自动指纹识别技术的发展与应用_尹义龙
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指纹识别技术现状_应用与发展
２００７年８月
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感指纹采集仪和电容式采集指纹 采集仪都是数字化自动指纹采集 技术。指纹采集的过程本质上是 指纹成像的过程，其原理是根据 嵴与峪的几何特性、物理特征和 生物特性的不同，以得到不同的 反馈信号，根据反馈信号的量值 来绘成指纹图像。
指纹识别技术属于模式识别 的范畴。指纹识别实际上是通过 特定的数学算法来分析指纹特 征，并判定两枚指纹特征的相似 度，包括指纹特征分析和匹配两 大过程。指纹特征分析是对指纹 图案的整体特征和细节特征进行 提取、鉴别的过程。指纹特征值 匹配是对指纹图案的整体特征和 细节特征按模式识别的原理进行 比对匹配，匹配是在已注册的指 纹和当前待验证的指纹之间进行 的，匹配运算不是对两个指纹图 像进行比较，而是对已形成数字 模板的指纹特征值进行匹配。指 纹特征值匹配从整体特征和局部 特征两个方面进行。整体特征的 匹配包括对指纹纹形的分类和判 断，指纹嵴密度的判断等。局部 匹配包括每个细节点的类型匹 配、坐标匹配、质量匹配、方向 匹配等，甚至还包括由一组特征 值之间形成的拓扑关系的匹配。
截止２００４年，全球已有４０多
２００７年８月
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家著名大型公司正式推出了各种 数码类指纹识别产品。指纹识别 技术的应用领域也从指纹门锁等 扩展到现在的移动存储类产品。 这些产品如指纹Ｕ盘、指纹移动硬 盘、指纹笔记本电脑、指纹手 机、指纹键盘和指纹鼠标等，都 在２００５年就开始纷纷上市，成为 各大媒体和消费者聚焦的对象。 单 就 指 纹 Ｕ盘 来 讲 ， ２００５年的大陆市场就出 现了１３种２０多款；指纹 移动硬盘有５种５款；指 纹 鼠 标 有 ７ 种 ７款 ； 指 纹 键盘至少由３家国内公司 推出。到２００６年底，相 当多的移动存储品牌厂 商、ＰＣ厂商都推出了自 己的指纹产品，如 ＳＡＮＤＩＳＫ、威刚、爱国 者的指纹Ｕ盘、联想指纹 识别笔记本、清华同方 商用ＰＣ、清华紫光的指 纹鼠标和指纹键盘等。 从价格上来看，１Ｇ指纹 Ｕ盘 的 价 格 不 过 ２００多 元，指纹鼠标的价格低 于２００元，价格已经探底 到起量条件。
指纹识别技术的发展及展望
指纹识别技术的发展及展望【摘要】指纹指手指表面由交替的“脊”和“谷”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。
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，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。
随着社会的发展，信息时代的来临，生物识别技术已经成为身份识别的热门技术，而在生物识别领域，自动指纹识别技术的研究尤为引人注目。
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。
现今，自动指纹识别技术已经广泛应用于公安、海关、银行等需要进行身份坚定的领域。
随着网络的发展，自动指纹识别技术又提供了一种解决网络积及数据库安全和保密问题的新途径。
【关键词】指纹；指纹识别；生物特征识别；模式匹配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。
自动指纹识别技术的发展与应用
自动指纹识别技术的发展与应用
尹义龙;宁新宝;张晓梅
【期刊名称】《法制博览》
【年(卷),期】2002(38)1
【摘要】自动指纹识别技术是利用人类指纹的唯一性 ,通过对指纹图案的采样、特征信息提取并与库存样本相比较的过程来实现身份识别的技术 .与帐号 +密码、IC 卡等传统的身份识别手段相比 ,自动指纹识别技术具有不会丢失、不会遗忘、唯一性、不变性、防伪性能好和使用方便等优点 ,已经逐步在门禁、考勤、金融、公共安全和电子商务等领域得到应用 .介绍了自动指纹识别技术的研究现状和指纹特征定义和提取、指纹比对等主要研究内容,分析了该技术面临的主要困难:指纹采集、指纹分类和缺乏相应的系统性能评价体系 ,提出了该技术的发展方向为非接触式复皮层指纹采集、兼容主流采集设备的识别芯片的开发和多种生物识别技术的融合。
【总页数】7页(P29-35)
【作者】尹义龙;宁新宝;张晓梅
【作者单位】南京大学银佳生物识别技术研究所,南京大学电子科学与工程系
【正文语种】中文
【中图分类】Q983.61;TP391.41
【相关文献】
1.自动指纹识别技术的发展与应用
2.自动指纹识别技术的发展与应用
3.自动指纹识别技术的发展与应用
4.自动指纹识别技术的发展与应用
5.自动指纹识别技术的发展与应用
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生物识别技术的发展及应用
生物识别技术的发展及应用一、简介我们手掌及其手指、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。
1、现行的系统受到的挑战安全性是许多系统要首先考虑的问题，尽管使用者一向都相当讨厌安全检查机制介入他们的工作中，但管理者仍然需要这样的一种检查访问与使用情形的手续与方法。
如果没有办法清楚明确的辨认使用者身分的话，那么你也将无法确认是那位使用者，以及他究竟操作了什么行动。
所以使用者会被强迫去进行一些密码机制或硬件标志以帮助我们去追踪究竟是谁做了些什么？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--许多人使用自己的生日作为密码，密码还可以被解破--众所周知，高度机密的美国一些军事机构计算机网络曾不止一次被黑客侵入，黑客们实际上就是解破了这些计算机网络的某一合法用户的密码来开始的。
自动指纹识别方法研究
自动指纹识别方法研究一、概览随着科技的飞速发展，生物特征识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
自动指纹识别技术以其独特的优势成为了生物特征识别技术的研究热点之一。
本文将对自动指纹识别方法的概览进行分析和探讨，包括其基本原理、算法分类以及发展趋势等方面。
1. 背景和意义: 自动指纹识别技术的起源和在各个领域的应用前景。
随着科技的飞速发展，计算机视觉、模式识别和人工智能等领域逐渐崭露头角。
在这个大背景下，自动指纹识别技术作为一种重要的生物特征识别技术，近年来受到了越来越多的关注和研究。
从安全领域到金融、医疗等各个行业，自动指纹识别技术的应用广泛且具有重要意义。
自动指纹识别技术的起源可以追溯到20世纪70年代，当时麻省理工学院（MIT）的_______发表了开创性的博士论文，并为一台计算机研制成功第一台光栅式键盘显示器，确定了现代电子计算机外部设备和交互界面的独立地位。
光学识别器、声纹识别器等早期指纹识别设备应运而生。
由于当时的算法和应用水平较低，这些技术在效率和准确性方面存在一定的局限性。
从90年代起，随着计算机性能的不断提高，模式识别和机器学习领域的突破性进展为指纹识别技术带来了新的生命力。
自动指纹识别已广泛应用于信息安全、金融交易、医疗诊疗、政府行政管理等多个领域，帮助人们实现了高效、安全的身份认证。
自动指纹识别技术在短短几十年时间里实现了从起步到成熟的发展历程。
伴随着人工智能和大数据等技术进一步融合，自动指纹识别技术的应用前景将更加广泛且深入。
从智能手机解锁到支付验证、从居住地登记到考场监考，自动指纹识别有望成为生活和工作中的“标配”。
对其进行持续深入的研究具有重要意义，有助于推动相关产业的创新与发展。
2. 研究目的与内容: 提出本文研究的对象和方法。
在当今这个信息化飞速发展的时代，信息安全的重要性日益凸显。
指纹识别技术，作为一种独特的个人身份验证手段，因其独特的生物特征和难以复制的特点，在金融、医疗、国家安全等多个领域得到了广泛应用。
指纹识别技术现状及发展趋势研究
指纹识别技术现状及发展趋势研究指纹识别技术是一种利用个体指纹独特性进行身份鉴别的技术。
它基于指纹纹理特征的独立性和稳定性，已被广泛应用于各个领域，如手机解锁、门禁系统和个人身份认证等。
本文旨在研究指纹识别技术的现状及发展趋势。
目前，指纹识别技术已经取得了显著的进展。
传统的滚动指纹采集技术已经逐渐被平面和背景照明技术所取代。
这种技术可以更好地保留指纹图像的细节和清晰度。
随着计算机硬件和图像处理算法的不断发展，指纹识别系统的速度和准确性也得到了大幅提升。
结合人工智能和深度学习技术，指纹识别系统可以通过学习和分析大量的指纹数据，实现更精确的识别和更高的安全性。
指纹识别技术依然存在一些挑战和限制。
指纹采集的触摸式传感器对于残疾人和年龄较大的人来说可能不太友好，因为他们的指纹可能不够清晰。
指纹识别技术在湿润、粘稠或创伤性皮肤条件下的识别能力较差。
指纹识别系统的安全性也面临一些挑战，例如通过使用假指纹或更高级别的攻击方法欺骗系统。
针对这些挑战，指纹识别技术在未来的发展中有很大的潜力。
非接触式的指纹采集技术可能会逐渐替代传统的触摸式传感器。
这种技术可以通过无线或摄像机来收集指纹图像，使得指纹采集过程更加方便和自然。
结合心电图、指静脉或掌纹等生物特征，可以构建多模式的生物识别系统，提高识别的准确性和可靠性。
随着量子计算机和量子密码学的发展，指纹识别系统的安全性将得到显著提升，可以有效防止假指纹攻击和其他高级攻击方法。
指纹识别技术在不断发展和完善中。
随着科技的进步和创新的推动，指纹识别技术将更加普及和成熟，应用范围也会进一步扩大。
未来，指纹识别系统有望成为智能安防领域的重要组成部分，为人们的生活和工作带来更多便利和安全。
自动指纹识别技术的发展及应用
自动指纹识别技术的发展及应用随着计算机技术的发展，人们对计算机的安全问题方面的要求也在不断提高。
计算机安全问题直接关系到了我国当代社会的稳定发展，而自动指纹识别技术作为一种较为先进的应用技术，有着较高的可行性和应用型性，在计算机中利用自动指纹识别技术可以有效地提高计算机的安全性，文章就自动指纹识别技术的发展及应用进行了相关的分析。
标签：自动指纹识别技术；发展；应用引言随着现代科技的进步与发展，自动指纹识别技术在当前社会得到了广泛应用，它不仅为公安机关案件的侦破提供了帮助，同时也满足了社会发展的需要。
在这个网络化的时代下，以计算机为核心技术的网络系统已经得到了广泛的应用，利用自动指纹识别技术可以提高计算机网络的安全性，为计算机网络用户的利益提供保障。
1 指纹识别技术概述自动指纹识别技术是集计算机、网络、光电技术、图像处理、数据库技术等于一体的综合指纹认证技术。
指纹作为一个人特有的一种特征，每个人的指纹在图案、断点和交叉点上各不相同，根据指纹的唯一性和特定性可以对一个人的身份进行验证。
而指纹识别技术就是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，进而确定他的身份。
自动指纹识别包括了指纹图像获取、处理、特征提取以及对比等多个环节，通过现金的指纹采集仪器可以获得较为清晰的活体指纹图像。
在自动指纹识别系统中，采用了独特的容错技术，既是指纹识别系统获取的指纹是不完整的指纹，它也可以提高指纹认证的可靠性。
伴随着现代科技的不断发展，指纹识别技术已经进入到我们的日常生活中并产生了较大影响。
2 自动指纹识别技术发展现状在以往的指纹识别中，指纹识别很容易受多种因素的影响，如脏手指、疤痕等，进而影响到指纹质量，给指纹识别带来一定的困难。
自动指纹识别技术是通过计算机实现的身份识别手段，也是当今应用最为广泛的生物特征识别技术[1]。
伴随着计算机技术的发展，指纹识别技术逐渐进入到计算机世界中。
许多公司和研究机构也在自动指纹识别技术领域中取得了较为可观的成就，推出了一系列以自动指纹识别技术为核心的应用产品，且这些产品深受大众的认可，为公安机关案件的侦破、为企业的发展、为个人的隐私都提供了极大的保障。
自动指纹识别技术的发展与应用
自动指纹识别技术的发展与应用作者：陈继延来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第09期摘要：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） 09-0000-021 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。
基于移动指纹识别的身份认证系统
１ 自动 指 纹 识 别 中的 主 要 技 术 研 究
目前 ， 主要 的 指 纹 采 集 方 法 有 ３种 ： 学 采 集 光
作者 简介 ： 黄
收稿 日期 ：０ ０— ９—１ 。 ２１ ０ ０
轩 （ ９４一） 男 ， 士 生 。 １８ ， 博
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１Ｏ・ ９
南 昌大 学 学 报 （ 科 版 ） 理
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指 纹识 别 手机
访 问
指纹图像
拱 型 螺 纹 型
服务器 便会 发 回拒 绝 访 问信 息 ， 当访 问请 求 被 连 续
拒绝 ３次 时 ， 户账 户在 服务 器 端将 被 锁定 ， 用 并储 存 通讯 日志 至 系统 数 据库 。用 户 可 以联 系客 户服 务 中
心 请求 解锁 。
像 素约 为 ５０ Ｐ Ｉ 每 英 寸 中 的像 素 ） 第 三 级 为 指 ０ Ｐ （ ，
，
户和服务器之间的通信没有被第三者截取或篡改。 ３服 务器 端将 收 到的用 户指 纹 图像进 行处 理及 ． 特 征提取 ， 后 与数据 库 中指纹 模板 进行 对 比 ， 然 将得 出结 果发 回手机 端 ， 现 访 问 控 制 。服 务器 端 交 接 实
代 码 如 下 ， 中 Ｄ ＳＩ Ａ ＩＮ 是 文 件 保 存 在 服 务 其 Ｅ ＴＮ ＴＯ 器上 的完 整路 径 ：
成， 身份识 别手 机可 以供几 个 客户使 用 ， 手机 中 以一 定方式 存 放各个 用 户 的 Ｉ Ｄ及 注册 时系 统 给 他们 的 公共 密钥 。系 统工作 流程 如 图 ２所示 。
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并与库存样本相比较的过程 来实现身份识别的技 术 . 与帐 号 + 密码、 IC 卡等传统 的身份识别手 段相比 , 自动指纹识别技术具有不会丢失、 不会遗忘、 唯一 性、 不变性、 防伪性能好和使 用方便等 优点 , 已经逐步在门禁、 考勤、 金融、 公共安全和电子商务等领域得到应用 . 介绍了自动 指纹识别 技术的研究现 状和指纹特征定义和提取、 指 纹比对等 主要研 究内容 , 分析 了该技 术面临 的主要 困难 : 指纹采集、 指纹分类和缺乏相应的系统性能评价体系 , 提出了 该技术的发展方向 为非接触 式复皮层指纹 采集、 兼容主流采集设备的识 别芯片的 开发和 多种生 物识别 技术的 融合 , 对该技 术的发展进行了预测 . 关键词 : 指纹 , 生物识别 , 图像处理 , 模式识别 中图分类号 : T P391
基金项目 : 长春市市长科技发展基金 ( 长科合字第 99011 号 ) 收稿日期 : 2001- 02- 08
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南京大学学报 ( 自然科学 )
第 38 卷
生物识别技术是利用人体的生理或行为特征进行身份识别的技术[ 1~ 5] . 常见的生物识 别技术主要有 9 种: 指纹、 脸形、 虹膜、 视网膜、 手写体、 声音、 掌纹、 手形和脸部热谱图等, 指 [ 6~ 11] 纹识别是生物识别技术的一种 . 迄今为止 , 最为人们所关注、 最为成熟的生物识别技术 就是指纹 . 指纹具有以下 7 个方面的特性使其成为身份识别技术的首选 [ 1~ 5] : 1. 普遍性, 即 每个人都具有; 2. 唯一性 , 即不同的人甚至同一个人的不同的指头, 指纹都不相同; 3. 永久 性, 即终生不变性; 4. 可采集性 , 即可以通过一定的设备和手段采集到 ; 5. 可行性, 即在对资 源、 环境、 操作等条件要求不苛刻的条件下可以达到合理的准确率、 速度和鲁棒性; 6. 可接受 性, 即人们愿意接受这一方式; 7. 防伪性能好. 与帐号 + 密码、 IC 卡等传统的身份识别手段 相比 , 自动指纹识别技术具有不会丢失、 不会遗忘、 唯一性、 不变性、 防伪性能好和使用方便 等突出优点. 采用这种技术, 可以将人的身份和其指纹严格对应起来 . 近年来, 国内外学者对 自动指纹识别技术进行了深入和广泛的研究 , 取得了较大的进展 , 研究的重点主要集中在如 何提高识别的准确率和速度[ 12~ 15] . 目前, 已经有很多自动指纹识别的产品面市, 并开始逐 步在管理、 门禁、 金融、 公安和网络安全等领域得到应用 . 以指纹为代表的生物识别技术的发 展和应用 , 不仅可以开发相关的系列产品, 获得巨大的经济效益 , 还可以带动图像处理、 模式 识别、 光学、 电子、 生理和计算机应用等相关学科的发展, 具有很高的学术价值, 产生巨大的 社会效益. 以指纹为代表的生物识别技术的发展和应用已被公认将会给身份识别领域带来 一场革命 , 并已经成为各国学术界和工业界研究的热点之一 .
1
自动指纹识别技术研究现状
近年来, 光电技术和微型计算机技术的迅猛发展使得指纹图像的采集和处理都变得更 为可行, 为自动指纹识别技术的发展奠定了坚实的基础 . 自动指纹识别技术主要由两部分组 成: 采集技术和识别技术 . 较早出现的活体指纹采集设备是光电式的, 现在仍为大多数自动 指纹识别系统所使用 . 后来出现的电容和电感式的采集设备 , 在某些条件下可提高指纹采集 的质量, 但在耐磨性和稳定性等方面还存在一些问题. 对干、 湿、 脏的指头或磨损严重的指纹 均能可靠、 正确地进行采集和尽量减少采集时的变形是指纹采集技术需要解决的主要问题. 在识别技术方面 , 很多国家都有公司或专门机构在从事自动指纹识别技术的研究, 欧美国家 凭借其强大的科技力量和经济实力 , 在该领域的研究和开发中处于领先位置. 美国的 Iden t icat or 公司、 Secugen 公司、 法国的 Segam 公司都有成型产品面市, 较早涉足该领域的 Ident i cator 公司的 ID Safe 生物识别技术已经得到了较为广泛的应用, 被用于全世界上百万台个 人计算机, 有 5 000 多万人登记使用 ID Safe 系统 . 亚洲在这一领域研究水平最高的国家是 朝鲜 , 1989 年在中 国成立 Pef is 公 司, 其指纹产品在国际 上享有一定的声誉. 我 国台湾的 St art ek 公司的指纹识别技术产品的性能也达到国际领先水平. 中国科学院自动化所、 清华 [ 16~ 19] 大学、 国防科技大学、 吉林大学等高校和科研机构很早就开始了这方面的研究工作 . 自九十年代初开始, 我国的北大方正集团、 长春鸿达集团、 西安青松集团等机构分别以所在 地高校为技术依托, 陆续开始进行这方面的研究工作. 中国科学院光机所对指纹采集技术进 行了较为深入的研究 , 已可以批量生产光电式活体指纹采集仪.
Development and Application of Automatic Fingerprint Identification Technology
Yi n Yil ong, N ing X inbao , Zhang X iaomei
( N ju Winca Institute of Biometr ics, Department of Electronic Science and Engineering, N anjing U niversity, N anjing , 210093, China) Abstract: Automatic fingerpr int ident ification technique( AF IT ) has realized fing erprint identification throug h
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南京大学学报 ( 自然科学 )
第 38 卷
Fig. 2
图 2 指纹特征提取算法流程图 Flow chart of minutiae extraction algorithm of fingerprints
2
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
自动指纹识别技术的研究内容
自动指纹 识别系统 的工作模 式可以分 为两类 [ 5] : 验证模 式 ( verification) 和辨识模 式
第1期
尹义龙等 : 自动指纹识别技术
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( identification) . 验证模式又称一对一比对 ( one to one matching ) , 比对原理为: 指纹预先登 记到样本数据库并设定一个标识码 . 比对时, 录入指纹并输入标识码, 系统根据标识码从数 据库中提取指纹样本与录入指纹进行比对. 辨识模式又称一对多比对 ( one t o many match ing ) , 是把录入指纹与样本数据库中的所有指纹逐一进行对比 , 直至找到相匹配的指纹或搜 索完整个样本数据库后给出无对应指纹的结论. 一般来讲, 自动指纹识别算法体系大致由指纹增强、 指纹分类、 特征提取和指纹比对四 个部分组成. 对于质量好的指纹图像, 增强技术并不是必须的 . 对于工作在验证模式下的自 动指纹识别系统 , 也不需要进行指纹分类. 特征提取和指纹比对则是自动指纹识别系统不可 或缺的组成部分 , 是核心内容 , 以下对这两方面内容加以重点介绍. 2. 1 指纹特征定义和提取 指纹的细节特征 ( m inut iae) 可以有 150 种之多. 但这些特征出 现的概率并不相等, 很多特征是极其罕见的. 一般在自动指纹识别技术中只使用两种细节特 征: 纹线端点( ridge ending) 和分叉点( ridge bifurcat ion) [ 20] . 纹线端点指的是纹线突然结束 的位置, 而纹线分叉点则是纹线突然一分为二的位置. 大量统计结果和实际应用证明 , 这两 类特征点在指纹中出现的机会最多、 最稳定, 而且比较容易获取 . 更重要的是, 使用这两类特 征点足以描述指纹的唯一性. 通过算法检测指纹中这两类特征点的数量以及每个特征点的 类型、 位置和所在区域的纹线方向是特征提取算法的任务. 特征点的类型和方向定义如图 1 所示 .
图 1 指纹特征点的类型和方向定义 : ( a) 类型 ( b) 方向 Fig. 1 Type and orientation definition of minutiae of fingerprints: ( a) type ( b) orientation
指纹特征提取算法由图像与背景分离、 方向信息提取、 纹线提取、 图像分割、 图像细化和 细节特征提取等步骤组成 . 该部分算法流程如图 2 所示. 为清楚起见, 将细节特征提取结果 图像进行了适当放大 , 并旋转了 90 放置 . 2. 2 指纹比对 指纹比对指的是通过对两枚指纹的比较来确定它们是否同源的过程, 即两 枚指纹是否来源于同一个指头 . 指纹比对主要是依靠比较两枚指纹的局部纹线特征和相互 关系来决定指纹的唯一性的. 指纹的局部纹线特征和相互关系通过细节特征点的数量、 位置 和所在区域的纹线方向等参数来度量, 细节特征的集合形成一个拓卜结构 . 指纹比对的过程 实际就是两个拓卜结构的匹配问题 . 由于采集过程中的变形、 特征点定位的偏差、 真正特征 点的缺失和伪特征点的存在等问题 , 即使是两枚同源的指纹 , 所获得的特征信息也不可能完 全一样, 指纹比对的过程必然是一个模糊匹配问题 [ 21] .
第 38 卷 第 1 期 2002 年 1 月
南京大学学报( 自然科学)
JOURNAL OF NANJING UNIVERSIT Y ( NAT U RAL SCIENCES)
Vol. 38, No. 1 Jan. , 2002
生物医学信息检测与处理专栏
自动指纹识别技术的发展与应用
尹义龙, 宁新宝, 张晓梅
fingerprint acquisition, minutiae extr action and the co mparison with template stored in database, w hich is based on the uniqueness of fingerpr int . A FIT has so me mer its such as uniqueness, permanence and convenience. It w ill never be lost or for gotten and is robust to v ar ious fraudulent methods comparing to tr aditional identification meth ods such as accounts+ passw ord, I C card. Now it has been applied in access contro l, time manag ement , finance, public securit y and e commerce step by step. I n the past few years, peo ple have attached much importance to A FIT w idely and AF IT has become a hotspot of industr y and science throughout the world. T his paper intr o duces its actuality and main content, analyzes the main difficulties and brings out the development trend of AFIT . Key words: fingerprint, biometrics, image processing, patter n recognition