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指纹识别技术浅谈活体指纹识别技术 摘要：生物识别技术可以包含人脸、指纹、虹膜等人体各种器官和声音、笔迹等行为模式方面的识别。其中，指纹具有惟一性、终生不变性、易携带、不会丢失、不会遗忘、不会被盗用等强有力的特性。指纹识别以其独特的优势成为目前人体生物特征识别技术市场上市场占有率最高的方式之一，这种识别方式也是目前生物识别技术中发展最成熟的。本文 _指纹识别技术进行了概述，并介绍了指纹识别技术。 关键词：指纹识别；模式识别；生物识别技术 ：TP391.4：A ：1009-3044(xx)17-31422-02 An Introduction to Fingerprint Recognition Technology NIE Peng1, GENG Wen-bo2 (1.Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070,China;2.Zhoukou Normal University, Zhoukou 466000,China) Abstract:Biometric identification technology contains organs of human body identification such as face, fingerprint, iris recognition and behavior pattern identification such as voice, handwriting recognition. Among them, the fingerprint has forceful characteristic such as the uniqueness, the invariance throughout ones life, easily carrying, being unable to be lost, being unable to be forgotten, being unable to be embezzled and so on. Fingerprint recognition has bee one of the most popular ways in biometrics technology area at present by its unique advantage, which is also the most mature technology in biometric identification technology. In this paper, a general overview of Chinas Fingerprint recognition technology is given and the fingerprint recognition technology is also introduced. Key words:Fingerprint Recognition; Pattern Recognition; Biometric Identification Technology 1 引言 像中国的四大发明一样，指纹也是我们使用最早但发展最慢，甚至在历史上出现停滞的发明之一。指纹在全球范围被承认中国使用最早，6000年以前就有使用。但从现在指纹识别技术发展的状况来看，中国还是处于追赶者的地位。这与近代中国缺少科学精神不无关系。中国古代自从北宋开始，手相算命的就层出不穷，对指纹的应用满足与庸俗的目的，不求甚解。妨碍指纹科学的形成往往对新事物满足于空谈玄论，最终没有什么学理上的成果和突破。当20世纪，西方国家已经成熟建立了指纹识别系统并成功应用时，中国才于80年代初开始指纹识别技术和系统的研究。 因为缺乏大规模集成电路设计与制造优势，中国没有在指纹sensor上有所突破。所有目前采用的指纹传感器，不论是光学的还是晶体的，几乎都由美国等西方国家的厂商提供，中国也就不可能在产业链中占据核心环节。 由于指纹sensor的发展需要指纹应用开发配合，可以带动指纹应用的发展。而中国缺少sensor，也就必然缺少指纹应用的开发力量。好在应用必定只是表示层面的，中国有不少庞大的应用开发队伍，在指纹应用面，经过努力可以占得一席之地。 中国的指纹识别算法单纯从学术研究角度来看，并不显得落后。在xx年FVC（国际指纹识别算法大赛）大赛上，有包括中科院自动所在内的6家院所企业参加。在xx年FVC大赛上，有8家中国算法参赛1。 中国唯一值得骄傲的就是市场规模大，丰富而先进的指纹应用会因此发达起来。 2 指纹的特点 （1）高稳定性。指纹具有很强的稳定性，它们的形成依赖于胚胎发育时期的环境，从胎儿指纹的完全形成到人死后，指纹的纹线类型、结构、统计特征的总体分布始终没有明显的变化。指纹是伴随人一生的最稳定的生物特征之一。 （2）惟一性。科学实验和无数的事实证明，指纹具有明显独特的惟一性，并且纹理本身非常复杂，其复杂程度足以提供用于鉴别的足够证据，包括双胞胎在内都不可能有相同的指纹，任何两个人指纹相同的概率小于十亿分之一。 （3）高可靠性。高稳定性和高惟一性决定了指纹识别的高可靠性。要想再增加指纹识别的可靠性，只需要登记更多的指纹即可满足，而随便一个人都可以毫不费力地提供10个手指的指纹信息。 （4）易采集性。指纹与生俱来，随身携带，不需记忆。扫描指纹的速度非常快，采集指纹时只要将手指平放在指纹识别器上，1、2秒钟即可完成，免去了记忆密码、丢失印章、遗忘密码和印章等烦恼。 （5）伪造难、破译难。由于指纹识别具有上述特点，识别指纹时必须将真正的手指与指纹采集头接触，因此伪造、假冒、攻击、破译指纹的难度就变得相当大。指纹一直被人们用作“印章”使用2。 3 指纹识别原理 指纹的两个重要特征在十九世纪初的科学研究中就已被发现：一是两个不同手指的指纹纹脊的样式不同，另外一个是指纹纹脊的样式终生不变。这个研究成果使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用。二十世纪 _，由于计算机可以有效地处理图形图像，人们开始着手研究用计算机来处理指纹，自动指纹识别系统（AFIS）的研究与应用有就由此扩展开来。指纹图像模式识别是模式识别领域的一项综合性研究，其核心是提炼指纹图像构成要素的组织形式和秩序。这些要素包括纹线的构成、流向、中心点、三角点及细节特征点等。由于采集的指纹或现场指纹受印压的轻重、扭曲、偏转和环境的影响，使指纹图像存在着相对变形、残缺和噪声，造成信息丢失和假特征的出现。因而指纹图像模式识别的关键是寻求适应各种图像环境的图像处理及特征提取方法，寻求相对尺度、平移、旋转、仿射不变的图像拓扑结构模式和计算机视觉不变量。在这一方法的导引下，指纹自动识别的基本处理框架通常包含指纹采集、预处理、特征提取和分类识别四个部分3。 指纹图像模式识别的主要研究内容包括：（1）指纹图像的几何、拓扑性质；（2）指纹图像的增强、消噪声、平滑、二值化、细化算法；（3）指纹图像的特征提取方法及特征空间的构成；（4）指纹图像的拓扑分类方法；（5）面向实际应用的指纹自动识别系统等。需要重点解决的问题为：寻求相对于尺度、平移、旋转、仿射不变的特征量及特征量的提取方法；指纹图像特征的拓扑结构识别与匹配方法。 本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文 典型的指纹识别系统如图1。 图1指纹识别系统简图 4 图象的采集 目前指纹识别中，大概有两种采集方案，一种是光学摄像头的，一种是C M O S 电容阵列的4。 光学摄像头的方案，需要一个全反射棱镜和一组成像镜头，体积比较大。但目前的成像镜头和CCD/CMOS芯片相当成熟，像家庭常用的USB摄像头就可以用。市场上很容易买得到，所以价格比较低。现在市面上出售的摄像头往往在30万像数以上，所以它的分辨率很高。它的缺点是由于有环境光的影响，而且经过多重反射它的成像有很多的干扰。所以要变成二值图像要经过很多的处理，这样就不适合进行嵌入应用，但我们相信是有办法克服的。其次是，如果手指头非常干燥或者是沾满灰尘，它将只能做到残缺的很厉害的图像。它的原理是如果没有手指的存在，光源的光线通过全反射棱镜照射如CCD镜头，如果手指接触镜头，那么将改变那一点的折射率，光线进入镜头就有变化。这样就能拍摄到一幅指纹图5。 CMOS阵列的方案，我们所知道的拥有CMOS芯片的有三家公司的产品，Fujitsu的MBF系列，ATMEL和FingerPrint的线性扫描系列。除此之外还是有很多别的选择，如Security first，但都没有接触过。CMOS的传感器分为两大类，一类是面传感器，另一类是线列传感器。面传感器就是以整个面来接触手指，采集的是1:1的图像。线列传感就是分段采集图像再拼接起来的方法，一般呈现为一个条状，把手指在上面主动滑扫然后拼接。CMOS阵列的传感器的原理是每个点都相当于一个电容，测量接触点的电荷就知道有没有接触。像大多数半导体传感器那样，它的优点是敏感，体积小。但也如大多数半导体传感器一样存在着温漂和易受电磁干扰，它本身就能产生不少噪声信号。这些噪声信号有些呈现出一个个小黑点或者小白点散落在图像中。而且这种一比一的图像采集，如果分辨率不高，而且手上的脊线比较密集的，那采集出来的图像会连成一块。另外CMOS传感器对接触面的不平整反应得比光学镜头强烈，很多脊线在光学镜头拍下来是连续的，但CMOS传感器反应出来是断断续续的。这样一来如果手指褪皮的话采集的图像比较偏离原来的图像。这些问题只有通过算法来解决它。指纹应用中还有一个经常提到的活体指纹提取，可以检测指纹本身的温度，血液的颜色（光照射）等，其实活体与否的检测相对来说比较简单，但增加检测器件涉及到机具的设计，还需要事先考虑好。 5 图像的预处理 图像的预处理一般是指纹自动识别系统不可缺少的一个环节，成功的预处理可以减少低质量图像对分类、识别结果的影响。在预处理中，最终的目标是对输入图像进行适当的分解，将其分为指纹图像的前景（图案）和背景。 为了确保细节特征算法的性能，我们需要进行指纹图像增强。一般来说，图像的增强采用平滑、滤波、二值化、细化等数字图像处理方法来进行。实际实现时，指纹图像增强一般采用以下几个环节：规格化、方向图估计、频率图估计、生成模板、滤波。一幅指纹图像经过规格化后，才能将该图的均值和方差控制在给定范围，以便后续处理。对指纹图像规格化的目的是将该灰度图的方差降低6。 6 指纹特征的提取与分类识别 对指纹图像模式识别问题，至少有三个用于指纹识别的分支，即结构的方法、句法方法和人工神经网络（ANN）。对结构分支，其总的思路框架是：特征的提取基于指纹图像的细节，特征的表达使用数据结构图，结构的匹配利用特征的拓扑性质。对句法分支而言，典型的近似纹线形成原始的串，然后用产生规则形成潜在的可能串，产生规则根据使用的语法、类型有着较大的异。人工神经网络则是通过相当数目的特征训练集对网络进行训练，经过学习的网络用以进行特征的提取与识别7。 7 指纹图像的匹配 指纹图像匹配就是对两个输入指纹的特征集合（模板）判断是否属于同一指纹。指纹对比有两种方式：（1）一指纹验证：根据用户ID从指纹库中检索出要对比的用户指纹，再与新扫描得到的指纹进行对比；（2）多指纹验证：新扫描得到的指纹和指纹库中的指纹逐一进行对比。 8 总结与展望 指纹特征识别是一个引人注目的问题，它是证明个人身份的根本方法，也被认为是最好的生物认证方法。众所周知世界上没有两个完全相同特征的人，没有两枚完全相同的指纹。因而，指纹是一种随身携带的特殊“印章”，正因其“人有各异，终身不变，不怕丢失，铭记在身”的特点，被世界公认为个人身份识别中最可靠的依据。指纹识别技术不仅免除了人们记忆密码，预留印鉴的烦恼，而且方便快捷，只须手指轻轻一按，立即便可完成身份鉴别。 由于指纹等生物特征的不可复制性，利用指纹等人类自身生理或行为特征进行身份认证的生物识别技术，是最可靠的身份鉴别手段。网上交易需要买卖双方验明正身，特别是网上进行的国际贸易、电子商务，更需要有效的技术来鉴定真伪。在国外，指纹识别技术目前已广泛用于金融领域。随着信息化技术的不断发展，计算机安全技术和身份认证对人们越来越重要。而随着基于个人特征的身份认证技术的不断完善和身份认证设备价格的下降，可以预见，生物特征认证技术将在互联网通信安全、金融证券、政府机构、军事安全、电子商务等领域具有更加广阔的应用前景。 _： 1赵亮.基于指纹识别的生物特征身份认证技术研究与实现J.科学技术与工程,(6,8)/ 2陆颖.指纹识别原理与方法综述J.工程数学学报,(21,6)/