指纹识别考勤机背景知识及系统结构介结

一、指纹识别的背景知识

我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种。

目前，从实用的角度看，指纹识别技术是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。这是因为指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认。

最早的指纹识别系统应用与警方的犯罪嫌疑人的侦破，已经有30多年的历史，这为指纹身份识别的研究和实践打下了良好的技术基础。特别是现在的指纹识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段，正逐步应用于民用市场。

指纹识别系统通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，可以迅速、准确地鉴别出个人身份。系统一般主要包括对指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。现代电子集成制造技术使得指纹图像读取和处理设备小型化，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行指纹比对运算的可能，而优秀的指纹处理和比对算法保证了识别结果的准确性。

指纹自动识别技术正在从科幻小说和好莱坞电影中走入我们实际生活中，也许有一天，您不必随身携带那一串钥匙，只需手指一按，门就会打开；也不必记住那烦人的密码，利用指纹就可以提款、计算机登录。相信这一天，不会太远。

二、系统构成

1、指纹采集设备

目前最常用的取像设备分成两类：光学、晶体传感器。

光学取像设备有最悠久的历史，可以追溯到20世纪70年代。光学取像设备依据的是光的全反射原理(FTIR)。光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光线由CCD去获得，反射光的量依赖于压在玻璃表面指纹脊和谷的深度和皮肤与玻璃间的油脂和水分。光线经玻璃射到谷的地方后在玻璃与空气的界面发生全反射，光线被反射到CCD，而射向脊的光线不发生全反射，而是被脊与玻璃接触面吸收或者漫反射到别的地方，这样就在CCD上形成了指纹的图像。

由于最近光学设备的革新，极大地降低了设备的体积。最近90年代中期，传感器可以装在6x3x6英寸的盒子里，在不久的将来更小的设备是3x1x1英寸。这些进展取决于多种光学技术的发展而不是FTIR的发展。例如：可以利用纤维光束来获取指纹图像。纤维光束垂直射到指纹的表面，他照亮指纹并探测反射光。另一个方案是把含有一微型三棱镜矩阵的表面安装在弹性的平面上，当手指压在此表面上时，由于脊和谷的压力不同而改变了微型三棱镜的表面，这些变化通过三棱镜光的反射而反映出来。

晶体传感器是最近在市场上才出现的，尽管它在技术介绍性文章中已经出现近20年。这些含有微型晶体的平面通过多种技术来绘制指纹图像。最常见的硅电容传感器通过电子度量被设计来捕捉指纹。在半导体金属阵列上能结合大约100,000个电容传感器，其外面是绝缘的表面，当用户的手指放在上面时，皮肤组成了电容阵列的另一面。电容器的电容值由于导体间的距离而降低，这里指的是脊（近的）和谷（远的）相对于另一极之间的距离。另一种晶体传感器是压感式的，其表面的顶层是具有弹性的压感介质材料，他们依照指纹的外表地形（凹凸）转化为相应的电子信号。其他的晶体传感器还有温度感应传感器，它通过感应压在设备上的脊和远离设备谷的温度的不同，可以获得指纹图像。

2、指纹比对算法（包括指纹图象处理、特正提取、比对与匹配）

在指纹比对算法方面，主要有两个概念，验证和辩识；验证也就是我们所常说的1：1算法，辩识就是1：N算法。同时对指纹比对算法还有两个重要的参数误识率和拒真率。

2.1 验证

验证就是把一个现场采集到的指纹与一个己经登记的指纹进行一对一的比对（one-to-one matching），来确认身份的过程。作为验证的前提条件，他或她的指纹必须在指纹库中已经注册。指纹以一定的压缩格式存贮，并与其姓名或其标识（ID，PIN）联系起来。随后在比对现场，先验证其标识，然后，利用系统的 指纹与现场采集的指纹比对来证明其标识是合法的。验证其实是回答了这样一个问题：“他是他自称的这个人吗？”这是应用系统中使用得较多的方法。

2.2 辩识

辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据厍中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。这也叫“一对多匹配（one-to-many matching）”。验证其实是回答了这样一个问题：“他是谁？”辨识主要应用于犯罪指纹匹配的传统领域中。一个不明身份的人的指纹与指纹库中有犯罪记录的人指纹进行比对，来确定此人是否曾经有过犯罪记录。

2.3 误识率和拒真率

由于计算机处理指纹时，只是涉及了指纹的一些有限的信息，而且比对算法并不是精确匹配，其结果也不能保证100%准确。指纹识别系统的特定应用的重要衡量标志是识别率。主要由两部分组成，拒真率(FRR)和误识率(FAR)。我们可以根据不同的用途来调整这两个值。FRR和FAR是成反比的。用0-1.0或百分比来表达这个数。

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