指纹识别技术的研究

指纹识别技术的研究

指纹识别技术的研究

【摘要】由于指纹的唯一性和不变性，指纹识别己成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。本文以自动指纹识别系统的处理流程为线索，介绍了系统的三个部分：指纹预处理、特征提取和指纹匹配。在前人工作的基础上，我们在各个环节都提出了自己的方法，结合那些经典的算法，在很大程度上提高了图像的处理效果与匹配结果。在指纹增强阶段，我们结合方向图与频率图修改了Gabor滤波器；在细化阶段，我们对传统的OPTA算法进行了一些改进；在指纹匹配阶段，我们着重研究了基于点模式的细节匹配。此外，我们还成功的实现了各个算法，完成该指纹识别系统，经实验证明，该系统能够快速准确的识别指纹，达到了预期目的。

【关键字】图像分割，图像增强，二值化，细化，特征提取，特征匹配

一课题研究背景

（一）指纹识别的发展历史

最早记载的人的手印和脚印大约在4000年前古埃及建造金字塔的年代。在那个年代。一些粘土陶器上留有陶艺匠人的指纹，中国人曾经在官方文件上按自己的指纹，公元前300年前的按有指纹的文件现在还存在，直到现在这种签名方式仍然被采用。

早在1880年英国人亨利·福兹就提出了用指纹识别系统识别犯罪。到20世纪70年代，由于计算机的广泛应用和模式识别理论的发展，人们已开始研究使用计算机进行指纹的自动识别。目前世界各国都在争先研究和开发实用指纹识别系统。

（二）指纹识别的研究现状

指纹识别是生物识别技术中最早应用、价格最低廉的分支。目前的指纹自动识别系统采用了先进的光电识别办法，采集一个指纹信息，然后经相关的识别算法进行判断。

根据已掌握的报道资料来看，目前的自动指纹识别系统已具有如下特点：

(1)可靠性：采用独特的容错技术，既使指纹有破坏，即指纹不全或指纹随时间有自然的变化时也不影响正确识别。

(2)快捷性：大多数系统鉴别时间仅需1-3s，登录注册一个新客户只需1分钟的时间。

(3)灵活性：一个指纹信息的代码可以压缩到几十个字节到几百个字节，因此可以存放在一个磁条上或者一张二维条码卡上或者IC卡上。

(4)安全性：所有个人代码都经过了特殊加密。通过所存储的代码不可能复原源指纹，彻底避免了指纹冒用。因此既使证卡丢失，也不存在安全问题。

(5)方便性：目前出现的各类指纹识别系统一般外观设计精巧、结实，采用了精密独特的光电系统，具有全程液晶提示，备有多种安装模式。

(8)实时性：可实现完整的跟踪、实时报警功能。

迄今为止，自动指纹识别技术的研究虽然已经取得了很大的成绩，但同时也面临一些严重的困难:

(1)指纹采集技术有待提高

就实际应用来讲，目前的指纹采集设备还不能很好地满足需要，这己经成为制约自动指纹识别技术

发展的一个瓶颈。

(2)指纹预处理及匹配算法有待加强

目前存在的指纹增强算法主要存在以下几个问题:分割算法过于武断，一般分割算法不考虑上下文问题，只是根据实际图像分块后得到的参数直接进行图像分割，这样很容易造成在前景图像中由于小部分不清晰而被判断为背景的情况，这样将对后续处理产生严重影响；细节点编码彼此互不兼容，目前，在细节点编码过中，除了编码过程中都需要的坐标等小部分公共信息，其余信息往往根据自己系统的需要来进行提取，如周围细节点数，与中心点的夹角等，这样非常不利于系统的升级和扩展，对数据库的扩展也有很大的限制，不利于整个指纹识别研究的发展。

（三）指纹识别的应用前景

指纹识别技术是当今应用最为广泛的生物特征识别技术，有着广阔的应用前景。

在刑侦司法领域，刑侦用指纹识别系统可以用来鉴别罪犯。

在民用领域，指纹识别技术可以通过多种方法应用到各个方面。通过使用指纹验证来取代各个计算机应用程序的密码就是最为典型的实例。把指纹识别技术同IC卡结合起来是目前最有前景的研究方向之一。

由于指纹识别技术的诸多优点，可以预料，一方面指纹识别系统将会在一切需要验证身份的场所发挥越来越重要的作用，其应用领域将会进一步拓宽;另一方面，由于市场的推动，指纹识别技术也会不断提高，在其识别可靠性、速度、成本等方面进一步朝实用化迈进。

（四）指纹识别的基本原理

指纹识别是一种利用人体固有的生物特征进行个人身份识别的技术，具有唯一性和不变性等重要特征，因而在信息安全领域、个人身份识别领域等许多方面得到广泛应用。随着计算机图像处理和模式识别技术的发展，使自动指纹识别成为可能。自动指纹识别系统(Automatic Fingerprint Recognition System，AFRS)一般有4个主要过程：指纹图像采集，指纹图像预处理、特征提取，特征匹配。

在一开始，通过指纹采集设备读取到人体指纹的图像，取到指纹图像后，要对原始图像进行初步的处理，这样使指纹图像更加清晰。

接下来，自动指纹识别系统从指纹图像中找寻细节点，包括端点、分歧点和交叉点等，进而提取这些细节点的特征数据，有的算法把细节点与方向信息组合起来产生更多的数据。这些数据，通常称为模板。

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。

（五）论文的主要研究内容

本论文中，我们就国内外指纹研究工作进行比较，提出了一套指纹识别算法，能在较短的时间内较准确地识别指纹。

指纹识别过程一般分为指纹图像采集、图像预处理、特征提取和特征匹配四大部分，如图1-1。本论文研究后面三部分，对已采集的指纹图像进行处理和匹配。指纹预处理部分包括图像分割、图像增强、二值化和细化四部分，如图1-2。图像分割是将要处理的有效图像部分从整个指纹图像中分离出来，这样一方面减少了后续处理的步骤的数据量，另一方面也避免了因为部分图像区域不可靠而导致伪特征的

产生。图像增强包括两个部分，首先是对原始图像上模糊但有可能恢复的部分进行增强，然后再对整幅图像滤波，消除指纹脊线间的断裂和粘连。图像二值化是提取经增强处理的指纹图像的脊线，用”1”表示脊线上的点，”0”表示背景和谷线，从而把原始灰度图像转化为二值图像。图像细化是进一步把二值指纹脊线细化为单像素宽度的骨架线，这是为了方便以后的特征提取。

本文是在前人工作的基础上摸索并设计了这套指纹的自动识别系统，如图1-3所示，该系统对前人的某些工作做了改进，并提出了自己的一些思想和算法，经实验验证，效果较好，达到了预期目的。

图1-1 指纹识别框架图图1-2 预处理流程图