指纹识别如何完成身份认证呢?

2018-04-15作者:邱建华,冯敬,郭伟,周淑娟 著编辑:菲尼克斯的巨型大陆

如果大家一直在看江苏卫视播出的最强大脑栏目,一定对其中第二期的嘉宾挑战指纹识别印象深刻。在那一期,嘉宾吴天胜能够记住 120 位现场观众的右手大拇指指纹图像,并且根据观众姓名准确指出其指纹图像或根据指纹图像说出对应的观众姓名。吴天胜的惊人记忆力博得满堂彩。但是,吴天胜并没有进行真正的指纹识别,为什么呢?我们将首先介绍自动指纹识别的基本原理和过程,然后再回答这个问题。

 

指纹识别是如何完成身份认证的呢?我们已经知道,不同的手指具有不同的特征,这些特征包括了一级特征、二级特征以及三级特征,而对于相同的手指,这些特征是保持不变的。计算机能够自动提取这些特征,并与其他指纹的特征进行比较,计算它们之间的相似性,从而判断两幅指纹图像是不是来自同一个手指。具体来说,指纹识别包含了两个基本过程。

 

首先是注册阶段,在注册阶段,系统将采集用户的活体指纹图像。指纹采集仪是指纹输入的基本设备,它将指纹纹理信息转换为计算机可以处理的二维数组,也就是数字指纹图像。根据传感器类型,指纹采集仪可以分为光学传感、固态传感和超声波传感等,也可以根据采集方式,分为按压式、刮擦式以及无接触式采集等。固态传感采集仪又分为电容式、电阻式等。目前,由于图像质量和采集设备的价格因素,光学采集仪和电容式采集仪的应用最为广泛。

 

 

图片 1.png

指纹注册过程(指纹图像取自公开的指纹数据库FVC2002DB1)

 

指纹识别的第二个阶段也就是识别认证阶段。在识别认证阶段,指纹识别系统需要现场采集用户的指纹图像,并对该图像进行与注册阶段类似过程的特征提取,得到指纹模板,该模板也被称作验证模板或查询模板。然后比较注册指纹模板与查询指纹模板中的特征点集,也就是细节点集合,并计算出一个指纹相似度分数,该分数则代表了两幅指纹图像之间的相似性。

 

 

图片 2.png

指纹匹配过程示意图

 

第三项则是配对细节点本身相似性的度量。当然,我们还可以在该公式中加入各种其他相似性度量项。指纹匹配分数的计算公式是影响指纹识别性能最为关键的环节。设计匹配分数计算公式需要很高的技巧和经验,因为在该公式中需要同时考虑多种因素对指纹相似度的影响,比如细节点对的平均相似性、配对细节点个数、细节点质量、对准后重叠区域面积、方向场的相似性等等。最终的决策则是根据相似度的大小来判断。

 

现在我们再回到本节开头吴天胜挑战《最强大脑》节目的问题。为什么吴天胜并没有进行真正的指纹识别呢?根据节目设置,在节目开始之前,吴天胜指纹识人的过程是首先采集现场120名观众的右手大拇指指纹图像,并在一个小时内记住这些图像及其对应的人名。这一过程,我们可以看作是指纹注册阶段。然后,在节目现场,随机挑选一位观众,并告诉吴天胜该观众的姓名,吴天胜则根据观众的姓名,从120幅指纹图像中挑选出该观众之前采集的指纹。当该挑选出来的指纹图像与该观众在节目现场采集的指纹图像匹配的相似度达到90%以上时,就算挑战成功。通过分析这一过程,我们发现,虽然吴天胜在节目开始前记忆了120名观众的指纹,但是,在节目现场他并没有真正比较现场采集的指纹图像和之前采集的指纹图像。换句话说,吴天胜只进行了指纹的记忆存储,而没有进行指纹的匹配。


内容来源:书问

作者邱建华,冯敬,郭伟,周淑娟 著
出版清华大学出版社
定价39元
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