摘  要: 通過改進(jìn)指紋識(shí)別流程和預(yù)處理算法，使指紋識(shí)別系統(tǒng)能有較強(qiáng)的偽指紋判別性能。在指紋圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)計(jì)算多個(gè)前景灰度特征值，包括圖像質(zhì)量特征值、材質(zhì)特征值和信息量特征值。選取特定的閾值，對(duì)前后采集的指紋圖像特征值進(jìn)行比較，判別是否為偽指紋圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的有效性。
關(guān)鍵詞: 指紋識(shí)別；前景；灰度；特征值；偽指紋；圖像質(zhì)量；判別法

    指紋識(shí)別是目前應(yīng)用最為廣泛的生物識(shí)別技術(shù)，典型應(yīng)用有身份驗(yàn)證系統(tǒng)、門禁系統(tǒng)、單位指紋考勤系統(tǒng)、居民身份證管理系統(tǒng)等。指紋識(shí)別最大的優(yōu)點(diǎn)是安全、方便、高效、難以竊取和偽造。
    偽指紋技術(shù)(如近來出現(xiàn)的網(wǎng)上流傳很廣的自制指紋膜、指紋套技術(shù)[1])給指紋識(shí)別的安全性、可信度帶來很大的損害，更對(duì)個(gè)人隱私、社會(huì)誠(chéng)信、安全帶來潛在威脅。指紋膜能騙過很多的指紋考勤機(jī)，主要是利用了光學(xué)指紋采集儀工作原理和指紋識(shí)別算法的缺陷。改進(jìn)的指紋識(shí)別流程和算法使指紋識(shí)別系統(tǒng)具有較強(qiáng)的偽指紋判別能力。
    偽指紋判別從大的技術(shù)方向上可以歸于指紋圖像質(zhì)量辨別。從近年的公開文獻(xiàn)來看，專門對(duì)偽指紋的判別研究比較少。已有的指紋圖像質(zhì)量的辨別研究重點(diǎn)集中在對(duì)干濕手指、指紋噪聲影響、活體指紋判別等方面[2]。有文獻(xiàn)零星提到偽指紋的判別，但是判別算法比較單一[3]。本文對(duì)傳統(tǒng)指紋圖像預(yù)處理流程和算法僅進(jìn)行較小改動(dòng)，通過在前景背景分割后加入偽指紋判別流程，引入多個(gè)前景灰度特征值對(duì)偽指紋進(jìn)行判別，方法簡(jiǎn)單而有效。
1 指紋識(shí)別原理簡(jiǎn)介
    指紋識(shí)別處理流程一般是：首先采集合法用戶的指紋，然后計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過指紋預(yù)處理自動(dòng)進(jìn)行特征提取，提取后的特征作為指紋模板保存在數(shù)據(jù)庫中。在識(shí)別或驗(yàn)證階段采集用戶指紋，按照相同算法進(jìn)行特征提取，與數(shù)據(jù)庫中的指紋模板進(jìn)行比較，計(jì)算出它們的相似程度，根據(jù)匹配結(jié)果來識(shí)別用戶身份。
    指紋圖像的預(yù)處理是指紋識(shí)別的前期工作，也是最關(guān)鍵的步驟。指紋圖像預(yù)處理一般包括圖像分割、圖像增強(qiáng)、圖像二值化和圖像細(xì)化4個(gè)步驟。指紋圖像分割指割除背景區(qū)，保留具有指紋特征信息的前景區(qū)。圖像增強(qiáng)有效去除噪聲、突出圖像的細(xì)節(jié)特征，得到一個(gè)良好的清晰指紋圖以增強(qiáng)圖像的可識(shí)別性。圖像二值化是將灰度圖像轉(zhuǎn)化為只有黑白兩種顏色，用0和1表示的二值圖。圖像細(xì)化是通過運(yùn)算把指紋圖像最終變?yōu)榧咕€只有一個(gè)像素寬度的骨架[4]。
2 指紋采集與指紋偽造簡(jiǎn)介
2.1指紋采集
    指紋采集是指紋識(shí)別的第一步，指紋采集的有效性直接關(guān)系到指紋識(shí)別的正確性。現(xiàn)在比較成熟的指紋采集技術(shù)有光學(xué)式、電容式、壓感式、溫度感應(yīng)和超聲波掃描識(shí)別技術(shù)。光學(xué)技術(shù)采集指紋是最早、使用最廣泛的技術(shù)。普遍使用的指紋考勤機(jī)絕大部分都是利用光學(xué)指紋采集技術(shù),采集到的指紋圖像一般較多采用8 bit(256級(jí))灰度圖像。
2.2 指紋偽造
    不少公司、單位裝配了指紋機(jī)來對(duì)員工考勤，因?yàn)楣鈱W(xué)指紋考勤機(jī)價(jià)格便宜、使用和安裝方便。但近來，指紋膜和指紋套開始在購物網(wǎng)站熱銷。指紋膜一般采用仿人體皮膚的醫(yī)用美容硅膠材料、透明工業(yè)用硅膠等，經(jīng)過簡(jiǎn)單的拓印、倒模工序后，克隆人體指紋，可以套在手指冒充他人指紋。據(jù)報(bào)道，指紋膜能以假亂真，騙過指紋考勤機(jī)[5]。這種偽指紋技術(shù)具有工藝簡(jiǎn)單、成本低廉、隱蔽性強(qiáng)、仿真度高的特點(diǎn)。
3 基于前景灰度特征值的偽指紋圖像判別方法
3.1偽指紋判別流程
    偽造指紋技術(shù)主要利用了光學(xué)指紋采集儀的工作原理缺陷和指紋預(yù)處理的算法漏洞。光學(xué)指紋采集儀只注重獲取良好影像，而不管對(duì)象是否真實(shí)；指紋預(yù)處理一般關(guān)心的是如何更好地將圖像前景像素點(diǎn)從背景中分割出來，以及指紋的整體形狀和局部特征。因此可以改進(jìn)指紋識(shí)別流程，增加對(duì)偽指紋的判別。偽指紋判別流程如圖1所示。

3.2 偽指紋圖像判別原理
    偽指紋一般由某種工業(yè)膠體(如醫(yī)用、工業(yè)用硅膠、其他凝膠體等)制成，這些材料是同種均勻材料，其外觀性能幾乎難以改變，因此前后多次采集的指紋圖像灰度平均值變化微小, 且灰度方差值基本恒定。自然人的指紋前后多次采集時(shí)，人的用力輕重總會(huì)有變化，皮膚顏色就會(huì)略有變化,而且自然人手指的干濕度、清潔度也會(huì)在不同時(shí)間存在差異變化，因此真實(shí)指紋圖像的前后多次的灰度平均值變化較大，灰度方差波動(dòng)大。不同材質(zhì)的物體由于其表面光滑程度、紋理等的不同，對(duì)光線的反射和吸收也就不一樣，其灰度平均值有所不同[6]，因此皮膚指紋和硅膠偽造指紋的灰度平均值分布是有差異的。偽指紋不用時(shí)一般保存于容器中，很少受污染，其圖像灰度噪音影響很小、變化微小；而人手指有各種污染、微損壞等是不可避免的，其圖像噪聲影響較大、變化也大。
    凝膠類材料材質(zhì)均勻、明亮、反光性強(qiáng)，用其制作的偽指紋圖像灰度直方圖傾向于灰度級(jí)高的一側(cè)，直方圖窄而集中。真、偽指紋圖像及其典型灰度分布直方圖分別如圖2和圖3所示。

     分割前景和背景。對(duì)指紋圖像進(jìn)行分塊，將其分為n×n的小塊。如果是背景區(qū)域，其灰度的方差較小，而前景區(qū)的指紋圖像的方差較大，所以對(duì)每個(gè)小塊求其方差，再設(shè)定一個(gè)閾值，以此判斷是背景還是前景。如果是背景點(diǎn)，則將其灰度值重置為255;如果是前景點(diǎn)，則其灰度值不變。
3.3.2 計(jì)算前景灰度特征值
    (1) 圖像質(zhì)量特征值α
　 圖像質(zhì)量特征值包含兩個(gè)子特征值：前景灰度平均值和灰度方差[12]，分別記為α1和α2。根據(jù)前面分割背景和前景的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)前景像素點(diǎn)總數(shù)設(shè)為m個(gè)，F(xiàn)(i)代表前景點(diǎn)的灰度值，則:
  
3.3.3 偽指紋判定原則
    對(duì)讀取的指紋圖像，在預(yù)處理分割圖像后，先算出前景灰度特征值，然后與從指紋信息數(shù)據(jù)庫調(diào)出的指紋人前面的特征值逐個(gè)進(jìn)行比較。為了進(jìn)一步提高識(shí)別率，可以依次掃描從第一次到第N次的特征值，進(jìn)行綜合比較。
    設(shè)第一次采集的真實(shí)指紋的前景灰度特征值為α(0)、β(0)、γ(0)，后來某次采集的指紋前景灰度特征值為α(n)、β(n)、γ(n)，閾值設(shè)為T1、T2、T3。閾值的具體取值可以根據(jù)不同的偽指紋的材料通過實(shí)驗(yàn)，用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法得到恰當(dāng)?shù)慕?jīng)驗(yàn)值。對(duì)3組共6個(gè)前景灰度特征值進(jìn)行比較，當(dāng)有前后灰度特征值差小于或等于各閾值時(shí)判定為偽指紋，否則判定為真指紋。
    在實(shí)驗(yàn)室采集5名志愿者指紋作為實(shí)驗(yàn)樣本，再選取在購物網(wǎng)站上購買的某種材料制作的偽指紋進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。選用浙江中正公司的FPR-620光學(xué)指紋采集儀和其公司提供的編程用SDK，用VC 6.0編程進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真。志愿者在實(shí)驗(yàn)室隨機(jī)使用手指和指紋膜各20次進(jìn)行指紋識(shí)別，真實(shí)指紋100次識(shí)別的正確率為93%，偽指紋100次被識(shí)別率為88%。經(jīng)過對(duì)比驗(yàn)證，基于前景灰度特征值的判別法對(duì)于真指紋的正確識(shí)別和偽指紋的拒絕準(zhǔn)確度都很高，方法是有效的。
    對(duì)于本方法,以后還需要進(jìn)一步針對(duì)不同的材料試驗(yàn)得出更準(zhǔn)確的材料特征值和各個(gè)特征值的閾值，建立各種數(shù)據(jù)庫，以提高方法的廣泛性、實(shí)用性。本方法主要適合要求不太高的光學(xué)指紋讀取設(shè)備，重點(diǎn)針對(duì)普通的光學(xué)指紋考勤機(jī)。對(duì)于電容式、射頻式指紋機(jī)，偽造指紋難度很大，偽指紋的判別沒有太大的必要性和實(shí)用性。
參考文獻(xiàn)
[1] 朱小龍.指紋套熱銷擊穿考勤誠(chéng)信[N].光明日?qǐng)?bào),2010- 05-19(2).
[2] 張博超. 基于紋理分析和小波分析的活體指紋判別方法[D].沈陽：東北大學(xué)，2008.
[3] 羅勇,凌云.防偽指紋計(jì)算機(jī)視覺傳感系統(tǒng)的研究[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2012,31(4):31-32.
[4] 湯海林.指紋識(shí)別技術(shù)的研究與分析[J].福建電腦, 2011(11)：42-43.
[5] 彭放,雷云峰. “克隆指紋”騙過考勤機(jī)?[N].長(zhǎng)沙晚報(bào),  2010-03-15(7).
[6] 孟祥萍,增光,趙玉蘭.基于紋理結(jié)構(gòu)的指紋識(shí)別算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2009,30(13)：3136-3138.