自动指纹识别算法的分析

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1、南京邮电大学硕士研究生学位论文目录[4][5]表1几种生物特征身份认证技术比较鉴定方法广泛性独特性持久性采集性性能接受性防伪性参数得分人脸高低中高低高低14指纹中高高中高中高18掌形中中中高中中中15掌纹中中中中中中高15虹膜高高高中高低高18视网膜高高中低高低高16签名低低低高低高低11语音中低低中低高低11表1列出了常用生物特征的参数，每个参数分高、中和低三个等级，其中高代表最好，低代表最差。如果根据性能等级给每个参数打分：高为3分，中为2分，低为1分。各生物特征总的得分如表1最后一列所示。比较各种生物特征的参数，可以看到没有一种技术能在各项指标上全面优于其它技术。所以

2、根据不同的应用场合，需要采用不同的技术。目前，在总得分中排名前三的身体特征视网膜、虹膜和指纹被认为是具有固有性和唯一性的。这三种身体特征在生物特征技术中具有最高的可信度和准确度。但从综合性能上讲，指纹识别要优于其他几种技术。很多生物特征识别技术已经得到了广泛的应用，指纹识别技术尤为突出。基于指纹的生物特征识别技术在持久性、独特性、防伪性和采集性等多方面都具有很强的优势。它成为目前接受程度较高、应用最为广泛的一种生物特征识别方式。在各种基于生物特征的身份认证方法中，指纹识别所占有的市场份额最大，在国际生物识别组织IBG(InternationalBiometricGroup，

3、简写为IBG)对2004年各种生物特征的市场份额的比较报告中，指纹识别的市场份额为48%。同时，基于生物特征的身份认证方法的市场收入额在逐年上升，可见社会越来越需要基于生物特征的身份认证，尤其是基于指纹的身份认证方式。计算机的出现使指纹识别进入了自动化阶段。近些年来，国内外自动指纹识别技术已取得了许多进展。许多人存在一个错误观念，认为自动指纹识别技术中的问题已经得到彻底解决。然而事实恰恰相反，国际指纹识别竞赛FCV(FingerprintVerificationCompetion，简写为FVC)的测试结果表明，自动指纹识别仍有许多问题等待解决，仍然是一个具有挑战性的重要的研

4、究课题。参赛算法中许多都代表着世界领先的算法。从比赛结果来看，指纹识别算法的正确率远远低于市场上所宣传的指纹识别产品的正确率；正确率较高的算法所需的运算时-2-南京邮电大学硕士研究生学位论文目录间也相对较长，消耗的存储空间较多，有些算法虽然能达到较高的正确率，但消耗的系统时间、空间资源在实际的应用中是难以让人接受的；低质量指纹图像的匹配还是一个挑战性的[6]难题；扭曲指纹的识别问题还有待进一步解决。目前的自动指纹识别系统的正确率还远远达不到指纹鉴别专家用肉眼进行识别的正确率，因为自动识别系统难以实现用人眼进行识别时所用的复杂模型，而且很难找到一种通用的判别方法适用于各种指纹

5、图像。可见，自动指纹识别技术的研究仍然是具有挑战性的研究课题。1.2指纹识别技术的研究现状进入21世纪以来，生物识别技术被广泛接受，自动指纹识别技术正越来越广泛地应用在机场、银行和各种网络系统等需要验证个人身份的地方。随着自动指纹识别技术的发展和逐渐成熟，指纹识别将成为未来个人身份识别的重要方式。对于指纹识别技术的研究，世界各国都比较重视，争先开展此项研究，努力在这一领域取得一席之地。在国外开展此项研究比较早，并已取得一定成果的机构有：密歇根州立大学、博洛尼亚大学、南洋理工大学、Twente大学、美国国家标准局视觉处理研究组、IBM沃特森研究中心、加州理工学院、华盛顿大学圣

6、路易斯分校、得克萨斯理工大学、圣琼斯州立大学、法国的Morph、立陶宛的Neurotenologija、日本的NEC、意大利Bologna大学生物特征识别系统实验室等。同时，国际上还会举行每两年一次的国际指纹识别竞赛，该竞赛旨在评估自动指纹识别技术的最新研究状况，推动自动指纹识别技术的发展。除此以外，每年还有各种国际学术会议对自动指纹识别技术进行讨论和研究，其中影响较大的有国际生物特征认证会议、国际模式识别会议、国际计算机视觉会议等。据国际生物特征识别组织的统计，在国际知名[7]的学术刊物上发表的自动指纹识别相关的学术论文数量呈现出逐年增多的趋势。国内在指纹识别算法研究方面

7、起步比较晚，大约是从八十年代开始，而且主要侧重于理论研究方面，很长一段时间没有应用于实践，所以这些技术和实际的市场需求之间还有不少差距。较为出色的成果有北京大学的Delta.S系统，清华大学的CAFIS系统等。目前，市场上尽管已有一些商业产品，但误识率和拒真率仍然不能满足许多实际应用的需要，因为自动指纹识别技术并未完善，还有大量的工作要做，要使系统性能完全满足各种应用的需要，还有很长的路要走。目前的自动指纹识别系统仍存在很多问题：1、活体指纹传感器带来的图像误差。一般活体指纹采集都要求使用者把手指放在传感器表面，采