指紋識別如何完成身份認證呢？

如果大家一直在看江蘇衛視播出的最強大腦欄目，一定對其中第二期的嘉賓挑戰指紋識別印象深刻。在那一期，嘉賓吳天勝能夠記住 120 位現場觀眾的右手大拇指指紋圖像，並且根據觀眾姓名準確指出其指紋圖像或根據指紋圖像說出對應的觀眾姓名。吳天勝的驚人記憶力博得滿堂彩。但是，吳天勝並沒有進行真正的指紋識別，為什麼呢？我們將首先介紹自動指紋識別的基本原理和過程，然後再回答這個問題。

指紋識別是如何完成身份認證的呢？我們已經知道，不同的手指具有不同的特徵，這些特徵包括了一級特徵、二級特徵以及三級特徵，而對於相同的手指，這些特徵是保持不變的。計算機能夠自動提取這些特徵，並與其他指紋的特徵進行比較，計算它們之間的相似性，從而判斷兩幅指紋圖像是不是來自同一個手指。具體來說，指紋識別包含了兩個基本過程。

首先是註冊階段，在註冊階段，系統將採集用戶的活體指紋圖像。指紋採集儀是指紋輸入的基本設備，它將指紋紋理信息轉換為計算機可以處理的二維數組，也就是數字指紋圖像。根據感測器類型，指紋採集儀可以分為光學感測、固態感測和超聲波感測等，也可以根據採集方式，分為按壓式、刮擦式以及無接觸式採集等。固態感測採集儀又分為電容式、電阻式等。目前，由於圖像質量和採集設備的價格因素，光學採集儀和電容式採集儀的應用最為廣泛。

指紋註冊過程（指紋圖像取自公開的指紋資料庫FVC2002DB1)

指紋識別的第二個階段也就是識別認證階段。在識別認證階段，指紋識別系統需要現場採集用戶的指紋圖像，並對該圖像進行與註冊階段類似過程的特徵提取，得到指紋模板，該模板也被稱作驗證模板或查詢模板。然後比較註冊指紋模板與查詢指紋模板中的特徵點集，也就是細節點集合，並計算出一個指紋相似度分數，該分數則代表了兩幅指紋圖像之間的相似性。

指紋匹配過程示意圖

第三項則是配對細節點本身相似性的度量。當然，我們還可以在該公式中加入各種其他相似性度量項。指紋匹配分數的計算公式是影響指紋識別性能最為關鍵的環節。設計匹配分數計算公式需要很高的技巧和經驗，因為在該公式中需要同時考慮多種因素對指紋相似度的影響，比如細節點對的平均相似性、配對細節點個數、細節點質量、對準後重疊區域面積、方向場的相似性等等。最終的決策則是根據相似度的大小來判斷。

現在我們再回到本節開頭吳天勝挑戰《最強大腦》節目的問題。為什麼吳天勝並沒有進行真正的指紋識別呢？根據節目設置，在節目開始之前，吳天勝指紋識人的過程是首先採集現場120名觀眾的右手大拇指指紋圖像，並在一個小時內記住這些圖像及其對應的人名。這一過程，我們可以看作是指紋註冊階段。然後，在節目現場，隨機挑選一位觀眾，並告訴吳天勝該觀眾的姓名，吳天勝則根據觀眾的姓名，從120幅指紋圖像中挑選出該觀眾之前採集的指紋。當該挑選出來的指紋圖像與該觀眾在節目現場採集的指紋圖像匹配的相似度達到90%以上時，就算挑戰成功。通過分析這一過程，我們發現，雖然吳天勝在節目開始前記憶了120名觀眾的指紋，但是，在節目現場他並沒有真正比較現場採集的指紋圖像和之前採集的指紋圖像。換句話說，吳天勝只進行了指紋的記憶存儲，而沒有進行指紋的匹配。

書名：生物特徵識別：身份認證的革命

作者：邱建華，馮敬，郭偉，周淑娟 著

出 版 社：清華大學出版社

定價：￥39.00

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