc a l c u l a t i o nm o r eq u i c k l y , p r e c i s e l y , a n dr o b u s t l y n o to n l yd o e st h i sm e t h o d d i dw e l li ng r a yl e v e li m a g e s ，b u ta l s oi nb i n a r yi m a g e sa n dc o l o ri m a g e s t h er e s u l t s g o tb y t h i sm e t h o da r es a t i s f y i n g a c c o r d i n g t or e l a t e dl i t e r a t u r e ，t h i sp a p e ri n t e g r a t e df e a t u r ee x t r a c t i n gp r o c e d u r e a n df i n g e r p r i n tv e r i f i c a t i o na l g o r i t h m f o rt h es a k eo fn e t w o r ka u t h e n t i c a t i o n ，d a t a s t r u c t u r eo f f i n g e r p r i n tf e a t u r ew a sd e f i n e d ，a n ds o m ep r o t o c o l sf o rn e t w o r kt r a n s f e r p r o v i d e d a tl a s t ，t h es i m u l a t i o no ff i n g e r p r i n ti n f o r m a t i o nt r a n s f e r r i n gw a sc a r r i e d i n t h i sc o u r s e ，w i n s o c kw a s u s e d ，a n dc o m p a r a t i v ed a t aw a st r a n s f e r r e d k e yw o r d sf i n g e r p r i n tp r e t r e a t m e n t ，o r i e n t a t i o nf i e l d ，f i n g e r p r i n tv e r i f i c a t i o n ，n e t w o r k 致谢 看着这篇不只含有指纹信息的论文，我意识到三年时光就这样一晃而过。三 年很短，但留给我的记忆将会很长，甚至是永久。这期间，痛苦与欢乐并存，失 落与得意相伴，岂寥寥数语所能表达? 为浪费而可惜，不只因为再也，亦或 由于还会：失误和曲折令人烦恼，毕业与答辩终是满足。我得感谢所有帮助 过我和将会帮助我的人，没有你们的鼓励与支援，我将很难应付遇到的挫折与挑 战。 首先，我要特别地感谢我的导师高隽教授。高老师治学严谨、学识渊博、见 解独到、诲人不倦，而且一直对我严格要求无论是从治学上还是生活上。教 我从科研工作的最基本方法做起。查资料、做实验、写论文，所有这些工作都是 从图像室开始学习的。高老师的点拨使我茅塞顿开，受益匪浅：提出的有建设性 的观点在我的课题与论文进入关键阶段时起到了决定性的作用，使我能够顺利地 完成毕业论文，更为重要的是这些方法将会使我享用终身。 我还要感谢潘孟贤教授，潘老师勤勤恳恳，一丝不苟，为我解答了很多疑难 问题，使我对论文有了深刻的认识。另外，钱源诚教授也为我解答了很多图像处 理方面的难题，钱老师和蔼可亲、循循善诱，是一个令人尊敬的老师。同时，也 感谢图像室的张旭东老师。衣阿华州立大学的鲍捷博士在我论文的关键阶段为我 寄来了宝贵的资料，在此深表感谢。 图像室的学友：硕士生梁栋、陈定国、王一先、胡良梅也给了我很大的帮助， 与他们的讨论使我受到很大的启发；硕士生胡学友、甘龙、安良、孟玲玲、王安 东、胡勇、赵晶、曹薇、董火明也给我提供了一定的帮助，在此一并感谢。 本文多次引用和参考了诸多国内外的文献资料，他们是由如下机构的相关部 门免费提供下载的：中科院自动所( w w w f i n g e r p a s s n e t c a ) 、密歇根州立大学 ( w w w m s u e d u ) 、意大利b o l o g n a 大学以及美国国家标准局( n i s t ) 。本文对所参 考和引用的资料、文献都作了相应的标识。在此，谨对他们这种科学无国界的无 私精神表示崇高的敬意。 在进行论文及实验时，我遇到了很多难题，有些是在请教了水木清华 ( s m t h o r g ) 利l 大b b s ( b b s p k u e d u c n ) a 的网友以后，才得以解决的，也向这些不 知名的热心朋友表示感谢。 就要离开工大这个生活和学习三年的地方，留恋之心难以言表。最后，再一 次衷心感谢辛勤培养我的母校和老师! 台肥t 业入学碘l 毕业论j 目录 图表目录 刚2l 指纹剀像的细竹特征( m i n u t i a e ) 1 墨2 2 指纹的_ 二种最基本的宏观模式 图2 3 指纹佶息处理系统的一般流程 图2 4 指纹幽像的增强尊法 幽25 频率示意陶 幽2 6 细化邻域连通图 图 图 幽 i 刳 幽3 2 幽33 剀3 4 h 图 幽 幽 幽39 h4 1 幽42 幽4 3 矧4 4 剀45 幽46 削47 幽5l h52 h5 3 列5 4 h55 h5 6 幽57 灰度曲线示意吲 指纹图像的定位 对个十r 纹的处理结果 块内多上流方向示意 方向投影示意蹦 指纹可能方向示意幽 带方向的候选象素块( 窗口) 块内一个方向上检测窗口示意酗 块内方向幽的求鹪过程 两种算法对指纹灰度幽像的方向场计算方法 两种算法对一简单的。值图像方向场的计算结果 喇两种芹法对一幅彩色幽像的方向场的计算结果 指纹特征提取流样吲 细懈# 征提取流程幽 两种指纹特征点所在纹线及方向示意图 细仃特祉点千对应纹线 指纹纹线校准示意图 输入纹线与模扳纹线间的校准 界限盒的设置一一 t c p i p 参考模型结构示意幽 jt c p p 流套接字实现应州 系统客户端的l ，作流程 系统服务进拌的i 。作流稃 利川指纹识别的i n t e r n e t 系统的构架( 设想) 服务程序界面 客户科序界面 启一m忙伸如“姐”勰“”=字卯船如钯硒硌扣引引 台肥t 业大学硕士毕业论文 第一章绪论 1 1 生物识别的发展历史 第一章绪论 生物识别是利用生物特征来获取信息的一门学科，是一门古老而年轻的科学； 它的应用具有悠久的历史。生物识别的最基本的原理早就为人们所憝知和使用， 几千年前，居住在尼罗河的人们就在日常贸易中使用生物识别。有许多生物特征 可被个体识别，如疤痕、眼睛的颜色、高度、牙齿等。这在农业贸易中经常使用。 当然，他们识别的是动物，也不会有电子识别采集仪和计算机网络，但基本原理 是相通的。 1 6 8 6 年，意大利b o l o g n a 大学的学者m a r c e u om a l p i 幽i 用显微镜发现了指纹 的涡型；1 8 8 0 年，科学家们发现每个人的指纹纹型都是独一无二的，他们意识到 指纹作为身份识别的可行性，到了二十世纪，指纹技术在司法领域得到了广泛的 应用；1 9 8 6 年，r e c o g n i t i o ns y s t e m i n c 成立( 从事掌纹识别) ；1 9 8 7 年，d r s f l o m & s 娟r 研究发现没有两个人的虹膜是相同的，这一理论获得了专利；1 9 9 0 年， p e n o p i n c ，在英国成立( 从事签字识别) ；1 9 9 3 年，i r i s c a n i n c 成立并开始营运( 从 事虹膜识别) ：同时，s a ct e c h n o l o g i e s i n c ，成立( 从事指纹识别) ；随后，又成立 了从事面部等生物识别的公司；1 9 9 9 年，d i g i t a lb i o m e t r i c s 宣布参与f b i 的 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 ) 项目，其活体指纹采集系统已正式 用于f b i 的总部进行指纹采集 7 0 1 。 1 2 生物识别的研究现状 生物识别技术目前已得到了迅猛的发展，用作识别的生物特征逐步地延拓。 目前主要包括：虹膜识别、面像识别、视网膜识别、掌型识别、语音识别、签名 识别、行为识别、气味识别等 2 】 1 1 1 1 1 2 】 1 6 】【1 7 。其中，以虹膜识别、面像识别、 视网膜识别、掌型识别、语音识别、签名识别技术等较为成熟、应用较为广泛； 而最为成熟，应用最广，且最具有权威性的当属指纹识别技术，指纹识别是当前 生物识别领域的主角。 近些年，指纹处理技术得到了很大的发展 1 6 】 1 7 1 8 ，这主要得益于现代电 子集成制造技术和快速可靠的算法研究。尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但 用于识别的数据量依然相当大，对这些数据进行比对也不是简单的相等与不相等 合肥工业大学硕十毕业论文 第一章绪论 的问题，而是使用模糊匹配算法 6 】 7 h 8 9 】【1 4 】，这需要进行大量运算。现代电子 集成制造技术使得我们可以制造出相当小的指纹图像采集设备，同时，个人计算 机运算速度飞速发展，这又使得在微机甚至单片机上进行两个指纹的比对成为可 能；另外，匹配算法的可靠性也在提高。指纹识别是生物识别中的首选。 生物识别、特别是指纹技术处理在国内外取得了长足的发展与进步，在这一 过程中，以下机构做出了具有建设性的重要的工作。美国密歇根州立大学( m i c h i g a n s t a t eu n i v e r s i t y , m s u ) 计算机系模式识别与图像处理实验室：在生物识别，特别是 指纹识别方面做了大量的工作，提出了很多重要的理论，在应用中取得了明显的 效果，并获得了多项专利：美国国家标准局a t i o n a li n s t i t u t eo f s t a n d a r d n i s t ) ： 对指纹技术标准和相关的算法作了规范，做了很多卓有成效的工作。上述两个机 构将他们的研究成果尽可能地公布。另一个是前面提到的意大利的b o l o g n a 大学生 物特征识别系统实验室：在指纹与生物识别技术方面也取得了很好的进展。 密歇根州立大学( m i c h i g a ns t a t e u n i v e r s i t y ) 乘l u n i v e r s i t yo f b o l o g n a 的专家联合 主持了f v c 2 0 0 2 ( f i n g e r p r i n t v e r i f i c a t i o n c o m p e t i t i o n ) ，推出了专门的免费的指纹标 准图库，供人们下载和使用，以对相关的指纹匹配算法进行验证、比较和改进， 这将大大推进指纹匹配算法的研究与发展 2 6 】 2 7 【2 9 。 在国内，生物识别特别是指纹信息处理的研究也开展得很广泛。众多的公司 和机构都参与了研发和应用工作。其中，中科院自动化研究所人工智能实验室取 得了最为突出的成果，获得了很多有自主知识产权的技术【3 1 ，他们是国内唯一一 家参与f v c 2 0 0 2 的机构；另外，北京大学，清华大学，四川大学都在指纹识别上 取得了一定的进展。 国内的应用研究与国外相比有一定的差距。目前，国外已有很多公司推出了 相当成熟而高效的算法( 从应用效果上看) ，取得了很好的经济效益。在美国较有名 的公司有v e r i d i c o m 、b i o a c c e s s 等，他们不仅开发出了精确指纹处理的硬件设备， 而且也推出了高效的匹配算法和软件，使得指纹处理更为方便和快捷，但是，这 些公司关于指纹图像预处理和匹配算法都是相当保密的。在国内从事指纹处理研 发的主要有：特中科，培富士公司，中控等数百家公司。不过，无论是国内还是 国外，指纹的研究还基本上停留在算法层次上和本地应用上，用于网络的身份认 证基本上停留在局域网上( 考勤系统) ，在更为广泛范围的网络上的应用还没有成熟 和完善，基本上处于萌牙阶段。 台肥工业大学硕士毕业论文 第一章绪论 1 3 生物识别的主角：指纹识别 指纹识别完全可以用于身份认证 在生物识别的发展历程中，指纹识别是其主导方面。这是因为投入指纹识别 研究的人力、财力最多；开展得最早、最广，算法最为成熟，应用最多。因此指 纹识别在现有的生物识别中最具有权威性。 指纹识别出现在司法领域【5 2 】，在这些应用中，指纹的研究是极其严肃且严谨 的，很多理论都经过反复的论证，同时，经过大量的实践检验，才最终确定。因 此，指纹识别理论基础最为坚实的。另外，指纹识别的一些标准如，指纹图像的 保存和压缩已经确立。因此，指纹识别离实际应用最为接近 6 9 1 。 识别系统的硬件设备成熟且经济【4 7 1 5 0 】【5 4 】【5 5 】【5 8 】。指纹采集设备价格低 廉，一台指纹采集仪最少只要l o 美元，配套设备少，除了计算机外，没有什么特 殊的设备。指纹的采集简单易行，按一下手指就可以实现录入：嵌入式采集设备 的出现，使得指纹识别系统的集成更为方便，处理效率更高，指纹的匹配已可以 在普通的微机上完成。因此，指纹识别验证系统的主要工作将集中在软件开发上。 指纹识别算法也取得了一些进展 1 0 】 1 3 】 1 6 】【1 7 】 2 7 】【5 1 】 5 5 5 6 6 2 。在指纹 预处理，特征提取、匹配、分类上，人们提出了很多有效的算法，也取得了一些 效果。指纹图像的压缩，已形成了标准。但指纹处理算法，要落后于指纹处理硬 件的发展。 指纹信息特征较为明显 5 3 】【5 5 1 ，f b i 的点坐标模型已经受了长期的检验，这 个点就是指纹特征，点信息的提取和保存是比较容易的。因此，指纹匹配技术当 前期盼的是强壮的指纹图像预处理技术和高效特征匹配算法，另外指纹识别还可以 与其它生物识别技术融合 5 9 6 0 1 。 所以，我们可以认为指纹生物识别的可信度高、性价比好、速度快【6 1 】，完全 适合身份认证的要求，必将有广阔的应用前景。 指纹生物识别中的相关术语： 尽管指纹识别的算法和标准在目前还存在一些争论，但如下的术语是经常用 到的，也是得到公认的。 验证( v e r i f i c a t i o n ) 确定申请者是不是具有合法身份的那一个人，也就是将申 请者的生物特征与系统中注册的个体的生物特征进行比对，以确定申请者的身份 是否合法，这种识别方式也叫1 ：1 匹配。在本文中，只讨论验证，所有的匹配指 合肥工业大学硕l 哗业论文第一章绪论 的都是验证。 识别( i d e n t i f i c a t i o n ) 确定申请者是不是所有具有合法身份的人中的一个，将 申请者的生物特征与系统库存的所有特征进行比对，以确定申请者的身份，这种 识别方式叫1 ：n 匹配。 拒真率( f a l s er e j e c t i n gr a t e ，f r r ) ，错误地认为一个合法身份者是非法身份 者，而将之拒绝叫误拒，也称拒真( f a l s er e j e c t i n g ) ，误拒的次数在总匹配次数中所 占的比例叫拒真率( f r r ) 。 认伪率( f a l s ea c c e p t i nr a t e ，f a r ) ，错误地认为一个非法身份者是合法身份 者，而将之接纳叫认伪( f a l s ea c c e p t i n g ) ，认伪的次数在总匹配中所占的比率叫认 伪率( f a r ) 。 拒真率和认伪率是一对矛盾，减小一个必然会增加另外一个，因此，必须要 在两者之间确定一个妥协，即r o c ( r e c e i v e ro p e r a t i n gc u r v e ) 曲线。另外，还有 匹配时间，识别率 3 1 】等。 以上指标有的不仅用于指纹识别，在其他生物识别中也要用到，因此，可以 认为他们是生物识别中的指标。 1 4 生物识别的应用 生物识别有很好的应用前景。比尔盖茨大胆地预言：“可以预见，在不久的 将来，生物识别技术必将越来越广泛地应用于生活和工作的各个领域”。目前的应 用上，生物识别的应用领域主要有【7 1 社会保险系统，公安司法系统，军事国防系 统，教育文化管理系统，医疗卫生系统，金融商业系统，主要用的是指纹识别。 用于社会保险系统的主要有养老、人寿、医疗、失业、商业等各种保险系统 中的身份识别等。用于公安司法系统的主要有外来人口管理、身份鉴别、证件鉴 别( 身份证、护照、驾照等) 。用于国防军事系统的主要有编制、卡片、军官证、转 业军人证、保密文件指纹控制、部队文件加密。用于教育文化系统的有学籍管理， 考试管理，远程教育，指纹i c 卡准考证等。用于医疗卫生系统的主要有指纹医疗 卡，电子病历管理，献血输血管理，药品管理等。 在民用领域中，指纹识别技术最主要的应用是商业金融系统：办公自动化、 计算机安全、授权管理、信息安全、电子发文等。金融行业上，网上银行身份认 证，指纹储蓄，内部授权管理等；证券行业交易及结算身份识别，大户室股东身 份确认，内部授权管理等；用于企业和家庭的有各种门禁系统、考勤系统等。 自互联网出现之后，越来越多的人利用网络进行方便快捷的交流，因此，其 4 合肥_ 丁业大学硕士毕业论文 第一章绪论 用户数量飞速地增长。使用网络的人是这样的多，以至于人们不得不考虑在方便 快捷交流的同时，如何保证安全；因为总有一些别有用心的人，会利用网络的漏 洞，蓄意偷盗、破坏网络资源；更有甚者，还利用网络传播一些具有破坏作用的 信息。另外，共享与隐私是相伴的，在共享的基础上如何保护用户的隐私也是一 个亟待解决的问题。在i m e m e t 上，这些努力如果失败，结果是信息被盗，甚至可 能被彻底摧毁，所带来损失是不可估量的。 这向网络安全提出了严竣的挑战。传统的信息保护方式主要是以密钥为主， 而密钥一般是由文本构成的，文本往往与内容有一些联系，同时，文本的搜索空 间是很小的，因此，这种方式的保护很容易地被破解，解决的办法是加长密码， 但是加长也是有一定的限度的，太长的密码是记不住的。与此相反，指纹等生物 特征是与个体共生的，不需要记忆，同时，生物特征的样本空间很大，而且唯一。 因此，生物特征天生就是一种密码。本文提出一种构想，并在这方面进行一些尝 试，即在网络登录及身份认证时，利用人的指纹代替密码，从理论上讲，可以大 大提高网络的安全性。 1 5 论文的安排 目前，指纹信息处理系统的核心技术是指纹图像预处理和匹配算法；同时， 网络信息安全也很需要一种更为有效的身份认证方式。指纹身份认证能否最终应 用于网络安全，有两个问题必须解决：1 快速而高效的指纹处理算法；2 指纹特征 的安全传输。第2 个问题的解决依赖于指纹数据的加密算法，在第1 个中，要着 重解决的是指纹图像的预处理。本文的工作重点是如何快速而准确地进行指纹图 像预处理，同时，对指纹特征信息的传输作了最基本的研究。 基于如上的思路，对论文作了如下的安排。第一章，绪论，主要讨论和介绍 现有的一些生物识别技术的历史与现状，并结合当前网络通信中的一些热点问题， 论述将生物识别技术运用于网络身份认证的必要性和可行性。第二章，指纹图像 预处理及相关算法，结合一种经典的算法讨论指纹图像预处理的一般过程，并对 这种算法进行相应的检验。第三章，指纹图像方向场的计算方法，指纹图像方向 场是指纹图像处理中最为关键的步骤，直接关系到整个处理过程的准确性，因此 本文在这方面作了大量的工作；在这一章里，本文对现有关于方向场的计算方法 作以简单的回顾，并对它们进行了分类，与此同时，对经典算法作了改进：最后， 给出一种新的可以实时处理的方向场的计算方法，并将这种新方法得到的实验结 果与传统方法进行对比，同时，延拓了方向场的应用，尝试着将它运用于图像理 合肥工业人学硕1 ：毕业论文第一章绪论 解。第四章，指纹的匹配算法与细节匹配，介绍常用的指纹匹配算法，重点介绍 当前最为流行的细节匹配算法：基于校准的极坐标串匹配算法。本文将这种算法 进行了总结给出了伪码流程。第五章，指纹识别技术在网络身份认证系统中的应 用。在这一部分中，结合t c p i p 技术，讨论了指纹数据的传输；结合当前最为流 行的w i n d o w s 平台，实现了基于指纹识别技术的网络身份认证系统的通信功能， 实现了与指纹特征相似信息量的通信。第六章总结与展望。 本章回顾了生物识别的历史，发展现状，以及生物识别技术的应用领域，着 重介绍了指纹系统的应用。同时，结合当前网络通信中的身份认证问题，讨论了 指纹生物识别在网络身份认证上实现的可能性。最后对论文的结构进行了设计与 规划。 6 合肥t 业大学硕j 毕业论文第一章指纹图像预处理及算法 2 1 指纹信息的处理 第二章指纹预处理 指纹信息处理一般由以下几个部分组成：指纹图像的录入：指纹的分类；指纹 图像的压缩以及指纹匹配f 验证与识别) 。所以，一个完整的指纹信息处理系统一般 都要能完成以下的工作： 指纹图像的录入 指纹图像的录入有墨印法和活体采集法。墨印法是较为原始的方法，其实现 的步骤如下：将一种墨水或印泥均匀地铺涂在一个干净的平台上，让需要录入指 纹的人把手指- n 先按上，然后，再翻滚到另一侧；接着，该手指再以同样的方 式在白纸上翻滚一次。这样就可以得到一个人的指纹图像，这是以往经常用来到 的方式，因此，早期的指纹又被戏称为“纸纹”。在指纹被印在纸上以后，用扫描 仪扫入计算机或相关设备。这种方法仍在一些刑事侦破部门使用，自动指纹识别 ( a f i s ) 、验证( a f v s ) 系统采用的是活体指纹扫描法。 在自动指纹匹配系统中，目前使用三种指纹采集设备：光学采集仪、半导体 采集仪和超声波采集仪。光学采集仪利用的是光的内部反射机理进行指纹信息扫 描的：一束激光照射放在玻璃平台上的手指，这束光的反射光被c c d 所感应f 固定 的照相机) 。反射光的属性与纹线、谷线之间的深度以及玻璃、皮肤之间的油脂层 相关。采集仪的灵敏度高，采集的图像质量好，通过适当调大图像镜头的视野， 可以采集到较大的图像。但是，光学采集设备较贵，抗油、抗尘能力低。为了解 决这个问题，人们开发了固态半导体传感器，这是目前自动指纹识别验证系统中 广泛使用的采集设备。这种采集设备是利用电子特性、热力特性以及其它的物理 特征来实现采集的。比如电容传感器的表面是由多达1 0 0 ，0 0 0 个电容极板矩阵组成 的，它构成电容的一极，在登录者把自己的手指放上极板之后，皮肤构成了电容 的另一极，也就是另个极板矩阵，这就构成了一对对应的电容矩阵。因为手指 的皮肤上，有隆起也有凹陷，这就使得电容矩阵的极板距离存在差异，表现为不 同数量的电压或电荷，因而，可以得到相应的信号。半导体采集仪的价格低，但 采集的图像的质量稍差，不过，可以满足自动识别系统的使用要求。超声波采集 仪是一种新推出的采集设备，这种扫描仪在指纹扫描设备中相当于光学中的激光， 其分辨率最好，因而，最为精确，受外界的干扰最小，尤其对油污和汗水的抵抗 合肥t 业大学硕f 。毕业论文第二章指纹图像预处理及算法 能力很强，但是价格昂贵，目前还很少使用，主要应用于要求高的场合，随着技 术的进步，这种采集设备的价格也会下降，因而，在将来，会大量地采用。 指纹图像录入的结果保存为灰度图像( 一般为t i f 格式) 。在指纹图像录入时，标 准规定的图像质量为8 - b i t 灰度图像，其灰度范围是0 到2 5 5 之间的，其中，0 为 黑色，2 5 5 为白色。一般地，扫描分辨率，也就是单位长度上扫描点的个数，为 2 5 0 d p i ( 或1 0 0 d p c ，d o tp e rc e n t i m e t e r ) 至06 2 5 d p i ( 或2 5 0 d p c ，d o tp e rc e n t i m e t e r ) ，d p i 为每英寸上的扫描点数( d o tp e ri n c h ) ；d p c 为每厘米上的扫描点数，标准的扫描分 辨率为5 0 0 d p i ( 2 0 0 d p c ) 。图像区域的面积从o 5 平方英寸到1 2 5 平方英寸，其中1 平方英寸为标准图像面积。 指纹的特征与分类 指纹处理系统的分类是基于指纹特征信息的，指纹的特征信息是基于指纹纹线 谷线结构的，指纹的结构从宏观上可以看成是由脊线( r i d g e ，也叫纹线) 和谷线 ( v a l l e y s ) 组成。脊线，即手指皮肤上生理隆起的部分：谷线是手指皮肤上生理凹陷 的部分。指纹纹线和谷线能形成各种各样的特征，主要有两类：宏观特征和细节 特征。 宏观特征有三角区、核心区、小棒、环、桥等十余种。其中，核心区( c o r e ) 与 三角区( d e l t a ) 是两个最重要的特征。核心区是指纹模式的中心，三角区指的是，从 中心区开始第一次出现纹线方向分离的地方。 除了宏观特征外，还有细节特征常常又叫细节点( m i n u t i a e ) ，在本文中，细节、 细节特征、细节点、关键点等指的都是细节特征，主要有四种，即脊线末梢( r i d g e e n d i n g ) 、脊线分叉( r i d g eb i f u r c a t i o n ) 、复合特征( t r i f u r c a t i o n s ) 、和未定义 ( u n d e r d e t e r m i n e d ) 。末梢是纹线的端点，分又是一条纹线分开成两条的地方，其 它的特征如复合特征，如三分叉等，在一般的识别系统中是不考虑的( 归为分叉) 。 见图2 ，l 。 指纹末梢( r i d g ee n d i n g ) 指纹分叉( r i d g eb i f u r c a t i o n ) 图2 1 指纹图像的细节特征( m i n u t i a e ) 合肥t 业人学硕j 二毕业论文 第二章指纹图像预处理驶算法 通过中心区和三角区可以区分出三种最基本的宏观模式( a r c h 、l o o p 、w h i r l ) ， 即指纹分类。在实际的指纹分类文献中，有很多模式，但是这三种模式是最基本 的，它们是( a r c h ) 、环( l o o p ) 和漩涡( w h i r l ) ，见图2 2 。指纹模式更细的分类有， 比如弓分为左弓和右弓，环型有左环型和右环型等，还有更细的划分，但以上三 种为最基本的模式。 弓形模式( a r c )环形模式( l o o p )漩涡模式( w h i r l ) 图2 2 指纹的三种最基本的宏观模式 指纹压缩 指纹图像的压缩已形成标准。美国国家标准局( n a t i o n a li n s t i t u t eo f s t a n d a r d ) 颁 布了w s q ( w a v e l e t t r a n s f o r m s c a l a r q u a n t i z a t i o n ) 指纹灰度图像的压缩标准。这是 套基于小波变换的图像压缩标准，现已得到了应用 6 9 。 指纹匹配1 1 6 l 。 指纹匹配一般有两种：验证和识别，验证是一对一方式的，识别是一对多的 方式的。指纹匹配可以分为两种方式：宏观模式匹配和细节模式匹配。在本文中， 指纹匹配算法指的就是指纹的验证算法。 宏观模式匹配( g l o b a lp a a e mm a t c h i n g ) 是基于整个图像的，也叫全局模式匹配 或简单模式匹配，在这种匹配情况下，系统匹配的是两幅指纹图像的纹线流的所 有地方，而且，在算法上，常常与各种变换，如时域变换，频域变换，相关等技 术相联系。 目前最为流行的匹配方法是基于细节点的模式匹配( m i n u t i am a t c h i n g ) ，这是一 种较为细致的方法。在这种匹配过程中，要记录所得的细节点一系列的属性，如 类型( 分叉、末梢或复合特征) 、位置( 纵坐标与横坐标) 以及方向( 局部纹线方向) ， 有的系统还包括一些相关的附加信息，如细节点所在的纹线等。这些细节点也称 做特征( 有的系统称为关键点) 。对提取的一系列的指纹特征，利用一定的算法对之 进行匹配，匹配的结果用匹配分数表示，匹配分数如果在一定的范围内，就认为 合肥丁业大学硕士毕业论文 第二章指纹瑚像预处理及箅_ 法 这两枚指纹是匹配的。这种匹配算法比第一种更为精确，具有较强的抗噪声性能。 美国f b i 的点坐标模型的匹配算法就是基于细节特征匹配的。 近年出现了更为细微的指纹信息匹配方法，基于毛孔的匹配方法，这种匹配 方法要求指纹采集仪的分辨率更高，达到一千多d p i 1 7 。 指纹信息匹配的基本操作流程大致如下：指纹图像的录入、预处理和细节特 征提取、进行匹配以及做出判断，见图2 3 。 图2 3 指纹信息处理系统的一般流程 指纹处理系统的优势： 与其它生物识别技术相比，指纹技术有很多优势：指纹是唯一的，每一个人的 指纹可认为是不一样的，据估算，大约每3 0 0 万年才可能出现两个完全相同模式 的指纹；指纹模式又是终身不变的，指纹模式的形成是在胚胎时期，而在这之后 的漫长岁月里，指纹的模式不再改变，只有规模的变化( 伤及真皮的情况除9 b ) ，而 声音等却会改变；指纹处理技术研究得最为深入，经过了几十年的努力，指纹信 息处理已经有了相当进展，现成的标准指纹图像库( 如n i s t ，f v c 2 0 0 2 ) ，现成的 匹配模型，美国f b i 的点坐标模型，和可行的分类标准 3 6 1 1 3 7 $ 1 1 压缩标准； 同时，指纹的生物特征数据也可以方便而可靠地测定出来，一个指纹采集仪最少 只需十美元，这是其他昂贵的系统所无法比拟的，指纹图像的录入也很方便，手 指一按就可以了；一个人的十个手指的纹型都是不同且唯一的，可以很方便地构 成多重口令，而无须增加系统的设计量，指纹系统中保存的是经过处理以后的特 征，数据量小，系统的实现非常方便。 虽然指纹处理系统有很多优势，并不表示指纹的处理就很简单。指纹图像的 质量往往是不能令人满意的，所以，在指纹图像采集以后和提取特征之前，要对 指纹图像进行预处理。指纹图像预处理主要有以下几步：增强、二值化、细化( 有 的系统和算法不需要二值化和细化) 。 2 2 指纹图像预处理 指纹图像预处理是非常重要的。在指纹的匹配过程中，指纹图像的质量则关 系到整个指纹匹配的准确性。不管指纹采集仪器多么精确，指纹图像总会有这样 和那样的缺陷，如断点、汽泡等，因而，在原始图像上提取特征是很困难的。如 1 0 含肥丁业大学硕士毕业论文第二章指纹图像预处理及算法 果原始图像中汽泡和断点过多，就会产生很多伪特征，如果伪特征的数目太多， 就会造成系统的误识或误拒，从而匹配失败。因此，在指纹信息处理系统中( 尤其 是指纹匹配系统) ，指纹图像预处理这一步总是至关重要的，甚至是起决定性作用 的，同时，指纹图像预处理所需要的时间很长，往往占用系统的大部分处理时间。 因而，如果能在满足系统要求的情况下，缩短指纹图像预处理处理时间，提高图 像的质量，对系统的运行效率将会有显著的提高。 尽管指纹图像预处理有很多种方法 1 8 】 1 9 2 0 】，但是其作用都是一样的，就 是增加指纹图像的纹理信息。一般过程是：灰度图像的增强、灰度图像的二值化 以及