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指纹识别的基本原理

发布时间:2015-12-08

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。

  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。


  指纹识别中的光学技术和电容技术
  光学技术需要一个光源从棱镜反射按在一个取像头的手指,光线照亮指纹从而采集到指纹。采用电容技术的半导体技术,按压到采集头上的手指的脊和谷在手指表皮和芯片之间产生不同的电容,芯片通过测量空间中的不同的电容场得到完整的指纹。因为电容技术的芯片昂贵,芯片的大小和手指相当就已价格昂贵,所以几家公司试图推出比指纹更小的芯片只采集部分的指纹,使用这种采集方式,用户放置手指的位置必须非常精确而且只使用部分指纹必然没有采集全部指纹可靠。

        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。
  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。
  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,至今仍然没一流种模板的标准,也没一流种公布的抽象算法,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。