《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于前景灰度特征值的偽指紋圖像判別法
來(lái)源:微型機(jī)與應(yīng)用2013年第16期
曾慶勇, 賴喬喬
(南充職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息與管理工程系, 四川 南充637131)
摘要: 通過(guò)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。
Abstract:
Key words :

摘  要: 通過(guò)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(mén)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(lái)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(lái)很大的損害,更對(duì)個(gè)人隱私、社會(huì)誠(chéng)信、安全帶來(lái)潛在威脅。指紋膜能騙過(guò)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(kāi)文獻(xiàn)來(lái)看,專門(mén)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(guò)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(guò)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(kù)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(kù)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(lái)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(guò)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?,F(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(lái)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(lái),指紋膜和指紋套開(kāi)始在購(gòu)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(guò)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(guò)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(lái),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??;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(kù)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(lái)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T(mén)1、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(guò)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(gòu)物網(wǎng)站上購(gòu)買(mǎi)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(guò)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(kù),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(méi)有太大的必要性和實(shí)用性。
參考文獻(xiàn)
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[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.

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