指纹识别原理

   
  
指纹是手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。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。指纹特征可分为两类：总体特征和局部特征。总体特征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、模式区、核心点、三角点、式样线和纹数等。基本纹路图案有环型、弓型、螺旋型。局部特征指指纹上的特征点，即指纹纹路上的终结点、分叉点和转折点。这些指纹特征点可用以下4种特性来描述。 

  

(1)位置：特征点的位置通过(x,y)坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点的。

(2)方向：该特征点所在的局部脊线的方向。

 

(3)分类：特征点有以下几种类型：终结点、分叉点、分歧点、孤立点、环点、短纹等。最典型的终结点和分叉点如图9-3所示。

 

(4)脊线：特征点对应的脊线(di，ai)。特征点对应的脊线用在该脊线上的采样点来表示。采样点用该点与对应特征点的距离di，连接该点与对应特征点的直线，以及对应特征点方向的夹角ai，来表示。

                           
                  

指纹识别技术通常使用指纹的总体特征如纹形、三角点等来进行分类，再用局部特征如位置和方向等来进行识别用户身份。通常，首先从获取的指纹图像上找到“特征点” (minutiae)，然后根据特征点的特性建立用户活体指纹的数字表示——指纹特征数据(一种单向的转换，可以从指纹图像转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹图像)。由于两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据，所以通过对所采集到的指纹图像的特征数据和存放在数据库中的指纹特征数据进行模式匹配，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果，根据匹配结果来鉴别用户身份。

 

总之，指纹识别技术首先通过读取指纹图像，然后用计算机识别软件提取指纹的特征数据，最后通过匹配识别算法得到识别结果。其基本原理框图如图9-4所示。

                 




由指纹识别的基本原理可知，指纹识别技术主要经过以下4个步骤：指纹图像的获取、指纹图像的预处理、指纹特征的提取和指纹特征匹配。下面将对指纹识别技术的每个步骤做详细论述。 

  

(1)指纹图像的获取。

 

获取指纹图像的设备可分成三类：光学、硅晶体传感器和其他。光学取像设备应用的历史最久，它依据的是光的全反射原理。

 

应用晶体传感器是最近在市场上才出现的，这些含有微型晶体的平面通过多种技术来绘制指纹图像。

 

电容传感器就是其中的一种，它通过电子度量被设计来捕获指纹图像。电容设备能结合大约100 000导体金属阵列的传感器，其外面是绝缘的表面，当用户的手指放在上面时，皮肤组成了电容阵列的另一面。电容器的电容值由于金属问的距离而变化，这里指的是脊(近的)和谷(远的)之间的距离。除了以上两类，超声波扫描被认为是指纹取像技术中非常好的一类，但价格太高、体积偏大。．一般采集到的指纹图像都是存成256级灰度的图像。

 

(2)指纹图像预处理。

 

为了得到比较准确的指纹特征点，指纹图像预处理一般要经过图像增强(滤波去掉噪声)、计算方向图、二值化和细化等过程。整个过程如图9-5所示。

 

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