自动指纹识别技术的发展与应用

摘 要：自动指纹识别相比于其他生物特征的识别如虹膜识别及语音识别有其特别的优点，它被认为是未来生物特征识别技术的主要发展趋势，被称为是一种理想的身份识别技术，具有广泛的应用前景，这一切得益于它很高的可行性和实用性。本文首先分析了自动指纹识别技术研究现状，其次，阐述了自动指纹识别技术的特点。同时，指出自动指纹识别技术的发展方向为非接触式真皮层指纹采集和多种生物识别技术的融合，具有一定的参考价值。

关键词：生物识别技术；自动指纹识别技术；发展；应用

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 09-0000-02

1 前言

生物识别技术主要是指在进行身份验证时采用人的生物特征（诸如指纹、虹膜、声音、面孔、手形）来进行验证。这是因为常见的钥匙、智能卡、口令等存在着被盗用、复制、遗忘、丢失等危险，而人的生物特征是无法被遗忘、失窃和复制的，因此，身份识别和信息安全的未来发展趋势就是采用生物识别技术。

这种技术由于要采用采集设备将人的生物特征转化为图像，再进行识别，所以又称之为生物图像识别技术。20世纪60年代，这种自动指纹识别技术开始兴起，这种识别方法是利用计算机来代替指纹进行识别。不过随着科学技术的发展，指纹采集仪变得廉价，同时高可靠算法也逐渐实现，人们在工作和生活中能逐渐看到这种自动指纹识别技术的使用，国内外的商业和学术界也开始对这种技术进行深入的研究。自动指纹识别相比于其他生物特征的识别如虹膜识别及语音识别有其特别的优点，它被认为是未来生物特征识别技术的主要发展趋势，被称为是一种理想的身份识别技术，具有广泛的应用前景，这一切得益于它很高的可行性和实用性。本文就自动指纹识别技术的发展与应用进行探讨。

2 自动指纹识别技术研究现状

这几年来，微型计算机技术和光电技术发展迅猛，这样使得指纹图像的采集及处理成为可能，而且为自动指纹识别技术的发展打下了深厚的基础。自动指纹识别技术主要分为采集和识别两种技术。

目前大多数自动指纹识别系统使用的采集设备是光电式的。慢慢的电感和电容式的采集设备开始出现，这些设备的出现进一步提高了指纹识别的质量，不过稳定性和耐磨性等还有很多问题。

现在指纹采集技术需主要处理的问题是对于磨损严重的指纹或脏、湿、干的指头都能正确、可靠地采集而且要减少采集时候的变形。许多国家有专门的机构或公司进行自动指纹识别技术方面的研究，其中凭借强大的经济实力和经历力量，欧美国家在该领域的研究处于领先位置。

已经有成型产品面市的公司是法国的Segam公司、美国的Secugen公司、Identicator公司，而得到较为广泛应用的是Identicator公司的ID Safe生物识别技术，其中大概有5000多万人登记使用这种系统，它也被应用于全球的上百万台的计算机。在亚洲，朝鲜这一领域研究水平最高，在1989年，其在中国成立Pefis公司，它的指纹产品在国际上有一定影响力。台湾的Startek公司在指纹识别技术方面的研究水平也可达到世界先进水平。国内的中国科学院自动化所、清华大学、吉林大学、国防科技大学等科研机构和高校也较早的着手这一方面的研究工作。从上世纪九十年代初开始，我国的一些机构如西安青松集团、长春鸿达集团、北大方正集团等分别以机构所在地的高等院校作为技术支撑，逐渐开始在这一领域的研究。其中中国科学院光机所在指纹采集技术方面有较为深入的研究，其研究的光电式活体指纹采集仪可以批量生产。

3 自动指纹识别技术的特点

应用系统利用指纹识别技术可分为验证（Verification）和辨识（Identification）两类。辨识是将现场采集到的指纹和数据库中的指纹一一比对，再从其中找到和现场相吻合的指纹；验证是将现场采集到的指纹和已经登记的指纹进行对比，从而验证身份的过程。

验证就是将提取的指纹存在数据库里。一般数据库中的数据要保障其一致性和安全性，而指纹识别系统为满足高速查询比对的需求，在保障一般数据性能的基础上，还可以进一步以高的速度读取。由于大型指纹识别系统的数据库非常大，因此为了减少检索的时间，一般采用指纹分类和分布式数据库技术。要建立指纹数据库，一般情况下对同一个指纹要采集3-5个样本，同时要分别对样本进行特征抽取和预处理，再从全部的样本图像中找出权值大于给定阀值的点，最后以这些找出的特征点作为模板来建立指纹数据库样本。

指纹识别系统的核心步骤是指纹匹配，它也是一个重要的研究课题，Andrew K，Hrechak等人用结构匹配来做指纹识别，D.K.Isenor等人又提出用图匹配来对两幅指纹图象进行匹配的想法。

美国联邦调查局提出的以细节点坐标模型进行细节匹配是目前最常用的方法，它主要是通过脊线分支点和脊线末梢两种关键点来进行指纹鉴定。利用细节点表示成点模式，那么自动指纹认证的问题将转化成点模式匹配的问题。

在模式识别中比较有名的难题是点模式问题，对于一般的点模式问题，许多人提出过算法，如Xudong Jiang等人的基于局部和全局结构的匹配算法，Shih-hsu Cheng等人的基于二维聚类的快速算法，Sanjay Ranade等人的松弛算法，Zsolt Miklos等人的三角匹配的算法。针对指纹匹配中的点模式匹配问题，Anil Jain等人提出了一种算法，就是通过将直角坐标系中的细节点转换到极坐标系中，再串匹配算法来进行点匹配。识别率是指纹识别系统特定应用的重要衡量标志，其主要是由拒判率FRR和误判率FAR两部分组成。

FAR和FRR这两个值的调整能够通过它们不同的用途来进行，通过大量的资料表明，FAR和FRR两个值之间的关系是反比关系。而如果FRR和FAR间取得很好的平衡，我们说这是一个良好的系统。对于一个实用的系统，为了进行任务的调度，其要具备完善的管理功能，来协调各个模块之间的工作，同时要处理有可能发生的故障。

4 自动指纹识别技术的发展方向

4.1 非接触式真皮层指纹采集

根据生理学的研究结果，在真皮层上指纹的结构有稳定及完美的表现。如果想在指纹采集技术方面有所突破，在脏、湿、干和磨损严重的指纹的情况下能完整、清晰、准确地进行指纹采集，必须要实现在真皮层采集指纹结构。这样也可以更好的解决指纹录入时产生的变形问题。

4.2 多种生物识别技术的融合

各种生物识别技术都具有其自身的特点和优势，而指纹识别技术只是生物识别技术的一种。自动指纹识别技术的发展的一个方向是利用生物识别技术的特点将指纹和其他生物识别技术相结合，实现互补。如把指纹识别技术和脸形结合，将脸形识别结果作为一种检索，从而实现辨识模式下的指纹识别，这样识别的速度将得到显著的提高。

参考文献：

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[作者简介]陈继延（1976.6-），男，邵阳人，计算机实验室主任，实验师，研究方向：网络安全，数据管理。工作单位：湖南警察学院。