指纹图像的预处理

  从指纹传感器输出的是指纹原始图像。原始图像按 512x512 点阵计算,灰度级假定为 256 ,其数据量可达 256KB 。这对整个指纹识别系统的处理和存储都是个不小的负担。在远程采集系统中,这个数据量对通信带宽会造成较大负荷。因此需要对指纹图像进行压缩存储。在许多大型 AFIS 系统中,都采用图像压缩方式来存储指纹图像。

  指纹图像压缩一般经过图像变换、量化和编码等过程。解压需经过解码、量化解码和反变换等过程。

  压缩后的指纹图像需确保指纹特征信息的不丢失不损坏。理论上来讲采用无损压缩算法是最理想的。但实践证明,对于分辨率不是很高的指纹图像来说,采用无损压缩的压缩比很低。通常情况下还是采用 JEPG 、 WSQ 和 EZW 三种压缩算法。 JPEG 压缩是一种常用的静态图像压缩算法标准,是国际标准化组织( ISO )和国际电联( CCITT )联合制定的压缩编码标准。其压缩比较高,失真率较低,已被广泛使用在各种需图像压缩的场合。 WSQ 是由美国联邦调查局提出的压缩算法,称为指纹研究领域通用的标准压缩算法。是一种自适应的标量量化和小波分解的指纹图像压缩算法,对指纹特征点信息还原效果较好。 EZW 是一种基于嵌入式零树小波( Zero-treeWavelet )(这是最先由 Shapiro 提出的一种针对小波的树状结构进行压缩的嵌入式编码方法。)的指纹图像数据压缩与恢复方式,该方法被列入中国公安部刑侦领域指纹图像压缩的国家标准。

  指纹图像预处理的目的主要是为特征值提取的有效性、准确性作好准备。一般包括如下几个过程。

( 1 )指纹图像增强

  指纹图像增强的目的主要是为了减少噪音,增强嵴峪对比度,使得图像更加清晰真实,便于后续指纹特征值提取的准确性。指纹图像增强的方法较多,通常需设定合适的过滤阈值。处理时依据每个像素处嵴的局部走向,会增强在同一方向嵴的走向,并且在同一位置,减弱任何不同于嵴的方向。这样使得嵴线相对背景更加清晰,特征点走向更加明显。

图像处理前后对比

  ( 2 )指纹图像平滑处理

平滑处理是为了让整个图像取得均匀一致的明暗效果。平滑处理的过程是选取整个图像的象素与其周围灰阶差的均方值作为阈值来处理的。指纹图像平滑处理还有其它方法可以使用。

 

( 3 )指纹图像二值化

  在原始灰阶图像中,各象素的灰度是不同的,并按一定的梯度分布。在实际处理中只需要知道象素是不是嵴线上的点,而无需知道它的灰度。所以每一个象素对判定嵴线来讲,只是一个 “ 是与不是 ” 的二问题。所以,指纹图像二值化是对每一个象素点按事先定义的阈值进行比较,大于阈值的,使其值等于 1 (假定),小于阈值的,使其值等于 0 。图像二值化后,不仅可以大大减少数据量,而且使后面的处理过程少受干扰,大大简化其后的处理。

 

( 4 )指纹图像细化

  图像细化就是将嵴的宽度降为单个像素的宽度,得到嵴线的骨架图像的过程。这个过程进一步减少了图像数据量,清晰化了嵴线形态,为之后的特征值提取作好准备。由于我们所关心的不是嵴线的粗细,而是嵴线的有无。因此,在不破坏图像连通性的情况下必须去掉多余的信息。因而应先将指纹嵴线的宽度采用逐渐剥离的方法,使得嵴线成为只有一个象素宽的细线,这将非常有利于下一步分析。

 

自动指纹识别的过程

  指纹识别的过程,包括两个子过程各 4 个阶段点。两个子过程是指纹注册过程和指纹识别过程。指纹注册过程包括四个阶段,分别是指纹采集、指纹图像处理、指纹特征值提取及建立指纹模板库。指纹识别的过程也经过四个阶段,分别是指纹采集、指纹图像处理、指纹特征值提取和指纹特征值匹配。指纹图像处理在两个子过程中是相同的。但指纹采集和指纹特征值提取,虽然名称相同,但内部算法流程是有区分的。在指纹注册过程中的指纹采集,其采集次数要多。并且其特征值提取环节的算法也多一些对特征点的归纳处理步骤。

指纹识别的过程图

 

指纹进行身份认证的特点

1. 指纹识别的平均准确率高

  理论上全世界没有完全相同的两枚指纹。但因为算法与采集设备的局限,指纹识别的失误率目前约为百万分之一。这在所有生物识别技术中,仅次于虹膜识别技术。由于虹膜识别的设备目前在市场比较少见,使用并不普遍,与指纹识别设备比较起来,约为其二十分之一的市场份额。所以指纹识别在实际使用中,仍是准确性最高的技术。准确性排在指纹识别之后的是脸形识别技术。

2. 指纹采集设备成本较低

  指纹采集设备的成本,在所有生物特征采集设备成本中不是最高的,也不是最低的。最简单的指纹识别设备——指纹采集仪,其成本目前已经低至不到 400 元人民币。这对于指纹识别技术的普及使用是一个可以接受并且有推动力的价格。采集设备成本最低的当属脸形采集设备。一套最简单的脸形采集设备,只需要一个 30 万象素以上的数码摄像头,这在市场售价不过 50 元人民币。采集设备成本最高应该算是虹膜、视网膜采集设备,其价格大约在两万元人民币以上。

3. 使用者的接受程度高

  这主要体现在使用人对生物识别系统在健康和安全方面的考虑和担忧不同。手指是人们日常生活和工作使用最频繁的人体器官之一,与身体外界的物体直接接触最多。而对虹膜和视网膜识别,因为眼睛的敏感性、重要性,以及脆弱性,人们在心理上比较难以接受外界设备的刺激,不管这种刺激是否在当时会带来影响。所以让人把眼睛对准一台设备进行接受光线或者其它方式的照射和扫描,多少会有些被侵犯的感觉,除非是万不得已,一般情况下不大愿意接受。所以,指纹和掌形、脸形识别一样,属于容易被人接受的一种生物识别方式。

4. 能够适应的应用场景不同

  虽然指纹识别和其它基于生理特征的生物识别技术一样,可以用于通道控制,但相对来说,指纹识别技术的应用场景更加广泛。这是由其设备体积小所决定的。目前全球最小的指纹采集器件为 Authentec 公司生产的 EntrePad1610 指纹采集芯片,仅为 12 × 5mm ,厚度为 1.2 或 1.96mm 。

  这样小的体积,可以使它被应用于小到手机、 PDA 上,大到指纹门禁门锁上等各种电子类产品上。而掌形识别、虹膜识别,则几乎无法与它比拟。同时因为指纹采集设备可以感知手指的不同动作,如手指移动方向、指纹单击双击等,使它可以被用于替换部分需要手指操作控制面板,如笔记本电脑上的触摸板、手机上的方向键等,甚至可以用不同手指表示不同的快捷操作键。另外,基于手指的数目相对脸形、虹膜、掌形等较多,可以实现非常有意义的逻辑组合控制。比如,对于非常重要的应用场合,可以使用多指认证、多指有序控制等,以实现更为安全的指纹认证。

小型指纹采集器可以集成到很多设备上

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