指纹识别测试标准及用例
指纹识别测试标准
指纹识别测试标准指纹识别技术作为一种生物特征识别技术，广泛应用于各种场景，如手机解锁、门禁系统、身份验证等。
但在实际应用中，指纹识别技术的准确性和稳定性经常受到影响。
为了确保指纹识别技术的准确性和稳定性，在推广应用的同时，必须建立有效的测试标准。
本文将深入探讨指纹识别测试标准。
一、数据收集在建立指纹识别测试标准之前，首先需要收集大量的指纹数据。
这些指纹数据应尽可能覆盖不同人群、不同性别、不同年龄段、不同状态等情况。
除此之外，还需要对指纹数据进行数据预处理和特征提取等操作，以便后续测试和评估。
二、测试设计测试设计是指在考虑测试目的和测试数据的基础上，制定测试方案和测试流程。
在测试设计过程中，需要考虑以下几个方面：1. 测试用例：测试用例是指用于测试指纹识别系统的各种情况，如正确指纹、错误指纹、损坏指纹等。
2. 测试环境：测试环境应该尽可能真实反映实际应用场景，包括硬件设备、操作系统、软件版本等。
3. 测试指标：测试指标是衡量指纹识别系统性能的标准，如准确性、误识率、拒识率、响应时间等。
4. 测试流程：测试流程应该详细说明测试的具体步骤，以便测试人员进行操作。
三、测试执行测试执行是指按照测试设计要求进行测试操作。
在测试执行过程中，需要注意以下几个方面：1. 操作规范：测试人员应该按照测试流程进行操作，避免人为因素的影响。
2. 数据采集：测试人员应该按照测试设计要求采集数据，并记录相关指标。
3. 数据分析：测试结果需要进行详细的数据分析，并得出相应的结论。
四、结果评估结果评估是指在测试执行完毕后，对测试数据进行统计和分析，并根据测试指标对指纹识别系统进行性能评估。
在结果评估过程中，需要注意以下几个方面：1. 测试数据分析：对测试数据进行分析，包括各项指标的分析和数据可视化。
2. 性能评估：按照测试指标对指纹识别系统进行性能评估，并得出结论。
3. 问题识别：在测试过程中发现的问题需要及时记录并进行分析，以便后续优化指纹识别系统。
指纹识别指标及其测试方法
２ 拒识 率（ＦＲＲ）和误 识 率（ＦＡＲ）的测试 方 法
这两个指 际的测试，我ｆｆ砑 用循环测试方法。即给定—组指纹 图像 ，然后依次两两组合 ，提交进行比对 ，统计总的提交比对的次 数 （考察的指纹总数 目）以及发生错 误的次数（拒识的指纹数 目或 错识的指级数 目），计算出出错的比例 ，就是 ＦＲＲ和 ＦＡＲｏ
所以 ，要达到 ＦＲＲ＝０．１％的指标 ，应采用不 少于 Ｎ＝４６幅属
对于—个已有的系统而言，通过设定不同的系统阈值 ，就 于 同—指纹的图像进行测试 ，而且测试 中只能发生一次错误拒 可以看出这两个指标是相互关联的（如图 ｌ所示，其中横坐标 绝 ；要达到 ＝０．０００Ｉ％的于旨标 ，应采用不 少于 Ｎ＝ｌ４ｌ５幅不同
如果在这1000405次循环比对测试中1100040500000009996000009996所以要达到fr01的指标应采用不少于于同一指纹的图像进行测试而且测试中只能发生一次错误拒要达到fa00001的指标应采用不少于1415幅不同指纹图像作循环比对测试测试中只能发生一次错误比对
计算机 时代 ２００７年 第 ３期
生 了 Ｒ次错误拒绝 ，则ＦＲＲ．－Ｒ，１０３５。
误 识车 （Ｆａｌｓｅ Ａｃｃｅｐｔ Ｒａｔｅ，ＦＡＲ）是指 将不 同的指纹 误
如果在这 Ｍ＝Ｎ（Ｎ－１）／２为 １０３５次循环 比对测试 中 ，只发
认 为是相 同指纹的出错概 率。
生一次拒识 ，即 Ｒ＝Ｉ，则 ＦＲＲ＝ｌ／１０３５－．０．Ｏ（Ｏ）Ｏ６＝Ｏ．０９６６％。
维普资讯
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指纹识别技术ppt
比对匹配
将提取出的特征点与已存储的 指纹模板进行比对，判断是否
匹配。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
应用领域
安全领域
用于银行、保险箱、重 要文件等的安全控制和
身份验证。
门禁系统
用于企业、住宅、公共 场所等的安全管理，防
止非法入侵。
移动支付
通过指纹识别技术实现 快速、安全的支付验证
。
其他领域
如手机解锁、考勤打卡 等，提高安全性和便利
性。
02 指纹识别技术的发展历程
早期发展
指纹识别技术的起源
初步应用
指纹识别技术可以追溯到17世纪，当 时主要用于刑事侦查。
在20世纪初，指纹识别技术开始在警 方和安全领域得到初步应用。
基础科学研究
随着科学家对指纹特征的认识逐渐深 入，奠定了指纹识别技术的基础。
现代技术进步
01
02
03
高精度采集设备
和安全性。
AI和机器学习
人工智能和机器学习技术在指纹识 别领域的应用将进一步提高识别的 准确性和效率。
隐私保护
随着技术的发展，如何在保障安全 的同时保护用户隐私将成为重要议 题。
03 指纹识别技术的实现方式
光学指纹识别
原理
利用光学原理，通过光线 反射获取指纹的凹凸纹理 信息。
优点
成本较低，技术成熟，对 干湿手指的识别效果较好 。
优点
不受指纹表面的油污、水渍等影响，对假指纹有 较好的防范作用，识别精度高。
缺点
成本较高，技术难度较大，可能需要更长的识别 时间。
04 指纹识别技术的安全性与 隐私保护
安全风险
数据泄露风险 指纹数据被盗取或滥用，可能导致个人隐私泄露和身份盗窃。
指纹实验报告
中央民族大学生命与环境科学学院遗传学实验报告人类指纹的采集识别与分析2014年11月9日人类指纹的采集识别与分析前言遗传学研究中根据遗传性状的表现特征将其分为两类，即数量性状（quantitativecharacter）和质量性状（qualitative character）。
质量性状通常差异显著，呈不连续变异，由主基因决定，杂交子代的表型呈现出一定的比例，可直接采用孟德尔遗传原理进行分析。
数量性状不同于质量性状，数量性状是可以度量的性状，呈连续变异，由多基因决定，各基因作用微小并且是累加的，呈剂量效应，因此通常要采用统计学方法分析。
指纹性状就是属于数量形状。
1880年henry fauld及william herschel相继提出利用指纹鉴定个人身份的设想。
galton研究了有血缘关系的人群的指纹证明了指纹花样对人来说是一个稳定的性状。
1924 年挪威女科学家bonnevie提出指嵴数计数法。
指纹在胚胎发育第13周开始形成，第19周完成。
因此如有某种遗传或生理因素造成嵴纹发育不良既能在指纹上反映出来。
本实验中，同学采用石墨粉填充沟纹再用透明胶粘手指的方法取自己的指纹，并利用这些指纹进行指嵴数计数、分析，从而对多基因遗传的特点有了更深刻地认识。
1. 材料和方法&设备和方法2b铅笔一只；约20cm×10cm的复印纸一张；透明胶带；直尺一把个人电脑及adobephotoshop软件；拍照设备一台。
2. 实验原理1.人类指纹的形成：指纹是指人手上的条状纹路，它们的形成依赖于胚胎发育时的环境和遗传因素。
指纹属于多基因遗传，在胚胎第12~13周（也有人提出15～16周）即已形成并保持终生不变。
每个人的指纹都是独一无二的，两人之间甚至双胞胎之间，不存在相同的手指指纹。
拥有相同指纹的可能性在10亿分之一以下。
因此指纹被称做是无法伪造的身份证。
对一个个体而言，指纹具有唯一性和稳定性。
TP-QC-SIP-003 指纹模组检验规范 A0(1)
文件制/修订履历版本日期制/修订内容简述修订人A/0 2016-11-21 新版发行李风文件会签部门签名部门签名部门签名制定审核批准1.目的使本公司所有制程上的产品过程检验、入库和出货检验有统一的判定标准可依。
2.适用范围适用于本公司指纹模组生产、入库及出货检验。
3.规范性文件引用无4.定义4.1外观不良定义4.1.1 划伤（刮伤）：受尖锐硬物划碰而在零件表面留下的细长线状划伤痕迹4.1.2 同色点：在IC表面出现的颜色同于周围的点4.1.3 异色点：在IC表面出现的颜色异于周围的点4.1.4 脏污：在产品表面出现的难以擦拭的污垢4.1.5 溢胶：因产品未贴合平整或点胶过多导致胶溢出表面可看见4.1.6 变形（翘曲度）：产品平放后不平整4.1.7 毛边：在产品边缘出现的锯齿状异物4.2 缺陷种类及定义4.2.1致命缺陷：产品对人身安全造成伤害或存在安全隐患，对客户财产构成威胁的缺陷。
或目前市场投诉特别严重的问题。
4.2.2严重缺陷：影响客户正常使用的缺陷，或者导致客户无法获得正常维保的外观缺陷。
4.2.3次要缺陷：除CR、MA缺陷以外的其它不影响产品使用的主要指外观缺陷。
4.3 代码定义W 宽度mm D 直径mmL 长度mm N 数目个DS 距离mm H 深度mmS 面积 mm²/5.职责5.1 QE：负责标准制定及推行5.2 PQC：负责本标准在本公司制程过程抽检、入库以及出货检验的执行5.3 生产部：负责本标准在生产检验岗位中的执行6.作业流程与内容6.1 检验条件6.1.1 检验方式：冷白荧光灯6.1.2 光照强度：700—1000Lux6.1.3 检视距离：30—35cm6.1.4 背景颜色：黑/白色6.1.5 检验温度：15—35℃6.1.6 检验湿度：20—70%6.1.7 环境：无尘室6.2 检验工具及检验范围游标卡尺、菲林卡片、测试夹具、2.5D测试仪器等6.3接受水准依据MIL-STD-105EⅡ一般检验水平Ⅱ级缺陷级别代码AQL致命缺点CR 0主要缺点MAJ 0.65次要缺点MIN 1.56.4检验项目及判定标准检验项目技术要求检测工具缺陷等级样品对比比对样品目视CRI尺寸检验按研发图纸要求二次元CCDMAJ功能测试依工程调试的测试方法以及测试结果判定功能测试治具CRI包装方式/包装品质1.符合客户承认书的要求2.内外包装不允许有严重破损、料带变形目视MAJ划伤（刮伤）细划伤：1.W≤0.03mm，可忽略不计2.0.03mm＜W≤0.05mm，L≤3mm，DS＞10，N≤2 判定OK3.W＞0.05mm&L＞3mm 判定NG硬划伤：不可有目视菲林2DMIN同色点D≤0.3mm，N≤2 判定OK，DS＞10；目视菲林2DMIN异色点D≤0.25mm，N≤2 判定OK，DS＞10 目视菲林2DMIN麻点1.D≤0.1mm，N≤3时判定OK，DS＞102.D≤0.1mm，N＞3，不可有目视菲林2DMIN脏污1.不可擦拭脏污不可有2.可擦拭脏污占比≤15%允许目视MIN溢胶正视不可见目视MIN变形（翘曲度）1.H≤0.1mm 判定OK2.H＞0.1mm 判定NG目视MIN毛边不可有目视MIN 7.记录无。
指纹识别技术基本原理介绍(PPT36页)
年内都不会有两个相同的指纹 出现。指纹被称为“物证之 首”，安全可靠。
指纹识别的基本原理
• 目前的识别指纹算法主要从总体特征和局部特征这两个方面入手 分辨指纹。网赚导航/daohang
指纹的总体特征
总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征。
指纹识别技术基本原理介绍(PPT36页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt
指纹图像采集
指纹采集方式
➢ 电容式：通过皮肤和屏幕的接触， 识别指纹的纹路来记录和验证指纹 。
➢ 光学式：通过光反射成像来记录和 验证指纹。
指纹识别技术基本原理介绍(PPT36页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt
指纹识别技术的应用
指纹考勤系统
在很多企业中往往需要进行考勤，传统的考勤方式基本上有两种，一种是卡片形式的，另一种是 IC卡形式,但这两种考勤方式都无法杜绝代人打卡的现象，使考勤失去了意义。如果利用指纹来作 为个人身份的标识，以此来进行考勤，则可以很好地避免代人打卡这种现象.
指纹识别技术的应用
电脑领域
指纹的局部特征
➢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。
➢纹数（Ridge Count）: 纹数是指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的 纹数时，一般先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。
指纹识别让人们无需输入繁琐的密码，只需手指的轻轻触碰 就能对个人信息进行解锁。
这项技术在近几年普及以来深受欢迎。
指纹识别技术ppt
01指纹图像预处理来自基本原理0203
特征点匹配
特征点提取
1.1.图像规格化
受采集设备参数和环境的影响,采集到的指纹图像可能总体对比度较差 图像归1化的作用就是使所有指纹图像具有相同的灰度均值和方差,从而将每1幅图像的灰度调整到统1的范围,方便后续处理
1．指纹图像预处理
日常生活中,传统的门锁都是使用机械钥匙开门的,但是机械钥匙会经常忘记带,或者丢失,甚至被别有用心的不法分子拷贝,于是丢了钥匙不得不换锁 指纹锁相对于机械锁、感应锁、密码锁而言是科技含量最高的锁,普罗巴克A308高端的指纹锁将“指纹、密码、磁卡、机械钥匙”4种开启技术集于1身,因此,指纹锁防盗性,安全性更好,能适用于标准防盗门、木门、铁门和桐门上 这类锁能将防盗门的带天地锁系统自动或半自动的联结起来,不影响原有防盗门的性能
01
iPhone6指纹识别惊艳
指纹解锁的应用
02
考勤机指纹识别灵敏
03
门禁指纹识别应用广泛
1.iPhone6指纹识别惊艳
北京时间9月10日,苹果秋季发布会正式拉开帷幕,全新手机iPhone6正式亮相 iPhone6与iPhone6Plus均搭载指纹识别功能+NFC功能,我们可以通过苹果的快捷支付进行信用卡交易,据库克表示,每天美国都会有200万美元的信用卡交易量,可见信用卡市场是多么庞大 苹果创造了1种全新的支付方式,叫做applepay,用户仅需要通过NFC功能就能轻松用手机刷卡
3.门禁指纹识别应用广泛
门禁管理是现代安全防范系统的重要组成部分,随着国内对门禁系统的安全性、先进性和稳定性要求的提高,迫切需要1种高性能的门禁系统,现在比较常用的门禁系统主要有生物识别 指纹、掌形、虹膜等 和以射频卡系统为代表的系统
指纹识别的原理和应用论文
甘肃政法学院本科学年论文（设计）题目指纹识别的原理和应用_公安分_院__侦查__专业_2013_ 级_ 2 _班学号：___201336010212____姓名：___何鹏龙__指导教师：___张奋成__成绩：___________________完成时间： 2015 年 11__月目录摘要 (1)关键词 (1)ABSTRACT (1)KEY WORDS (1)引言 (2)一．指纹识别的原理和方法 (2)（一）指纹的特征与分类 (2)（二）指纹识别的原理和方法 (3)二．指纹识别技术的主要指标和测试方法 (3)（一）算法的精确度 (3)（二）误识率和拒识率的测试方法 (4)（三）系统参数 (4)三、指纹识别技术的应用 (5)（一）利用现场指纹直接破案 (5)（二）利用现场指纹串并案件 (5)（三）利用十指指纹查积案 (6)（四）指纹技术在民用方面的应用 (7)四．指纹识别的可靠性 (8)参考文献 ............................... 错误!未定义书签。
目录摘要 (1)关键词 (1)Abstract (1)Keywords (1)引言 (2)一．指纹识别的原理和方法 (2)（一）指纹的特征与分类 (2)（二）指纹识别的原理和方法 (3)二．指纹识别技术的主要指标和测试方法 (3)（一）算法的精确度 (3)（二）误识率和拒识率的测试方法 (4)（三）系统参数 (4)三、指纹识别技术的应用 (5)（一）利用现场指纹直接破案 (5)（二）利用现场指纹串并案件 (5)（三）利用十指指纹查积案 (6)（四）指纹技术在民用方面的应用 (7)四．指纹识别的可靠性 (8)参考文献 (9)指纹识别原理及其应用何鹏龙【摘要】周知，从古到今，世界各国的许多学科和部门，都十分注意对人的手掌表面皮肤的研究和应用，尤其是公安、司法部门更为重视。
究其原因，是由于指纹具有直接反映人手接触部位的肤纹形态结构特征的印痕，又具有人各相异的特定性和终生基本不变的稳定性等特点，能直接认定人身，而且具有极强的证明力。
供应商经营平台指纹防盗锁类产品质量标准
供应商经营平台指纹防盗锁类产品质量标准前言本标准参照 GB/T1.1-2009 给出的规则起草。
准于 2021 年 6 月 15 日首次发布，于 2021年 7 月 1 日生效。
第一章适用范围本标准对具有指纹识别控制开锁功能的电子防盗锁（或智能锁）的功能和性能进行了规定。
本标准适用于商城线上销售的具有指纹识别控制开锁功能的电子防盗锁或智能锁（以下简称锁具）类商品。
第二章规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 17626.2-2006 电磁兼容试验和测量技术静电放电抗扰度试验GA/T 73-2015 机械防盗锁GA 374 电子防盗锁GA 701-2007 指纹防盗锁通用技术条件GA 1051-2013 枪支弹药专用保险柜第三章术语和定义GA 374、GA 701 中规定的及下列术语和定义适用于本标准。
3.1电子防盗锁 thief resistant electronic locks以电子方式识别、处理相关信息并控制执行机构实施启闭且具有一定防破坏能力的锁。
3.2匹配时间 match time从采集指纹开始，到给出指纹匹配结果之间的时间差。
第四章技术要求4.1基本要求锁具应符合相关国家或行业标准；产品说明书中应对指纹添加/删除、权限管理等操作进行描述，且应对锁具所符合的相关国家标准或行业标准的安全级别给出声明，并应对应急机械防盗锁头的安全级别（GA/T 73-2015 中安全级别 B 级或 C 级）进行单独声明，当配有 APP 软件时，应对 APP 软件的操作进行描述，宜包含锁面安装孔位图和锁体安装孔位图。
4.2欠压指示采用电池供电的锁具，当电池电压降低至额定电压值 80%时，锁具应能给出欠压指示。
4.3应急电源接口采用电池供电的锁具，应至少具有 1 个应急电源接口，且应能通过外接电源对锁具进行供电以控制开锁。
手机指纹方案
2.指纹识别与认证
（1）识别算法：采用先进的指纹识别算法，提高识别速度与准确率。
（2）认证流程：用户在解锁手机、支付等场景下，将手指放置在指纹传感器上，系统自动提取指纹特征，与已存储的指纹特征模板进行比对，实现快速认证。
资源配置：合理配置实施过程中所需的技术和物质资源。
风险评估：在实施前进行全面的风险评估，制定相应的风险控制措施。
2.实施过程
分阶段实施：按照方案设计，分阶段、分步骤进行实施。
质量控制：实施过程中，严格把控质量，确保各项技术指标的达成。
监督审计：设立监督审计机制，确保实施过程的合规性和效率。
3.效果评估
五、风险评估与应对措施
1.风险评估：本方案可能面临的风险包括指纹数据泄露、伪造指纹攻击等。
2.应对措施：
（1）加强数据加密，防范数据泄露风险。
（2）采用活体检测技术，提高指纹识别安全性。
（3）定期更新指纹识别算法，应对伪造指纹攻击。
（4）建立健全应急预案，及时应对各类安全风险。
六、总结
本手机指纹方案旨在为用户提供一套合法合规、安全可靠、便捷高效的指纹应用解决方案。通过严格遵循国家相关法律法规，加强指纹数据保护，拓展指纹应用场景，提升用户体验，为我国移动设备安全领域的发展贡献力量。
（3）安全措施：采用加密技术，确保指纹特征模板在存储与传输过程中的安全性。
3.指纹数据安全
（1）数据加密：采用国际标准加密算法，对指纹特征模板进行加密存储。
（2）安全存储：将指纹特征模板存储在设备安全区域，防止被非法读取。
（3）数据传输：采用安全通道进行数据传输，防范数据泄露风险。
4指纹指纹Fingerprint...
摘要随着电子信息化浪潮的到来传统的身份鉴定方式密码于是生物识别技术应运而出如步态提出并实现了一套基于此两种生物特征的身份验证系统发展历史和应用针对本文利用到的指纹识别和掌型验证两种技术预处理增强并结合本文的设计目的提出了适合本系统的各种技术方案融合指纹和掌型的身份验证系统分成指纹验证和掌型验证两个子系统对算法模块进行介绍基于方向场在二值化以及最后利用细节点构造Delaunay三角形对指纹图像进行比对验证的算法并提取其特征点当然以提高系统的安全级别与目前文献上其他的类似算法进行了比较提出了将来工作的方向身份验证掌型验证AbstractAccurate personal identification is becoming more and more important to the operation of our ever increasingly electronically inter-connected information society. Traditional personal identification methods, such as: key, password, ID card, definitely can not satisfy the increasing security requirements. Due to its uniqueness and stability, biometric technique has become the most promising candidate. In this thesis, we focus on fingerprint and hand geometry verification, these two kinds of biometric techniques, and propose a bimodal biometric verification system based on these two biometrical characteristics.The origin and developing history of biometrics are introduced firstly, then we conclude and compare the advantages and deficiencies of all biometric characteristics, also the application area of each biometric technique is given. The popular topic of current biometrics research—multimodal biometric system is emphasized. Because the fingerprint and hand geometry are utilized in this thesis, a comprehensive literature investigation is done on these two topics. All the key techniques, like: fingerprint image segmentation, fingerprint enhancement, minutia extraction, fingerprint matching, hand salient points extraction and matching, are classified into several classes. According to the requirements of our verification system, the appropriate techniques are picked out. In chapter 3, a bimodal biometric verification system based on fingerprint and hand geometry is specified. After clearing the diagram of the verification system, we divide the whole system into two parts---fingerprint subsystem and hand geometry subsystem, to describe the model algorithm designation. In fingerprint verification subsystem, a segmentation algorithm based Canny edge detector is introduced first, then Gabor filter is applied to enhance the fingerprint image. Following the traditional way of extracting minutia, we use thresholds and morphological thinning operators to get the skeleton of fingerprint image. Here, with the help of tracking fingerprint ridges in thinned fingerprint images, those spurious minutiae connected with ridges are eliminated; later, ridge breaks are repaired according to both foreground and background characteristics. Finally, fingerprint matching is conducted on the Delaunay triangulation, which is constructed on the filtered minutia. For hand geometry verification subsystem, we explain that how toconvert an enrolled hand image into a black-and-white image, and how to extract salient points from the hand image. Finally, distance matrix matching is applied to compare two hand vector features. Of course, as a bimodal system, the strategy of fusing the two matching scores of fingerprint and hand geometry to make the final decision is described at the end of this thesis.We compare our experiment results with others’ in the existing literature to confirm the advantages of our algorithm, also try to analyze the deficiencies of the system. Finally, we conclude the whole thesis and give out the future plan.Keyword: Personal Verification, Biometrics Identification, Fingerprint Verification, Hand Geometry Verification, Feature Extraction, Feature Matching独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担日期使用学位论文的规定允许论文被查阅和借阅可以采用影印在年解密后适用本授权书请在以上方框内打学位论文作者签名年月日日期1 绪论身份识别是人们日常生活现代社会对于人类自身身份识别的准确性身份标识物品有钥匙身份标识知识包括用户名往往将这两者结合起来首先是使用方便其次是经过较长时间的实际应用后ID卡等在人们心中具有较高的可信度一旦他人获得标识物品电子银行等的日益普及传统的身份鉴定方式无法满足当前信息化时代的要求于是1.1 生物识别技术的由来生物识别而是人类本身所固有的生理和或行为特征与传统的暗语不易伪造的特点典型的个体生理特征有掌纹脸部特征典型的个体行为特征指通过学习后天获得的特征步态等[1]ÒѾ-ÒýÆðÁ˹ú¼ÊѧÊõ½çȨÍþ»ú¹¹¹À¼ÆδÀ´ÈËÃÇÔÚÍøÉϹºÎï»ò½»Ò×ʱ都需要先在生物识别仪上进行身份认证逐渐自成系统有望在10年内达到每年20亿美元的规模[1]²¢²¿ÊðÁËÏà¹ØÑо¿ÏîÄ¿µ«Ñо¿²½·¥´óÌåÉϸú¹ú¼Êͬ²½ÕÆÎÆ1.2生物识别特征的要求及分类任何人体的生理和行为特征都可以用作生物识别的依据1独特性3易采集性符合以上要求的还是不够的性能速度接受程度抗伪装和抗攻击性而且不会对使用该系统的用户造成生理伤害掌纹人脸视网膜等等敲击键盘的频率即指利用个体的某一生理特征或某一行为特征来进行身份验证图1-1 生物鉴定系统框图由图1-1可知登记单元验证单元Enrollment²¢¸ù¾ÝÐèÒª±£´æÔÚÓ²ÅÌÉÏ»òÕß´Å¿¨ÉϵÈVerification³éÈ¡ÌØÕ÷Êý¾Ý这两个单元对时间的要求不同对处理时间要求不高On-Line1识别VerificationÒ»¶ÔÒ»ÈçÍøÂç½ÓÈëÊ×ÏÈÊäÈëÕʺÅIC卡等而传统的系统中这样生物特征取代了传统的口令和密码某人是否为其宣称的那个人Identification×îºóϵͳ¼ø¶¨³öÊäÈëµÄÌØÕ÷¶ÔÓ¦µÄÉí·ÝÒ»¶Ô¶à´ËÈËÊÇË-Á½ÖÖģʽϵÄϵͳ½á¹¹²»¾¡Ïàͬµ«ÆäÀëÏß²¿·Ö¶Ôʱ¼äÒªÇó±Èʶ±ðϵͳ¸ß±£´æ×ÅÖÚ¶àµÄÌØÕ÷Êý¾Ý¾¯Îñ˾·¨¹¤×÷ÖÐʹÓõÄÉúÎï¼ø¶¨ÏµÍ³¼´Îª´ËÀàϵͳµÄÖ÷ÒªÓ¦ÓÃʵÀý¼´ÈÚºÏÕÆÐͺÍÖ¸ÎƵÄÉí·ÝÑé֤ϵͳ答而不需要在较大的模板库中去搜索来回答这样系统的工作量相对较小也是众多厂商的主要研究对象是的答案是设定不同的门限或者对于每一个测试者真实用户被接收真实用户被拒绝假冒者被接收假冒者被拒绝2和3是错误输出错误拒绝率False Acceptance Rate而FRR 也被称作FNMR¼´FRR和FARFRR和FAR是相关的一对量反之较低的FAR对应较高的FRR则表明系统不会将假冒者鉴定为真实用户由于本文研究的是验证系统除了准确性之外对于验证系统特征提取和比对和比对时间对于识别系统输入特征同大量的保存在数据库中的模板相比对现在它开始在民众生活中广泛应用应用程序的登陆应用生物鉴定技术虹膜门禁系统等等更是生物鉴定技术的用武之地小区门禁系统都已经引入了生物鉴定技术美国的宾夕法尼亚州以防止冒领事件的发生1.6 各种生物识别技术的比较用来鉴定身份的生物特征可以是生理特征也可以是行为特征一般而言生理特征是先天的而且在人的一生中可能发生变化更具有独特性目前使用中的或者在研发之中的生物特征技术有九种指纹虹膜语音指纹视网膜签名和语音是行为特征图1-2 列出6种常见的生物特征(a) (b) (c)(d) (e) (f)图1-2常见的生物特征a指纹虹膜ｅ语音1.6.1人脸人脸(Face)是人们在日常生活中辨别亲属识别技术基于这些唯一的特征时是非常复杂的在面部被捕捉之后眼睛一个算法和一个神经网络系统加上一个转化机制就可将一幅面部图像变成数字信号面部识别是非接触的易于为大众接受使用者面部的位置与周围的光环境都可能影响系统的精确性面部识别技术的改进依赖于提取特征与比对技术的提高对于因人体面部的如头发机器学习功能必须不断地将以前得到的图像和现在的得到的进行比对同时很难进一步降低人脸识别技术的成本Iris½á¹¹ÖåÎƺÍÌõÎƵÈÌØÕ÷µÄ½á¹¹¶øÇÒºçĤÖÕÉú²»±ä×ȫµÄδ¾-¹ý´óÁ¿µÄ²âÊÔûÓÐʵÑéÖ¤Ã÷ɨÃèºçĤ²»»áÓ°ÏìÈËÌ彡¿µµÈµÈÒ²ÊÇÈËÑÛ¾ßÓеÄΨһÌØÕ÷Ò²±»³ÆΪV oice-print或者Speech-print[4]ÕâÖÖ¼¼ÊõÒ²Ò×ÓÚΪ´óÖÚËù½ÓÊÕ½¡¿µµÄÓ°ÏìÏÖÓм¼ÊõÔÝʱ²»ÄÜ׼ȷµÄ¼ø±ðÉùÒô1.6.4指纹指纹指纹形成于胎儿期现在已经基本了解了指纹的各项特性由于指纹鉴定的长期使用以及指纹鉴定的效果显著大众还难以接收指纹鉴定的民用需要新的算法以降低复杂度而且包括手掌皮肤上的曲肌纹和腕纹等尽管掌纹曲线长度尺寸及掌纹曲线之间的间距会随年龄的增大而变化只有在有局部明显的外伤或各种引起深层皮下组织溃坏的后天性疾病时不同个体的花纹即使相似曲肌纹和腕纹等的形态有一定的规律因此也可以作为生物特征进行身份识别并有商业产品流通包括手指的长度长度以及形状等因此十分适合带宽或者记忆容量受限制的系统进行使用目前研究表明掌型的唯一性不够因此掌型通常用来验证身份在一些机场已经开始了应用另外由于掌型特点的简单将其匹配分数进行融合将在第二章详细介绍掌型识别技术各种生物识别技术都有其自身的优缺点不能一概而论比如说一般认为指纹鉴定和虹膜鉴定在准确度上和速度上优于声音鉴定表1-1 各种生物鉴定技术比较[1]生物鉴定技术通用性独特性性能易采集性接受度抗假冒能力签名低低低高高低语音中等低低中等高低面部高低中等高高低面部温度谱高高低高高高虹膜高高高中等低高视网膜高高中等低低高掌型中等中等中等高中等中等手掌静脉图中等中等中等中等中等中等指纹中等高高中等中等高1.7 生物识别技术的融合从1.6节中比较的结果我们无法摒弃任何一种生物特征无疑将提高系统的准确率将人脸和指纹进行融合的系统将适用于老年人无法满足现有的指纹验证技术同时事实上, 将多种生物特征进行融合是当前生物识别技术发展的一个热门的发展方向那么那些信息可以融合在一起用来提高系统的性能呢１半导体采集仪½«¶àÖÖÉúÎïÌØÕ÷ÈÚºÏÔÚÒ»Æð½øÐÐʶ±ðͨ³£À´ËµÉãÏñÍ·¶ÔÈËÁ³ÅÄÕÕÊÇΪÁËÌá¸ßϵͳµÄʶ±ð¾«¶È±¾ÎÄËù½éÉܵÄÈÚºÏÖ¸ÎƺÍÕÆÐ͵Äϵͳ¾ÍÊôÓÚ´ËÀàµÄÈںϷ½Ê½3¶¼¿ÉÒÔ½áºÏÆðÀ´ÑéÖ¤¸ÃÓû§µÄÉí·ÝÕâÖÖÈںϷ½Ê½°üÀ¨µ½²»Í¬ÌØÕ÷ÌáÈ¡¼°Æ¥ÅäËã·¨µÄÈںϼ´ÔÚÑéÖ¤»òÕßʶ±ð¹ý³ÌÖÐÈç¶à½Ç¶ÈÈËÁ³Í¼ÏñµÄÆ´½ÓµÈ¸÷Óг¤´¦µ«ÊÇ×ÜÌåÉÏ˵À´ÒòΪÈں϶àÖÖÉúÎïÌØÕ÷µÄϵͳ²»½ö½öÄÜÌá¸ßϵͳµÄÑéÖ¤¾«¶È´Ó¸÷ÖÖÎÄÏ×Ò²¿ÉÒÔ¿´³öÌá³ö½«Ö¸ÎƺÍÕÆÐÍÈÚºÏÔÚͬһÑé֤ϵͳÖÐ图1-3 五种常见的融合多种生物识别技术的方式1.8 本文的结构本文提出了一种融合指纹和掌型的身份验证系统的设计方案将掌型与指纹结合起来对用户进行验证虽然目前已经有许多融合多种生物特征的系统存在多种生物识别技术的融合由于指纹验证的精确性和掌型匹配的快速简单互为补偿理的决策机制可以大大提高验证系统的准确性和验证速度在如下4个方面做了较为深入的研究: 指纹图像的分割及预处理本文也将结合这4个方面结构如下总体阐述了生物识别技术的由来第2章并分析指纹和掌型识别技术中的技术难点和发展方向系统设计详细描述基于指纹和掌型的身份验证系统的设计方法并给出各部分的实验结果实验结果及算法分析并且对国内外目前已有的类似系统进行比较第5章2 核心技术研究本文提出的身份验证系统利用到指纹和掌型这两种常见的生物特征尤其是在指纹识别方面的技术文献数不胜数使我们的工作能够一开始就基于前人的积累之上对这两种典型的模式识别技术进行分析和总结指纹识别技术是目前最成熟现在指的指纹识别技术是基于计算机的一种自动指纹识别系统AFISÈ´¶¼ÊDzÉÓõÄÈ˹¤Ö¸ÎÆר¼Ò·ÖÀà¼ø¶¨µÄ·½·¨¶¼·¢ÏÖ¹ýÓйØÖ¸ÎƵÄÎï¼þµ«ÊÇȴûÓÐÈκÎÕýʽµÄ¿ÆѧÎÄÏ×Äܹ»Ö¤Ã÷Õâ¸öÊÂʵGalton等人发起[5],[6]Edxard Henry 建立了著名的Henry System¸÷µØ½¨Á¢µÄÖ¸ÎÆ¿âѸËÙÅòÕÍÔÚ¼ÆËã»ú·¢Ã÷Ö®ºóFBI开始使用一种自动指纹识别的设备因此下面只针对自动指纹的识别技术做出介绍1) 指纹的采集指纹特征的提取指纹的匹配指纹的分类也是其中的一个模块而不将其作为系统的一个模块做详细介绍应用环境图2-1 自动指纹识别系统框图由图2-1可知依次是用户接口模块细节点数据库模块即IDÃŽûϵͳ¿ÉÌṩС¼üÅÌÈÃÓû§ÊäÈëÉí·Ý´úºÅ»òÕßÌṩ¶Á¿¨»úÌṩָÎƲɼ¯ÒǸøÓû§Â¼ÈëÖ¸ÎÆ»ò±»ÊÚȨÓû§(2)用户的指纹模板系统根据用户输入的标识数据库可以保存在系统中或者在外部存储媒介上可以保存在指纹锁内部的存储器上细节点数据库可以保存在硬盘上动柜员机系统的指纹验证系统如果每次用户使用ATM卡时可以考虑把指纹模板保存在用户的ATM卡上指纹模板的大小由系统的要求和匹配采用的算法决定验证效果越好指纹登记模块的任务是将用户的标识数据和指纹登记到系统数据库中提取出特征从图2.1可以看出之后经过质量评测子模块对指纹质量评价指纹有效面积大对于这些图像并标志出有效块指纹验证模块用于验证用户是否为真实用户或授权用户系统获取该指纹的数字图像产生输入指纹模板判定用户是否通过验证将进行图像增强针对上述每一模块的关键技术指纹特征提取并总结这4种核心技术的研究现状在法庭刑事应用中疑犯的手指先染上黑色的墨水也可以将印记的指纹转化为数字图像离线采集过程而现在几乎所有的民事和刑事的自动指纹识别系统均支持按照采集过程是否在线1和inkedfingerprintÖлñµÃµÄÖ¸ÎƵ«ÖÊÁ¿ÄÑÒÔ¿ØÖƸüÊÇ´óÖÚÎÞ·¨½ÓÊܵı£´æÖ¸ÎÆÖ±½ÓÇÖ·¸ÈËȨ˾·¨ÖÐÆðןܴó×÷ÓÃ活体采集指纹指直接从手指提取指纹而无需借助中间媒介这些方式的共同特点是将手指按压在传感器上当然这三种方式都有不同的特点大多数的光学录入设备是利用CCD将指纹图像转换成数字图像它经历了长时间实际应用的考验价格不高并能提供分辨率为500dpi的图像采集仪台板必须足够大才能获得质量较好的图像这种潜在指印降低了指纹图像的质量膜手指则代表另一个极而且体积小巧不过也由于体积较小超声波录入设备采取传送声波并通过手指它具有光学录入和硅芯片录入的优点其设备也比较昂贵表2-1将各种采集技术的性能做了比较表2-1 光学汗多的和稍脏干手指好的手指成像模糊属于硅芯片录入技术的采集仪３００2.1.3 指纹特征提取技术指纹是由死亡的手指表皮的角质层细胞组成的在一幅指纹图中见图2-2¿ÉÒÔ¶¨ÒåÕâÖÖÎÆÀí·½ÏòÐÅÏ¢×÷ΪָÎƵÄÈ«¾Ö 特征其中全局特征指的是指纹的奇异点而奇异点就是根据指纹的方向场计算出来的图2-2 脊线谷线示意图bb因为绝大多数的指纹细节点提取算法均属于此类方法有效的防止了噪声的干扰导致算法的计算量较大另一类方法是直接从指纹灰度图中提取细节点, 此方法于97年首次由Mario提出[8]È»ºó×ö³öÊÇ·ñ´ïµ½ÖÕÖ¹µã»òÕß·Ö²æµãµÄÅжÏÆä·½·¨ÊÇÀûÓÃÑØ׿¹Ï߸ú×Ù·½ÏòÉϼ¹Ï߻ҶȵÄÁ¬ÐøÐÔ¶ø¶¯Ì¬»ñµÃ¸ú×Ù²½³¤Æä·½·¨ÊÇÀûÓü¹Ï߸ú×Ù·¨ÏòÉÏÁ½±ß×î½üµÄÁ½¸ö¹ÈÏßλÖõĹØϵÀ´Åж¨ÖÕ½áµãÖ±½Ó»Ò¶È¸ú×ÙÌáÈ¡Ëã·¨²»ÓöÔȫͼ×öÂ˲¨µ«ÊÇÒ²ÈÝÒ×Êܵ½ÔëÉùµÄÓ°ÏìÌØÕ÷ÌáÈ¡µÄÄ¿µÄÊÇΪÁ˺óÐø²½ÖèÆ¥Åä×öÆ̵æÂ˲¨µÈ·½Ê½Æ¥Åä因此人们也提出了其他的指纹特征将指纹对不同频段的Gabor滤波器的结果作为指纹的特征进行匹配在[12]½«Ï¸½Úµã×÷ΪָÎƵľֲ¿ÌØÕ÷´«Í³µÄÌáȡϸ½ÚµãµÄËã·¨µÄ׼ȷ¶ÈºÍÊÊÓùã¶È¶¼ÓÅÓÚÖ±½Ó»Ò¶ÈÌáÈ¡µÄËã·¨Òò´Ë¿ª·¢³öÒ»Ì×ÊôÓÚ×Ô¼ºµÄÖ¸ÎÆ·Ö¸î2.1.4 指纹分类技术指纹的分类是根据指纹中心区域的脊线总体特征来进行的根据不同的总体特征arch图2-4列出了这五种指纹的例子因为如何将指纹识别技术应用到大规模的指纹库上是当前尚未解决的一个问题这样在指纹库中指纹的分类算法有基于句法因此没有对指纹的分类技术进行研究从而提高验证指纹的速度图2.4 不同类型的指纹而且成功的匹配来自同一手指的指纹将指纹的匹配方法分为两类细节点模型使用细节点来描述指纹特征X.D. Jiang等人使用的基于局部与整体结构的细节点匹配算法[17]½«Í¼ÏñÆ¥Åäת»¯ÎªÄ£Ê½Ê¶±ðµÄÎÆÀíÆ¥ÅäÎÊÌâ[13]ͨ¹ýµãģʽƥÅäµÄ·½Ê½±È½ÏÆäÏàËÆÐÔ¾ÜʶÂÊÕâÁ½ÏîÖ¸±êµÄ¸ßµÍÈçÄÜÁ¿×îС»¯½Ç¶È½áºÏÄ£ÄâÍË»ðµÄµãÆ¥ÅäµÈ[18][19][20]¿É¿¿¶È²»¹»µÈÎÊÌâ针对指纹匹配中的点模式匹配问题基于串距离2Ä¿Ç°´ó¶àÊýµÄÆ¥Åä·½°¸ÊôÓÚ¼¸ºÎÆ¥Å伸ºÎÆ¥ÅäÒ»°ãÀûÓü¸ºÎ¹ØϵÅжÏÁ½×éϸ½Úµã¼¯Î»ÖÃÌØÐÔµÄÏàËƳ̶ȴò·ÖÔ½¸ßÆ¥Åä·ÖÊý´óÓÚãÐÖµ·´Ö®Æ¥Åäʧ°ÜÊ×ÏÈͨ¹ýµü´ú¹ý³Ì¿ÉÒÔ´ïµ½½Ï´óµÄÆ¥ÅäÏàËƶȼÆËãÆ¥Åä¶ÈÐýת¼ÆËãÔڹ̶¨±ß¿òÖÐÆ¥ÅäµÄϸ½Úµã¶ÔÊý [21]´ËËã·¨½«Ö±½Ç×ø±êϵÖеÄÌØÕ÷ϸ½Úµã¼¯Õâ¸öËã·¨Ê×ÏÈÓÃ×îС¶þ³ËÄâºÏ·¨¹À¼Æ³öÁ½×éÌØÕ÷µã¼¯µÄÐýת½Ç¶ÈºÐУ׼µãλÖ÷ֱðÒÔij¸öУ׼µãΪÖÐÐÄת»»µ½¼«×ø±êÖн«½á¹û¹æ·¶»¯ÎªÆ¥Åä·ÖÊý[18]¿ÉÒÔ½«¾Ö²¿µÄϸ½Úµã¼¯¹¹³ÉÈý½ÇÐλòÕßÐÇ×´½á¹¹À´½øÐÐÆ¥Åä¶øÇÒÐèÒª±£´æµÄϸ½ÚµãÐÅÏ¢¼òµ¥ÇÒ׼ȷ¿É¿¿¼¯ÖÐÔÚ¶ÔÖ¸ÎƵÄÍØÆ˽á¹ûµÄÑо¿ÉÏÈçÅ×ÆúÁË´«Í³½¨Á¢µÄ¸ÕÐÔ×ø±êϵ½¨Á¢ÊÊÓÚÖ¸ÎƵĵ¯ÐÔÄ£ÐÍÔÚ°´ÕÕµ¯ÐÔ½çÏ޺еķ½·¨¼ÆËãÆ¥ÅäÉϵÄϸ½Úµã¶Ôµ«ÊÇÈçºÎÓÐЧµÄ½¨Á¢µ¯ÐÔÄ£ÐÍÈÔÊÇÒ»¸öδÄܽâ¾öµÄÎÊÌâ±¾ÎĵÄÖ¸ÎÆÆ¥Åä·½°¸¾ÍÊÇÊôÓÚ´ËÀàÐÍÈ»ºó¸ù¾Ý¶ÔÓ¦Èý½ÇÐεÄÏàËƶÈ×÷³öÅжÏ2.2 掌型识别技术与指纹浩瀚的文献相比但是却已经有一套掌型识别的商业系统在美国发行国内许多公司也购买了Recognition[35]公司的代理权在国内销售掌型技术几乎被Recognition公司所垄断却是很早就被人们所意识到的掌型(Hand-Geometry)¾ÍÊÇÀûÓÃÊֵļ¸ºÎÐÎ×´¿í¶ÈÊÖÕƵÄÐÎ×´ÐÎ×´µÈ¶¼ÊDz»ÏàͬµÄ因此可以通过掌型来验证人的身份所以掌型不能用来识别每种生物特征都有其优点和缺点对于掌型虹膜等生物特征低分辨率的光学镜头或者普通的扫描仪就可以采集录入人脸等的采集对光照条件极为敏感由于所需要提取的特征只是一些基本的几何特征对光照没有特殊要求用户的接受程度十分重要救济餐的发放等场合在这种情况下容易被用户接受但是可以肯定掌型作为一种简单易用的生物特征是有其广泛的应用空间的2.2.1 采集掌型图像相对于指纹图像的采集普通的数码相机仍需要建造相关的辅助机械设备也有实验室开发出了光学镜头的相关设备对手掌进行拍摄最终的目的都是为了得到一幅背景简单的清晰手掌的图片以便后续的提取操作采集得到的图像µÆ¹â´ÓÊÖÕÆÏ·½ÉäÀ´ÓÉÓÚ·ÅÖÃÁË4个规范手掌姿势的支撑柱这是这种拍摄方式的一个好处可以将手掌的侧面图像记录下来这种方式的缺点是同一手掌仍有可能有不同的摆放形式由于支撑柱的影响´ËÀàͼÏñÒ»°ãÊÇÓÉÊýÂëÏà»úÖ±½Ó¶ÔÊÖÕƵÄÕÆÐÄÅÄÉã»òÕßͨ¹ýÎļþɨÃèÒǵõ½µÄ²ÊÉ«RGB图像但是也必须保证五个手指是分开的这种方式对用户更为友好避免了在拍摄手掌背面时会受到指甲影响的问题在处理这类图像时当然因此这类图像对每个手掌的特征只能从手掌正面进行发掘利用Canon A75在正常光照条件下对掌心一面的手掌进行拍摄得到掌型的原图象尤其是手指的长度不会受到指甲的影响图2-5 辅助数码相机拍摄的机械设备有支撑柱的手掌图像2.2.2 掌型特征提取技术掌型的特征通常由手指的长度见图2-7ͨ³£µÄ×ö·¨ÊÇÏȽ«ÊÖÕÆͼÏñ´Ó±³¾°·ÖÀë³öÀ´È»ºó²ÉÓñ߽ç¸ú×ÙËã·¨½ÓÏÂÀ´¾ÍÊǽ«5个手指的指尖和4个指缝就可以对上述的手指长度如2.2.1节中说明的提取特征前无需对手掌进行位置校正最好将所有手掌校正成垂直的方向图2-7 常见的掌型特征量S1, S2, S3 分别为食指宽度等基本几何量以外Alexandra在进行匹配25ÕâÖÖÀûÓÃÇúÏßÐÎ×´Æ¥ÅäµÄ·½·¨Ö»ÊÇÔÚ¿ÆÑÐÉϾßÓвο¼¼ÛÖµ¾ÍÍêÈ«±³ÀëÁËÀûÓÃÊÖÕÆÌØÕ÷¼òµ¥ÕâÒ»×î»ù±¾µÄÔ-Ôò¶øÊÇÌá³öÁ˸ü¶àµÄ¼¸ºÎ²ÎÁ¿×÷ΪÕÆÐ͵ÄÌØÕ÷½øÐÐÆ¥ÅäÕÆÐ͵ÄÆ¥Åä¼¼ÊõҲȡ¾öÔÚ2.2.2节中的特征提取技术与指纹众多的特征细节点比较起来如在图2-7中这样对于每个验证的手掌然后根据门限作出判断若匹配分数低于门限值成功如[26]中采用的汉明距离(Hamming Distance)等在文献[26][27] 中引入了更为复杂的分类机Radial BasisFunction Neutral Networksµ«ÊÇͬʱҲÌá¸ßÁ˼ÆËãµÄ¸´ÔÓ¶ÈÏàÓ¦µÄ±È¶Ô·½·¨Ò²¾Í²»Í¬ÁËÈ»ºóÒÔÖÐÐĵãΪ×ø±êÔ-µã½«Á½·ùÊÖÕÆÂÖÀªÍ¼Öصþ¼ÆËãËæʱÕë¾ßÌåÆ«²î(PairwiseDistance Computation) 作为重叠误差进行匹配打分Alexandra采用食指假如能够在模板轮廓中找到一个对应的像素点从而判断这两个手掌是否一致M.Y.Liang [26] 提取一种不同的轮廓匹配方法然后利用BSpline对这个4个边缘轮廓进行拟和与几何参量的匹配算法相比于是然后利用轮廓形状信息做验证各有优势但是由于占用了更多的特征空间去描述掌型特征而采用几何参量组成的向量匹配比对过程也特别快采用这种匹配算法的另一个原因是验证速度快适合于整个系统的操作选择模式。
融合指纹识别的电子文件加密算法
2021年6月第34卷第3期山西能源学院学报Journal of Shanxi Institute of EnergyJun.，2021Vol.34No.3·自然科学研究·融合指纹识别的电子文件加密算法（山西能源学院，山西太原030006）李芳【摘要】针对传统的电子文件加密方法存在的加密效率低下、加密密钥难以兼顾隐秘性和抗抵赖性等问题，本文设计了融合指纹识别技术的电子文件加密算法。
首先，从预处理的指纹图像中提取端点、叉点和奇异点三种特征点，并设计指纹特征点转化方法，将其转换为加密密钥；然后，提出基于AES的电子文件加密算法，并设计实现原型系统；最后，采用本文算法对.doc、.pdf、.mp3等六种不同格式的文件进行加密测试。
实验结果表明，与传统的算法相比，本文算法具有良好的可行性和有效性。
【关键词】文件加密；指纹识别；特征提取；AES【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】2096-4102（2021）03-0100-03近年来，众多国内外研究学者从事电子文件安全性的研究工作，尝试通过优化电子文件加密策略以提高安全性。
典型的方法包括：基于局部独立子密钥二重DES算法的文件加密系统，可以兼顾加密的强度和效率；为提高移动存储文件系统的安全性，韩庆龙等设计了基于ECC与AES算法的文件分发机制；刘庆俞等提取U盘的MD5值作为指纹，设计了基于硬件指纹的混合加密文件方法，以提高文件加密的安全性；为了满足对电子文件的认证性和保密性等要求，叶小艳设计融合AES算法和HASH 认证机制文件加密方法；陈平等引入混沌反控制理论，提出了新型的混沌加密算法，有效地解决了电子文件格式的不兼容的问题。
上述研究工作仍存在以下不足之处：利用指纹、虹膜、脸型等生物特征信息生成密钥的方法，虽然有效地提高对了电子文件加密的便捷性，但也为个人隐私带来巨大的安全风险；难以满足对大规模电子文件加密的效率需求。
实验指纹总结报告范文(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过学习指纹识别技术，了解指纹识别的基本原理和方法，掌握指纹采集、特征提取和匹配等关键技术，并利用实验平台对指纹进行识别，验证指纹识别算法的有效性。
二、实验原理指纹识别技术是一种生物识别技术，通过对指纹的采集、特征提取和匹配，实现对人身份的识别。
指纹识别的基本原理如下：1. 指纹采集：利用指纹采集设备（如指纹仪）获取指纹图像。
2. 图像预处理：对采集到的指纹图像进行预处理，包括去噪、二值化、增强等，以提高图像质量。
3. 特征提取：从预处理后的指纹图像中提取指纹特征，如脊线、端点、交叉点等。
4. 特征匹配：将待识别指纹的特征与数据库中已存储的指纹特征进行匹配，找出最相似的特征，从而实现指纹识别。
三、实验步骤1. 实验环境搭建：搭建指纹识别实验平台，包括指纹采集设备、计算机、指纹识别软件等。
2. 指纹采集：使用指纹采集设备采集指纹图像。
3. 图像预处理：对采集到的指纹图像进行预处理，包括去噪、二值化、增强等。
4. 特征提取：从预处理后的指纹图像中提取指纹特征。
5. 特征匹配：将待识别指纹的特征与数据库中已存储的指纹特征进行匹配。
6. 结果分析：分析实验结果，验证指纹识别算法的有效性。
四、实验结果与分析1. 实验结果本次实验共采集了10个指纹图像，分别进行了预处理、特征提取和匹配。
实验结果表明，指纹识别算法在10个指纹图像中均能正确识别出对应的指纹。
2. 结果分析（1）指纹采集：实验中使用的指纹采集设备能够稳定地采集指纹图像，图像质量较高。
（2）图像预处理：通过去噪、二值化、增强等预处理操作，提高了指纹图像的质量，有利于后续特征提取。
（3）特征提取：指纹特征提取算法能够有效地提取指纹图像的特征，包括脊线、端点、交叉点等。
（4）特征匹配：指纹匹配算法能够准确地匹配指纹特征，提高了指纹识别的准确率。
五、实验总结1. 通过本次实验，掌握了指纹识别的基本原理和方法，了解了指纹采集、特征提取和匹配等关键技术。
指纹识别ppt课件
将指纹识别技术应用于门禁系统，可以实现 进出人员的身份识别和权限控制，提高了门 禁系统的安全性和智能化水平。
指纹识别在考勤管理中的 应用
通过指纹识别技术，可以实现员工考勤的自 动化管理，有效避免了代打卡等作弊行为，
提高了考勤管理的准确性和公正性。
身份认证和权限控制
指纹识别在身份认证中的应用
基于电容、电感等半导体 技术，通过感应手指表面 电荷分布来捕捉指纹图像 。
超声波指纹采集器
利用超声波穿透性强、方 向性好等特点，捕捉手指 内部的指纹信息。
图像处理算法
预处理算法
包括去噪、增强、二值化等操作，用 于提高指纹图像的质量和可识别度。
特征提取算法
匹配算法
将提取出的特征点与数据库中的指纹 特征进行比对，找出相似的指纹信息 。
细节点匹配
通过比较两枚指纹图像中细节点 的类型和位置信息进行匹配，具
有较高的准确性和鲁棒性。
纹理匹配
利用指纹图像中脊线和谷线形成 的纹理特征进行匹配，对于质量 较差的指纹图像具有一定的优势
。
深度学习匹配
通过训练深度学习模型学习指纹 图像中的特征表示，并进行相似 度计算，具有自适应性强、性能
稳定等优点。
随着科技的不断进步和创新，指纹识别技术将不断升级和完善， 提高识别精度、速度和安全性。
应用领域拓展
指纹识别技术将广泛应用于金融、安防、智能家居、医疗等领域， 为人们提供更加便捷、安全的身份认证和访问控制服务。
产业链不断完善
随着指纹识别技术的不断发展和应用，相关产业链也将不断完善和 成熟，形成更加完整的产业生态体系。
细化
对二值化后的指纹图像进行细化操作，将指纹的纹路细化为单像素宽度，便于后续的指纹特征分析和处理。常用 的细化算法包括OPTA算法、Hilditch算法等。这些算法通过不断去除图像边缘的像素点，最终得到细化后的指纹 图像。
指纹识别技术简介精品PPT课件
二是稳定性，指纹的图案永远不会改变，它不会随着人的 年龄而改变指纹，也不会和主体分离。
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指纹识别原理-自动识别原理
自动指纹识别技术主要有两种:一种是基于指纹图像统计信息的方法， 一种是基于指纹本身所固有的特征点结构的方法。
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生物特征的采集-静脉 手掌静脉识别
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生物特征的采集-静脉 手指静脉识别
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生物特征的采集-静脉 指纹&静脉复合识别
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生物特征的采集-掌纹 掌纹识别采集
• 光学成像采集（反射） • 一般有光源 • 一般有定位装置（借鉴手形识别）
•碾压式（多用于油墨捺印）
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生物特征的采集-指纹 指纹采集方式
• 固定式 • U.are.U 4000B光学指纹采集器（Digital Persona公 司, ）
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生物特征的采集-指纹 指纹采集方式
•滑动式 •滑动指纹采集模块（ATMEL，）
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基于图像统计匹配方法主要是通过直接或间接地比较两幅原始指纹 图像的统计相识程度，从而达到判断两枚指纹是否是属于同一个人 的目的，例如：利用二维相关系数来直接识别指纹的方法，首先它 需要储存所有注册用户的一幅完整的指纹图像，在识别时，计算录 入指纹和已经注册的用户指纹图像两者之间的相关系数，然后将此 相关系数与一个闭值比较得出识别结果。
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指纹识别原理-指纹的局部特征
电力监控指纹值班系统分析与设计
language,UML)的建模分析.
通过分析,主要将电力监控指纹值班系统的用 例分为指纹管理,值班安排管理,用户管理,指纹采 集仪管理,用户端登录验证等五大类(如图2所示).
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图4指纹值班管理系统用户管理用例图
8.3值班安排管理建模用例分析 值班安排管理是电力监控指纹值班系统的主要
组成部分之一.值班安排管理在用户管理和指纹管
图2电力监控指纹值班系统用例 8.1
理的基础上进行值班安排,主要是设置时间表,为
相应的时间段设置值班用户,不属于该时间段的值
班用户将不能登录系统. 值班安排管理用例图如图5所示,主要包括设
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至于MS和其它一些数据库,OTL程序库只提供了 开放的数据库连接(open database
connectivity,
ODBC)的操作方式.当然,Oracle和DB2数据库也 可以由aTL程序库间接使用ODBC来进行操纵. OTL程序库的优点是:跨平台;运行效率高, 与C语言直接凋用应用程序接口(application
通过常用生物特征的参数比较(见表1)[I]可
表1
常用生物特征的比较
知,在众多生物特征中,指纹是较为理想的一种用 于身份认证的生物特征. 指纹识别主要根据人体指纹的纹路,细节特征 等信息对操作者或被操作者进行身份鉴定,得益于 成熟的现代电子集成制造技术和快速可靠的算法研 究,已经开始走入我们的日常生活,成为目前生物 检测学中研究较为深入,应用较为广泛,发展较为 成熟的技术.
5
本系统在考虑采用指纹识别技术对电力监控系 统进行权限管理及卺录认证的同时,还要考虑到系 统的异构性需求. 6.2总体结构 根据以上分析,得出电力监控指纹值班系统的 部署图(如图1所示).
指纹识别系统-实验报告-
实验报告《指纹识别系统》【实验名称】指纹识别系统【实验目的】 1.对指纹识别系统的图像预处理有一定的掌握；2.对后续操作只简单了解；3.通过功能模块实现指纹识别系统。
【实验内容】 1.系统需求分析；2.系统设计；3.系统实现。
【实验步骤】一、系统需求分析1、目的与背景在网络化时代的今天，我们每个人都拥有大量的认证密码，比如开机密码、邮箱密码、银行密码、论坛登录密码等；并配备了各种钥匙，如门钥匙，汽车钥匙，保险柜钥匙等。
这些都是传统的安全系统所采用的方式，随着社会发展，其安全性越来越弱。
而我们的生活随时都需要进行个人身份的确认和权限的认定，尤其是在信息社会，人们对于安全性的要求越来越高，同事希望认证的方式简单快速。
为了解决这一问题，人们把目光转向了生物识别技术，希望能借助人体的生理特征或行为来进行身份识别。
这样人们可以不用携带大串钥匙，不用费心去记各种密码。
另外，生物特征具有唯一性，不可复制性，例如指纹。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形。
而人类在追寻文档、交易及物品的安全保护的有效性与方便性经历了三个阶段的发展。
第一阶段也就是最初始的方法，是采用大家早已熟悉的各种机械钥匙。
第二阶段是由机械钥匙发展到数字密钥如密码或条形码等。
第三阶段是利用人体所固有的生物特征（指纹识别）来辨识与验证身份。
生物识别（指纹识别）是当今数字化生活中最高级别的安全密钥系统。
对生物识别(指纹识别)技术来说，被广泛应用意味着它能在影响亿万人的日常生活的各个地方使用。
通过取代个人识别码和口令，生物识别（指纹识别）技术可以阻止非授权的"访问"，可以防止盗用ATM、蜂窝电话、智能卡、桌面PC、工作站及其计算机网络；在通过电话、网络进行的金融交易时进行身份认证；在建筑物或工作场所生物识别技术（指纹识别）可以取代钥匙、证件、图章等。
生物识别(指纹识别)技术的飞速发展及其广泛应用将开创个人身份鉴别的新时代！指纹识别二．系统设计1.总体设计及系统架构本系统有两大功能：指纹登记和指纹比对。
5713FK-15B指纹锁的测试标准-061017
5713FK-15B指纹锁的测试标准1.测试人群(Classification of people to be tested)1.1.年龄分布（Range of age）12 ~ 75岁12 ~ 75 years old1.2.取样方法(Sampling for fingers)在1.1年龄段内平均取样，人种按当地实际使用人群比例取样。
The fingers should be sampled from different skin people in the local residents, and the age range should be apportioned according to item 1.11.3.手指状况（Status of fingerprint）指纹纹理肉眼可分辨，无纹理或杂乱纹理的手指不参加测试。
The loop and whorls should be able to read visually, rough or non readable fingerprint loop should not be used for test.1.4.职业状况（Status of career）对手指损伤严重的行业不可选择为测试对象，损伤严重的判定标准参考1.3。
If the fingerprint has been damaged which should not be chosen for test, the classification refer to item #1.3.1.5.性别选择（Sex）无要求。
Either man or woman.1.6.测试手指（Finger to be tested）除小指外的手指，因大部分人无法正确使用小指按压。
We suggest not to use pinkie, since most people is not able to lay the pinkie properly on the reader.2.测试前的准备(The preparation before testing)2.1.培训(Training)必须要求被测试者阅读使用说明书，并且对被测试者进行必要的使用培训以及正确的指纹按压方法的示范。
(完整word版)测试文档
测试文档一、测试理论在一个系统的开发过程中，出现一些错误是在所难免的。
硬件实现时的功能问题和软件实现时的语法错误,在初期实现过程就会很容易被发现。
对于这些错误，大部分编译工具都会在运行时自动提示，并要求纠正。
但是在设计中的一些逻辑错误就不那么容易被发现。
由于这些错误的隐蔽性极强,所以在系统正式运行前,对其进行全面的测试是非常有必要的。
二、系统测试的主要内容为了确保测试的质量，系统的测试主要包括硬件测试，软件测试两大部分.硬件测试主要工作为功能测试和稳定性测试.软件测试则主要包括代码审阅、模块测试、功能测试、安全性测试等内容。
硬件测试:在硬件搭建完成以后首先要对硬件功能进行测试以确保硬件功能的完善性和稳定性。
代码审阅：在系统实现完成以后,应先对代码的规范性进行检测，测试各个界面是否能够正确跳转,各个页面中的按钮是否能够正常工作.模块测试:对系统的登录模块，管理模块，指纹录入模块，指纹下发模块等进行测试，确保其工作正常。
安全测试：为了确保系统的安全性，本系统不设置用户自主注册的接口。
所有用户只可以由管理员分配权限以后再登录.三、系统模块测试系统模块测试主要是对系统中各个功能模块进行详细的测试工作，发现问题并处理问题。
测试工作是通过手动反复对系统进行操作,观察系统运行的结果，判断该功能模块是否达到应用要求。
具体测试如下表所示：四、系统测试模块测试的完成只是保证了模块的正常工作，无法保证整个整体工作是否能够正常的运行。
所以在模块测试完成以后，要进行系统完整的用例测试，来验证系统是否运行正常。
本系统为基于指纹识别的门禁系统,系统设计分为服务器和门禁结点两部分.测试过程中首先将所有的门禁结点与服务器通过网络连接起来，确保硬件稳定和网络的畅通.然后以管理员身份登录系统，添加人员并录入指纹，在门表中添加门禁结点,为新添加的门禁结点分配人员,最后下发已添加指纹到门禁结点.说明门禁结点及管理系统均已正常工作。
测试流程如下所示：图5—1系统测试流程图。