基于指紋識別算法的識別技術研究與應用

摘 要：由于指紋識別具有長期穩定性、采集方便、特征明顯以及惟一性和不可復制性等特點，因此是最具有發展前景的生物識別技術。闡述基于指紋識別算法的識別技術方面的內容，采用基于點模式匹配算法和基于子模式的匹配方法，通過讀取指紋圖像、指紋圖像預處理、特征提取、保存數據和匹配等5個功能模塊，得到指紋匹配結果，效果良好。

關鍵詞：指紋識別；身份識別技術；圖像采集；特征提取；指紋匹配

中圖分類號：TP391.41文獻標識碼：B

文章編號：1004-373X(2008)24-102-04

Application and Research of Identification Based on the Fingerprint Recognition Algorithm

YIN Yasha1，YIN Hao2，JI Qiang1

(1.Department of Mathematics and Computer Science，Nanjing Medical University，Nanjing ，210029，China;2.Jin′an University ，Guangzhou，510630，China)

Abstract：The fingerprint recognition technology has many characteristics，which including the long-term stability，facilitate the acquisition，the only obvious characteristics and the characteristics of the non-reproduction.It is the most promising biometric technology.This paper describes the identification technical based on the fingerprint recognition algorithm.The paper uses the method based on the pattern-matching algorithms and the point-pattern matching method.It reads through the five function module including the fingerprint image，fingerprint image preprocessing，feature extraction，data preservation and matching.The results of the fingerprint matching are good results.

Keywords：fingerprint identification;identity recognition technology;image acquisition;feature extraction;fingerprint matching

1 引 言

對于指紋，人們是再熟悉不過了。每個人都有著自己的不同指紋，即使是由于外傷破壞了它，新長出的皮膚紋路依然不會改變。近年來，利用指紋鑒別身份如虎添翼，新的技術成果在全球獲得迅速推廣。尤其是高新科技的應用，使得進入新世紀后，指紋與我們的現代生活更加息息相關。指紋作為人類與生俱來的和隨身攜帶的“印章”，具有不變性，惟一性和可分類性，是公認的具有法律地位的個人身份特征的可靠證據，一切需要身份確認的場所，都有它用武之地。

1.1 背景

指紋識別有著廣闊的市場前景和實際應用價值，安全性是許多系統要首先考慮的問題，現行的許多計算機系統中，包括許多非常機密的系統，都是使用“用戶ID+密碼”的方法來進行用戶的身份認證和訪問控制的。實際上，這種方案隱含著一些問題。例如，密碼容易被忘記，也容易被別人竊取。而且，如果用戶忘記了他的密碼，他就不能進入系統，當然可以通過系統管理員重新設定密碼來重新開始工作，但是一旦系統管理員忘記了自己的密碼，整個系統也許只有重新安裝后才能工作。

有關機構的調查表明，因為忘記密碼而產生的問題已經成為IT廠商售后服務的最常見問題之一；密碼被別人盜取則更是一件可怕的事情，因為用心不良的人可能會進一步竊取公司機密數據、可能會盜用別人的名義做不正當的事情、甚至從銀行、ATM終端上提取別人的巨額存款。眾所周知，密碼可以被解破，黑客們實際上就是破解了這些計算機網絡的某一合法用戶的密碼來開始的。盡管現行系統通過要求用戶及時改變他們的口令來防止盜用口令行為，但這種方法不但增加了用戶的記憶負擔，也不能從根本上解決問題。

1.2 生物識別技術

由于舊的一些身份識別存在的問題，伴隨著技術的發展孕育而產生了很多的生物識別技術。常用的生物識別技術主要有9種:指紋 (Fingerprint)、臉形 (Face)，虹膜(Iris)、視網膜(Retinal Scan)、簽名 (Signature)、聲音 (Voice Print)，掌紋(Thand Vein)、手形 (Hand Geometry)和臉部熱譜圖 (Face Thermo Grams)等。用作生物識別的每一種生物特征都必須不同程度地滿足如下7個方面的特性：

(1) 普遍性 (Universality)，即每個人都有；

(2) 惟一性 (Uniqueness)，即不同的人特征不同；

(3) 穩定性 (Permanence)，即終生不變性；

(4) 可采集性 (Collection Ability)，即通過一定的設備和手段可采集到；

(5) 可行性 (Performance)，即對資源、環境、操作等條件要求不苛刻的條件下，可以達到合理的準確率、速度和抗千擾性；

(6) 可接受性 (Acceptability)，即人們愿意接受這一方式；

(7) 防偽性 (Circumvention)，即盜用和偽造的難度高^［1］。

生物識別系統需要選擇合適的生物特征，并在性能方面綜合考慮識別準確率、識別速度、系統抗干擾性、系統所需資源以及影響系統性能的因素等。除此之外，一般還要考慮設備價格問題。

指紋識別技術是生物識別技術之一。指紋識別技術被廣泛應用意味著它能在影響億萬人的日常生活的各個地方使用。隨著科技的進步，指紋識別技術已經開始走入了人們的日常生活之中，是非常具有應用價值和前景的。除了計算機網絡及其應用系統外，一些傳統的需要進行身份驗證的場合，也存在著類似的安全性問題。例如證件的偽造和盜用、不正當的轉借等。通過取代個人識別碼和口令，指紋識別技術可以阻止非授權訪問、可以防止盜用ATM、蜂窩電話、智能卡、桌面PC、工作站及其計算機網絡；在通過電話、網絡進行的金融交易時可以進行身份認證；在建筑物或工作場所可以取代鑰匙、證件、圖章等。指紋識別技術的飛速發展及其廣泛應用開創了個人身份鑒別的新時代。

隨著人們對信息安全要求的提高，生物識別技術必將取代傳統的賬號加密碼的模式，獲得廣泛的應用，而指紋識別技術因為具有方便獲取，惟一性等特點在生物識別中占有重要地位。

1.3 指紋識別的基本原理

指紋識別系統中，通常采用總體和局部2種層次的結構特征。總體特征是指那些用肉眼直接就可以觀察到的特征，局部特征則是指指紋紋路上的節點的特征，因為指紋紋路經常出現終端、分叉或打折，所以形成了許多節點。2枚指紋可能會具有相同的總體特征，但他們的局部特征卻不可能完全相同。在考慮局部特征的情況下，英國學者E.G.Herry認為，只要對比13個特征點重合，就可以確認同是一枚指紋。

指紋的總體紋路結構具體包括紋形、模式區、核心點、三角點和紋數5個特征。

3種基本紋形的概率分布情況表見表1。

2 指紋識別算法的開發

2.1 指紋讀取

光學取像設備依據的是光的全反射原理（FTIR）。光線照到壓有指紋的玻璃表面，反射光線由CCD獲得，反射光依賴于壓在玻璃表面上指紋的脊和谷的深度和皮膚與玻璃間的油脂和水分。光線照射到谷的地方后在玻璃與空氣的界面發生全反射，光線被反射到CCD，而射向脊的光線不發生全反射，而是被脊與玻璃的接觸面吸收或者漫反射到別的地方，這樣就在CCD上形成了指紋的圖像。

2.2 特征提取

特征提取就是從輸入的圖像中提取所需的特征信息。指紋圖像的特征提取是指紋識別算法的關鍵步驟。指紋識別的過程實際上就是指紋特征比對的過程，因此指紋特征提取算法的好壞在一定程度上決定著整個指紋識別系統的成敗。

特征提取需要考慮3個方面的問題:提取什么樣的特征;用什么方法提取特征;提取出的指紋特征是否真正能夠代表該指紋的特點。

2.3 指紋識別算法

指紋識別算法是指紋識別的核心技術。指紋識別算法的水平決定了指紋識別速度和識別的準確率。指紋識別算法目前主要有1∶N和1∶1兩種。運用細節的脊線形狀特征作為本算法的基礎；基于這種思想，建立了指紋識別算法流程，該算法很容易在DSP平臺上實現^［2］。

DSP的處理時間如表2所示。

表1給出了ＤＳＰ的處理時間。某些部分的編碼進行了匯編語言級的優化，特別是對接口的匹配處理和細化。一個重要的性能衡量是匹配時間。匹配時間可以用公式表示為：ｔ＝ｉ＋ｆ＋ｃｕ（ｉ為圖像處理時間；ｆ為提取時間；ｃ為比較時間；ｕ為總的用戶個數）。在１００ ＭＨｚ的ＤＳＰ上實現一對一的全旋轉匹配，時間大約為^［3］：ｔ＝５５８＋６４＋４２×１＝６６４ ｍｓ。

該算法提供2種選擇：全旋和１／４旋。全旋轉使得算法對指紋輸入處理更加強健。通過１／４旋轉，可以縮短匹配時間，但是，這限制了指紋輸入的旋轉在±４５°。表3給出了這兩種選擇的比較結果。

以上對指紋識別算法進行了發展，優化了ＤＳＰ平臺的設計實現，并在此基礎上設計出了一個用于指紋識別的完整系統。該系統可以實現高性能的獨立指紋識別。當然，仍有許多地方可以改進。例如，還可以進行指紋分級算法來提高匹配處理的速度。這種指紋驗證在電子商務等領域的應用也在不斷發展，并且這種算法可以被嵌入到單片ＬＳＩ中。

2.4 指紋匹配

指紋匹配是用當前輸入指紋的特征與事先保存起來的模板特征進行比對，從而判斷這兩幅指紋圖像是否來自于同一個手指。但即使是同一枚指紋的不同圖像，所獲得的特征信息也不可能完全一樣，指紋匹配的過程必然是一個模糊匹配問題。特征匹配是識別系統的關鍵環節，匹配算法的好壞直接影響識別的性能、速度和效率，匹配結果的正確與否是AFIS是否成功的最后一個關鍵點^［4］。

指紋特征匹配的方法有很多，根據識別方法的不同，主要分為基于點模式匹配算法和基于子模式的匹配方法。目前在AFIS中常用的方法是用FBI提出的指紋細節點模型來做細節匹配。

點模式匹配算法假設通過某些變換 (如平移變換、旋轉變換、伸縮變換)可以把兩個點集中的對應點匹配起來。指紋匹配一般都是比較兩幅圖像的特征點組成的模式，兩個特征點模式的相似程度用匹配的特征點的個數來度量，匹配結果是通過與預先設定的閉值相比較得出的。

子模式匹配方法的思想可以歸納為:在圖像的特征點構成的模式中，取若干特征點構成對旋轉和平移不敏感的子模式，根據一定的映射關系在另一幅圖像中尋找匹配的子模式，然后將匹配的子模式中對應的特征點作為匹配的點對，進而根據匹配點對判斷兩幅圖像的相似度。子模式匹配的前提條件就是在兩個特征點集之間存在著具有幾何不變性的映射關系。

在指紋識別中，指紋圖像的變形可以由線性變形和非線性變形組成。線性變形可以通過數學方法求解后解決，而非線性變形目前還沒有非常好的解決方法。

2.5 指紋識別技術

指紋識別技術主要涉及5個功能：讀取指紋圖像、指紋圖像預處理、特征提取、保存數據和匹配（比對），如圖1所示。

在一開始，通過指紋讀取設備讀取到人體指紋的圖像，取到指紋圖像之后，要對原始圖像進行初步的處理，使之更清晰。接下來建立指紋的數字表示-特征數據，它是一種單方向的轉換，即從指紋轉換成特征數據，但不能從特征數據轉換成為指紋，而2枚不同的指紋不會產生相同的特征數據。從指紋上找到被稱為“特征點”（Minutiae）的點，也就是那些指紋紋路的分叉、終止或打圈處的坐標位置，這些點同時具有7種以上的惟一性特征。因為通常手指上平均具有70個節點，所以這種方法會產生大約490個數據。有的算法把細節點和方向信息組合產生更多的數據，這些方向信息表明了各個特征點之間的關系，也有的算法還處理整幅指紋圖像。總之，這些數據，通常稱為模板或特征值，保存為1 kB大小的紀錄。

最后，通過計算機模糊比較的方法，把兩個指紋的模板數據進行比較，計算出他們的相似程度，最終得到2個指紋匹配及結果。

3 指紋識別技術的應用

利用指紋識別技術的應用系統常見有2種方法，即嵌入式系統和連接PC的桌面應用系統。嵌入式系統是一個相對獨立的完整系統，它不需要連接其他設備或計算機就可以獨立完成其設計的功能，像指紋門鎖、指紋考勤終端就是嵌入式系統。其功能較為單一，應用于完成特定的功能。而連接PC的桌面應用系統具有靈活的系統結構，并且可以多個系統共享指紋識別設備，可以建立大型的數據庫應用。當然，由于需要連接計算機才能完成指紋識別的功能，限制了這種系統在許多方面的應用。

指紋識別技術可以通過幾種方法應用到許多方面。通過使用指紋驗證來取代各個計算機應用程序的密碼就是最為典型的實例。IBM公司已經成功開發并廣泛應用的Global Sign On軟件通過定義惟一的口令，或者使用指紋，就可以在公司整個網絡上暢行無阻。

把指紋識別技術與IC卡結合起來，是目前最有前景的一個方向之一。該技術把持卡人的指紋(加密后)存儲在IC卡上，并在IC卡的讀卡機上加裝指紋識別系統，當讀卡機閱讀卡上的信息時，一并讀入持卡者的指紋，通過比對卡上的指紋與持卡者的指紋就可以確認持卡者是否是卡的真正主人，從而進行下一步的交易。在更加嚴格的場合，還可以進一步同后臺主機系統數據庫上的指紋做比較。指紋IC卡可以廣泛地運用于許多行業中，例如取代現行的ATM卡、制造防偽證件(簽證或護照、公費醫療卡、會員卡、借書卡等)。目前ATM提款機加裝指紋識別功能在美國已經開始使用。持卡人可以取消密碼(避免老人和孩子記憶密碼的困難)或者仍舊保留密碼，在操作上按指紋與密碼的時間差不多。

近年來，自動發送信息的互聯網絡，帶給人們的方便與利益，其正在快速增長之中，但也因此產生了很多的問題，尤其在信息安全方面。無論是團體或者個人的信息，都害怕在四通八達的網絡上傳送而發生有損權益的事情。由于指紋特征數據可以通過電子郵件或其他傳輸方法在計算機網絡上進行傳輸和驗證，通過指紋識別技術，限定只有指定的人才能訪問相關信息，這樣可以極大地提高網上信息的安全性，包括網上銀行、網上貿易、電子商務的一系列網絡商業行為，就有了安全性保障。

在醫院里，醫療系統管理運用指紋識別技術，指紋識別技術可以驗證病人身份，通過指紋醫療卡、電子病歷管理，特別是獻血、輸血管理，可以辨別多次獻血及不合格獻血者。指紋識別技術也有助于證實尋求公共救援、醫療及其他政府福利或者保險金的人的身份確認。在這些應用中，指紋識別系統將會取代或者補充許多大量使用照片和ID的系統。

總之，指紋識別系統應用非常廣泛，隨著人們對指紋技術的不斷認識以及指紋技術的不斷發展，大量的在銀行、證券、電子商務等領域的應用已到來。隨著許多指紋識別技術產品的開發和生產，指紋識別技術的應用已經開始進入民用市場，如家庭指紋門鎖、指紋身份證等，并且發展迅猛，也許有一天，您不必隨身攜帶那一串鑰匙，只需手指一按，門就會打開;也不必記住那煩人的密碼，利用指紋就可以提款、計算機登錄。相信這一天，不會太遠。

4 結 語

指紋作為人類與生俱來的和隨身攜帶的“印章”，具有不變性，惟一性和可分類性，是公認的具有法律地位的個人身份特征的可靠證據，一切需要身份確認的場所，都有它用武之地，例如：證券、期貨交易、電子商務（E-business）和資訊（IT）等；車、船駕照、考勤記錄、海關通關等；身份認證、信用卡識別、網絡安全、資料庫準入等；銀行金庫、博物館、珍寶館、高級住宅、賓館的門禁控制等；政府機要部門，國家重點實驗室，軍事要地等的通行管理等^［5］。

指紋識別系統適用于幾乎所有需要進行安全性防范的場合，遍及諸多領域。如金融證券(ATM指紋終端、指紋保險箱、指紋儲蓄卡、大額取款客戶身份確認公司提現確認、交易終端客戶身份確認、遠程交易身份確認等)、IT(個人計算機系統密碼、信息安全防范、網絡安全防范、網上銀行及電子商務的安全交易等)、安防 (指紋門禁系統、個人指紋證件等)、醫療（獻血輸血管理、個人醫療檔案管理）、福利 (公費醫療確認、保險受益人確認、各種社會福利受益人身份確認)等行業的許多應用系統中都具有廣闊的應用前景^［6］。

目前，指紋技術的研究己經取得了很大成績，進一步研究的方向為:

(1) 識別精度的提高。目前，不同時次輸入的同一手指的指紋其匹配率還沒有達到百分之百，因為指紋每一次輸入都不可能與上一次完全一致。

(2) 指紋識別算法與技術的完善。指紋識別是一種行之有效的身份認證方法，但指紋識別算法在實時性、安全性、高效性和準確性上有待進一步提高。

(3) 指紋識別技術的標準化。指紋識別還沒有統一的工業標準，不利于指紋識別技術的芯片化和二次開發。

(4) 隨著指紋識別產品的開發和生產，指紋識別技術的應用已經開始進入民用市場，并且發展迅猛，相信指紋識別技術應用的進一步普及應用已經指日可待。

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作者簡介 尹雅莎 女，1971年出生，廣東江門人，在讀碩士研究生，工程師。研究方向為軟件工程。

尹 浩 男，1973年出生，廣東江門人，在讀博士研究生，講師。研究方向為生物醫學工程。

冀 強 男，1967年出生，山西太原人，博士，副教授。研究方向為生物醫學工程。