指紋辨識
鑑識科學 |
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指紋辨識技術是一種生物辨識技術,指紋辨識系統是一套包括指紋圖像取得、處理、特徵提取和比對等模組的圖型識別系統。常用於需要人員身分確認的場所,如門禁系統、考勤系統、筆記型電腦、銀行內部處理、銀行支付等。
概念
指紋是靈長類手指末端指腹上由凹凸的皮膚所形成的紋路,也可指這些紋路在物體上印下的印痕。紋路的細節特徵點有起點、終點、結合點和分叉點。由於每個人的指紋並不相同,同一人的不同手指的指紋也不一樣,指紋辨識就是通過比較這些細節特徵的區別來進行鑑別。
歷史
指紋由於具有個體差異性及穩定性,早在古代便用於身分確認,當時人們以指紋或手印畫押。
在西方,亨利·福爾茲發表第一篇科學論文,建議用指紋作身分辨識。法蘭西斯·高爾頓也發表了關於指紋的論文和書籍。1892年,胡安·布塞蒂奇首開先例比較留在犯罪現場的潛在指紋(latent print)與嫌犯姆指標本指紋(exemplar print)。1890年代以後警察逐漸將指紋作為辨認罪犯的方法之一,取代阿方斯·貝蒂榮發展的人體測量學。[1]1960年代隨著電腦技術的發展,美國聯邦調查局和法國巴黎警察局等開始研究電腦指紋辨識技術。1990年代用於個人身分鑑別的自動指紋辨識系統開發完成並推廣應用。[2]
分析步驟
指紋辨識系統通常包括以下幾部分:
- 圖像取得:通過專門的指紋採集或掃描器、數位相機、智慧型手機等取得指紋圖像。根據採集指紋面積大體可以分為捲動捺印指紋和平面捺印指紋,公安行業普遍採用捲動捺印指紋。
- 圖像壓縮:將指紋資料庫的圖像經過壓縮後儲存,主要方法為轉換為JPEG、WSQ、EZW等檔案。目的是減少儲存空間。其中,EZW被列入中國公安部刑偵領域指紋圖像壓縮的國家標準。
- 圖像處理:指紋區域檢測、圖像品質判斷、方向圖和頻率估計、圖像增強、指紋圖像二值化和細化等。
- 指紋形態和細節特徵提取:取得指紋特徵並提取交下一步分析。指紋形態特徵包括中心(上、下)和三角點(左、右)等,細節特徵點主要包括紋線的起點、終點、結合點和分叉點。
- 指紋比對:對比兩個以上指紋以分析是否為同一指紋來源。[3]
圖形
指紋紋線的3種基本圖形是環型、弓形和螺旋形。同一家庭的成員一般有相同的指紋圖形,因此一般認為這些模型是有遺傳性的。[4]
局部特徵
最常見的指紋局部特徵包括紋線端點、分叉點和短紋(孤立點)。局部特徵和圖形在指紋分析中都非常重要,由這些特徵,沒有兩個指紋是相同的。[4]
技術的應用領域
指紋辨識多用於以下領域:
- 疑犯指紋對比
- 電腦使用者身分確認
- 兒童指紋資料庫
辨識器的技術
光學辨識
光學辨識是較早的指紋辨識技術。基於光學發射裝置發射的光線,射到手指上再反射回機器以取得資料,並對比資料庫看是否一致。光學辨識只能到達皮膚的表皮層,而不能到達真皮層,而且受手指表面是否乾淨影響較大。[5]
電容感測器
電容感測器辨識是利用一定間隔的安裝的兩個電容,利用指紋的凹凸,在手指滑過指紋檢測儀器時接通或斷開兩個電容的電流以檢測指紋資料。電容感測器對手指的乾淨要求比較高,而且感測器表面使用矽材料,比較容易損壞。
生物射頻
射頻感測器通過感測器發射微量的射頻訊號或超音波,穿透手指的表皮層取得裡層的紋路以取得資訊。這種方法對手指的乾淨程度要求較低。 [6]
數位化光學辨識
數位化光學辨識有別於之前的辨識技術。辨識裝置通過數位相機技術拍照獲得指紋圖像,然後將圖像資料數位化再與資料庫資料進行對比。[7]
參考文獻
- ^ 雜訊:人類判斷的缺陷 p325
- ^ 指纹识别. [2010-07-08]. (原始內容存檔於2020-09-18).
- ^ 指纹图像的预处理. [2010-07-08]. (原始內容存檔於2020-08-22).
- ^ 4.0 4.1 Johnson, B. (2005年8月29日), lecture presented in Electrical and Computer Engineering 586, University of Virginia, Charlottesville, VA. Retrieved December 13, 2005 from https://toolkit.itc.virginia.edu/cgi-local/tk/UVa_SEAS_2005_Fall_ECE586-1/displaymaterials:LectureSlides+Lecture-2.ppt/SESSION:113453174811608:44402702625757/Lecture-2.ppt[永久失效連結]
- ^ TI指纹识别资料. [2010-07-08]. (原始內容存檔於2010-02-21).
- ^ 同樣是指紋辨識 三星Galaxy S10超聲波辨識技術為何更強. [2019-05-06]. (原始內容存檔於2020-08-22).
- ^ 光学应用:指纹识别系统. [2010-07-08]. (原始內容存檔於2019-05-30).