指纹识别的应用与实现

在银行保险柜里提供指纹识别保险箱、柜给客户使用。银行在经营过程中，进行个人身份验证是一项必不可少的内容。比如客户在办理取款业务时，必须确认其是否为账户存款的合法拥有者，以防止客户存款被他人冒领银行职员进入计算机系统，也要对其身份进行确认，以防止非法操作。指纹识别处理在银行业务验证和安全防范中起到重要的作用，取得了不可估量的经济和社会双重效益。

指纹识别分别有认证和授权两种方式，其实分别对应的是“已知他是谁，验证是不是他”，“找出他是谁”。在银行保险等业务中，除了指纹往往还有别的辅助手段，比如已经知道柜子的号码，已经使用钥匙或者卡打开第一个开关等，所以仅仅需要验证这个人是不是合法身份。这样我们需要两枚指纹模块进行比较就可以，速度也很快。

1、指纹识别的突出特点

(1)高稳定性。指纹具有很强的稳定性，它们的形成依赖于胚胎发育时期的环境，从胎儿指纹的完全形成到人死后，指纹的纹线类型，结构、统计特征的总体分布始终没有明显的变化。指纹是伴随人一生的最稳定的生物特征之一。

(2)惟一性。科学实验和无数的事实证明，指纹具有明显独特的惟一性，并且纹理本身非常复杂，其复杂程度足以提供用于鉴别的足够证据，包括双胞胎在内都不可能有相同的指纹，任何两个人指纹相同的概率小于十亿分之一。

(3)高可靠性。高稳定性和高惟一性决定了指纹识别的高可靠性。要想再增加指纹识别的可靠性，只需要登记更多的指纹即可满足，而随便一个人都可以毫不费力地提供10个手指的指纹信息。

(4)易采集性。指纹与生俱来，随身携带，不需记忆。扫描指纹的速度非常快，采集指纹时只要将手指平放在指纹识别器上，1，2秒钟即可完成，免去了记忆密码、丢失印章、遗忘密码和印章等烦恼。

(5)伪造难、破译难。由于指纹识别具有上述特点，识别指纹时必须将真正的手指与指纹采集头接触，因此伪造、假冒、攻击、破译指纹的难度就变得相当大。指纹一直被人们用作“印章”使用。

2、指纹采集和指纹密码识别原理

指纹识别技术主要有，采集指纹图像、提取特征、保存数据和匹配。

首先，通过指纹读取设备读取人体指纹的图像，取到指纹图像之后，要对原始图像进行预处理。其次，指纹辨识软件建立指纹的数字表示特征数据，是一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。软件从指纹上找到被称为“节点”的数据点，也就是那些指纹纹路的分又、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的惟一性特征。因为通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约500个数据。

有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果.

⒉1、指纹图像的采集指纹识别的

第一步自然是先采到指纹。衡量指纹采集端设备的指标有很多个：

采样面积：和手指接触的面积大小，这个不一定很重要的指标，适中就好。

分辨率：衡量采集图像的精细程度，一般以dpi作为单位，如果分辨率低，采样的图像会出现本来密集的脊线连成一大块，像墨汁滴在纸上一样，很难分辨出这原来是一束脊线。但如果分辨率太高，采样的数据太大，处理的速度会变慢，如果先经过缩小处理，往往会变形。

灰度等级：希望得到理想的处理模拟信号。经过AD转换之后的数字，AD转换成几位的深度。其实最好是一个二值的图像就可以了，因为处理这些灰度实在是浪费时间。但也有一些算法是把原始图像先滤波再进行二值化。

for (i=0;i<256;i++){

for (j=0;j<=255;j++){

col=GetPixel(hdc，j，i);

if (col!=CLR_INVALID)

{

a=(col)&0xff;

bw[j][i]=a;

｝

else

bw[j][i]=0;

｝

｝

for (i=0;i<256;i++){

bwf=0;

sumdelta=0;

for (j=0;j<=255;j++){

a=(bw[j][i]&0xff);

if (j==0) {

bwf=0;

｝

else if (j>=1) {

deltaa=a-pa;

if (sumdelta*deltaa>=0){//同向

sumdelta+=deltaa;

｝

else sumdelta=deltaa;

if (sumdelta>14) {

if (a>128){

bwf=0;

sumdelta=0;

｝

｝

else if (sumdelta<-14){

if (a<=160){

bwf=1;

sumdelta=0;

｝

｝

else{ if (a>=200)//0xc8

bwf=0;

if (a<=120)//0x78

bwf=1;

｝

｝

if (bwf){

SetPixel(hdc，j+300，i，0);

｝

else

SetPixel(hdc，j+300，i，0xffffff);

bw[j][i]=bwf;

pa=a;

｝

｝

后面的滤波、提取特征点编码等步骤不再详述。

3、总结及展望

生物特征识别是一个引人注目的问题，它是证明个人身份的根本方法，也被认为是最好的生物认证方法。众所周知.世界上没有两个完全相同特征的人，没有两枚完全相同的指纹。因而，指纹是一种随身携带的特殊“印章”，正因其“人有各异，终身不变，不怕丢失，铭记在身”的特点，被世界公认为个人身份识别中最可靠的依据。指纹识别技术不仅免除了人们记忆密码，预留印鉴的烦恼，而且方便快捷，只须手指轻轻一按，立即便可完成身份鉴别。

自动指纹认证系统是在模式识别的理论基础上，结合数字图像处理技术，应用计算机系统实现。根据现代毒码学技术和指纹识别技术的发展，这种机制完全能够达到网上银行所要求的安全性和有效性。

由于指纹等生物特征的不可复制性，利用指纹等人类自身生理或行为特征进行身份认证的生物识别技术，是最可靠的身份鉴别手段。网上交易需要买卖双方验明正身，特别是网上进行的国际贸易、电子商务，更需要有效的技术来鉴定真伪。在国外，指纹识别技术目前已广泛用于金融领域。随着信息化技术的不断发展，计算机安全技术和身份认证对人们越来越重要。而随着基于个人特征的身份认证技术的不断完善和身份认证设备价格的下降，可以预见，生物特征认证技术将在互联网通信安全、金融证券、政府机构、军事安全、电子商务等领域具有更加广阔的应用前景。