指纹识别技术的发展和背景

发布时间：2020-04-12 18:59:58浏览次数：来源于：未知

指纹识别技术是众多生物特征识别技术中的一种，所谓生物特征识别技术(biometrics )，系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，由于生物识别所具有的便捷与安全等优点使得生物识别技术在身份认证识别和网络安全领域拥有广阔的应用前景。可用的生物特征识别技术有指纹、人脸、声纹、虹膜等，指纹是其中应用最为广泛的一种。从20世纪60年代起新型的电子计算机技术进人指纹鉴定领域，为指纹鉴定自动化开辟了新的途径。近几年， 指纹识别技术应用到智能手机上，成为支持手机解锁、在线支付的重要基础技术。在未来，基于FIDO等协议，指纹识别等生物特征识别技术将全面取代现有的密码体系。在指纹识别算法上，最初是对指纹分类技术的研究，以提高指纹档案检索的效率。目前主流的指纹识别算法则基于指纹纹线的端点、分叉点等细节特征。随着指纹识别技术在移动设备的应用，指纹采集芯片的尺寸日益小型化，基于汗孔、纹线形状等3级特征的识别算法受到日益重视。在指纹采集技术上， 首先出现的是油墨捺印方法。油墨捺印的指纹卡片通过扫描方式数字化后进行存储和后续处理。20世纪70年代以后，光学式指纹采集技术的出现和普及促进了指纹的现场快速采集和验证。移动设备上的应用则促进了小尺寸超薄指纹采集技术的快速发展。

 

指纹识别过程分为两个次要过程，分为四个部分。两个次要的过程是指纹记录和交叉核对过程。指纹记录过程由四个部分组成：指纹采集、指纹预处理、指纹检查和指纹模板采集。指纹比对过程还包括四个部分：指纹采集、指纹预处理、指纹特征比对和匹配。在这两个过程中，指纹图像的前处理都存在，但指纹图像的取值和指纹 特征的值似乎有相同的名称，但它们的内在算法和性质是完全不同的。在引入指纹的过程中，更频繁地获得指纹图像，而单值提取部分的算法更多地关注一些特征值的辨析和获取过程。 [3] 

指纹识别的第一步是指纹图像的获取，目前已经有多种指纹图像的获取方式，主要有光学指纹采集技术、电容式传感器指纹采集、温度传感指纹获取技术、超声波指纹采集技术、电磁波指纹采集技术，获得图像后进行预处理加工，要实现图像的灰度变换、分割、均衡化、增强、 细化等预处理步骤。首先要把指纹从整个图案上分割出来， 背景图和指纹分布图的灰度是不同的，这就确定了两者强度的区别， 利用梯度这个概念就能将指纹从背景图中很好的分离开；均衡化是预 处理中的重要一步，在提取时根据环境的不同得到的指纹图像不同区域的像素分布点是不同的，均衡化就是将不同区域分布的像素进行均值划分得到亮度分布均衡的图像；为了便于特征的提取，在几步加工后的图像还要智能化增强，Daugmann实现了利用Gabor小波逼近的方法使指纹图像的纹路线条更加清晰，即白的部分更白，黑的部分更黑，线条的边缘分布更加平滑。 [1] 

对于处理好的指纹图像，指纹的纹路已经十分清晰，要进行指纹识别必须要进行特征提取，分离出那些具体的特征点来代替不同的纹路，首先提取指纹的特征端点和叉点，将端点叉点图像进行九宫格分割，利用指纹特征分布的灰度值是不同的这个特性，将指纹图像的端点和叉点分离出来，对于奇异点的提取利用Poincare公式，利用这个公式提取方向场周围剧烈变化的点，我们在计算机中使用不同的算法分别实现各个特征点的提取过程。 [1] 

最后将识别的指纹分类操作，指纹的分类是用采集的指纹特征与数据库中保存的指纹特征相比较，判断是否属于同一指纹，首先根据指纹的纹形进行粗匹配，进而利用指纹形态和细节特征进行精确匹配给出相比较指纹的相似性程度。根据应用的不同，对指纹的相似性得分进行排序或给出是否为同一指纹的判决结果，指纹对比有两种方式： 一对一比对是根据用户从数据库中检索出待对比的用户指纹，再与新采集的指纹比对；一对多比对是新采集的指纹和数据库中的所有指纹逐一比对。 [1] 

一个典型的指纹识别系统的工作流程如下：

指纹识别过程

指纹识别过程

1． 通过指纹采集设备获取所需识别指纹的图像。

2． 对采集的指纹图像进行如下预处理。

图像质量判断

图像增强

指纹区域检测

指纹方向图和频率估算

图像二值化（将指纹图像中各像素点的灰度值设置为0或255）

图像细化

3． 从预处理后的图像中，获取指纹的脊线数据。

4． 从指纹的脊线数据中，提取指纹识别所需的特征点。

5． 将提取指纹特征（特征点的信息）与数据库中保存的指纹特征逐一匹配，判断是否为相同指纹。

6． 完成指纹匹配处理后，输出指纹识别的处理结果。

 

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