指纹识别系统主要概况

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来源：中为咨询www.zwzyzx.com 【日期：2016-10-26 09:52:21】【打印】【关闭】

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自动指纹识别系统（AutomaticFingerprintIdentificationSystem，AFIS）是模式识别领域中使用最早的，也是最为成熟的生物鉴定技术，它集传感器技术、生物技术、电子技术、数字图像处理、模式识别于一体。

指纹识别系统简图

一般说来，AFIS系统主要由以下部分组成：
（1）指纹图像输入
AFIS系统中获取指纹图像一般采用两种方式，光学扫描采集和固体传感器采集。

光学扫描采集指纹图像一般采用全反射技术(FTIR)。当手指放在棱镜上，手指的脊和棱镜相接触而谷不和棱镜接触，激光以一定角度照射棱镜产生全反射，由CCD阵列接收并获取指纹图像。研究报告固体传感器采集图像时，利用手指放在传感器表面改变电容器的电压从而获取图像。固体传感器与光学扫描相比具有体积小、集成度高、数字化等特点，但采集范围较小，而光学扫描在采集范围大小则很少受到限制。

（2）指纹图像增强
指纹图像的特征定义有许多种，目前最常用细节特征的定义是美国FBI提出的细节模型。它将指纹图像的最显著特征分为脊终点和分叉点。每个清晰指纹一般有40～100个这样的细节点。细节特征提取算法的性能严重依赖于输入指纹图像的质量，为了确保细节特征算法的性能，在提取特征前首先需要首先进行指纹图像增强。指纹图像增强的目的就在于提高可恢复区域的脊信息清晰度同时删除不可恢复区域。一般来说，图像的增强采用平滑、滤波、二值化、细化等数字图像处理方法来进行。

（3）指纹图像特征提取
匹配两幅指纹图像大量地采用基于比对两幅指纹图像的点模式的方法。用来匹配的点可以分为两类:细节点和单独点。分析报告用来匹配指纹图像的点称为细节点，在指纹图像拓扑中它们是脊终点和分叉点。单独点包括中心点和三角点，它们之间的距离以及脊线的数目一般认为不会随图像变换、旋转、放大和缩小而改变。因此，往往利用这一特性来减少匹配时数据库的搜索空间。

指纹的细节特征提取

（4）指纹图像匹配

指纹图像匹配就是对两个输入指纹的特征集合(模板)判断是否属于同一指纹。指纹匹配算法方法很多，包括基于图像的匹配、脊模式匹配、点模式匹配及基于图形的匹配。

指纹识别技术优缺点

尽管指纹识别技术技术成熟，成本较为低廉，但仍然存在着容易被伪造，精度较低，隐秘性差，容易受检验者状态和环境影响等缺点。

目前也出现了超声波传感器采集图像，它是利用超声波反射测距来采集的。超声波指纹技术能够穿透由玻璃、铝、不锈钢、蓝宝石或塑料制成的智能手机外壳进行扫描。扫描能够不受手指上可能存在的污物影响，例如汗水、护手霜或凝露等，从而提供一种更稳定、更精确的认证方法。此外，基于超声波的解决方案利用声波直接穿过皮肤表层，识别出当前基于电容式触摸屏的指纹技术无法识别出的三维细节和独特指纹特征，包括指纹脊线和汗毛孔等。这样能够产生细节丰富，难于仿制的指纹表面图。

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