指纹识别技术.docx
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指纹识别技术
什么是指纹识别技术
每个人包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，呈现惟一性且终生不变。
据此，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过将他的指纹和预先保存的指纹数据进行比较，就可以验证它的真实身份，这就是指纹识别技术。
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或被操作者进行身份鉴定，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，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最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。
指纹识别算法
与人工处理不同，一般的生物识别技术公司并不直接存储指纹的图像，而是使用不同的数字化算法在指纹图像上找到并比对指纹的特征。
每个指纹都有几个独一无二、可测量的特征点，每个特征点都有大约5~7个特征，我们的十个手指产生最少4900个独立可测量的特征，这足以说明指纹识别是一个更加可靠的鉴别方式。
识别指纹主要从两个方面展开：
总体特征和局部特征。
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。
包括纹形、模式区、核心点、三角点和纹数等。
纹形：
指纹专家在长期实践的基础上，根据脊线的走向与分布情况一般将指纹分为三大类——环型（loop，又称斗形）、弓形（arch）、螺旋形（whorl）。
模式区：
即指纹上包括了总体特征的区域，从此区域就能够分辨出指纹是属于哪一种类型的。
有的指纹识别算法只使用模式区的数据，有的则使用所取得的完整指纹。
核心点：
位于指纹纹路的渐进中心，它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。
许多算法是基于核心点的，即只能处理和识别具有核心点的指纹。
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跟踪的开始之处。
纹数：
即模式区内指纹纹路的数量。
在计算指纹的纹路时，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。
局部特征
局部特征是指指纹上节点的特征，这些具有某种特征的节点称为细节特征或特征点。
两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的细节特征，却不可能完全相同。
指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或转折。
这些断点、分叉点和转折点就称为"特征点"，就是这些特征点提供了指纹惟一性的确认信息，其中最典型的是终结点和分叉点，其他还包括分歧点、孤立点、环点、短纹等。
特征点的参数包括：
方向（节点可以朝着一定的方向）、曲率（描述纹路方向改变的速度）、位置（节点的位置通过x/y坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的）。
采集指纹图像的技术
获得良好的指纹图像是一个十分复杂的问题。
因为用于测量的指纹仅是相当小的一片表皮，所以指纹采集设备应有足够好的分辨率以获得指纹的细节。
目前所用的指纹图像采集设备，基本上基于三种技术基础：
光学技术、半导体硅技术、超声波技术。
光学技术
借助光学技术采集指纹是历史最久远、使用最广泛的技术。
将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，用棱镜将其投射在电荷耦合器件（CCD）上，进而形成脊线（指纹图像中具有一定宽度和走向的纹线）呈黑色、谷线（纹线之间的凹陷部分）呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。
光学的指纹采集设备有明显的优点：
它已经过较长时间的应用考验，一定程度上适应温度的变异，较为廉价，可达到500DPI的较高分辨率等。
缺点是：
由于要求足够长的光程，因此要求足够大的尺寸，而且过分干燥和过分油腻的手指也将使光学指纹产品的效果变坏。
硅技术（CMOS技术）
20世纪90年代后期，基于半导体硅电容效应的技术趋于成熟。
硅传感器成为电容的一个极板，手指则是另一极板，利用手指纹线的脊和谷相对于平滑的硅传感器之间的电容差，形成8bit的灰度图像。
硅技术优点是可以在较小的表面上获得比光学技术更好的图像质量，在1cm×1.5cm的表面上获得200~300线的分辨率（较小的表面也导致成本的下降和能被集成到更小的设备中）。
缺点是易受干扰，可靠性相对差。
超声波技术
为克服光学技术设备和硅技术设备的不足，一种新型的超声波指纹采集设备已经出现。
其原理是利用超声波具有穿透材料的能力，且随材料的不同产生大小不同的回波（超声波到达不同材质表面时，被吸收、穿透与反射的程度不同），因此，利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异，就可以区分指纹脊与谷所在的位置。
超声波技术所使用的超声波频率为1×104Hz~1×109Hz，能量被控制在对人体无损的程度（与医学诊断的强度相同）。
超声波技术产品能够达到最好的精度，它对手指和平面的清洁程度要求较低，但其采集时间会明显地长于前述两类产品。
特征拾取、验证和辨识
一个高质量的图像被拾取后，需要许多步骤将它的特征转换到一个复合的模板中，这个过程，被称为特征拾取过程，它是手指扫描技术的核心。
当一个高质量的图像被拾取后，它必须被转换成一个有用的格式。
如果图像是灰度图像，相对较浅的部分会被删除，而相对较深的部分被变成了黑色。
脊的像素有5~8个被缩细到一个像素，这样就能精确定位脊断点和分岔了。
微小细节的图像便来自于这个经过处理的图像。
在这一点上，即便是十分精细的图像也存在着变形细节和错误细节，这些变形和错误细节都要被滤除。
除细节的定位和夹角方法的应用以外，也可通过细节的类型和质量来划分细节。
这种方法的好处在于检索的速度有了较大的提高，一个显著的、特定的细节，它的惟一性更容易使匹配成功。
还有一些生产商采用的方法是模式匹配方法，即通过推断一组特定脊的数据来处理指纹图像。
就应用方法而言，指纹识别技术可分为验证和辨识。
验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个已经登记的指纹进行一对一的比对来确定身份的过程。
指纹以一定的压缩格式存储，并与其姓名或其标识（ID，PIN）联系起来。
随后在对比现场，先验证其标识，然后利用系统的指纹与现场采集的指纹比对来证明其标识是合法的。
验证其实回答了这样一个问题：
"他是他自称的这个人吗？
"这是应用系统中使用得较多的方法。
辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。
这也叫"一对多匹配"。
辨识其实是回答了这样一个问题：
"他是谁？
"
指纹是人体独一无二的特征，其复杂度足以提供用于鉴别的特征。
随着相关支持技术的逐步成熟，指纹识别技术经过多年的发展已成为目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案，对于广大市场的应用有着很大的发展潜力。
指纹识别技术主要涉及四个功能：
读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。
在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，取到指纹图像之后，要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。
接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。
有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。
总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。
无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。
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。
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。
目前，从实用的角度看，指纹识别技术是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。
这是因为指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认，近二三十年的警用指纹自动识别系统的研究和实践为保安指纹自动识别打下了良好的技术基础。
特别是现有的指纹自动识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段，是实用化的生物测定方法。
指纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。
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。
尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但是，它蕴涵大量的信息。
这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上是各不相同的，在信息处理中将它们称作"特征"，这些特征每个手指都是不同的。
依靠特征的惟一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹特征和预先保存的指纹特征，就可以验证他的真实身份。
指纹自动识别系统通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，可以自动、迅速、准确地鉴别出个人身份。
系统一般主要包括对指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。
现代电子集成制造技术使得指纹图像读取和处理设备小型化，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行指纹比对运算的可能，而优秀的指纹处理和比对算法保证了识别结果的准确性。
在计算机系统中，指纹识别可以用于开机登录身份确认，远程网络数据库的访问权限及身份的确认，银行储蓄防冒领及通存通兑的加密方法，保险行业中投保人的身份确认，期货证券提款人的身份确认，医疗卫生系统中医疗保险人的身份确认等等.如将指纹信息记录在特殊用途的卡上，通过现场比对，可以防止冒充等欺诈行为。
例如：
信用卡、医疗卡、会议卡、储蓄卡、驾驶证、准考证、护照防伪等。
计算机指纹自动识别技术正在从科幻小说和好莱坞电影中走入我们实际生活中，也许有一天，您不必随身携带那一串钥匙，只需手指一按，门就会打开；也不必记住那烦人的密码，利用指纹就可以提款、计算机登录。
相信这一天，不会太远。
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指纹识别技术的原理
指纹其实是比较复杂的。
与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图像。
多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图像属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图像）。
但指纹识别算法最终都归结为在指纹图像上找到并比对指纹的特征。
指纹的特征我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：
总体特征和局部特征。
总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括：
基本纹路图案环型（loop）,弓型（arch）,螺旋型（whorl）。
其他的指纹图案都基于这三种基本图案。
仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。
模式区（PatternArea）模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。
有的指纹识别算法只使用模式区的数据。
Aetex的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。
核心点（CorePoint）核心点位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。
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。
式样线（TypeLines）式样线是在指包围模式区的纹路线开始平行的地方所出现的交叉纹路，式样线通常很短就中断了，但它的外侧线开始连续延伸。
纹数（RidgeCount）指模式区内指纹纹路的数量。
在计算指纹的纹数时，一般先在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。
局部特征局部特征是指指纹上的节点。
两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征--节点，却不可能完全相同节点（MinutiaPoints）指纹纹路并不是连续的，平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。
这些断点、分叉点和转折点就称为"节点"。
就是这些节点提供了指纹唯一性的确认信息。
指纹上的节点有四种不同特性：
1.分类-节点有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点A.终结点（Ending）--一条纹路在此终结。
B.分叉点（Bifurcation）--一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。
C.分歧点（RidgeDivergence）--两条平行的纹路在此分开。
D.孤立点（DotorIsland）--一条特别短的纹路，以至于成为一点E.环点（Enclosure）--一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点F.短纹（ShortRidge）--一端较短但不至于成为一点的纹路，2.方向（Orientation）--节点可以朝着一定的方向。
3.曲率（Curvature）--描述纹路方向改变的速度。
4.位置（Position）--节点的位置通过（x,y）坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的。
在指纹产品中，指纹传感器和指纹算法是关键。
因为指纹处理的过程是采集指纹图像，然后对指纹图像进行处理，所以能否采用到清晰的指纹图像是指纹处理的关键，指纹传感器是指纹图像的采集部件，因此，指纹传感器的性能将直接影响到指纹产品的性能。
一、对指纹传感器的要求
在银行指纹应用系统中，对所选择的指纹传感器一般有如下的基本要求：
1、指纹传感器具有活体指纹鉴别，也即，指纹传感器具有识别指模、指印、橡胶手指等非人体手指的能力；
2、具有对不同类型手指良好的适应性，如对干手指、湿手指、脏手指等的适用性。
由于银行的特点是女性操作员比较多，因此，要求指纹传感器具有较高的采集分辨率；
3、传感器的抗静电指标。
由于一般只有半导体指纹传感器具有活体指纹鉴别功能，而半导体指纹传感器受其制作工艺的影响，易受静电冲击。
因此，一般要求半导体指纹传感器具有较强的抗静电能力。
目前主流的半导体指纹传感器抗静电指标一般都达到15KV；
4、使用寿命要求。
传感器的使用寿命的要求一般要达到可使用100万次。
二、不同类型指纹传感器性能比较和分析
目前采用的指纹传感器从分类上主要分为半导体指纹传感器和光学指纹传感器。
光学指纹传感器已经有近30年的历史，其原理主要是光学照相和反射的原理，目前国内的有厂家可以生产光学指纹传感器，其优点是抗静电能力强，产品成本低，使用寿命长，但是具有无法进行活体指纹鉴别、对干湿手指的适用性差等缺点。
半导体指纹传感器主要是利用电容、电场（也即我们所说的电感式）、温度、压力的原理实现指纹图像的采集。
目前国内厂家基本上没有能力半导体的指纹传感器，主要从国外的进口。
半导体的指纹传感器有分为面状指纹传感器和条状指纹传感器（也即，滑动式指纹传感器/刮擦式指纹传感器）。
1、电容式指纹传感器介绍
电容式指纹传感器是目前市场上的主流半导体指纹传感器。
电容式指纹传感器最早是由美国Veridicom公司生产的FPS100指纹传感器。
但是，FPS100指纹传感器由于抗静电指标比较低（只有5KV），存在指纹残留的问题，基本上没有形成规模应用。
（1）、MBF200固态电容传感器
富士通MBF200（MBF200SOLID-STATEFINGERPRINTSENSOR，中文名：
MBF200固态指纹传感器）固态电容传感器是日本富士通公司利用从Veridicom公司购买的电容式指纹传感器技术，进行技术改良后，推出的一款电容式指纹传感器。
该款指纹传感器是日本富士通公司在2002年推出的，产品推出后，在一些指纹产品中得到了应用。
产品概要
产品制造商日本富士通公司
产品型号MBF-200
采集原理电容式，直接探测法
技术参数 分辨率508DPI
点阵数256×300
单幅图像大小（字节数）76K
采集窗口大小24×24mm
抗静电指标±10kV
操作温度-20°Cto+85°C
使用寿命未公布
环境湿度未公布
干手指适应性一般
湿手指适应性较差
产品评价MBF-200电容式指纹传感器是日本富士通公司利用Veridicom公司技术开发的半导体指纹传感器，该指纹传感器在2002年后开始逐步投放市场，并被一些指纹产品的厂家采用，但是没有形成规模化的应用。
其优点是：
采集分辨率较高。
其缺点是：
指纹传感器的抗静电指标偏低（只有10KV，目前普遍要求是15KV）；指纹传感器对干湿手指的适应性一般，尤其对湿手指（或有护手霜的手指）的适用性差。
另外，厂家没有公开传感器的使用寿命资料。
在MBF-200的技术上，富士通公司有陆续推出了具有USB接口的SPF200-USBFingerprintSensor和刮擦式的MBF310-Solid-StateFingerprintSweepSensor。
除富士通的电容式指纹传感器外，近年来指纹传感器的制造厂家一致致力于对电容式指纹传感器的技术改进和技术升级，其中比较有代表性的还有意法半导体（STMicro）和瑞典的FingerPrintCard公司。
（2）、FPC1011C电容式指纹传感器介绍
FPC1011C电容式指纹传感器是瑞典FingerPrintCard公司（瑞典的一家上式公司）推出的目前最先进的电容式指纹传感器。
该款电容式指纹传感器利用了该公司拥有专利的反射式探测技术（以往的电容式指纹传感器采用的一般是直接式探测技术），使指纹传感器的表面保护层厚度可以达到普通电容式指纹传感器的100倍左右，因此使指纹传感器具有更高的对干湿手指的适用性和更长的使用寿命。
FingerPrintCard指纹传感器的主要性能指标见下表：
产品概要
产品制造商瑞典FingerPrintCard公司
产品型号FPC1011C
采集原理电容式，反射式探测法
探测位置真皮层
技术参数 分辨率363DPI
点阵数152×200
单幅图像大小（字节数）30K
采集窗口大小15×12mm
抗静电指标±15kV
操作温度-20°Cto+85°C
使用寿命一百万次
环境湿度95%
干手指适应性良好
湿手指适应性良好
产品评价FPC1011C电容式指纹传感器是瑞典FingerPrintCard公司利用其反射式探测专利技术开发的半导体指纹传感器，该指纹传感器在2003年投放市场后被众多厂家认可和采用，目前已经形成规模化的应用。
该款指纹传感器的特点是：
由于其独特的探测技术，可以探测到真皮层，具有良好对干湿手指的适用性，传感器的表面材料厚度到达其他电容式指纹传感器的100倍左右，具有很好的耐用性。
抗静电指标达到15KV。
2、电感式指纹传感器介绍
电感式指纹传感器的主要生产厂家是美国的AuthenTec公司，它拥有电感式指纹传感器的技术专利（TurePrint技术）。
目前，AuthenTec公司提供TheFingerLocFamily和TheEntréPadFamily两个系列共多款指纹传感器。
国内使用较多的主要有AF-S2、AES3400和AES2500系列（包含：
AES2501和AES2510）。
其中，AF-S2是AuthenTec公司推出的第一代指纹传感器，AES2500系列是刮擦式指纹传感器。
AES3400是AuthenTec推出的新一代指纹传感器，由于其采集窗口比较小，一般不太适合在通用设备上使用，比较多的使用在PDA等专用设备上。
AuthenTec公司的指纹传感器的主要性能指标见下表。
AuthenTec公司AF-S2指纹传感器性能指标表
产品概要
产品制造商美国AuthenTec公司
产品型号AF-S2
采集原理电感式
技术参数 分辨率250DPI
点阵数128×128
单幅图像大小（字节数）16K
采集窗口大小14.5×14.5mm
抗静电指标±8kV
操作温度0°Cto+70°C
使用寿命未公布
环境湿度未公布
干手指适应性一般
湿手指适应性较差
产品评价AF-S2电感式指纹传感器是AuthenTec公司利用其专利技术TurePrint技术推出的第一代半导体指纹传感器，该指纹传感器在2002年曾经是市场的主流指纹传感器，一般多为2001年-2002年期间开发指纹产品的厂家采用。
最近2年，由于有新的性能更好的指纹传感器投放市场，近几年指纹厂家开发的新指纹产品中已经不再使用。
该款指纹传感器的特点是：
有规模应用，传感器性能比较稳定。
其缺点是：
传感器的分辨率低，只有250DPI，对于一些指纹纹路较细的手指（如女性）效果将受影响，另外，指纹传感器的抗静电指标偏低（只有8KV，目前普遍要求是15KV）；指纹传感器对干湿手指的适应性一般，尤其对湿手指（或有护手霜的手指）的适用性差。
另外，厂家没有公开传感器的使用寿命资料。
AuthenTec公司AES3400指纹传感器性能指标表
产品概要
产品制造商美国AuthenTec公司
产品型号AES3400
采集原理电感式
技术参数 分辨率500DPI
点阵数128×128
单幅图像大小 （字节数）16K
采集窗口大小7.2×7.2mm
抗静电指标
升级会员 