指纹识别算法基本原理介绍 _指纹识别

尽管指纹识别技术已经进入了民用领域，但是其工作原理其实还是比较复杂的。与人工处理不同，生物识别技术公司不直接存储指纹的图像。多年来，各生物识别技术公司及其研究机构研究了许多指纹识别算法（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）。但各种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。这就是指纹识别技术的基本原理，即采集指纹图像并进行比对指纹特征。
指纹的特征

从普遍意义上来讲，可以定义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。它包括：
1、基本纹型
常见的指纹图案有环型、弓型、螺旋型，其他的指纹图案都基于这三种基本图案，只是一个粗略的分类，仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，但通过分类可以更加便利于在大数据库中搜寻到指纹。
2、模式区（Pattern Area）
模式区是包含了纹型特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。
3、核心点（Core Point）
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。
4、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。
5、式样线（ Type Lines）
式样线是在指纹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。
6、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。
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，但它们的局部特征却不可能完全相同。局部特征点有如下的类型：
1）节点：指纹纹路并不是连续、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或弯折的。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。
2）端点：一条纹线终止的地方；
3）分叉点：一条纹线分裂成两条的地方；
4）中心点：指纹的几何中心，这是纹线产生最大曲率的地方；
【指纹识别算法基本原理介绍】5）三角点：三种不同方向的纹线汇聚的地方；
6）交叉：两条纹线产生交叉的地方；
7）小岛：一条很短小的纹线；
8）汗腺孔：脊线上的小孔，系汗腺。以上这些特征被用来区分不同的指纹。其中：
1.端点和分叉点是最为常用的特征。通常的算法都要记录它们的位置和方向。
2. 中心点和三角点在刑侦系统中普遍使用，而在民用系统中并不常用。因为这些应用中所使用的采集器往往面积较小，较难完整地采集到中心点和三角点。
3.交叉和小岛由于计算上的困难，在实际的系统中往往不予采用。
4.有人曾提出用汗腺孔来进行指纹识别，但这种方法要求指纹采集设备要具有非常高的分辨率。所以在实际的系统中没有采用。
指纹识别的过程

指纹识别由两个过程组成，即登记过程和识别过程。其原理如图1 所示：

文章插图

图1 指纹识别的过程
在登记过程中，用户需要先采集指纹，然后计算机系统将自动进行特征提取，提取后的特征将作为模板保存在数据库或其他指定的地方。在识别或验证阶段，用户首先要采集指纹，然后经系统自动进行指纹库模板比对，然后给出比对结果。
在很多场合，用户可能还要输入其他的一些辅助信息，以帮助系统进行匹配，如帐号、用户名等。此过程是一个通用的过程，对所有的生物特征识别技术都适用。
指纹采集的方式

目前市场上常用的指纹采集设备有三种：光学式、硅芯片式、超声波式。这三种形式的采集技术性能对比见表1：
表1 光学、电容与超声波采集技术的性能比较