于曉明

摘 要：模式識別技術(shù)是如今社會聚焦的熱點，它快速發(fā)展也帶來了生物體特征識別技術(shù)的推進，生物體識別技術(shù)包括指紋識別、虹膜識別、耳廓識別等，指紋識別技術(shù)作為生物體特征識別技術(shù)之一在新世紀逐漸成熟，進入了人類的生產(chǎn)生活領域，基于此，接下來將從指紋模式對于指紋進行介紹，對指紋識別的過程進行分析，在現(xiàn)有指紋識別應用的基礎上指明幾點問題并對未來指紋識別技術(shù)的發(fā)展做出展望。

關(guān)鍵詞：指紋模式；指紋識別；指紋

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.09.140

模式識別技術(shù)是通過計算機對于研究對象進行數(shù)字化處理，把研究的事物進行區(qū)別劃分，將同一類或者同一特征的物體進行歸類化處理，從而得到我們所希望的結(jié)果。指紋識別就是利用人類生物體特征不同的特性，將每個人的指紋分別歸類，利用計算機系統(tǒng)進行檢索，最終確定使用者的真實身份。

1 指紋模式

指紋是人類手指末端由凹凸的皮膚所形成的紋路，在人類出生之前指紋就已經(jīng)形成并且隨著個體的成長指紋的形狀不會發(fā)生改變，只是明顯程度的變化，而且每個人的指紋都是不同的，在眾多細節(jié)描述中能進行良好的區(qū)分，指紋紋路有三種基本的形狀：斗型（whorl）、弓型（arch）和箕型（loop）。在指紋中有許多特征點，特征點提供了指紋唯一性的確認信息，這是進行指紋識別的基礎，分為總體特征和局部特征，總體特征又包括了核心點（位于指紋紋路的漸進中心）、三角點（位于從核心點開始的第一個分叉點或者斷點，或者兩條紋路會聚處、孤立點、折轉(zhuǎn)處，或者指向這些奇異點）、紋數(shù)（指紋紋路的數(shù)量）；局部特征是指紋的細節(jié)特征，在特征點處的方向、曲率、節(jié)點的位置，這都是區(qū)分不同指紋的重要指標。

2 指紋識別

指紋識別是將識別對象的指紋進行分類比對從而進行判別。指紋識別的第一步是指紋圖像的獲取，目前已經(jīng)有多種指紋圖像的獲取方式，主要有光學指紋采集技術(shù)、電容式傳感器指紋采集、溫度傳感指紋獲取技術(shù)、超聲波指紋采集技術(shù)、電磁波指紋采集技術(shù)，獲得圖像后進行預處理加工，要實現(xiàn)圖像的灰度變換、分割、均衡化、增強、細化等預處理步驟。這里我們從指紋圖像的分割、均衡化、增強三部分對于預處理進行簡要的介紹。首先要把指紋從整個圖案上分割出來，背景圖和指紋分布圖的灰度是不同的，這就確定了兩者強度的區(qū)別，利用梯度這個概念就能將指紋從背景圖中很好的分離開；均衡化是預處理中的重要一步，在提取時根據(jù)環(huán)境的不同得到的指紋圖像不同區(qū)域的像素分布點是不同的，均衡化就是將不同區(qū)域分布的像素進行均值劃分得到亮度分布均衡的圖像；為了便于特征的提取，在幾步加工后的圖像還要智能化增強，Daugmann實現(xiàn)了利用Gabor小波逼近的方法使指紋圖像的紋路線條更加清晰，即白的部分更白，黑的部分更黑，線條的邊緣分布更加平滑。

對于處理好的指紋圖像，指紋的紋路已經(jīng)十分清晰，要進行指紋識別必須要進行特征提取，分離出那些具體的特征點來代替不同的紋路，首先提取指紋的特征端點和叉點，將端點叉點圖像進行九宮格分割，利用指紋特征分布的灰度值是不同的這個特性，將指紋圖像的端點和叉點分離出來，對于奇異點的提取利用Poincare公式，利用這個公式提取方向場周圍劇烈變化的點，我們在計算機中使用不同的算法分別實現(xiàn)各個特征點的提取過程。

最后將識別的指紋分類操作，指紋的分類是用采集的指紋特征與數(shù)據(jù)庫中保存的指紋特征相比較，判斷是否屬于同一指紋，首先根據(jù)指紋的紋形進行粗匹配，進而利用指紋形態(tài)和細節(jié)特征進行精確匹配，給出相比較指紋的相似性程度。根據(jù)應用的不同，對指紋的相似性得分進行排序或給出是否為同一指紋的判決結(jié)果，指紋對比有兩種方式：一對一比對是根據(jù)用戶從數(shù)據(jù)庫中檢索出待對比的用戶指紋，再與新采集的指紋比對；一對多比對是新采集的指紋和數(shù)據(jù)庫中的所有指紋逐一比對。

3 指紋識別應用

近幾年指紋識別技術(shù)快速發(fā)展，在眾多生物體識別技術(shù)中屬于比較成熟的一種識別方式，而且隨著智能手機熱潮的襲來，指紋識別已經(jīng)廣泛應用在智能手機領域：手機解鎖、支付信息、消息確認等。本文接下來從門禁技術(shù)和銀行技術(shù)方面進行指紋識別的介紹。門禁技術(shù)中是將指紋提前錄入數(shù)據(jù)庫中，在對使用者進行指紋認定時，首先提取使用者的指紋，門禁系統(tǒng)進行指紋識別過程處理，得到分類信息，進行已錄入指紋的對比驗證，符合數(shù)據(jù)庫中指紋信息則系統(tǒng)執(zhí)行開門操作；基于門禁系統(tǒng)，對于如今學生使用門卡開門的操作，學生容易丟卡和攜帶不便的問題，在宿舍管理使用指紋識別能很大程度解決存在的問題。如今自助銀行取錢時，只進行密碼驗證容易被不法分子識別，所以在部分地區(qū)已經(jīng)開始銀行卡與指紋信息匹配的記錄，取錢驗證密碼和銀行卡的同時要對指紋信息進行比較，首先獲取用戶指紋信息，取款機自動將指紋信息傳遞后臺，后臺進行錄入指紋與驗證指紋的比對識別，若符合要求，則成功取錢，這進一步的環(huán)節(jié)能為使用用戶的安全給予更多的保障。

指紋識別的應用仍存在一些問題，鑒于親屬之間指紋存在相似性，算法的精度不高容易導致識別錯誤，而且在接觸東西時遺留的指紋信息容易被他人引用，安全性不高，這就要求我們模式識別過程中提升算法的精度，并且綜合除指紋外其它方面信息綜合識別。本文接下來有幾項指紋識別的發(fā)展展望，活體檢測與指紋識別結(jié)合，避免遺留指紋被竊取而造成的不良后果，包括人臉識別、虹膜識別等多種識別技術(shù)的綜合性生物特征識別，提高識別結(jié)果的準確性；將指紋識別與信息登記一體化，建立龐大的數(shù)據(jù)庫，經(jīng)過指紋就可以查詢登記信息，包括學生信息、公民信息、獲獎信息等，進行開鎖操作，包括門鎖、車鎖、手機鎖等，這樣的一體化信息會極大的方便人們的生產(chǎn)生活。

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