自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)課件

自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)傳統(tǒng)身份驗(yàn)證驗(yàn)證該人是否持有有效的證明文件或信物計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，多使用"用戶ID+密碼"的方法來(lái)進(jìn)行用戶的身份認(rèn)證和訪問(wèn)控制的生物識(shí)別的概念所謂生物識(shí)別，就是利用人體的生理特征或行為動(dòng)作來(lái)認(rèn)證人的身份特征是每個(gè)人所獨(dú)有的，其它人無(wú)法復(fù)制取代，并不是所有人體特征或動(dòng)作都能用于身份識(shí)別特征選擇的要求普遍性唯一性穩(wěn)定性可采集性可接受性通用生物識(shí)別系統(tǒng)特征采集器特征壓縮登記模塊特征采集器特征壓縮認(rèn)證模塊特征匹配模板數(shù)據(jù)庫(kù)圖1.1通用生物識(shí)別流程Fig1.1AGenericBiometricSystem工作模式驗(yàn)證：就是通過(guò)把現(xiàn)場(chǎng)采集到的生物特征與一個(gè)己經(jīng)登記的模板進(jìn)行“一對(duì)一的比對(duì)（one-to-onematching）”，來(lái)確認(rèn)身份的過(guò)程辨識(shí)則是把現(xiàn)場(chǎng)采集到的生物特征同數(shù)據(jù)厙中的模板逐一對(duì)比，從中找出與現(xiàn)場(chǎng)特征相匹配的模板。這也叫“一對(duì)多匹配（one-to-manymatching）”。生物識(shí)別系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)（1）輸出是一個(gè)有一定置信度的結(jié)果有兩種錯(cuò)誤判斷，一是把正確的匹配當(dāng)成錯(cuò)誤的而拒絕（拒真率FalseRejectRate,FRR），另一種則是把原本不匹配的當(dāng)成正確的而接納（誤識(shí)率FalseAcceptRate,FAR）。FRRFARERR公安系統(tǒng)高安全系統(tǒng)民用系統(tǒng)生物識(shí)別系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)（2）等錯(cuò)誤率（ERR）：是指FRR與FAR相等時(shí)值，ERR越小，系統(tǒng)的精度越高。系統(tǒng)的匹配速度也是系統(tǒng)性能的一個(gè)重要指標(biāo)，特別對(duì)于辨識(shí)系統(tǒng)。主要生物識(shí)別技術(shù)生物識(shí)別技術(shù)或使用人體的生理特征，或使用人的行為動(dòng)作。生理特征要比行為動(dòng)作更加可靠。廣泛使用或研究較深的生物識(shí)別技術(shù)有：人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、掌形識(shí)別、手部血管識(shí)別、虹膜識(shí)別、視網(wǎng)膜圖形識(shí)別、面部熱象圖識(shí)別、人耳識(shí)別、簽名識(shí)別、步態(tài)識(shí)別和聲紋識(shí)別。人臉面部熱象圖指紋掌形手部血管虹膜簽名聲紋視網(wǎng)膜掃描人臉識(shí)別人臉識(shí)別是最友好、人的接受性最強(qiáng)的一種身份認(rèn)證手段人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟在使用人臉識(shí)別時(shí)還利用了其它相關(guān)信息動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別還存在困難指紋識(shí)別指紋的結(jié)構(gòu)是在胎兒期形成的，不僅與遺傳因素有關(guān)，還受母體內(nèi)環(huán)境的影響，因此，即使是同卵雙胎，其指紋也有明顯的差異，而他們的DNA在目前技術(shù)條件下還無(wú)法區(qū)分。指紋的唯一性與穩(wěn)定性已經(jīng)得到了有力的驗(yàn)證，并在司法、公安和各種安全防護(hù)系統(tǒng)廣泛應(yīng)用。目前困擾指紋識(shí)別應(yīng)用擴(kuò)大的問(wèn)題一是人們對(duì)其的接受性（a）和（b）是一對(duì)同卵胞胎姐妹對(duì)應(yīng)手指的指紋，可明顯看出兩者的差異（a）（b）掌形識(shí)別掌形識(shí)別是利用手掌的幾何尺寸關(guān)系來(lái)識(shí)別人的身份，這些尺寸主要包括手掌的形狀，手指的長(zhǎng)度和寬度以及手指的三維特征等等。識(shí)別的精度在一定條件下也較為可靠最大的缺點(diǎn)在于如果用于大人群的身份認(rèn)證，其識(shí)別精度會(huì)大大下降掌形并不是一個(gè)具有穩(wěn)定性的生物特征虹膜識(shí)別虹膜的唯一性和穩(wěn)定性虹膜不與其它任何外界環(huán)境相關(guān)聯(lián)，也無(wú)法用手術(shù)修補(bǔ)。虹膜圖象的采集需要用光線掃描人的眼睛，會(huì)使人感到不適虹膜掃描器的價(jià)格太高，目前還很難向普通民用市場(chǎng)推廣。人耳識(shí)別通過(guò)獲取耳朵的正面投影，經(jīng)圖象預(yù)處理后，得到用于匹配的圖形特征描述。人耳是否具有唯一性和穩(wěn)定性，僅通過(guò)現(xiàn)有的小樣本測(cè)試，恐怕還無(wú)法說(shuō)明。簽名識(shí)別簽名識(shí)別有兩種方式：靜態(tài)識(shí)別和動(dòng)態(tài)識(shí)別。所謂靜態(tài)識(shí)別是指識(shí)別時(shí)僅僅考慮簽名的幾何特征。而動(dòng)態(tài)識(shí)別除了利用靜態(tài)幾何特征外，還要考慮諸如速度、加速度和簽名的輪廓軌道等動(dòng)態(tài)因素。獲取動(dòng)態(tài)簽名的特征，需要使用特殊的寫字板或簽名筆聲紋識(shí)別聲紋識(shí)別分為內(nèi)容相關(guān)和內(nèi)容不相關(guān)兩種類型。內(nèi)容相關(guān)的聲紋識(shí)別要求被驗(yàn)證的人發(fā)出固定的同一句話，而內(nèi)容不相關(guān)的識(shí)別則對(duì)被驗(yàn)證者的語(yǔ)音無(wú)特殊要求聲紋識(shí)別系統(tǒng)中的最大問(wèn)題是對(duì)于大人群，它的識(shí)別能力還有所欠缺，另外，背景的噪雜對(duì)識(shí)別效果影響很大性能名稱普遍性唯一性穩(wěn)定性采集方便性識(shí)別精度可接受性防欺騙性人臉識(shí)別高低中等高低高低指紋識(shí)別高高高中等高中等高掌形識(shí)別高中等中等中等中等中等中等手部血管識(shí)別中等中等中等中等中等中等高虹膜識(shí)別高高高中等高低高視網(wǎng)膜圖形識(shí)別高高中等低高低高簽名識(shí)別中等低低高低高低聲紋識(shí)別中等低低中等低高低面部熱象圖識(shí)別高高低高中等高高人耳識(shí)別高中等中等高低高低指紋鑒別大都采用FBI提出的細(xì)節(jié)匹配的方法。按照FBI的建議，細(xì)節(jié)分為兩類：脊線的端點(diǎn)和分歧點(diǎn)。在使用中，一般如果有大于12個(gè)特征完全匹配，則認(rèn)為兩枚指紋完全一致。美國(guó)IBM公司和密執(zhí)安州立大學(xué)的學(xué)者經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于較為完整的指紋圖象，按以上準(zhǔn)則匹配錯(cuò)誤的概率為理論上為5.8×10-7人工的鑒定方法，決不是簡(jiǎn)單的主觀判斷，而是建立在一系列的客觀事實(shí)上的，如指紋細(xì)節(jié)間的相互位置、指紋脊線的流向，脊線的密度等等自動(dòng)指紋識(shí)別圖象采集指紋分類系統(tǒng)指紋匹配系統(tǒng)指紋圖象壓縮系統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)指紋圖象采集傳統(tǒng)的指紋采集方式是油墨加紙光學(xué)指紋傳感器最常用的是FTIR技術(shù)。光線照到壓有指紋的玻璃表面，反射光線由CCD去獲得，反射光的量依賴于壓在玻璃表面指紋的脊和谷的深度和皮膚與玻璃間的油脂和水分硅晶體傳感器（電容、電感、電場(chǎng)）熱敏溫度感應(yīng)傳感器超聲波傳感器(a)(b)(c)

比較項(xiàng)目技術(shù)種類體積耐用性成像質(zhì)量成本功耗光學(xué)全反射技術(shù)中一般干手指差，圖象采集面積大低較多硅晶體傳感技術(shù)小一般濕手指成像模糊，圖象采集面積小低較少超聲波掃描技術(shù)中一般不受手指干濕影響，但圖象分辨率低高較多指紋分類（a）帳形（b）箕形（c）螺形難以分類的指紋示例指紋分類指紋分類困難一方面是因?yàn)橹讣y本身的形狀各異，另一方面是指紋分類體系的復(fù)雜與模糊性。指紋匹配指紋匹配主要依靠的指紋細(xì)節(jié)特征（Minutiae）。常見(jiàn)的指紋指紋特征主要有以下五種：端點(diǎn)、分歧點(diǎn)、橋形、交叉和口形自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)一般只用脊線的端點(diǎn)和分歧點(diǎn)作為指紋的細(xì)節(jié)特征，這是因?yàn)槠渌麕追N特征都可以看作是這兩種特征的合成。指紋壓縮目前由FBI提出的WSQ算法是國(guó)際上較為流行的指紋圖象壓縮算法，它采用了小波變換和霍夫曼編碼等技術(shù)，其壓縮比約為20：1(a)原始圖象(b)壓縮后圖象自動(dòng)指紋識(shí)別所面臨的問(wèn)題活體指紋傳感器帶來(lái)的圖象誤差對(duì)于質(zhì)量較差的指紋圖象缺乏有效的指紋特征描述手段沒(méi)有一種方便穩(wěn)定的，適合自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的指紋分類體系。圖象采集圖象預(yù)處理特征提取指紋匹配指紋登記指紋自動(dòng)匹配系統(tǒng)流程圖像質(zhì)量評(píng)估合格？否是圖像分割圖像增強(qiáng)圖像二值化圖像細(xì)化指紋圖象預(yù)處理流程(a)原始指紋圖象(b)二值化指紋圖象(c)指紋細(xì)化圖象圖象隔點(diǎn)重采樣圖象方向計(jì)算圖象前景背景分離標(biāo)注各塊的方向連續(xù)區(qū)域分析計(jì)算質(zhì)量評(píng)估參數(shù)合格？分析是否是部分手指分析是否是干/濕手指指紋圖象質(zhì)量評(píng)估流程OKNOTOK前景面積是否過(guò)小？否拒絕該圖象是指紋圖象分割其目的是把指紋圖象中質(zhì)量很差，在后續(xù)處理中很難恢復(fù)的圖象區(qū)域與有效區(qū)域區(qū)分開(kāi)來(lái)，使后續(xù)處理能夠集中于有效區(qū)域。指紋紋線具有較強(qiáng)的方向性，因此利用方向圖對(duì)指紋圖象進(jìn)行分割是一種常用的方法多級(jí)分割法：就是把分割的過(guò)程分為3級(jí)，使各級(jí)的搜索范圍逐級(jí)遞減，第一級(jí)分割為背景分割，第二級(jí)從前景中分割出模糊區(qū)域，第三級(jí)從模糊區(qū)中分割出不可恢復(fù)部分，這樣各級(jí)分割的搜索區(qū)域有大到小，所采用的特征量也有簡(jiǎn)到繁，把計(jì)算量少的特征量作用于較大范圍的區(qū)域，不僅節(jié)約了運(yùn)算開(kāi)銷，而且提高了分割的可靠性。濾波正規(guī)化利用塊均值和方差做第一次分割，去除背景部分利用方向圖和塊方向圖完成第二次和第三次分割圖像增強(qiáng)利用了傳統(tǒng)的傅立葉變換來(lái)增強(qiáng)指紋圖象，同時(shí)在傅立葉增強(qiáng)后，又使用了兩種方向?yàn)V波器來(lái)進(jìn)一步修補(bǔ)指紋紋線。經(jīng)過(guò)傅立葉增強(qiáng)的指紋圖象，還有可能存在斷裂和叉連，其中斷裂是指指紋脊線的小斷口，叉連為兩條相近的脊線由于噪音而連在了一起。使用了方向?yàn)V波器來(lái)消除這兩種噪聲。方向?yàn)V波器濾波器由兩部分構(gòu)成：平均濾波器和分離濾波器。平均濾波器的作用主要是連接脊線中出現(xiàn)的斷裂，而分離濾波器可以去除圖象中的叉連現(xiàn)象。圖像二值化使用了一種基于脊線方向分析的方法對(duì)指紋圖象進(jìn)行二值化指紋紋線細(xì)化細(xì)化就是將二值圖象變化為單象素寬度的骨架圖象。指紋匹配(a)端點(diǎn)(b)分歧點(diǎn)(c)交叉(d)橋形(e)口形基于細(xì)節(jié)特征的誤匹配傳統(tǒng)基于Gabor濾波器的指紋匹配指紋匹配方法（1）細(xì)節(jié)特征的提取；（2）基于多幅指紋圖象的細(xì)節(jié)特征和細(xì)節(jié)編碼生成匹配組合模板；（3）基于組合模板的指紋匹配。信息融合的五層策略組合模板生成采集同一指紋的三幅圖象，分別對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理并提取細(xì)節(jié)特征對(duì)于三幅指紋初始模板，任選兩初始模板，確定兩模板匹配所能達(dá)到的最大分值另選沒(méi)有匹配過(guò)的兩個(gè)模板，直至所有模板兩兩匹配完畢確定參考模板和參考點(diǎn)，確定各模板與參考模板的校正參數(shù)，按校正參數(shù)對(duì)各初始模板校準(zhǔn)把各初始模板中可信度大于1的特征重新在參考模板中登記圖象采集圖象預(yù)處理細(xì)節(jié)匹配組合模板細(xì)節(jié)局部紋理細(xì)節(jié)編碼匹配成功是否編碼匹配匹配成功是否匹配不成功指紋分類方法一種新的分類體系使用模糊聚類的方法，在特征