(接上篇)

2.2、基礎(chǔ)構(gòu)件之指紋算法

以上是指紋產(chǎn)品基礎(chǔ)構(gòu)件層中的指紋SENSOR部分的技術(shù)構(gòu)成分析。下面介紹另一部分指紋算法。全球指紋算法據(jù)稱約有100種，不過(guò)這三大塊基本是少不了的。一是對(duì)指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理；二是提取特征值，并形成特征值模板；三是指紋特征值比對(duì)。

2.2.1 指紋算法之指紋圖像預(yù)處理

指紋圖像預(yù)處理的目的主要是為特征值提取的有效性準(zhǔn)確性作好準(zhǔn)備。一般包括如下的過(guò)程：

（1）       指紋圖像增強(qiáng)。指紋圖像增強(qiáng)的目的主要是為了減少噪音，增強(qiáng)脊谷對(duì)比度，使得圖像更加清晰真實(shí)，便于后續(xù)指紋特征值提取的準(zhǔn)確性。指紋圖像增強(qiáng)的方法較多，常見(jiàn)的如通過(guò)8域法計(jì)算方向場(chǎng)與設(shè)定合適的過(guò)濾閾值。處理時(shí)依據(jù)每個(gè)像素處脊的局部走向，會(huì)增強(qiáng)在同一方向脊的走向，并且在同一位置，減弱任何不同于脊的方向。這樣使得脊線相對(duì)背景更加清晰，特征點(diǎn)走向更加明顯。

（2）       指紋圖圖像平滑處理。平滑處理是為了讓整個(gè)圖像取得均勻一致的明暗效果。平滑處理的過(guò)程是選取整個(gè)圖像的象素與其周期灰階差的均方值作為閾值來(lái)處理的。

（3）       指紋圖像二值化。在原始灰階圖像中，各象素的灰度是不同的，并按一定的梯度分布。在實(shí)際處理中只需要象素是不是脊線上的點(diǎn)，而無(wú)需知道它的灰度。所以每一個(gè)象素對(duì)判定脊線來(lái)講，只是一個(gè)“是與不是”的二元問(wèn)題。所以，指紋圖像二值化是對(duì)每一個(gè)象素點(diǎn)按事先定義的閾值進(jìn)行比較，大于閾值的，使其值等于255（假定），小于閾值的，使其值等于0。圖像二值化后，不僅可以大大減少數(shù)據(jù)儲(chǔ)存量，而且使得后面的判別過(guò)程少受干擾，大大簡(jiǎn)化其后的處理。

（4）       指紋圖像細(xì)化處理。圖像細(xì)化就是將脊的寬度降為單個(gè)像素的寬度，得到脊線的骨架圖像的過(guò)程。這個(gè)過(guò)程進(jìn)一步減少了圖像數(shù)據(jù)量，清晰化了脊線形態(tài)，為之后的特征值提取作好了準(zhǔn)備。由于我們所關(guān)心的不是紋線的粗細(xì)，而是紋線的有無(wú)。因此，在不破壞圖像連通性的情況下必須去掉多余的信息。因而應(yīng)先將指紋脊線的寬度采用逐漸剝離的方法，使得脊線成為只有一個(gè)象素寬的細(xì)線，這將非常有利于下一步的分析。

2.2.2 指紋算法之特征值提取

提取指紋特征值是從細(xì)化過(guò)的指紋圖像中，掃描分析出能夠表達(dá)某個(gè)指紋圖像與眾不同的特征點(diǎn)的集合。在最初的指紋識(shí)別算法中，經(jīng)歷以過(guò)圖像進(jìn)行比較的階段，現(xiàn)在的算法為了安全和確保精準(zhǔn)度起見(jiàn)，采用圖像上的特征點(diǎn)來(lái)進(jìn)行比較，所以才有特征值提取的說(shuō)法。

（1）首先來(lái)認(rèn)識(shí)一下指紋的特征。

–     指紋特征＝總體特征＋局部特征

•         總體特征：

–     紋形：環(huán)形、弓形、螺旋形（有的算法分的更細(xì)，如左旋右旋）

–     模式區(qū)：包含了紋形特征的區(qū)域

–     核心點(diǎn)：位于指紋紋路的漸進(jìn)中心

–     三角點(diǎn)：位于從核心點(diǎn)開(kāi)始的第一個(gè)分叉點(diǎn)或者斷點(diǎn)、或者兩條紋路會(huì)聚處、孤立點(diǎn)、折轉(zhuǎn)處，或者指向這些奇異點(diǎn)。

–     紋數(shù)：指模式區(qū)內(nèi)指紋紋路的數(shù)量（脊密度）

–     局部特征：指紋上的細(xì)節(jié)點(diǎn)的特征。

•         特征點(diǎn)：類型、方向、曲率、位置

•         特征點(diǎn)類型

–     A：終結(jié)點(diǎn)（Ending），一條紋路在此終結(jié)

–     B：分叉點(diǎn)（Bifurcation），一條紋路在此分開(kāi)成為兩條或更多的紋路

–     C：分歧點(diǎn)（Ridge Divergence），兩條平行的紋路在此分開(kāi)

–     D：孤立點(diǎn)（Dot or Island），一條特別短的紋路，以至于成為一點(diǎn)

–     E：環(huán)點(diǎn)（Enclosure），一條紋路分開(kāi)成為兩條之后，立即有合并成為一條

–     F：短紋（Short Ridge），一端較短但不至于成為一點(diǎn)的紋路

（2）指紋特征點(diǎn)的表示。認(rèn)識(shí)到指紋包含以上特征點(diǎn)之后，如何對(duì)指紋的特征點(diǎn)進(jìn)行描述？就像通過(guò)描述一個(gè)的特點(diǎn)不同于另一個(gè)人時(shí)，我們一般會(huì)采用儲(chǔ)如“男性”“身高170”“偏白”等詞匯一樣，描述指紋的特征點(diǎn)也有一系列的維度。如特征點(diǎn)類型、位置坐標(biāo)、方向、曲率等。甚至可以增加組合特征描述。指紋處理是一個(gè)幾何域的問(wèn)題，所以對(duì)這些特征點(diǎn)的描述無(wú)外乎與幾何參數(shù)有關(guān)。

（3）指紋特征點(diǎn)提取。對(duì)指紋的特征信息（總體和局部的）進(jìn)行選擇、編碼，形成二進(jìn)制數(shù)據(jù)的過(guò)程。指紋特征點(diǎn)的提取方法是算法中的核心。一般采用8鄰域法對(duì)二值化、細(xì)化后的指紋圖像抽取特征點(diǎn)，這種方法將脊線上的點(diǎn)用“1”表示，背景用“0”表示，將待測(cè)點(diǎn)（x,y）的八鄰域點(diǎn)(如下圖所示)進(jìn)行循環(huán)比較，若“0”，“1”變化有六次，則此待測(cè)點(diǎn)為分叉點(diǎn)，若變化兩次，則為端點(diǎn)。通過(guò)這個(gè)過(guò)程可以記錄下來(lái)一個(gè)指紋的所有特征點(diǎn)。通常一個(gè)指紋的特征點(diǎn)在100~150之間，在形成指紋特征值模板（也就是特征值的有序集合）時(shí)，盡量多的提取特征點(diǎn)對(duì)于提高準(zhǔn)確性是有很大幫助的。

2.2.3 指紋算法之特征值比對(duì)

指紋特征值比對(duì)過(guò)程是把當(dāng)前取得的指紋特征值集合與事先存儲(chǔ)的指紋特征值模板進(jìn)行匹配的過(guò)程。匹配是一個(gè)模式識(shí)別的過(guò)程，判定的標(biāo)準(zhǔn)不是等與不等，而是相似的程度。這個(gè)程度判定依賴于某個(gè)閾值，以及與判定時(shí)比較的特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)有關(guān)。閾值取的合理，特征點(diǎn)取的越多，誤判的機(jī)率就越小。理論一般認(rèn)為只要7個(gè)特征點(diǎn)不同就可以區(qū)別開(kāi)兩枚指紋。實(shí)際在程序?qū)崿F(xiàn)中，多采用14個(gè)或以上的特征點(diǎn)作匹配。匹配的方法很多，包括基于特征點(diǎn)的匹配、脊模式的匹配、以及線對(duì)（兩個(gè)特征點(diǎn)的連線）匹配方法。匹配的過(guò)程還要處理如手指旋轉(zhuǎn)、壓力導(dǎo)致的伸縮及平移等情況。一般算法的誤識(shí)率（FAR）為0.001%時(shí)，其拒認(rèn)率（FRR）為0.75 - 5%。

在指紋識(shí)別算法這一部分補(bǔ)充說(shuō)明一下指紋識(shí)別和驗(yàn)證的區(qū)別。

識(shí)別與驗(yàn)證并不是指紋識(shí)別算法領(lǐng)域的問(wèn)題，而是指紋識(shí)別系統(tǒng)的問(wèn)題。指紋識(shí)別就是指1：N模式下匹配指紋特征值。它是從多個(gè)指紋模板中識(shí)別出一個(gè)特定指紋的過(guò)程。其結(jié)果是，有或者沒(méi)有。有時(shí)會(huì)給出是誰(shuí)的信息。

指紋驗(yàn)證是指在1：1模式下匹配指紋特征值。它是拿待比對(duì)的指紋特征模板與事先存在的另一個(gè)指紋特征模板進(jìn)行一次匹配的過(guò)程。其結(jié)果是，是不是。在一個(gè)系統(tǒng)中即可以采用1：1模式也可以采用1：N模式，這是取決于應(yīng)用系統(tǒng)的特點(diǎn)和要求。

從優(yōu)缺方面比較，1:1模式要比1：N快些，準(zhǔn)確性高些，但方便性會(huì)差些。

3、指紋產(chǎn)品中間件

指紋中間件技術(shù)，與一般中間件技術(shù)相似。對(duì)于指紋軟件中間件來(lái)講，主要是提供一系列從應(yīng)用角度看已經(jīng)封裝好的接口，一般不會(huì)開(kāi)放指紋特征值模板及下一級(jí)的接口。這些接口的能力表現(xiàn)為數(shù)據(jù)庫(kù)連接和拆線類接口、用戶注冊(cè)接口、用戶驗(yàn)證接口、用戶手指信息、用戶信息訪問(wèn)接口、用戶管理（增刪改）接口，以及常用的系統(tǒng)管理接口等。這些接口一般以OCX組件形式提供，適用于以C/S、B/S、N-Tier等多種應(yīng)用模式。

硬件中間件，一般是指指紋脫機(jī)模塊。它主要是一個(gè)嵌入式指紋識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)外提供兩方面的能力。一是向下能夠接入一定類型數(shù)量的指紋SENSOR；二是向上給應(yīng)用能夠提供指紋注冊(cè)、驗(yàn)證、識(shí)別、指紋存儲(chǔ)等功能。硬件中間件的形態(tài)一直在發(fā)展和變化中，從板卡形態(tài)向芯片形態(tài)演變。市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)指紋識(shí)別IC，能夠完成所有指紋注冊(cè)驗(yàn)證的功能。這對(duì)于開(kāi)發(fā)嵌入式指紋識(shí)別設(shè)備，將無(wú)疑是一大福音。

3、指紋產(chǎn)品上層構(gòu)件

指紋產(chǎn)品上層構(gòu)件，即應(yīng)用層，目前市場(chǎng)上所見(jiàn)完整的指紋產(chǎn)品形態(tài)多種多樣，在此不再累述。只是想說(shuō)，在應(yīng)用層，由于行業(yè)的不同、需求的多樣性，依然是有很多可以成就的東西。

總結(jié)

從以上分析總結(jié)來(lái)看，基礎(chǔ)構(gòu)件中的指紋SENSOR和指紋算法是關(guān)鍵中的關(guān)鍵。如果沒(méi)有掌握這個(gè)關(guān)鍵，通過(guò)正常的商品交易得到這些，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)造出指紋中間件產(chǎn)品、或者開(kāi)發(fā)出不同行業(yè)的不同類型的指紋應(yīng)用產(chǎn)品（或系統(tǒng)），也會(huì)有非常不錯(cuò)的前景，這也是創(chuàng)新――集成創(chuàng)新。