指纹识别技术 指纹扫描系统

指纹识别技术 指纹扫描系统 手指扫描技术 　　手指扫描生物识别技术是以人类指纹的唯一性和排他性特征为基础的。指纹图象被录入设备读取，指纹的特征从图象中抽取出来，一个指纹便形成了。如果采取一些适当的预防措施，这种方法所得到的结果是一个很精确的认证结果。 指纹和手指扫描 　　指纹识别和侦破犯罪案的结合并没有阻碍手指扫描技术被人们所接受。因为这两种刑侦方法有着很大的区别。指纹读取，从这个词的本身意义来看，是对手指指纹图象的获取和存储。指纹读取多年来作为普通的捺印程序，用来标明一个嫌疑犯或执行犯罪调查。用更先进的光学或非接触式（活体扫描）指纹读取系统来识别众多手指指纹的方法已经成为刑侦上应用的方法。这种方法需要每指256kb的高质量指纹图象。手指扫描技术也同样需要获取指纹图象，但这种技术并不保存完整的指纹图象。它只把指纹的一些特定的数据保存在一个相对较小的指纹特征码（250-1000字节）中。当这些特征码数据被拾取后，指纹图象将不再被保存。尤其需要指出的是指纹图象不能通过手指扫描模板来重建。 　　指纹在刑侦方面的运用主要有：大型一对多的指纹数据检索（指纹数据库中指纹的数量有百万枚以上）。这些检索能够在几小时之内完成。最具代表性的是利用计算机处理的AFIS。AFIS（自动指纹识别系统）通常被称作AFIS系统，是一个大规模一对多检索的术语。虽然手指扫描技术能够被应用在基于10万人数据库的AFIS中，但它更多地被应用在一对一的认证上。这种认证可在一到三秒之内完成。 　　通过对上述两种技术的介绍，可能大家对手指扫描技术有了一定的了解。关键的区别在指纹特征码上，手指扫描技术获得的图象并不是完整的指纹图象，只是从指纹样板中抽取小部分数据并将其存储起来。 指纹特征 　　人类的指纹是由多种脊状图形构成，传统上对这些脊状图形的分类是根据有数十年历史的亨利系统（Henry System）来划分的。亨利系统将一个指纹的图形划分为：左环，右环，拱，涡和棚状拱。环型占了将近2/3的指纹图象，涡占1/3，可能存在5-10%的拱，这种指纹图形分类方法在大规模刑侦上有着广泛运用，但在生物识别认证方面很少有运用。下图是一个环形指纹图象（图1）（crossover 交叉 core核bifurcation分岔 ridge ending 脊断点 island 岛型区域 delta三角形区域 pore孔） 微小细节（图1） 　　不连续中断了本该平滑连续的脊，这是手指扫描认证的基础。19世纪末在加尔顿（Galton）特征中所描述的微小细节就是对脊断点不尽成熟的描述。脊断点是指一个脊的终止点,分岔是一个脊被一分为二。微小细节以多种形式存在于一个指纹图象中，这其中包括点（很小的脊），岛型区域（相对比点长的脊,占有两个分岔脊的中间部分）,塘或湖形区域（两个分岔脊之间的空白部分），分枝（一个脊当中的突出部分所形成的V型痕），桥形痕（两个邻近的脊连接而成的相对较长的脊）和交叉（两个互相交叉的脊) 　　其它一些特征对手指扫描认证也是十分重要的。核是内部的点，通常是在指纹的中间部分。周围有旋痕,环或拱型痕环绕。一般说来,核的主要特征是由一个脊断点和一些弧度较大的脊所构成。三角形痕是一些点,通常是在左右手指纹的底部,有一个位于中间三角形脊组构成。 　　脊也通常用“孔”来进行描述，一般在较固定的脊间隔之间，利用“孔”的位置和分布来进行认证已经进行了初步的尝试。但是这种方法需要“孔”的图象有相当高的分辨率。 特征拾取 　　一旦一个高质量的图象被拾取后，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，它是指扫描技术的核心。50个领先的手指扫描设备生产商中，每个生产商都有各自获得专利的特征拾取产品。 这些厂家都共同坚持这种独特的算法。结果是众多生产厂家在某方面进行了多种研究后，得出的基本原理还是被那些采用其它识别技术的设备生产厂家所应用。 　　当一个高质量的图象被拾取后，它必须被转换成一个有用的格式。如果图象是灰度图象，相对较浅的部分会被舍弃，而相对较深的部分被变成了黑色。脊的象素由5到8个被缩细到一个象素，这样就能精确定位脊断点和分岔了。 　　微小细节的图象便来自于这个经过处理的图象。在这一点上，即便是十分精细的图象也存在着细节变形和错误细节，这些变形和错误细节都要被滤出。例如，一个算法可能在检索图象时剔除两个邻近细节中的一个细节，因为这两个细节太接近了，由于疤痕，汗液或灰尘导致的细节异常，算法对于这些情况是无能为力的。例如一个分岔位于一个岛形痕之上（可能是错误细节）或者一个脊垂直穿过两到三个脊（可能是疤痕或灰尘）。所有这些可能的细节都要在这个处理过程中被舍弃。 　　脊中断处的点，即一个分岔开始的点是最基本的微小细节，这些细节在众多领域都得到了运用。在确定细节点方面存在着分歧：是否直接取位于脊断点中的一个象素点（确定分岔细节点也有类似情况）呢？一旦一个点被确定下来，它的位置就是X，Y轴的原点（0，0）。一些生产商利用图象左下部边界作为图象的轴来纠正错放和调整细节点与核的距离。另外，细节点的定位过程中，细节间的夹角也通常被利用。比如一个脊断点，与它所在脊方向上的终点有一个夹角（拱形断点的情况法则将更复杂）。这个夹角是细节点与核右端水平延长线形成的夹角，它能达到359度吗？ 　　除细节的定位和夹角方法的应用以外，一些生产商也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，它的唯一性更容易使匹配成功。 　　大约80%生物识别技术应用生产厂商以不同的方式来利用指纹图象细节。那些不使用指纹图象细节的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象。录入过程中对这组脊的运用是比对的基础，并且识别需要找到和对比一个细节部分的相同区域。多种脊的利用降低了细节点的可信度并会受到手指磨损的影响。通过模式匹配获得的指纹模板比通过指纹细节获得的模板大两到三倍，通常有900到1200个字节。 光学录入，硅芯片录入和超声波录入的技术对比 　　获得优质的脊和细节图象是一项十分复杂的工作。指纹的表面积相对较小，日常生活中手指的磨损，在指纹的脊图象中表现最为明显。最先进的指纹录入和拾取方法也在研发的过程中，目的都是为了获得足够的指纹细节并使指纹图象达到较高的分辨率。当今所使用的主要生物识别录入技术是光学录入，硅芯片录入和超声波录入技术。 　　光学录入技术是最古老也是应用最广的指纹录入技术。手指放在一个加膜的台板上，一般是用硬质塑料制成的。当然不同的厂家使用的材料有所不同。大多数的光学录入设备是利用CCD将有深色脊和浅色谷构成的指纹图象转换成数字图象。为了获得一个实际可用的图象，图象的亮度需要做自动（多采用）或手工（较困难）的调整。 　　光学录入设备有着许多优势：它经历了长时间实际应用的考验，能承受一定程度温度变化，成本相对较低，价格不高并能提供分辨率为500dpi的图象。光学录入设备也有不足之处，主要表现在图象尺寸和潜在指印两个方面。台板必须足够大才能获得质量较好的图象。潜在指印是手指在台板上按完后留下的，这种潜在指印降低了指纹图象的质量。严重的潜在指印会导致两个指印的重叠。另外台板上的涂层（膜）和CCD阵列随着时间的推移会有损耗，精确度会降低。 　　由于光学录入技术的重要安全系数，使得它的运用最为广泛。中国科学院长春光机所和美国的Identix是两家最突出的手指扫描技术开发公司。虽然大多数公司都利用光学录入技术开发自己的产品，但录入技术的趋势是硅芯片录入技术。 　　90年代后期，硅芯片录入技术的出现获得了广泛地认可。硅芯片录入技术的基础是直流电容。硅芯片传感器起到了电容阳极的作用，手指则代表另一个极，硅芯片面板与手指之间的电容被转换成一个8 bit的灰度数字图象。不过，Authentec公司的硅芯片录入技术是一个例外。它采用的是交流电容并读取活体皮肤层的方法来录入指纹图象。所有硅芯片式指纹录入设备生产商都是利用不同形式的电容方法来开发自己产品的。 　　硅芯片录入设备能够生成质量较好的指纹图象，并且指纹录入时不需要象光学录入设备那样，有较大面积的录入头。 　　由于硅芯片录入设备中的1cm×1.5cm晶片上包含有不明显的行列线棗每个方向上有200至300条这样的线。通过这样的方法可以获得相当精确的指纹图象。体积的减小便意味着这种录入设备有成本降低的可能。现在许多研发工作都采用硅芯片录入设备来进行。由于硅芯片的体积小巧，它可以集成到许多现有设备中，这是光学录入设备所无法比拟的。 　　硅芯片录入设备的稳定性，尤其是在次最优性能方面，仍然需要进行验证。虽然生产厂家使用加膜的方法来提高录入头的性能，并声称其录入头表面比光学录入头要稳定100倍。但这仍然需要进行验证。另一方面，由于传感头体积的减少，这样就要求录入和确认必须十分认真地完成。录入方式不好，比如说不能录入指纹中央的图象，那么接下来的确认也需要能够读取到相同区域的指纹才能完成确认。 　　现在，很多主要公司都转到了硅芯片录入设备的开发研究领域。比如Infineon公司（Siemens公司的半导体分公司），Sony公司都先后开发自己的硅芯片录入设备来与这一行业的龙头老大Veridicom公司（从Lucent公司中分离出来）进行竞争。 　　超声波录入技术虽然被认为是精确度最高的指纹录入技术，但在实际运用领域中还较少。这种设备采取传送声波并通过手指，台板和空气间的电阻来测量距离的方法来完成录入。超声波能够穿透台板和指纹上的灰尘和残余物。在这一点上，使光学录入设备无法比拟。 　　尽管超声波技术在其他很多领域也有广泛应用，但对超声波录入设备的耐久性还难以估计。Ultra-scan公司首开超声波录入设备产品先河，他们深信超声波录入技术在指纹录入方面一定会获得成功，同时指出，超声波录入技术结合了光学录入技术中采集面积大、易使用的优点，并在次最优录入性能方面比硅芯片录入设备的性能要好。 手扫描技术 　　为了同手指扫描、话音识别和面孔扫描技术展开竞争，也有许多厂家开发他们独有的手扫描录入设备。在手扫描技术上占据领先地位的公司是Recognition System Inc.。在手指几何学方面处于领先地位的公司是Biomet Partners。RSI公司采集生物识别样本的方法十分直接。录入时，使用者只需将他的手掌放在录入头表面，并将五个手指按录入头表面的槽位来摆放，这样，使用者拇指、中指和食指的位置就被确定下来了，录入设备在录入时必需三个手指的位置，录入模板能够十分精确地反映出三个手指的位置。 　　RSI的设备采用一个32,000象素CCD数字相机来拾取手掌的长、宽、厚度、表面积和手指在录入头上形成的黑色轮廓图象，经过约90次的测量后，手掌和手指的特征被转换成一个含有9个字节的模板（资料来源：RSI）。Biomet Partern's所采用的技术与RSI类似，所不同的是它的技术需要抽取手掌形状和特征的指数以及中指的特征图象，录入的数据存储在一个20字节的模板中。手扫描技术容易和手掌录入技术产生混淆，因为将手掌放在录入设备上识取图象的方法，对那些不了解这项技术的人最容易产生误解。 　　手扫描技术是一个相对精确的技术，但这项技术不能象手指、面部和虹膜扫描技术那样容易获得丰富的数据，对于生物识别技术的唯一性特征，可行的方法是看这在1对多的检索中所表现出的能力，即在使用者身份不确定的前提下确认使用者身份的能力。手扫描技术不能完成1对多的识别，因为手的相似性不是太容易区分，但手扫描技术FTE率（无法录入率）相对较低，这是它的一个优势。手指扫描技术中，如果指纹质量不高，FTE率会很高，面部扫描如果没有足够的亮度，FTE率也会偏高。