生物特征識別技術(shù)（Biometric Identification Technology），是指通過(guò)對人體身上的某些生物特征進(jìn)行識別和認證，從而實(shí)現身份識別的一種專(zhuān)門(mén)的技術(shù)。其主要包括人臉的識別、語(yǔ)音的識別、虹膜的識別、手掌形狀的識別、指紋的識別等多個(gè)識別技術(shù)。生物特征識別技術(shù)包含以下幾個(gè)特點(diǎn)：普遍性、唯一性、安全性、可采集性、可接受性等。由于生物特征識別技術(shù)有著(zhù)上述良好的特性，相對于傳統身份識別，克服了許多缺陷。因此，其越來(lái)越多地被采用到各類(lèi)安全場(chǎng)合。指紋識別技術(shù)是指根據不同指紋具有不同紋理特征的特性，將不同指紋圖像之間的多個(gè)全局特征和局部細節特征進(jìn)行對比，從而確定身份的一種認證技術(shù)。相對于其他識別方式，指紋識別更加方便和準確。
1指紋識別的原理
指紋識別技術(shù)包含有以下兩種主要的識別技術(shù)：第一種是采用不同指紋圖像統計對比的方法，第二種是采用指紋圖像本身固有的特征信息進(jìn)行比對的方法。第一種方法主要是將兩幅指紋圖像進(jìn)行統計對比，查看他們之間相似度的大小，根據大小來(lái)判斷這兩幅指紋是否取自于同一個(gè)人，從而實(shí)現身份識別的作用。第二種方法是根據兩幅指紋圖像的結構特征，比較他們的特征信息，確認他們的身份。特征包含兩種類(lèi)型：全局特征類(lèi)型和局部特征類(lèi)型。
指紋識別技術(shù)的全過(guò)程是：（1）使用指紋采集設備采集指紋圖像。（2）對指紋圖像中的大量噪聲點(diǎn)進(jìn)行預處理，從而提升后面處理的效率。在預處理之后，得到了一個(gè)關(guān)于指紋圖像的輪廓線(xiàn)，為下一步特征提取做準備。（3）進(jìn)行指紋圖像的特征提取，提取出其特征信息點(diǎn)。（4）對指紋圖像進(jìn)行特征匹配，把提取的特征點(diǎn)與數據庫中預存的特征點(diǎn)進(jìn)行比對，通過(guò)比對來(lái)判斷身份。根據英國學(xué)者E.R.Herry的研究發(fā)現，兩個(gè)指紋圖像中，如果特征點(diǎn)的對數有13對是重合的，就可以認為這兩個(gè)圖像取自于同一個(gè)人。
指紋識別系統的主要性能參數有以下幾種：
（1）誤識率：指兩個(gè)不同指紋被錯誤地識別成相同指紋的概率；
（2）拒識率：指同一個(gè)手指的兩個(gè)不同指紋樣本不能匹配，即被認為來(lái)自不同手指的概率；
（3）等錯誤率：第一和第二種錯誤相等時(shí)的數值；
（4）注冊時(shí)間：從指紋被采集到完成指紋特征提出所需要消耗的時(shí)間；
（5）匹配時(shí)間：兩個(gè)指紋樣本進(jìn)行一次對比匹配所需要消耗的時(shí)間；
（6）模板特征的大�。簭囊粋�(gè)指紋圖像中提取出的指紋特征的存儲容量；
（7）分配內存的大�。涸谥讣y識別的各個(gè)階段，計算機系統需要占用的內存數量。
2指紋圖像的質(zhì)量評估
在通過(guò)指紋采集設備把圖像采集進(jìn)入系統之后，我們需要對采集到的指紋圖像的質(zhì)量進(jìn)行評估。如果圖像的質(zhì)量不達標，就會(huì )對后期產(chǎn)生影響。因此，需要對指紋圖像進(jìn)行評估。目前，指紋圖像的質(zhì)量評估有以下幾種方法：
（1）計算圖像的信噪比：這種方法是指求出圖像的信號與噪聲的方差之比。首先計算圖像所有像素的局部方差，將局部方差的最大值設為信號方差，最小值設為噪聲方差，求出它們的比值，再轉成dB數，最后用經(jīng)驗公式進(jìn)行修正。此方法在效率方面表現一般。
（2）統計指紋圖像細節點(diǎn)的數量：對指紋圖像中細節點(diǎn)的數量進(jìn)行識別和統計。通過(guò)數量的多少來(lái)判斷該指紋圖像的質(zhì)量是否在合格的范圍之內。此方法理論上可行，但是由于首先需要對指紋進(jìn)行預處理、提取細節點(diǎn)，因此效率不高。
（3）視覺(jué)客觀(guān)測度：該方法建立在視覺(jué)測評過(guò)程和客觀(guān)測度基礎上，利用設定的評測參數，對指紋圖像的質(zhì)量評價(jià)出一個(gè)綜合結果。這一方法從全局上對指紋圖像的質(zhì)量，能夠得出很好的判斷。但是從局部上來(lái)看，指紋的紋理分析缺少了對指紋方向信息的判斷。
（4）計算指紋圖像方向信息：從指紋圖像局部特征開(kāi)始，結合指紋的全局特征來(lái)判斷指紋圖像的質(zhì)量。通過(guò)檢測圖像的有效面積和清晰度，來(lái)確定圖像是否合格。具體方法是：首先，通過(guò)計算圖像方向信息，確定前景塊和背景塊；然后，通過(guò)比較前景塊和背景塊的比例來(lái)判斷是否是偏手指；再次，通過(guò)圖像塊的對比度的大小來(lái)判斷是干手指或濕手指（干手指對比度較大，濕手指對比度較�。�。
3指紋圖像的分割
在指紋圖像質(zhì)量評估合格后，需要對圖像進(jìn)行灰度變換，即對指紋圖像均衡化，使得圖像灰度均衡，以及對圖像進(jìn)行歸一化。在這些完成之后，還需要對圖像按照一定的算法和要求進(jìn)行分割。即把指紋圖像中質(zhì)量很差，后期無(wú)法處理的圖像區域與有效區域進(jìn)行區分，使后期處理集中到有效區域上，提供特征提取精度，減少處理時(shí)間。目前，常用的分割方法有以下幾種：
（1）基于方向圖的分割方法：根據圖像上紋理的方向，區分指紋區域和背景區域，然后按照不同的區域分割。如果指紋的紋理線(xiàn)不連續、圖像的灰度單一等方向難以正確估計或者有些區域變化劇烈，則此方法不能進(jìn)行有效的分割。
（2）基于圖像的局部灰度均值、局部標準差和局部一致性的分割方法：利用指紋圖像局部區域的灰度均值、標準差和一致性作為特征，再采用線(xiàn)性分類(lèi)來(lái)分割指紋圖像。局部圖像的一致性顯示了局部圖像的紋理走向，但是這些特征對于模糊區域無(wú)法做出有效的表示。
（3）多級分割法：就是將指紋圖像進(jìn)行多級分割，逐級減少分割的范圍。例如：第一級分割圖像的背景區域，第二級在前景區域中分割出模糊區域，第三級從模糊區域中分割出不可恢復區域。
（4）動(dòng)態(tài)閾值分割法：根據各個(gè)子塊的局部灰度對比度自動(dòng)調節閾值，基于像素的方差進(jìn)行分割。該方法簡(jiǎn)單、快捷、分割效果好。具體為：將圖像劃分為不重疊的各個(gè)子塊；計算每個(gè)子塊的平均灰度和灰度方差；計算方差最大值與最小值之間的差值；定義動(dòng)態(tài)閾值，并分割圖像；平滑操作，去除孤立塊。
4指紋圖像的增強
指紋圖像增強就是將模糊的指紋紋理改變得更加清晰，例如：將斷裂的指紋紋線(xiàn)進(jìn)行連接，把連接的紋線(xiàn)區分開(kāi)，而且在這個(gè)過(guò)程中還需要保持原有的指紋圖像結構，使圖像更加易于提取特征信息。目前，有以下幾種指紋圖像增強方法：
（1）從脊線(xiàn)方向上采用平滑算子而在垂直于脊線(xiàn)的方向使用增強算子的圖像增強算法。這種算法在理論上是十分正確的，但是要估計出脊線(xiàn)寬度以及濾波的參數卻比較困難。如果參數估計有誤，則會(huì )使得脊線(xiàn)產(chǎn)生污染，并且對于脊線(xiàn)上有折痕的指紋會(huì )產(chǎn)生偏差。
（2）基于Gabor濾波器的指紋圖像增強算法。此算法是在使用上一方法之前先進(jìn)行濾波。將指紋圖像分成不同的區域，有效削弱垂直于主導紋線(xiàn)方向的噪聲，提高方向信息提取的可靠性。
（3）傅立葉增強后濾波的方法�；跁r(shí)間和處理效果的考慮，先采用傅立葉變換來(lái)增強指紋圖像，然后使用濾波器來(lái)修補指紋圖像的紋線(xiàn)。具體為：首先，多級分割出可恢復區域塊，將該塊像素變?yōu)閺蛿敌问�；利用離散傅立葉變換，濾掉頻率過(guò)高或過(guò)低的頻帶噪點(diǎn)；利用方向濾波器消除指紋的斷裂和叉連。
5指紋圖像的提取
5.1在細化圖像的基礎上提取
首先，需要對指紋圖像進(jìn)行細化處理，將指紋紋線(xiàn)變細，然后通過(guò)分析紋線(xiàn)上每一個(gè)像素點(diǎn)的8個(gè)方向上的連接點(diǎn)來(lái)判定該像素點(diǎn)的類(lèi)型、位置，并且通過(guò)分析該像素點(diǎn)所連接的紋線(xiàn)段來(lái)判斷點(diǎn)位的方向，進(jìn)而提取出特征點(diǎn)。這個(gè)方法存在的優(yōu)點(diǎn)是原理比較簡(jiǎn)單而且容易實(shí)現；缺點(diǎn)是需要對大量的像素點(diǎn)進(jìn)行細化處理，時(shí)間較慢，當圖像質(zhì)量不高時(shí)，細化處理會(huì )產(chǎn)生很多雜質(zhì)項。
5.2從原始灰度圖像上直接提取
利用指紋方向圖，在灰度圖像上跟蹤指紋的紋線(xiàn)，每跟蹤一定的長(cháng)度，根據圖像的投影極值來(lái)確定紋線(xiàn)的位置，當遇到端點(diǎn)和分叉點(diǎn)時(shí)無(wú)法投影，跟蹤過(guò)程自動(dòng)終止。這個(gè)方法的優(yōu)點(diǎn)是具有較高的效率和精度；缺點(diǎn)是實(shí)現起來(lái)比較復雜，需要大量的運算，而且當圖像質(zhì)量不高時(shí)，求出的方向圖可能不可靠，導致跟蹤出的紋線(xiàn)出現偏差。
6指紋圖像的匹配
指紋圖像匹配是指用當前指紋圖像提取出的指紋特征與事先預存在指紋數據庫中的特征進(jìn)行比對，從而判斷這兩個(gè)指紋特征是否一致，即是否來(lái)源于同一根手指。這個(gè)階段為了避免一些因素的干擾，例如變形、虛假特征點(diǎn)、特征點(diǎn)位置誤差等，需要設計一個(gè)準確有效的匹配算法。目前，有以下幾種方法：
（1）基于點(diǎn)模式匹配算法。目前大多數算法都是基于細節點(diǎn)的特征來(lái)進(jìn)行匹配。該匹配分為以下幾種類(lèi)型：基于匹配的對象可以分為1對1進(jìn)行匹配和1對多進(jìn)行匹配；基于匹配的適應程度可以分為彈性的匹配和剛性的匹配。
（2）基于紋理模式匹配算法。首先將指紋圖像分割出來(lái)的有效區域進(jìn)行網(wǎng)格化，然后利用Gbaor濾波從像素點(diǎn)的8個(gè)不同的方向處理該紋線(xiàn)區域，得到指紋的全局信息和局部信息，并轉化成一個(gè)特征信息，最后比較當前指紋圖像和數據庫中的圖像相應特征信息的差異。該算法可以解決質(zhì)量較差且區域細節點(diǎn)難以提取的圖像匹配的困難。但是這種方法需要對每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行大量的運算，而且無(wú)法處理形變比較大的指紋圖像的匹配。
7結語(yǔ)
本文討論了在指紋識別技術(shù)的各個(gè)階段中的關(guān)鍵算法，并對這些算法進(jìn)行了深入的分析，為指紋識別的進(jìn)一步研究提供了理論依據。 |
