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指纹算法技术

简介 

     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,呈现唯一性且终生不变。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。

 

    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象,而是使用不同的数字化算法在指纹图象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。

 

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唯一性的确认信息,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)。

    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。