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2019-08-11
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编者按:基于人的生物特征的身份认证技术是当前信息安全技术领域的热点。由于人的生物特征的唯一性,使其应用于人的身份识别更安全、更可靠。

基于生物特征的身份认证是以人体唯一的、可靠的、稳定的生物特征(如指纹、虹膜、脸部、声纹等)为依据,采用计算机的强大功能和网络技术进行图像处理和模式识别。它是一种可信度高而又难以伪造的认证方式,也正在成为自动化世界所需要的自动化个人身份认证技术中最简单而安全的方法。本文节选汪德嘉博士《身份危机》一书中指纹识别章节,带大家了解指纹识别是通过什么技术原理进行身份验证的?目前,随着智能终端的发展,指纹识别技术已经成为中高端手机必备的基本功能,而基于智能终端的移动支付应用也已经非常普及,不仅各个银行有自己的手机银行APP,各互联网巨头公司都推出了自己的移动支付应用,如阿里巴巴支付宝、微信钱包、百度钱包等。因此,在支付环节通过与智能终端本地指纹识别技术结合不仅可以提升用户账号安全性,还可以改善用户业务体验,避免输入复杂、难以记忆的个人密码。

指纹特征通常独一无二的,其特征数量较多,指纹识别的定位精度也可以做到很高;另一方面,目前的指纹读取器造价不高,扫描指纹的速度很快,应用极其方便。然而由于指纹采集数据时需要人为按捺,每次按捺的方位不完全一样,着力点的不同也会带来不同程度的形变,这些往往使得精度较高的指纹识别达不到原本要求;另一方面,因为指纹常常在犯罪记录中使用,这使得某些人害怕把指纹“记录在案”。指纹识别研究现状指纹作为一种生物特征用于认证已经由来已久。早在公元前7000年到公元前6000年,指纹就作为身份鉴定的工具在古代中国和古叙利亚使用。

1880年,亨利方德首先对指纹作为人体生物特征的唯一性作出了科学性的阐述,奠定了现代指纹识别技术的基石。最初的指纹识别是采用人工的方式。手工获取指纹的按印并整理存放到指纹库中,需要认证时再人工从指纹库中查找比对。20世纪60年代之后,人们开始运用扫描设备将指纹转化成数字图像存储,并逐步使用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术开发自动指纹识别系统(automatedfingerprintidentificationsystem,AFIS)。

1974年,Osterburg通过论证,证明了2枚指纹出现12处相同的特征却不属于同一个人的概率只有大约十万亿分之一,这对之后使用计算机代替人工进行指纹自动识别和匹配的一系列研究提供了理论依据。指纹识别系统技术原理指纹识别技术是对人工指纹识别整个过程的模拟,因此AFIS也是一类模式识别系统,一个典型的AFIS包括离线存储和在线识别两个阶段,其指纹识别系统原理图(见图9-1):图9-1指纹识别系统原理(1)指纹入库目的是获取用户注册样本、提取指纹特征值以生成指纹特征模板并入库存储。AFIS首先对注册人员进行指纹采集,获得数字指纹图像矩阵;然后对得到的指纹图像进行还原、增强及细化处理,得到黑白二值图像;在此基础上提取指纹特征值并与用户身份信息一起存人指纹数据库。(2)指纹识别模块主要任务是在线实时采集待识别的指纹图像并提取特征值,通过指纹匹配算法对数据库中存储的指纹特征进行匹配,继而基于模糊理论计算相似度。

待完成与数据库中所有指纹特征模板的匹配检索后,可以确认用户身份的合法性和访问权限。这一阶段的关键是指纹匹配算法的建立与实现,目前现有的模式识别算法基本上可以满足指纹识别的需要。指纹识别系统它由3部分组成:数据采集、数据处理、分类决策,其分别对应指纹采集、指纹预处理及特征提取、指纹匹配3个步骤。(1)指纹的采集通常使用各种物理传感器采集,其中光学传感器利用光的全反射原理来采集指纹图像,其采集图像成像好、造价低,是目前普遍使用的指纹采集传感器。

由于指纹采集设备的局限性,指纹图像会产生畸变。另外柔性的手指表面由于按压用力不均也会产生指纹扭曲,通常需要使用数学模型进行矫正。(2)指纹特征的提取是指纹识别的重要部分。

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