指纹识别技术

　　每个人包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，呈现惟一性且终生不变。据此，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过将他的指纹和预先保存的指纹数据进行比较，就可以验证它的真实身份，这就是指纹识别技术。

　　指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。

　　指纹识别算法

　　与人工处理不同，一般的生物识别技术公司并不直接存储指纹的图像，而是使用不同的数字化算法在指纹图像上找到并比对指纹的特征。每个指纹都有几个独一无二、可测量的特征点，每个特征点都有大约5~7个特征，我们的十个手指产生最少4900个独立可测量的特征，这足以说明指纹识别是一个更加可靠的鉴别方式。

　　识别指纹主要从两个方面展开：总体特征和局部特征。

　　总体特征

　　总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征。包括纹形、模式区、核心点、三角点和纹数等。

　　纹形：指纹专家在长期实践的基础上，根据脊线的走向与分布情况一般将指纹分为三大类——环型（loop，又称斗形）、弓形（arch）、螺旋形（whorl）。

　　模式区：即指纹上包括了总体特征的区域，从此区域就能够分辨出指纹是属于哪一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据，有的则使用所取得的完整指纹。

　　核心点：位于指纹纹路的渐进中心，它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。许多算法是基于核心点的，即只能处理和识别具有核心点的指纹。

　　三角点：位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点，或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处。

　　纹数：即模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹路时，一般先连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。

　　局部特征

　　局部特征是指指纹上节点的特征，这些具有某种特征的节点称为细节特征或特征点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的细节特征，却不可能完全相同。指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或转折。这些断点、分叉点和转折点就称为"特征点"，就是这些特征点提供了指纹惟一性的确认信息，其中最典型的是终结点和分叉点，其他还包括分歧点、孤立点、环点、短纹等。特征点的参数包括：方向（节点可以朝着一定的方向）、曲率（描述纹路方向改变的速度）、位置（节点的位置通过x/y坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的）。

　　采集指纹图像的技术

　　获得良好的指纹图像是一个十分复杂的问题。因为用于测量的指纹仅是相当小的一片表皮，所以指纹采集设备应有足够好的分辨率以获得指纹的细节。目前所用的指纹图像采集设备，基本上基于三种技术基础：光学技术、半导体硅技术、超声波技术。

　　光学技术

　　借助光学技术采集指纹是历史最久远、使用最广泛的技术。将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，用棱镜将其投射在电荷耦合器件（CCD）上，进而形成脊线（指纹图像中具有一定宽度和走向的纹线）呈黑色、谷线（纹线之间的凹陷部分）呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。

　　光学的指纹采集设备有明显的优点：它已经过较长时间的应用考验，一定程度上适应温度的变异，较为廉价，可达到500DPI的较高分辨率等。缺点是：由于要求足够长的光程，因此要求足够大的尺寸，而且过分干燥和过分油腻的手指也将使光学指纹产品的效果变坏。

　　硅技术（CMOS技术）

　　20世纪90年代后期，基于半导体硅电容效应的技术趋于成熟。硅传感器成为电容的一个极板，手指则是另一极板，利用手指纹线的脊和谷相对于平滑的硅传感器之间的电容差，形成8bit的灰度图像。

　　硅技术优点是可以在较小的表面上获得比光学技术更好的图像质量，在1cm×1.5cm的表面上获得200~300线的分辨率（较小的表面也导致成本的下降和能被集成到更小的设备中）。缺点是易受干扰，可靠性相对差。

　　超声波技术

　　为克服光学技术设备和硅技术设备的不足，一种新型的超声波指纹采集设备已经出现。其原理是利用超声波具有穿透材料的能力，且随材料的不同产生大小不同的回波（超声波到达不同材质表面时，被吸收、穿透与反射的程度不同），因此，利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异，就可以区分指纹脊与谷所在的位置。

　　超声波技术所使用的超声波频率为1×104Hz~1×109Hz，能量被控制在对人体无损的程度（与医学诊断的强度相同）。超声波技术产品能够达到最好的精度，它对手指和平面的清洁程度要求较低，但其采集时间会明显地长于前述两类产品。

　　特征拾取、验证和辨识

　　一个高质量的图像被拾取后，需要许多步骤将它的特征转换到一个复合的模板中，这个过程，被称为特征拾取过程，它是手指扫描技术的核心。当一个高质量的图像被拾取后，它必须被转换成一个有用的格式。如果图像是灰度图像，相对较浅的部分会被删除，而相对较深的部分被变成了黑色。脊的像素有5~8个被缩细到一个像素，这样就能精确定位脊断点和分岔了。微小细节的图像便来自于这个经过处理的图像。在这一点上，即便是十分精细的图像也存在着变形细节和错误细节，这些变形和错误细节都要被滤除。

　　除细节的定位和夹角方法的应用以外，也可通过细节的类型和质量来划分细节。这种方法的好处在于检索的速度有了较大的提高，一个显著的、特定的细节，它的惟一性更容易使匹配成功。还有一些生产商采用的方法是模式匹配方法，即通过推断一组特定脊的数据来处理指纹图像。

　　就应用方法而言，指纹识别技术可分为验证和辨识。

　　验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个已经登记的指纹进行一对一的比对来确定身份的过程。指纹以一定的压缩格式存储，并与其姓名或其标识（ID，PIN）联系起来。随后在对比现场，先验证其标识，然后利用系统的指纹与现场采集的指纹比对来证明其标识是合法的。验证其实回答了这样一个问题："他是他自称的这个人吗？"这是应用系统中使用得较多的方法。

　　辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。这也叫"一对多匹配"。辨识其实是回答了这样一个问题："他是谁？"

　　指纹是人体独一无二的特征，其复杂度足以提供用于鉴别的特征。随着相关支持技术的逐步成熟，指纹识别技术经过多年的发展已成为目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案，对于广大市场的应用有着很大的发展潜力。

　　指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，取到指纹图像之后，要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。 最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。

　　我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种。 目前，从实用的角度看，指纹识别技术是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。这是因为指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认，近二三十年的警用指纹自动识别系统的研究和实践为保安指纹自动识别打下了良好的技术基础。特别是现有的指纹自动识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段，是实用化的生物测定方法。

　　指纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但是，它蕴涵大量的信息。这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上是各不相同的，在信息处理中将它们称作"特征"，这些特征每个手指都是不同的。依靠特征的惟一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹特征和预先保存的指纹特征，就可以验证他的真实身份。

　　指纹自动识别系统通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，可以自动、迅速、准确地鉴别出个人身份。系统一般主要包括对指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。现代电子集成制造技术使得指纹图像读取和处理设备小型化，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行指纹比对运算的可能，而优秀的指纹处理和比对算法保证了识别结果的准确性。

　　在计算机系统中，指纹识别可以用于开机登录身份确认，远程网络数据库的访问权限及身份的确认，银行储蓄防冒领及通存通兑的加密方法，保险行业中投保人的身份确认，期货证券提款人的身份确认，医疗卫生系统中医疗保险人的身份确认等等.如将指纹信息记录在特殊用途的卡上，通过现场比对，可以防止冒充等欺诈行为。例如：信用卡、医疗卡、会议卡、储蓄卡、驾驶证、准考证、护照防伪等。

       计算机指纹自动识别技术正在从科幻小说和好莱坞电影中走入我们实际生活中，也许有一天，您不必随身携带那一串钥匙，只需手指一按，门就会打开；也不必记住那烦人的密码，利用指纹就可以提款、计算机登录。相信这一天，不会太远。

　　指纹其实是比较复杂的。与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图像。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图像属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图像）。但指纹识别算法最终都归结为在指纹图像上找到并比对指纹的特征。 指纹的特征 我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括： 基本纹路图案 环型（loop）, 弓型（arch）, 螺旋型（whorl）。其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。 模式区（Pattern Area）模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。 Aetex 的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。 核心点（Core Point）核心点位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。 三角点（Delta）三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数和跟踪的开始之处。 式样线（Type Lines）式样线是在指包围模式区的纹路线开始平行的地方所出现的交叉纹路，式样线通常很短就中断了，但它的外侧线开始连续延伸。 纹数（Ridge Count）指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。 局部特征 局部特征是指指纹上的节点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征--节点，却不可能完全相同 节点（Minutia Points）指纹纹路并不是连续的，平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为"节点"。就是这些节点提供了指纹唯一性的确认信息。 指纹上的节点有四种不同特性：

       1. 分类 - 节点有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点 

          A. 终结点（Ending） -- 一条纹路在此终结。

          B. 分叉点（Bifurcation） -- 一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。

          C. 分歧点（Ridge Divergence） -- 两条平行的纹路在此分开。

          D. 孤立点（Dot or Island） -- 一条特别短的纹路，以至于成为一点

          E. 环点（Enclosure） -- 一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点

          F. 短纹（Short Ridge） -- 一端较短但不至于成为一点的纹路，

          各种节点如图所示

       2. 方向（Orientation） -- 节点可以朝着一定的方向。

       3. 曲率（Curvature） -- 描述纹路方向改变的速度。

       4. 位置（Position） -- 节点的位置通过（x,y）坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的。

指纹识别采集技术的发展大致分为三个方式：光学识别、电容传感器、生物射频。

1、光学识别

光学识别是较早的指纹识别技术。基于光学发射装置发射的光线，射到手指上再反射回机器以获取数据，并对比资料库看是否一致。光学识别只能到达皮肤的表皮层，而不能到达真皮层，而且受手指表面是否干净影响较大。

2、电容传感器

电容传感器识别是利用一定间隔的安装的两个电容，利用指纹的凹凸，在手指滑过指纹检测仪器时接通或断开两个电容的电流以检测指纹资料。电容传感器对手指的干净要求还是比较高，而且传感器表面使用硅材料，比较容易损坏。以技术面来看，电容式指纹辨识技术的供应为Authentec、Validity、FingerPrintCardsAB(FPC)等，Authentec被苹果买下，Validity也被Synaptics收购。电容式指纹传感器也是现在应用最普遍的技术。

3、生物射频

射频传感器通过传感器发射微量的射频信号，穿透手指的表皮层获取里层的纹路以获取信息。这种方法对手指的干净程度要求较低。射频是目前较新的技术方案，射频也是电容方式的一种，但受限于专利问题。射频式是未来发展方向。

4、超声波指纹识别

超声波指纹识别，是高通在2015移动世界大会上宣布的一项3D指纹技术。与苹果TouchID和三星GalaxyS6所使用的电容式传感器不同，超声波指纹识别采用了超声波来扫描指纹。压电容传感器作出的是二维指纹图像，而超声波扫描可以对指纹进行更深入的分析，即便手指表面沾有污垢亦无碍超声波采样，甚至还能渗透到皮肤表面之下识别出指纹独特的3D特征。如果你手有水、汗液等情况下，依然能够准确的识别。

作为生物识别技术中应用最广泛、价格最低廉的识别技术之一，指纹识别技术在2012年保持着良好的发展态势，预计未来几年指纹识别市场将会持续保持稳定的增长速度。目前指纹识别技术主要应用在企业考勤和智能小区门禁系统中，随着技术的成熟和成本的降低，指纹识别技术的应用领域也越来越广泛。

1、企业考勤仍占主导

考勤是现代企业管理的基础，也是衡量企业管理水平的重要标志。基于指纹识别的企业员工考勤系统能够彻底解决传统打卡钟、IC卡考勤方式所出现的代打卡问题，保证考勤数据的真实性，真正体现公开、公平和公正，因此能进一步提高企业管理的效率和水平。并且，由于指纹识别产品是目前最方便、可靠和价格最便宜的生物识别产品因而成为大多数中小企业考勤的首选。目前中国市场指纹考勤产品的销售数量就占据了整体生物识别产品销量的40%以上，高居榜首。

2、智能小区成为普及热点

由于智能小区在设计选型时要从功能、性能、成本等多方面进行综合考虑，因此，通常会选用技术发展较成熟、可靠性高、并且性价比较好的产品。指纹识别技术在众多生物识别技术中发展最为成熟，性能稳定，且成本较低，特别适合在智能小区中进行推广和普及。指纹识别技术在智能小区中的应用主要体现在实现小区居民在社区中进行停车收费、超市购物、图书借阅、楼宇出入等日常活动项目。有效解决居民使用证件繁多容易丢失，给生活带来很多不便的矛盾，并提升了社区的管理水平，促进管理手段现代化。如今指纹识别技术已经在智能小区中得到广泛应用，并向着更加广大的民用市场迈进。

3、指纹锁市场发展迅猛

把指纹识别技术应用于传统的门锁之中，是生物识别技术从专业市场走向民用市场的不二之选。指纹锁产品的出现宣告了新一代门锁时代的来临，指纹锁将会逐渐改变人类以往使用钥匙开门的生活方式。指纹锁的便捷、安全、低成本特性将会带来非常乐观的市场前景，新一轮门锁竞争将促使指纹锁市场迅猛向前发展。

4、多元化应用遍地开花

除了在企业考勤和智能小区中的应用外，目前，指纹识别技术在司法领域、金融领域等大型的公共项目中也有着非常广泛的应用。除此之外，指纹识别技术还被创新应用到护照、签证、身份证等十分重要的管理系统中，承担着基于大规模数据库的自动身份识别功能。

指纹识别技术的发展得益于现代电子集成制造技术和快速可靠的算法的研究。尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但用于识别的数据量相当大，对这些数据进行比对也不是简单的相等与不相等的问题，而是使用需要进行大量运算的模糊匹配算法。

现代电子集成制造技术使得我们可以制造相当小的指纹图象读取设备，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行两个指纹的比对运算的可能。另外，匹配算法可靠性也不断提高，指纹识别技术己经非常实用。

指纹识别技术可以通过几种方法应用到许多方面。通过使用指纹验证来取代各个计算机应用程序的密码就是最为典型的实例。可以想象如果计算机上的所有系统和应用程序都可以使用指纹验证的话，人们使用计算机就会非常方便和安全，用户不再讨厌必要的安全性检查，而IT开发商的售后服务工作也会减轻许多。

把指纹识别技术同IC卡结合起来，是目前最有前景的一个方向之一。该技术把卡的主人的指纹(加密后)存储在IC卡上，并在IC卡的读卡机上加装指纹识别系统，当读卡机阅读卡上的信息时，一并读入持卡者的指纹，通过比对卡上的指纹与持卡者的指纹就可以确认持卡者是否是卡的真正主人，从而进行下一步的交易。在更加严格的场合，还可以进一步同后端主机系统数据库上的指纹作比较。

指纹IC卡可以广泛地运用于许多行业中，例如取代现行的ATM卡、制造防伪证件(签证或护照、公费医疗卡、会员卡、借书卡等)。目前ATM提款机加装指纹识别功能在美国已经开始使用。持卡人可以取消密码(避免老人和孩子记忆密码的困难)或者仍旧保留密码，在操作上按指纹与密码的时间差不多。

第1页：概述

指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图象、提取特征、保存数据和比对。[ft=white,-1,]小熊在线www.beareyes.com.cn

在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图象，取到指纹图象之后，要对原始图象进行初步的处理，使之更清晰。

接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的数据点，也就是那些指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征。因为通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约490个数据。[ft=white,-1,]小熊在线www.beareyes.com.cn

有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。[ft=white,-1,]小熊在线www.beareyes.com.cn

最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。

第2页：取象设备原理

二. 取得指纹图象

1.取象设备原理

取像设备分成两类：光学、硅晶体传感器和其他。[ft=white,-1,]小熊在线www.beareyes.com.cn

光学取像设备有最悠久的历史，可以追溯到20世纪70年代。依据的是光的全反射原理(FTIR)。光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光线由CCD去获得，反射光的数量依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度和皮肤与玻璃间的油脂。光线经玻璃设到谷后反射到CCD，而设到脊后则不反射到CCD（确切的是脊上的液体反光的）。

由于最近光学设备的革新，极大地降低了设备的体积。最近90年代中期，传感器可以装在6x3x6英寸的盒子里，在不久的将来更小的设备是3x1x1英寸。这些进展取决于多种光学技术的发展而不是FTIR的发展。例如：纤维光被用来捕捉指纹图象。纤维光束垂直射到指纹的表面，他照亮指纹并探测反射光。另一个方案是把含有一微型三棱镜矩阵的表面安装在弹性的平面上，当手指压在此表面上时，由于脊和谷的压力不同而改变了微型三棱镜的表面，这些变化通过三棱镜光的反射而反映出来。[ft=white,-1,]小熊在线www.beareyes.com.cn

应用晶体传感器是最近在市场上才出现的，尽管它在传奇文学作品中已经出现近20年。这些含有微型晶体的平面通过多种技术来绘制指纹图象。电容传感器通过电子度量被设计来捕捉指纹。电容设备能结合大约100,000导体金属阵列的传感器，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一面。电容器的电容值由于金属间的距离而变化，这里指的是脊（近的）和谷（远的）之间的距离。压感式表面的顶层是具有弹性的压感介质材料，他们依照指纹的外表地形（凹凸）转化为相应的电子信号。温度感应传感器被设计为感应压在设备上的脊和远离设备的谷温度的不同。[ft=white,-1,]小熊在线www.beareyes.com.cn

超声波扫描被认为是指纹取像技术中非常好的一类。很象光学扫描的激光，超声波扫描指纹的表面。紧接着，接收设备获取了其反射信号，测量他的范围，得到脊的深度。不象光学扫描，积累在皮肤上的脏物和油脂对超音速获得的图象影响不大，所以这样的图象是实际脊地形（凹凸）的真实反映。

由于巨大的指纹辨别市场，如果想指纹识别在商业上的巨大成功，三个因素中的两个因素是非常重要的，它们是低价格和紧凑的体积（另外一个是上面谈到的识别率）。90年代初到后期，取像设备的价格已经剧烈的下降，制造商最近又承诺，在最近几年后，又要进行大幅度降价。至于体积，上面已经提到光学传感器的体积从6x3x3英寸降到3x1x1英寸。应用晶体的传感器的体积差不多是这样或者更小。在晶片上，集成电路的技术越来越高（如：数字化电路把指纹信号转化为数字信号强度），系统体积将越来越小，晶体传感器的体积接近与手指大小所需要的体积，其长宽大约是1x1英寸高不到1英寸。[ft=white,-1,]小熊在线www.beareyes.com.cn

在晶体传感器之前，一些没有用到的机能是局部调整、软件控制、自动获取控制(AGC)技术。对于大多数光学设备，只能通过人工调整来改变图象的质量。然而，晶体传感器提供自动调节象素，行以及局部范围的敏感程度，从而提高图象的质量。AGC在不同的环境下结合反馈的信息产生高质量的图象。例如，一个不清晰（对比度差）的图象，如干燥的指纹，能够被感觉并增强灵敏度，在捕捉的瞬间产生清晰的图象（对比度好）；由于提供了局部调整的能力，图象不清晰（对比度差）的区域也能够被检测到（如：手指压得较轻的地方）并在捕捉的瞬间为这些象素提高灵敏度。

光学扫描也有自己的优势。其中之一在较大的模型可以做较大指纹取像区域。而制造较大的应用晶体传感器的指纹取像区域是非常昂贵的，所以应用晶体传感器的指纹取像区域小于1平方英寸，而光学扫描的指纹取像区域等于或大于1平方英寸。然而这个对于较小的光学扫描设备并不是优势。较小的光学扫描也是较小指纹取像区域，这是因为较大的指纹取像区域需要较长的焦点长度，所以要有较大包装，否则如果较大的取像区域使用较小的包装，则光学扫描设备会受到图象边缘线形扭曲的影响。

晶体传感器技术最重要的弱点在于，它们容易受到静电的影响，这使得晶体传感器有时会取不到图象，甚至会被损坏，另外，它们并不象玻璃一样耐磨损，从而影响了使用寿命。

总之，各种技术都具有它们各自的优势，也有各自的缺点。我们在下面给出三种主要技术的比较。

比较项目光学全反射技术硅晶体电容传感技术超声波扫描体积大小中耐 用 性非常耐用容易损坏一般成像能力干手指差，但汗多的和稍脏的手指成像模糊干手指好，但汗多的和稍脏的手指不能成像非常好耗电较多较少较多成 本低低很高

第3页：图象增强

2. 图象增强

刚获得的图象有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的，比如，手指被弄脏，手指有刀伤、疤、痕、干燥、湿润或撕破等。图象增强是减弱噪音，增强脊和谷的对比度。想得到比较干净清晰的图象并不是容易的事情。为这个目标而为处理指纹图象所涉及的操作是设计一个适合、匹配的滤镜和恰当的阈值。[ft=white,-1,]小熊在线www.beareyes.com.cn

指纹还有一些其他的有用的信息。比如：类似于脊的“多余的部分”，即使一些特别的脊不连续，但仍可认为是脊的一部分，从而决定他的走向。我们可以利用这些“多余的信息”。[ft=white,-1,]小熊在线www.beareyes.com.cn

有很多图象增强的方法。大多数是通过过滤图象与脊局部方向相匹配。图象首先分成几个小区域（窗口），并在每个区域上计算出脊的局部方向来决定方向图。可以由空间域处理，或经过快速2维傅立叶变换后的频域处理来得到每个小窗口上的局部方向。

设计合适的，相匹配的滤镜，使之实用于图象上所有的象素（空间场是其中的一个）。依据每个象素处脊的局部走向，滤镜应增强在同一方向脊的走向，并且在同一位置，减弱任何不同于脊的方向。后者含有横跨脊的噪音，所以其垂直于脊的局部方向上的那些不正确的“桥”会被滤镜过滤掉。所以，合适的、匹配的滤镜可以恰到好处地确定脊局部走向的自身的方向，它应该增强或匹配脊而不是噪音。[ft=white,-1,]小熊在线www.beareyes.com.cn

图象增强，噪音减弱后，我们准备开始选取一些脊。虽然，在原始灰阶图象中，其强度是不同的而按一定的梯度分布，但它们真实的信息被简单化为二元：脊及其相对的背景。二元操作使一个灰阶图象变成二元图象，图象在强度层次上从原始的256色（8-bits）降为2色(1-bits)。图象二元化后，随后的处理就会比较容易。

二元化的困难在于，并不是所有的指纹图象有相同的阈值，所以一般不采取从单纯的强度入手，而且单一的图象的对照物是变化的，比如，手在中心地带按的比较紧。因此一个叫“局部自适应的阈值（locally adaptive thresholding）”的方法被用来决定局部图象强度的阈值。[ft=white,-1,]小熊在线www.beareyes.com.cn

在节点提取之前的最后一道工序是“细化（thinning）”。细化是将脊的宽度降为单个象素的宽度。一个好的细化方法是保持原有脊的连续性，降低由于人为因素所造成的影响。人为因素主要是毛刺，带有非常短的分支而被误认为是分叉。认识到合法的和不合法的节点后，在特征提取阶段排除这些节点。

第4页：指纹的特征

三. 指纹识别技术的基本原理

指纹其实是比较复杂的。与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图象属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图象）。但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。[ft=white,-1,]小熊在线www.beareyes.com.cn

指纹的特征

我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括：

基本纹路图案 环型（loop）, 弓型（arch）, 螺旋型（whorl）。其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便

模式区（Pattern Area）

模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。 Aetex 的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。

核心点（Core Point）

核心点位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。

三角点（Delta）

三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数和跟踪的开始之处。

式样线（ Type Lines）

式样线是在指包围模式区的纹路线开始平行的地方所出现的交叉纹路，式样线通常很短就中断了，但它的外侧线开始连续延伸。

纹数（ Ridge Count）

指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。 局部特征 局部特征是指指纹上的节点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征——节点，却不可能完全相同。

节点（Minutia Points）

指纹纹路并不是连续的，平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“节点”。就是这些节点提供了指纹唯一性的确认信息。

指纹上的节点有四种不同特性：

1. 分类 – 节点有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点

A. 终结点（Ending） -- 一条纹路在此终结。

B. 分叉点（Bifurcation） -- 一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。

C. 分歧点（Ridge Divergence） -- 两条平行的纹路在此分开。

D. 孤立点（Dot or Island） -- 一条特别短的纹路，以至于成为一点

E. 环点（Enclosure） -- 一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点

F. 短纹（Short Ridge） -- 一端较短但不至于成为一点的纹路，

2. 方向（Orientation） -- 节点可以朝着一定的方向。

3. 曲率（Curvature） -- 描述纹路方向改变的速度。

4. 位置（Position） -- 节点的位置通过（x,y）坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的。

第5页：识别系统

四. 系统问题（system issues）

有效的指纹辨识系统不仅仅依赖于辨识算法，还有其他的一些重要因素，这里称之为“系统问题”。包括注册和辨识过程，速度和工作学、用户信息的反馈、排斥欺骗和安全考虑。 为了得到较好的识别率，重要的是在注册时尽量获得最好的指纹图象，这是因为注册一般只进行一次，而以后的辨识是经常的。一个较好的指纹识别系统应要求用户的指纹在登记指纹时多次获取指纹，然后，把最好的指纹或每次获得的指纹的综合的结果作为注册的指纹。

又一个方法可以作为指纹系统设计时的考虑，即我们可以多次取像直到得到一个确定的匹配，但这个过程在降低了拒判率的同时，提高了误判率。辨识不仅仅只用一个手指的指纹，可以用两个或更多的手指的指纹，这样可以增强识别率，当然这样一来会浪费用户的许多时间。

系统的工作学是很重要的。例如：在个人识别系统中，人们愿意等待时间的极限，这个极限时间根据特定的应用而不同，依赖于在处理的过程中人们正在做什么。例如：刷卡或输入ID号的过程，从0.5-1.5秒被认为是可接受的时间；另外，拒判而重复次数不应超过3次。

验证和辨识的过程、取像设备的设计拒判率和误判率关系的设定，为了尽可能的获得高质量的指纹图象而提示用户手指该怎样放置，正确的反馈信息是非常有用的。如“手指放得太高”，“手指按得不够重”等。

在指纹识别系统中，反欺骗的措施用来阻止人造指纹、死指纹和残留指纹。残留指纹是由于皮肤油或其他原因残留在传感器上。传感器应建立反欺对策，使得有能力识别真实的皮肤温度、阻力或电容。

既然指纹识别系统是为安全而考虑的，例如，节点模板数据库必须是安全的，以防止一个冒名顶替的人将自己的指纹存进数据库而成为合法的用户。指纹匹配的结果是“YES”或“NO”，以此获得访问权。如果有人简单地绕过指纹匹配而能去直接发送一个“YES”，那么系统就是不安全的。这个问题的解决是确保主机接收的识别结果是来自真正的合法用户，如通过数字信号发送给主机。

总之，在一个完整的指纹识别应用系统中有许多问题值得考虑，解决好这些问题有助于成功地建立有效的系统，相反，则有可能会使得高明的技术被束之高阁，甚至导致应用系统最后的失败。