指纹识别技术的发展及展望-精选文档

指纹识别技术的发展及展望1.指纹及指纹识别技术概述我们手掌及其手指、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。指纹指手指表面由交替的“脊”（ridges）和“沟”（valleys）组成的平滑纹理模式，其形成取决于胚胎中形成手指表皮部分的初始环境，有很强的随机性。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，通过比较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。自动指纹识别技术是集传感器技术、生物技术、数字图像处理、模式匹配、电子技术于一体的高新技术，由于它具有唯一性和稳定性等特点，已在计算机自动化办公系统、金融、保险、证券、电子商务、社保、身份证管理等行业以及军方和警方的得到普遍应用。自动指纹识别技术可以分为两类，即验证(Verification)和辨识(Identification)。验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个己经登记的指纹进行一对一的比对（one-to-onematching），来确认身份的过程。作为验证的前提条件，他或她的指纹必须在指纹库中已经注册。指纹以一定的压缩格式存贮，并与其姓名或其标识（ID，PIN）联系起来。辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据厍中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。这也叫“一对多匹配（one-to-manymatching）”。2.传统的安全机制受到挑战现行的许多计算机系统中，包括许多非常机密的系统，都是使用用户ID+密码的方法来进行用户的身份认证和访问控制的。实际上，这种方案隐含着一些问题。例如，密码容易被忘记，也容易被别人窃取。而且，如果用户忘记了他的密码，他就不能进入系统，当然可以通过系统管理员重新设定密码来重新开始工作，但是一旦系统管理员忘记了自己的密码，整个系统也许只有重新安装后才能工作。有关机构的调查表明，因为忘记密码而产生的问题已经成为IT厂商售后服务的最常见问题之一；密码被别人盗取则更是一件可怕的事情，因为用心不良的人可能会进一步窃取公司机密数据、可能会盗用别人的名义做不正当的事情、甚至从银行、ATM终端上提取别人的巨额存款。实际上，密码的盗取比较容易，别人只要留意你在计算机终端前输入口令时的击键动作就可以知道你的密码，甚至可以通过你的生日、年龄、姓名或者其他一些信息猜出你的密码。密码还可以被破解，众所周知，美国一些高度机密军事机构的计算机网络曾不止一次被黑客侵入，黑客们实际上就是破解了这些计算机网络的某一合法用户的密码来开始的。尽管现行系统通过要求用户及时改变他们的口令来防止盗用口令行为，但这种方法不但增加了用户的记忆负担，也不能从根本上解决问题。除了计算机网络及其应用系统外，一些传统的需要进行身份验证的场合，也存在着类似的安全性问题。例如证件的伪造和盗用、不正当的转借等。一些犯罪通过伪造证件进入机密场所以窃取机密信息，有的犯罪伪造签证和护照非法入境或移民，这是因为传统的证件使用了易于伪造、未经加密的纸制证件。另一个例子是考勤机，它的使用方便了企业进行职工的考勤管理，但使领导头疼的是经常有人弄虚作假，代别人打卡。丢了钥匙不仅打不开门，还要当心坏人拾到你的钥匙盗取你的家财，其他使用钥匙的场合同样也有如此的问题……总之，在我们今天的工作生活中，无论你是到银行取钱、到网上交易，还是注册网络服务、购物，甚至到朋友单位去拜访，太多太多的场合都需要身份的认证，而传统的基于标志和知识的身份认证技术由于受到证件伪造以及密码破解等威胁，逐渐表现得有些力不从心。这些问题都说明，现行的系统安全技术己遇到严峻的挑战。3.自动指纹识别技术的逐渐走红由于人体的身体特征具有不可复制的特点，人们把目光转向了生物识别技术，希望可以籍此技术来应付现行系统安全所面临的挑战。要把人体的特征用于身份识别，这些特征必须具有唯一性和稳定性。研究和经验表明，人的指纹、掌纹、手形、脸型、声音、虹膜、视网膜等都具有唯一性和稳定性的特征，即每个人的这些特征都与别人不同、且终生不变，因此就可以据此识别出人的身份。基于这些特征，人们发展了指纹识别、面部识别、发音识别等多种生物识别技术，目前许多技术都己经成熟并得以应用，其中的指纹识别技术更是生物识别技术的热点。相对于其它身份认证技术，自动指纹识别是一种更为理想的身份确认技术，用自动指纹识别不仅具有许多独到的信息安全优点，更重要的是还具有很高的实用性、可行性。自动指纹识别系统（AFIS）出现后的很长一段时间内，由于价格、技术、人们的需求等主客观因素，只应用在银行、公安等特殊部门。随着科学技术的进步，半导体传感器的出现，指纹识别系统的价格也不断下降，使得过去高高在上的指纹识别技术，终于走入了市场广大的普通民用领域，逐渐走入我们的日常生活之中。目前在世界上许多公司和研究机构都在指纹识别技术的研究中取得一些突破性技术，从而推出了许多新产品，这些产品己经开始在诸多领域得以运用。指纹识别技术的快速发展主要得益于现代电子集成制造技术和快速可靠算法的研究。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像读取设备，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。4.自动指纹识别系统的原理基于指纹的身份识别系统是典型的模式识别系统。它包含两个主要的模块：离线训练模块和在线识别模块（鉴定或识别）。离线训练模块指采集指纹数据，提取代表这些数据的特征，将特征和相关的身份信息存入数据库；在线鉴别模块采集待识别样本的生物统计数据，提取特征，然后在数据库中根据提取的特征进行检索，找到最佳匹配(鉴定模式)或者根据用户所宣称的身份，从数据库中调出相应的特征，决定它们是否匹配。自动指纹识别系统大致包括指纹采集、指纹分类、特征提取和指纹匹配等内容。4.1指纹图像采集从采集方式来看，所采到的指纹基本可以分为三类：捺印指纹、活体指纹和模糊指纹。捺印指纹指的是将沾了印墨的手指按压在某种东西（通常是纸）上留下指纹的痕迹，再经相应设备转化为数字化的信息，就得到捺印指纹图像。捺印指纹采集到的有效指纹面积比较大，但因采集方式所限，采集速度较慢，指纹缺陷较多，且采集的质量难以严格控制。活体指纹是指用活体指纹录入仪采集的指纹。根据录入原理的不同，活体指纹录入仪可分为光反射式、电感式、电容式和超声反射式等几种。根据采集时指头是否与指纹录入仪接触，又可分为接触式和非接触式。经活体指纹采集设备得到的是数字化的指纹图像，相比较而言，活体指纹的质量是最好的。模糊指纹一般是指在犯罪现场采集到的指纹。将罪犯无意中遗留在犯罪现场的指纹痕迹经过显影、拍照和扫描等技术处理而得到的指纹图像。其中活体指纹采集技术目前应用最广泛，当今所使用的主要指纹采集技术有光学指纹采集技术，半导体指纹采集技术和超声波指纹采集技术。4.1.1光学指纹图像采集技术光学指纹采集技术是目前应用最广泛的指纹采集技术，光学指纹采集设备原理是光的全反射。光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光线由CCD去获得，反射光的量依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度以及皮肤与玻璃间的油脂和水分。光线经玻璃照射到谷的地方后在玻璃与空气的界面发生全反射，光线被反射到CCD，而射向脊的光线不发生全反射，而是被脊与玻璃的接触面吸收或者漫反射到别的地方，这样就在CCD上形成了指纹的图像。光学采集设备有着许多优势：它经历了长时间实际应用的考验，能承受一定程度温度变化，稳定性很好，成本相对较低，并能提供分辨率为500dpi的图像。光学采集设备也有不足之处，主要表现在图像尺寸和潜在指印两个方面。台板必须足够大才能获得质量较好的图像。潜在指印是手指在台板上按完后留下的，这种潜在指印降低了指纹图像的质量。严重的潜在指印会导致两个指印的重叠。另外台板上的涂层(膜)和CCD阵列随着时间的推移会有损耗，精确度会降低。4.1.2半导体指纹采集技术半导体传感器是含有微型晶体的平面通过多种技术来绘制指纹图像。主要有硅电容传感器、半导体压感式传感器和半导体温度感应传感器。硅电容指纹图像传感器是最常见的半导体指纹传感器，它通过电子度量来捕捉指纹。在半导体金属阵列上能结合大约100，000个电容传感器，其外面是绝缘的表面。传感器阵列的每一点是一个金属电极，充当电容器的一极，按在传感面上的手指头的对应点则作为另一极，传感面形成两极之间的介电层。由于指纹的脊和谷相对于另一极之间的距离不同(纹路深浅的存在)，导致硅表面电容阵列的各个电容值不同，测量并记录各点的电容值，就可以获得具有灰度级的指纹图像。半导体压感式传感器表面的顶层是具有弹性的压感介质材料，它们依照指纹的外表地形(凹凸)转化为相应的电子信号，并进一步产生具有灰度级的指纹图像。半导体温度感应传感器通过感应压在设备上的脊和远离设备的谷温度的不同就可以获得指纹图像。半导体指纹传感器采用了自动控制技术，能够自动调节指纹图像像素行以及指纹局部范围的敏感程度，在不同的环境下结合反馈的信息便可产生高质量的图像。半导体指纹采集设备可以获得相当精确的指纹图像，分辨率可高达600dpi，并且指纹采集时不需要象光学采集设备那样，要求有较大面积的采集头。由于半导体芯片的体积小巧，功耗很低，可以集成到许多现有设备中，这是光学采集设备所无法比拟的。早期半导体传感器最主要的弱点在于：容易受到静电的影响，使得传感器有时会取不到图像，甚至会被损坏，手指的汗液中的盐分或者其他的污物，以及手指磨损都会使半导体传感器的取像很困难。另外，它们并不象玻璃一样耐磨损，从而影响使用寿命。4.1.3超声波指纹图像采集技术超声波指纹图像采集技术被认为是指纹采集技术中最好的一种，但在指纹识别系统中还不多见，成本很高，而且还处于实验室阶段。超声波指纹取像的原理是：当超声波扫描指纹的表面，紧接着接收设备获取的其反射信号，由于指纹的脊和谷的声阻抗的不同，导致反射回接受器的超声波的能量不同，测量超声波能量大小，进而获得指纹灰度图像。积累在皮肤上的脏物和油脂对超声波取像影响不大。所以这样获取的图像是实际指纹纹路凹凸的真实反映。总之，这几种指纹采集技术都具有它们各自的优势，也有各自的缺点。超声波指纹图像采集技术由于其成本过高，还没有应用到指纹识别系统中。通常半导体传感器的指纹采集区域小于1平方英寸，光学扫描的指纹采集区域等于或大于1平方英寸，可以根据实际需要来选择采用哪种技术的指纹采集设备。4.2指纹分类指纹的分类是根据纹线的全局结构模式来进行的。人们经大量统计发现，虽然纹线的全局结构模式因人而异，但变化的种类却是很有限的。这表明把所有指纹分别归属于有限的几个类别是可能的，从而奠定了指纹分类的理论基础。指纹分类是指确定一个指纹为几类指纹中的哪一类的技术，这些预先设定的指纹类型在以前的文献中已经建立，可以为指纹数据库提供一种索引机制。指纹分类可以看作粗水平上的指纹匹配，一个输入指纹首先与预先设定的指纹类型中某一类型的指纹进行粗水平的指纹匹配，然后，在更精细的水平上，将输入指纹同数据库中相应类型的指纹子集进行匹配。就目前的指纹分类技术而言，指纹分类主要是根据指纹中的两类特殊结构core点（中心点）、delta点（三角点）的数目和位置不同而将指纹划分为不同的类型。在大容量数据库的指纹匹配中，指纹类别通常是作为一个索引标志加以应用，用来加快指纹匹配的速度。一幅指纹图像包含了大量的信息，但在实际应用中很难准确提取和把握。通常根据所要研究的问题从中提取与所要研究问题相关的特征，然后根据特征选择合适的方法。指纹分类处理过程一般是首先提取是和区分不同类型的指纹的特征，然后根据所选择的特征采用结构的