数字图像处理中指纹识别技术

数字图像处理中指纹识别技术

裴育

（杭州八爪鱼微电子有限公司  浙江杭州  310015）

摘要：随着科技的不断进步，生物识别技术已成为身份验证的重要手段。其中，指纹识别技术因其独特性和稳定性受到了广泛关注。本文详细探讨了数字图像处理在指纹识别技术中的应用，包括指纹图像的预处理、特征提取、匹配识别等关键环节，期望能为相关从业者提供参考。

关键词：数字图像处理；指纹识别；特征提取；生物识别

指纹识别技术作为一种生物识别方法，已广泛应用于安全认证、门禁系统、移动支付等多个领域。其基本原理是通过对比和分析指纹的纹理特征来进行身份验证。在数字图像处理技术的支持下，指纹识别系统的准确性和效率得到了显著提升。

一、指纹图像预处理

指纹图像预处理是指纹识别中的关键环节，其包含一系列精细步骤，旨在改善原始指纹图像质量，为后续的特征提取和匹配奠定坚实基础。

首先，图像增强。旨在提升指纹纹理的清晰度，使得指纹的脊线和谷线更加鲜明。通过运用先进的算法和技术，这一步骤能够有效地削减图像中噪声和不必要干扰，从而确保后续处理的精确性。其次，二值化处理。此环节是将增强后灰度图像转换成黑白二值图像的重要步骤。此转换对于简化图像信息、提升处理效率具有关键作用，并能进一步凸显指纹纹理特征，为后续的特征提取工作提供更为便捷的数据基础。最后，细化操作。通过精细算法处理，其步骤能去除指纹脊线的宽度信息，仅保留其关键的拓扑结构。此举不仅有助于减少数据冗余，还能使指纹特征更为凸显，为后续特征提取和匹配识别工作提供极大便利。图1为指纹图像预处理流程示意图。

图1 指纹图像预处理流程

二、指纹特征提取

指纹特征提取是指纹识别技术中的核心环节，其关键在于对指纹图像中的独特特征进行精准捕捉、深入分析和全面记录。这一过程对于确保指纹识别的准确性和可靠性至关重要。在指纹特征提取中，端点、分叉点和短纹等标志性特征是重点关注的对象。这些特征因其卓越的稳定性和独特性，在指纹识别领域具有不可替代的价值。

（1）端点，作为指纹纹路的起始或终止之处，是指纹识别中的重要参考点。它们以纹路的突然中断或起始为标志，在指纹图像中具有明确的定位和易于识别的特点。正是这些端点，为指纹识别提供了宝贵的参考信息，使得我们能够准确地区分不同的指纹。

（2）分叉点，则展现了指纹纹路的分支情况，它们以一条纹路突然分叉为两条或多条为特征。这种特殊的纹路形态为指纹识别提供了重要的辨识依据。分叉点在不同指纹中的形态和分布都各具特色，从而增加了指纹的复杂性和多样性，使得每个指纹都独一无二。

（3）短纹，在指纹特征提取中也占据着不可忽视的地位。尽管它们相对于端点和分叉点来说可能更加细微且难以察觉，但在复杂的指纹网络中，短纹却扮演着举足轻重的角色。其以指纹上一些细小纹路或断点为表现形式，为指纹识别提供了额外的辨识线索。图2为指纹识别流程示意图

图2 指纹识别流程示意图

为了精确地提取这些关键特征，现代指纹识别系统运用了先进的数字图像处理技术。这些技术能够精确地锁定并提取指纹图像中的特征点，进而将其转化为数字化的表征形式——特征向量。这个特征向量宛如指纹的数字化标识，蕴含了丰富的识别信息，为后续的匹配与识别过程提供了有力的数据支持。在特征提取的过程中，精确性和效率是两个不可或缺的关键因素。精确特征提取，能确保识别结果的准确无误，从而提高系统可靠性；而高效特征提取则能够缩短识别时间，提升系统的响应速度。因此，在设计和优化指纹识别系统时，必须充分考虑这两个方面的因素，以实现最佳的识别性能和用户体验。

三、指纹匹配识别

指纹匹配识别是指纹识别流程中的最后关键环节，能确保了身份验证精确性和可靠性。其机制在于将待验证指纹的特征向量与数据库中预先存储指纹特征进行逐一比对。此过程对精确性和时效性都有着极高的要求，因此，匹配算法的选择显得至关重要。

匹配算法的效率与准确性直接影响到整个识别系统表现。优秀匹配算法能迅速且准确地从海量数据中，筛选出与待验证指纹最为匹配记录，从而快速确认身份。相反，性能不佳算法则可能引发识别过程的延迟，甚至导致错误的身份确认。

当前，指纹识别领域运用了多种匹配算法。其中，基于细节点匹配算法因其对指纹细节特征的精确捕捉而备受推崇。这种算法主要关注指纹中的特定细节，如纹路的端点和分叉点，以此为基础进行精确比对。在安全要求极高的场景下，该算法的应用尤为广泛。另一种备受关注的算法是基于图像匹配。与细节点匹配不同，侧重于从全局角度评估指纹的相似性。在处理质量较低或存在部分缺损的指纹图像时，这种算法展现出了良好的稳定性和适用性。

此外，随着深度学习技术的不断进步，基于深度学习匹配算法正逐渐成为新研究焦点。这类算法通过深度神经网络学习并提取指纹图像中的深层特征，进而实现更精准的匹配。深度学习算法的强大学习和优化能力，极大地提高了指纹识别的准确度和处理速度。

四、挑战与发展趋势

指纹识别技术，尽管已取得了显著的进步并在多个领域得到应用，但仍面临诸多挑战。其中，指纹质量问题是首要难题。采集设备的性能、环境条件以及个体手指的差异性，都可能导致采集到的指纹图像模糊或不清晰，进而增加了识别的困难度，甚至可能引发误识。

随着时间的推移，个体指纹可能因皮肤老化、磨损等因素而发生变化。这种形变有可能导致原有指纹特征的转变，从而影响识别的精确度。其次，假指纹的出现对指纹识别技术的安全性构成了重大威胁。随着科技的不断进步，制造假指纹的技术也日益精湛，这无疑给指纹识别技术带来了严峻的挑战。一旦假指纹被用于身份验证，将可能引发严重的安全问题。为了克服这些挑战，研究者们正积极探索新的解决方案。深度学习技术的引入为指纹识别领域注入了新的活力。深度学习模型，特别是卷积神经网络，展现出强大的特征提取和分类能力。通过大量的训练数据，这些模型能够深入学习到指纹图像中的本质特征，从而提升识别的准确性。

与此同时，物联网和云计算技术的迅猛发展也为指纹识别技术带来了新的机遇。物联网技术的普及使得各类智能设备能够实现互联互通，为指纹识别技术提供了更广阔的应用空间。而云计算技术则为指纹识别提供了强大的数据存储和计算能力，大幅提升了指纹识别的效率。

五、结语

总之，数字图像处理技术在指纹识别中发挥着举足轻重的作用，涉及指纹图像的预处理、特征提取及匹配识别等关键环节。预处理通过图像增强、去噪和细化等手段，有效提高指纹图像质量，为精准特征提取打下坚实基础。特征提取则利用图像处理技术准确捕捉指纹的独特特征，如端点、分叉点，生成高辨识度特征向量。为应对技术挑战，需要不断探索图像处理新法，融合深度学习等前沿技术，以推动指纹识别性能的不断提升与创新应用。

参考文献：

[1]张魁星，魏本征，张孝龙等.小儿指纹图像数字化采集方法研究[J].山东中医药大学学报,2012(1):7-9.

[2]王尚鹏.指纹图像识别技术的探究与应用分析[J].数字化用户,2019(28):100.

[3]徐自远.面向人工智能算法下图像识别技术分析[J].数字技术与应用,2021(10):4-6.

作者简介：裴育（1979.7—），男，满族，吉林磐石人，硕士，高级工程师（副高），研究方向：芯片系统设计，图像、视频分析及模式识别，嵌入式系统芯片级驱动设计，系统级安全加密设计，半导体传感器芯片及驱动设计。