指紋識(shí)別中的圖像處理研究--基礎(chǔ)名詞解釋

1.1傳統(tǒng)安全技術(shù)的弊端及其所面臨的挑戰(zhàn)

以信息技術(shù)為代表的現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)大大地推動(dòng)了現(xiàn)代社會(huì)的進(jìn)步和發(fā)展，為人類提供了更為快捷與便利的交流手段，同時(shí)它也給各個(gè)國(guó)家和社會(huì)的管理者帶來一個(gè)全新的重要課題：如何及時(shí)、準(zhǔn)確地驗(yàn)證每個(gè)社會(huì)成員的身份。

傳統(tǒng)的身份驗(yàn)證方法是驗(yàn)證該人是否持有有效的證明文件或信物。從本質(zhì)上來說，這種方法驗(yàn)證的是該人持有的某種“物”，而不是驗(yàn)證其本人。只要“物”的有效性得到確認(rèn)，則持有該“物”的人的身份也就隨之得到確認(rèn)。這種以“物”認(rèn)人的辦法明顯存在以下漏洞：

①。合法的人如果遺失驗(yàn)證其身份的“物”（如密碼、鑰匙等），則合法的人本身得不到合法的驗(yàn)證。

②。各種偽造證件、信物以及密碼被破譯或盜用又使非法的人得到合法的驗(yàn)證。例如一些罪犯通過偽造證件進(jìn)入機(jī)密場(chǎng)所竊取機(jī)密信息；另一個(gè)例子是考勤機(jī)，它的使用方便了企業(yè)進(jìn)行職工的考勤管理，但使領(lǐng)導(dǎo)頭疼的是經(jīng)常有人弄虛作假，代別人打卡，代替別人打考勤

③。如果丟了需要驗(yàn)證的“物”，例如鑰匙，則不僅打不開門，還要當(dāng)心壞人拾到你的鑰匙盜取你的家財(cái)，其他使用鑰匙的場(chǎng)合同樣也有如此的問題。

現(xiàn)行的許多計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，包括許多非常機(jī)密的系統(tǒng)，都是使用“用戶ID+密碼”的方法來進(jìn)行用戶的身份認(rèn)證和訪問控制的。實(shí)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(jìn)入系統(tǒng)。調(diào)查表明，因?yàn)橥浢艽a而產(chǎn)生的問題已經(jīng)成為IT廠商售后服務(wù)的最常見問題之一；密碼被別人盜取則是一件更可怕的事情，因?yàn)橛眯牟涣嫉娜丝赡軙?huì)進(jìn)一步竊取公司機(jī)密數(shù)據(jù)、可能會(huì)盜用別人的名義做不正當(dāng)?shù)氖虑?、甚至從銀行、ATM終端上提取別人的巨額存款。實(shí)際上，密碼的盜取比較容易，別人只要留意你在計(jì)算機(jī)終端前輸入口令時(shí)的擊鍵動(dòng)作就可以知道你的密碼，甚至可以通過你的生日、姓名、電話號(hào)碼或者其他一些信息猜出你的密碼，這就顯得極不安全。眾所周知，高度機(jī)密的美國(guó)一些軍事機(jī)構(gòu)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)（包括五角大樓和國(guó)防部）曾不止一次被黑客侵入，黒客們實(shí)際上就從是破解這些計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的某一合法用戶的密碼而入侵的。盡管現(xiàn)行系統(tǒng)可以通過要求用戶定時(shí)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(fù)擔(dān)，也不能從根本上解決問題。表1.1給出了美國(guó)在1996年因?yàn)樯矸蒡?yàn)證引起的欺詐損失。

上述這些問題表明，傳統(tǒng)的依賴于信物或口令的系統(tǒng)安全性技術(shù)已經(jīng)面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。盡管它們具有簡(jiǎn)單、方便集成的優(yōu)點(diǎn)，但隨著網(wǎng)絡(luò)社會(huì)的到來，電子商務(wù)的日趨普及，人們更想通過一些更為安全可靠的信息，來確認(rèn)在網(wǎng)絡(luò)的另一端與其交易的人是他宣稱的那個(gè)人。而正是由于人體特征具有不可復(fù)制的優(yōu)點(diǎn)，目前已經(jīng)成為安全技術(shù)研究的熱點(diǎn)。

1.2生物識(shí)別系統(tǒng)簡(jiǎn)介

所謂生物識(shí)別，就是利用人體的生理特征或行為動(dòng)作來認(rèn)證人的身份。因?yàn)檫@些特征是每個(gè)人所獨(dú)有的，其它人無法復(fù)制取代，用它們來識(shí)別人的身份，顯然比使用口令或信物的方式要安全得多。用于驗(yàn)證個(gè)人身份的生物特征要求具有下列性質(zhì)。

（1）特征的普遍性，即是說要人人都具有，比如只有一部分人才有的胎記或疤痕，就無法用于大范圍的身份識(shí)別；

（2）特征的唯一性，即每個(gè)人所具有的特征都應(yīng)與其他人不一樣；

（3）特征的穩(wěn)定性，即特征或行為應(yīng)在一個(gè)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)保持不變，經(jīng)常變化的特征是無法保證識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性的；

（4）可采集性，即是否可以方便地獲取并量化這些特征或行為。

然而，在實(shí)際操作中，僅僅滿足上述四個(gè)性質(zhì)還是不夠的，還需要考慮到以下問題：

（1）系統(tǒng)整體的性能，也就是說采用這種特征來識(shí)別人的身份，其速度、精度以及系統(tǒng)的魯棒性是否能夠達(dá)到規(guī)定的指標(biāo)要求；

（2）采用這種生物特征人們是不是可以接受，是否干涉了人的隱私或?qū)θ梭w有傷害，以及是否操作方便等等。

綜上所述，對(duì)于一個(gè)實(shí)用的生物識(shí)別系統(tǒng)而言，應(yīng)具備以下特征：

（1）用于識(shí)別的生物特征可以被人們所接受；

（2）可以方便地獲取這些生物特征；

（3）系統(tǒng)的識(shí)別精度和速度能夠滿足應(yīng)用需要；

（4）對(duì)于各種欺騙手段，系統(tǒng)應(yīng)有足夠的適應(yīng)性。

圖1.1所示的是一個(gè)通用的生物識(shí)別系統(tǒng)的框圖。從圖上我們可以看出，生物識(shí)別系統(tǒng)就是一個(gè)通過驗(yàn)證人的生理特征或行為動(dòng)作來識(shí)別人的身份的模式識(shí)別系統(tǒng)。從體系上來說，該系統(tǒng)可以分為登記和認(rèn)證兩大模塊。登記模塊的作用是把人體的生物特征存入識(shí)別系統(tǒng)，在這個(gè)階段，首先利用生物特征采集器獲取人體特征產(chǎn)生特征的原始信息，為了減少生物特征信息的存儲(chǔ)量、節(jié)省存儲(chǔ)介質(zhì)、方便后續(xù)的特征模式匹配過程，這些原始信息一般需要進(jìn)行進(jìn)一步處理，壓縮信息量，提取最有效的特征信息（一般稱之為模板Template），最后根據(jù)不同的應(yīng)用工程的需要，將特征信息存入用戶數(shù)據(jù)庫或用戶IC卡上；生物特征認(rèn)證模塊用于在訪問控制中驗(yàn)證人的身份。在這個(gè)階段，同樣需要用采集器來獲取人體的生物特征，然后使用類似于登記模塊中的處理方法，用一種更緊湊的形式來描述獲取的信息。最后匹配子模塊使用模板數(shù)據(jù)庫中的模板與獲取的壓縮生物特征信息進(jìn)行比較，并且給出判斷結(jié)果。

如圖1.1所示的生物識(shí)別系統(tǒng)，根據(jù)其應(yīng)用目的的不同，可以分為兩大類，即驗(yàn)證（Verification）和辨識(shí)（Identification）。驗(yàn)證就是通過把現(xiàn)場(chǎng)采集到的生物特征與一個(gè)己經(jīng)登記的模板進(jìn)行“一對(duì)一的比對(duì)（one-to-one matching）”來確認(rèn)身份的過程。這種一對(duì)一的驗(yàn)證回答了這樣一個(gè)問題：他是他自稱的這個(gè)人嗎？。辨識(shí)則是把現(xiàn)場(chǎng)采集到的生物特征同數(shù)據(jù)庫中的模板逐一對(duì)比，從中找出與現(xiàn)場(chǎng)特征相匹配的模板。這也叫“一對(duì)多匹配（one-to-many matching）”，記作“1：N”比對(duì)。辨識(shí)這種比對(duì)方式回答了這樣一個(gè)問題：他是誰？驗(yàn)證和辨識(shí)在比對(duì)算法和系統(tǒng)設(shè)計(jì)上各具特點(diǎn)。例如：驗(yàn)證系統(tǒng)對(duì)比對(duì)算法的速度要求不如辨識(shí)系統(tǒng)高，但更強(qiáng)調(diào)易用性；另外在辨識(shí)系統(tǒng)中，一般要使用分類技術(shù)來加快查詢的速度或采用快速的比對(duì)算法。

基于信物或口令的系統(tǒng)，由于人為的造假或者驗(yàn)證人的疏忽，會(huì)引起驗(yàn)證的錯(cuò)誤，這些錯(cuò)誤主要表現(xiàn)在誤識(shí)別上面。生物識(shí)別系統(tǒng)作為一種典型的模式識(shí)別系統(tǒng)，它的判斷結(jié)果是一個(gè)有一定置信度的結(jié)果，這個(gè)有一定置信度的結(jié)果有可能出現(xiàn)兩種錯(cuò)誤判斷，一是把正確的匹配當(dāng)成錯(cuò)誤的而拒絕（拒真率False Reject Rate， FRR），又叫拒識(shí)率；另一種則是把原本不匹配的當(dāng)成正確的而接納（誤識(shí)率False Accept Rate， FAR），又叫誤識(shí)率。對(duì)于一個(gè)實(shí)際的應(yīng)用系統(tǒng)，如果系統(tǒng)的拒識(shí)率FRR較大，就會(huì)造成用戶多次輸入而無法確認(rèn)其身份，使用戶感到不便，進(jìn)而對(duì)該系統(tǒng)產(chǎn)生不信任和厭惡感；如果系統(tǒng)的誤識(shí)率FAR較大，就會(huì)降低系統(tǒng)的安全性，對(duì)合法的用戶造成損失。在一個(gè)生物識(shí)別系統(tǒng)中，系統(tǒng)的拒識(shí)率和誤識(shí)率是一對(duì)相互矛盾的參數(shù)，不可能使兩個(gè)參數(shù)同時(shí)達(dá)到最低。一個(gè)參數(shù)的減少必然會(huì)導(dǎo)致另外一個(gè)參數(shù)的增加。因此在實(shí)際的應(yīng)用工程中，我們只能根據(jù)用途的不同，調(diào)整系統(tǒng)的參數(shù)，使其滿足不同目的的需求。對(duì)于高度機(jī)密的訪問控制，則可適當(dāng)提高拒識(shí)率，把誤識(shí)率降到最小；反之，一般安全等級(jí)用途的用戶，適當(dāng)?shù)慕档途茏R(shí)率。

對(duì)于一個(gè)生物識(shí)別系統(tǒng)，我們一般用ROC（Receiver Operating Curve）曲線來描述系統(tǒng)的整體性能。曲線上的每一點(diǎn)，都對(duì)應(yīng)了一定安全閾值下系統(tǒng)的FRR和FAR.圖1.2給出了ROC曲線的一個(gè)實(shí)例。在實(shí)際應(yīng)用中，因?yàn)楦鲝S商和研究機(jī)構(gòu)實(shí)際只是給出了最好的FRR和FAR，而這兩個(gè)參數(shù)并不是對(duì)應(yīng)同一個(gè)安全閾值，所以，一個(gè)更為科學(xué)的評(píng)估參數(shù)———等錯(cuò)誤率（ERR）被廣泛應(yīng)用，所謂等錯(cuò)誤率，是指FRR與FAR相等時(shí)的FRR和FAR的取值（如圖1.2所示）。很顯然，ERR越小，系統(tǒng)的整體安全性越高。另外，系統(tǒng)的匹配速度也是系統(tǒng)性能的一個(gè)重要指標(biāo)，該指標(biāo)通常是能夠影響ROC曲線的。特別是對(duì)于辨識(shí)系統(tǒng)，由于做“一對(duì)多”的指紋匹配，速度就顯得格外重要。

1.3幾種生物識(shí)別技術(shù)的比較

生物識(shí)別技術(shù)或使用人體的生理特征，或使用人的行為動(dòng)作。但是從識(shí)別的準(zhǔn)確度而言，生理特征要比行為動(dòng)作更加可靠。因?yàn)樯硖卣鞣从沉巳梭w更本質(zhì)的部分，在操作過程中有更好的重復(fù)性，而且不易模仿、復(fù)制。目前，廣泛使用或熱點(diǎn)研究的生物識(shí)別技術(shù)有：人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、掌形識(shí)別、手部血管識(shí)別、虹膜識(shí)別、視網(wǎng)膜圖形識(shí)別、面部熱象圖識(shí)別、人耳識(shí)別、簽名識(shí)別和聲紋識(shí)別［36］。其中人臉、指紋、掌形、手部血管、虹膜、面部熱象圖、人耳和視網(wǎng)膜圖形屬于生理特征，而簽名和聲紋屬于行為動(dòng)作。

人臉識(shí)別：是最直觀的，也是最常用的身份認(rèn)證手段。根據(jù)其應(yīng)用目的不同，人臉識(shí)別分為靜態(tài)識(shí)別和動(dòng)態(tài)識(shí)別兩種模式。所謂靜態(tài)識(shí)別就是用來識(shí)別的人臉圖像是靜態(tài)圖像，且背景及其它外界條件不變。這種情況下人臉的檢測(cè)和分割都非常簡(jiǎn)單，同一人臉的不同圖像間的距離比較小，因此識(shí)別就變得相對(duì)容易。

而動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別則是指在復(fù)雜的變化背景下對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別，這種識(shí)別模式干擾因素較多，目前還只是處于實(shí)驗(yàn)室研究階段，還有許多問題亟待解決。人臉識(shí)別還主要是利用人面部各器官如眼睛、眉毛、鼻子、嘴和下巴間的位置關(guān)系。目前，人臉識(shí)別中所用的有效的算法有基本元素分析法（PCA），線形辨別分析法（LDA），奇異點(diǎn)值分解法（SVD），局部特征分析法以及各種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法。

面部熱像圖識(shí)別的基本原理是這樣的：當(dāng)熱量通過面部組織，會(huì)被皮膚發(fā)散，從而使皮下血液系統(tǒng)呈現(xiàn)出一種獨(dú)特的面部信號(hào)。這種信號(hào)可以被紅外照相機(jī)獲取，通常就稱之為面部熱像圖。相對(duì)于人臉識(shí)別來說，面部熱像識(shí)別很難被假冒。即使是精巧的外科手術(shù)，因?yàn)殡y于對(duì)血管重新布線，改變它的結(jié)構(gòu)；并且，獲取面部熱像圖也不依賴于外部光源。目前面部熱像圖是否具有唯一性和穩(wěn)定性，還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

指紋是分布在人體手指表面凸凹不平的紋線。不同指紋的紋線在圖案、斷點(diǎn)和交叉點(diǎn)上各不相同，也就是說，指紋是具有唯一性的。依靠這種唯一性，我們就可以把一個(gè)人同他的指紋對(duì)應(yīng)起來，通過對(duì)他的指紋和預(yù)先保存的指紋進(jìn)行比較，就可以驗(yàn)證他的真實(shí)身份。多年來，人們對(duì)指紋和指紋識(shí)別做了大量的研究。指紋的唯一性與穩(wěn)定性已經(jīng)得到了有力的驗(yàn)證，并在司法、公安和各種安全防護(hù)系統(tǒng)廣泛應(yīng)用。指紋識(shí)別作為模式識(shí)別最先涉足的領(lǐng)域之一，發(fā)展極為迅猛，實(shí)際上在很多場(chǎng)合已經(jīng)成為生物識(shí)別技術(shù)的代名詞。

掌形識(shí)別是利用手掌的幾何尺寸關(guān)系來識(shí)別人的身份，這些尺寸主要包括手掌的形狀，手指的長(zhǎng)度和寬度以及手指的三維特征等等。掌形圖像的獲取，可以使用機(jī)械或光學(xué)的方法?；谑终频纳矸菡J(rèn)證系統(tǒng)目前在世界各地有廣泛應(yīng)用，如1996年亞特蘭大奧運(yùn)會(huì)和迪斯尼主題公園等。這種識(shí)別技術(shù)非常簡(jiǎn)單，并且價(jià)格低廉，可以很方便地嵌入已有應(yīng)用系統(tǒng)，識(shí)別的精度在一定條件下也較為可靠，人們對(duì)其也能夠接受。關(guān)于這種技術(shù)，它最大的缺點(diǎn)在于如果用于大人群的身份認(rèn)證，其識(shí)別可靠性會(huì)大大下降，因此，它一般只用于驗(yàn)證系統(tǒng)。此外掌形識(shí)別還有一下的問題

①掌形也比較容易被仿冒，系統(tǒng)本身的物理尺寸也較為龐大；

②掌形的穩(wěn)定性較差。

手部的血管分布作為一種較穩(wěn)定的生物特征，可以被用于身份識(shí)。通過紅外照相機(jī)，我們可以獲取手部血管的數(shù)字化圖像。手部血管的結(jié)構(gòu)很難通過手術(shù)加以改變，因此別人無法模仿?；谑植垦茏R(shí)別的系統(tǒng)，其精確度基本可以滿足應(yīng)用要求，并且，一般說來，人們對(duì)其也較易接受。這種識(shí)別技術(shù)的不足在于，到目前為止，手部血管特征的唯一性還無法得到可靠的證明。人的虹膜組織結(jié)構(gòu)依賴于胚胎生長(zhǎng)發(fā)育的環(huán)境，它對(duì)于每個(gè)人來說都是獨(dú)一無二和終生不變的。即使是同一個(gè)人，他的左右眼虹膜也是不一樣的。虹膜不與其它任何外界環(huán)境相關(guān)聯(lián)，也無法用手術(shù)修補(bǔ)。所有這些特征使虹膜識(shí)別成為一種最為安全可靠的認(rèn)證手段，實(shí)驗(yàn)表明，其識(shí)別精度甚至超過了DNA.虹膜識(shí)別技術(shù)要求的算法復(fù)雜度相對(duì)來說比較簡(jiǎn)單，但其識(shí)別精度卻相當(dāng)高。當(dāng)前，制約虹膜識(shí)別技術(shù)應(yīng)用的主要有以下兩個(gè)原因：

①。虹膜圖像的采集需要用光線掃描人的眼睛，會(huì)使人感到不適；

②。虹膜掃描器的價(jià)格太高，目前還很難向普通民用市場(chǎng)推廣。視網(wǎng)膜圖形識(shí)別與虹膜識(shí)別類似，有很高的可靠性，但是因?yàn)樗鼘?duì)人眼有刺激作用，且價(jià)格也一直居高不下，所以沒有能夠在應(yīng)用中推廣。

以上介紹了當(dāng)今流行的幾種生物識(shí)別技術(shù)，表1.2給出了這幾種生物識(shí)別技術(shù)的唯一性、穩(wěn)定性、可采集性、識(shí)別精度、防偽性能等參數(shù)。從表中我們可以看出，指紋識(shí)別技術(shù)從唯一性、穩(wěn)定性、識(shí)別精度、防偽性能等方面均有優(yōu)勢(shì)，是一種值得推廣的生物識(shí)別技術(shù)。

1.4指紋識(shí)別技術(shù)

在本文中，我們的目標(biāo)是使用指紋識(shí)別技術(shù)設(shè)計(jì)一種自動(dòng)的個(gè)人身份認(rèn)證系統(tǒng)。之所以采用指紋，從上面的比較可知，指紋識(shí)別技術(shù)具有以下的優(yōu)點(diǎn)：

（1）每個(gè)人的指紋都具有唯一性和穩(wěn)定性，不會(huì)隨年齡的增長(zhǎng)和身體健康狀況的變化而變化。

（2）指紋識(shí)別的有效性已經(jīng)得到了廣泛的證明和認(rèn)可。

（3）指紋取樣設(shè)備種類繁多，并且價(jià)格低廉，另外，已有標(biāo)準(zhǔn)的指紋樣本庫，便于識(shí)別系統(tǒng)的軟件開發(fā)。

（4）一個(gè)人的十指指紋皆不相同，這樣，可以不增加系統(tǒng)的設(shè)計(jì)負(fù)擔(dān)的情況下方便地利用多個(gè)指紋構(gòu)成多重口令，提高系統(tǒng)的安全性。

（5）指紋識(shí)別中使用的模板并非最初的指紋圖像，而是由指紋圖像中提取的細(xì)節(jié)特征構(gòu)成，這樣使系統(tǒng)對(duì)指紋模板庫的存儲(chǔ)要求減小。另外，特征模板也大大減少了網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)，便于通過指紋實(shí)現(xiàn)異地身份確認(rèn)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)字簽名。

由于指紋識(shí)別技術(shù)有上述的優(yōu)點(diǎn)，在司法部門的需求下產(chǎn)生了基于指紋識(shí)別技術(shù)的自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)（AFIS）。圖1.4是一個(gè)自動(dòng)指紋識(shí)別的應(yīng)用原理框圖。

從圖中我們可以看出，一個(gè)自動(dòng)指紋識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)需要解決至少三個(gè)關(guān)鍵性的問題，他們分別是指紋圖像的采集、指紋圖像的處理、指紋匹配。

近幾年，隨著電子集成技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了可以直接獲取數(shù)字圖像的活體指紋傳感器，一些體積小、操作方便的活體指紋圖像傳感器已經(jīng)廣泛應(yīng)用，這些活體指紋傳感器采用的技術(shù)有：

①。光學(xué)衰減全內(nèi)反射（FTIR），

②。超聲波反射，

③。全息攝像，

④。熱敏傳感技術(shù)，

⑤。電容或深度電場(chǎng)技術(shù)。除了采用上述的活體采集技術(shù)外，這些傳感器還都采用了自動(dòng)增益控制技術(shù)，可以通過軟件調(diào)整的方法來獲取不同質(zhì)量的數(shù)字指紋圖像。例如，Veridicom公司的FPS200電容式指紋傳感器，在指紋采集過程中，根據(jù)反饋信息調(diào)節(jié)電容放電時(shí)間、和電荷耦合時(shí)間等參數(shù)可以增強(qiáng)其靈敏度，使圖像不清晰（對(duì)比度差）的區(qū)域也能夠被檢測(cè)到（如：手指壓得較輕的地方），并在捕捉的瞬間為這些象素提高靈敏度。同時(shí)，還可根據(jù)指紋圖像的面積、灰度極差等特性來控制捕捉效果最佳的圖像。

指紋圖像的處理技術(shù)是指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)，指紋圖像處理算法的好壞直接決定了指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的可靠性和速度等參數(shù)。目前在指紋圖像處理領(lǐng)域關(guān)鍵的技術(shù)有方向圖分割算法、細(xì)化算法、指紋圖像增強(qiáng)算法、指紋圖像有效區(qū)域提取算法等。由于，每種算法都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，因此，到目前為止在文獻(xiàn)中還沒有出現(xiàn)過各個(gè)方面都非常出色的指紋圖像處理算法，本文的重點(diǎn)也是研究這些經(jīng)常出現(xiàn)的圖像處理算法，并提出根據(jù)指紋圖像的特性，提出自己的圖像處理算法。

指紋匹配主要依靠的是指紋細(xì)節(jié)特征（Minutiae）。常見的指紋細(xì)節(jié)特征主要有以下五種：端點(diǎn)、分歧點(diǎn)、橋形、交叉和眼形，這些特征在指紋中的分布并不均勻，它們的比例大約為：68.2%、23.8%、3.7%、3.2%和1.1％。而根據(jù)FBI的建議，自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)一般只用脊線的端點(diǎn)和分歧點(diǎn)作為指紋的細(xì)節(jié)特征，這是因?yàn)槠渌麕追N特征都可以看作是這兩種特征的合成。

圖1.5為這兩種特征的示例。脊線的端點(diǎn)是脊線結(jié)束的位置，分歧點(diǎn)是脊線分岔的位置。據(jù)統(tǒng)計(jì)一般一枚完整的指紋有大約60－80個(gè)細(xì)節(jié)特征。無論是人工匹配還是機(jī)器匹配，指紋比對(duì)的過程一般可分為以下兩步：

（1）根據(jù)確定的參考點(diǎn)校正兩幅指紋圖像，并搜索兩幅圖像的細(xì)節(jié)特征；

（2）根據(jù)匹配上的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)來確定兩幅圖像是否來自同一指紋。

目前常用的自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)，基本上都采用細(xì)節(jié)匹配的方法?；诩?xì)節(jié)點(diǎn)的匹配有多種算法：Stockman等提出的基于Hough變換的方法把點(diǎn)模式匹配轉(zhuǎn)化成了對(duì)轉(zhuǎn)換參數(shù)的Hough空間中峰值的檢測(cè)，J.P.Starink與E.Backer從能量最小化的角度描述點(diǎn)匹配問題，并使用模擬退火的方法，Rand研究所的Ratkovic提出了更細(xì)致的指紋特征模型。該模型區(qū)分十種不同的指紋特征。在此基礎(chǔ)上，J.H.Liu等用在指紋上疊加?xùn)鸥癫?duì)特征的分布編碼的方法來識(shí)別特征。Sparrows 與A.K.Hrechak 等都提出了基于結(jié)構(gòu)特征信息的指紋特征匹配，而D.K.Isenor與S.G.Zaky使用圖來表示指紋特征，并用圖匹配的方法來匹配指紋圖。S.Sobajic等描述了一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行細(xì)節(jié)點(diǎn)匹配的算法。這些算法對(duì)于油墨方式獲取的指紋圖像，其匹配精度較高，基本上達(dá)到在0.0001%FAR的情況下，F(xiàn)RR低于10%，但對(duì)于晶體指紋傳感器獲取的圖像，因其重疊部分較少，其匹配效果就不能令人滿意了。

1.5本文的任務(wù)

由于傳統(tǒng)的安全技術(shù)面臨高科技的挑戰(zhàn)，其安全性已經(jīng)不能夠滿足需要，因此人們轉(zhuǎn)向生物識(shí)別技術(shù)的研究，指紋識(shí)別技術(shù)與其它幾種生物識(shí)別技術(shù)相比有一定的優(yōu)勢(shì)，因此成為人們研究的熱點(diǎn)，但是到現(xiàn)今為止，還沒有一種統(tǒng)一有效的指紋圖像處理、識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)算法，多數(shù)的公司也都是根據(jù)不同的應(yīng)用目的，來研究一些實(shí)用的工程應(yīng)用算法。本文針對(duì)Veridicom公司的FPS200指紋傳感器，試圖設(shè)計(jì)一種較好的指紋圖像處理算法和自動(dòng)指紋識(shí)別算法，該算法面向一般小型數(shù)據(jù)庫民用系統(tǒng)，其目標(biāo)是針對(duì)200枚左右的指紋數(shù)據(jù)庫，該算法的期望的結(jié)果是誤識(shí)率達(dá)到1*10-6，拒識(shí)率小于10％，對(duì)100枚指紋數(shù)據(jù)庫的1：N比對(duì)時(shí)間小于3秒鐘。要達(dá)到上述的目標(biāo)，需要解決3個(gè)主要的問題：指紋圖像預(yù)處理，指紋圖像的后處理，指紋識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。本文旨在對(duì)指紋圖像的預(yù)處理和后處理算法進(jìn)行研究，以期尋求適應(yīng)于小型民用領(lǐng)域的指紋識(shí)別系統(tǒng)的圖像處理算法。