生物識別技術(shù)在智能終端中的應(yīng)用

段沛沛++院鑫++侯娜

摘要：隨著信息和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，以及智能終端的廣泛使用，個人在網(wǎng)絡(luò)中的身份越發(fā)模糊，故而必須使用可靠地身份鑒定技術(shù)保證個人信息、財產(chǎn)安全。生物識別技術(shù)正是這樣一種技術(shù)。文中將討論一種可用于智能終端中的基于指紋特征實現(xiàn)身份識別的算法，從結(jié)果來看，該算法能夠較好地處理指紋特征，有效地實現(xiàn)身份鑒定。

關(guān)鍵詞：生物識別；特征提?。患咕€跟蹤

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）03-0168-02

Biometric Identification Technology Used in Intelligent Terminal

DUAN Pei-pei，YUAN Xin， HOU Na

（School of Computer Science，Xi'an Shiyou University，Xi'an710065，China）

Abstract： With the development of information and network technologies， intelligent terminals are widely used. The personal identity on the network is blurry so that some reliable biometric recognition technology are used to guarantee the safety and property of people. In the paper， an identification algorithm based on fingerprint identification is proposed.

Experiments have shown that the method extracts fingerprint features well and can improve the effect of the personal identification.

Key words： biometric identification； feature extraction； ridge line tracing

1 概述

近年來，信息、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展迅猛，依托這些技術(shù)，社交媒體、電子商務(wù)等各類應(yīng)用也愈發(fā)豐富。數(shù)碼產(chǎn)品，尤其是智能終端的種類和應(yīng)用場合也越來越多。事實上，在網(wǎng)絡(luò)全球化的當(dāng)下，典型智能終端設(shè)備——手機(jī)幾乎可以視作是臺“移動電腦”。然而，在這些應(yīng)用場合中，個人的身份在網(wǎng)絡(luò)中其實是既模糊又?jǐn)?shù)字化的，故而為了保證信息安全、財產(chǎn)安全，必須提高用戶身份識別的準(zhǔn)確率。

常規(guī)的終端設(shè)備多使用基于身份識別與密碼相結(jié)合的方式來對用戶訪問進(jìn)行控制，可這些方法也存在一些諸如：安全性差、密碼易失及易被盜用等潛在問題。故而，隨著技術(shù)及新的應(yīng)用模式的發(fā)展，智能終端設(shè)備對于人機(jī)交互間安全性和便捷性的需求也就更為突出了。

就目前而言，生物識別技術(shù)可以說是使用較為廣泛，且安全性、準(zhǔn)確性均較高的識別技術(shù)。此類識別技術(shù)通過將計算機(jī)、光學(xué)、生物傳感器和生物統(tǒng)計學(xué)原理等高科技手段密切結(jié)合，利用人體固有的生理特性以及生理特征來實現(xiàn)身份鑒定[1]。指紋識別即為其中典型應(yīng)用之一。本次設(shè)計將討論指紋生物特征用于智能終端身份識別的實現(xiàn)過程，包括：個體特征獲取、生物特征圖像預(yù)處理、特征提取、身份鑒定等步驟[2]。

2 基于生物特征的身份識別算法

本次設(shè)計將基于指紋特征完成身份識別，整個設(shè)計大致分為幾個步驟：個體特征獲取、生物特征圖像預(yù)處理、特征提取、身份鑒定。不過，在實現(xiàn)時，處理過程如下：

圖1 生物特征識別過程

2.1 生物特征圖像預(yù)處理

實際上，對特征獲取所得的生物特征圖進(jìn)行預(yù)處理是整個身份鑒定過程的基礎(chǔ)。由于環(huán)境、身體，甚至采集設(shè)備均可能影響生物特征的采集效果，所以預(yù)處理其實就是要削弱這類不良干擾的影響，并將其轉(zhuǎn)變成二值點線細(xì)化圖。然而，由于圖像本身質(zhì)量問題和預(yù)處理過程中可能帶來的某些噪聲，為了在提取細(xì)節(jié)特征時剝離偽特征，可通過以下幾個步驟來獲得正確的指紋特征：

圖2 指紋特征預(yù)處理過程

上圖中不同模塊的功能為：由于實際采集的圖像很可能存在灰度不均勻的現(xiàn)象，為了使后續(xù)處理有較為統(tǒng)一的圖像規(guī)格，需對圖像做規(guī)一化處理。隨后，通過圖像增強來改善指紋圖像質(zhì)量，以使其細(xì)節(jié)更清晰，突出和保留生物體固有特征的過程。進(jìn)而，再通過求取方向圖及濾波完成指紋圖像的變換表示。二值化進(jìn)一步對圖像紋線進(jìn)行處理，使其更能突顯生物體的重要特征。最后，經(jīng)過細(xì)化處理，使得原本不清晰的圖像轉(zhuǎn)換為特征鮮明的圖像。

2.2 生物特征提取

文中采用的生物特征其實就是指紋特征。故而此處，特征提取其實就是要提取指紋的細(xì)節(jié)特征，也就是把紋線走向、端點和分叉點等能夠充分表示生物體唯一性的特征盡量多地提取出來。考慮到該技術(shù)在智能終端應(yīng)用中的準(zhǔn)確性，特征提取算法必須能夠盡可能多地提取能代表生物個體原始信息的有效特征。具體來說，此處要提取的特征應(yīng)滿足：

1）提取的特征應(yīng)能保持生物特征的獨特性。

2）所提取的特征應(yīng)具有緊湊性，盡可能不含冗余信息。

3）能適應(yīng)不同的匹配算法。

本文用脊線跟蹤的方法完成對生物細(xì)節(jié)特征的選取，以保證特征點選擇的有效性。算法通過對指紋圖像進(jìn)行像素點搜索，首先確定其基本特征點；然后，根據(jù)指紋方向圖和脊線間的平均距離完成脊線跟蹤，進(jìn)一步對前面搜索到的細(xì)節(jié)特征進(jìn)行選取，以得到有效特征點，并通過對其相對位置進(jìn)行分析，將之用作指紋的細(xì)節(jié)特征信息[3]。實際上，除了對待提取特征的考慮外，因為是在智能終端中應(yīng)用，所以提取生物特征的算法應(yīng)盡可能簡捷、高效，且抗噪能力要強。本文采用的分析方法提取的指紋細(xì)節(jié)特征能更好地抵抗指紋圖像處理過程中的干擾，也為隨后的特征匹配做好了準(zhǔn)備。

圖3 特征提取點（“﹡”所示為分叉點，“×”所示為端點）

2.3 生物特征匹配

獲得生物特征之后就可以進(jìn)行匹配分析，進(jìn)而實現(xiàn)生物特征識別了。在本文涉及的應(yīng)用中，生物特征匹配其實也就是完成指紋特征的匹配。為了解決匹配問題，其實需要分別提取出兩幅指紋圖像各自的細(xì)節(jié)特征，然后將兩組細(xì)節(jié)進(jìn)行比對，以判定它們是否來自同一個體。

一般而言，指紋匹配常使用基于紋理信息以及基于點模式的匹配方法，本文使用后者，也就是根據(jù)指紋脊線的端點以及分叉點來完成識別。在匹配過程中，將會把提取到的特征點和模板圖像中的特征點進(jìn)行比較，并根據(jù)兩幅圖像之間相差絕對值的大小判定匹配圖像。在實際應(yīng)用中，隨著匹配條件的改變，識別效果也必然隨之改變。通常情況下，該條件越嚴(yán)格，識別出錯的概率自然就越低。

3 小結(jié)

生物識別技術(shù)以其自身的特點和優(yōu)勢，在很多場合中應(yīng)用，作為其中典型應(yīng)用的指紋識別技術(shù)尤其得到了更多的關(guān)注。在利用指紋生物特征進(jìn)行身份識別的各類應(yīng)用場合中，對身份識別性能的要求自然也各異。在安全需求較高的應(yīng)用場合，識別率要盡量高；而在一些日常識別應(yīng)用中，此類要求會有所下降。所以，在不同的智能終端應(yīng)用系統(tǒng)中，識別參數(shù)的選取也各不相同。即便如此，本文研究的方法在應(yīng)用時，仍可滿足應(yīng)用需求。

參考文獻(xiàn)：

[1] 韓玉峰，王小林，張傳文.生物特征識別技術(shù)研究及應(yīng)用[J].微計算機(jī)信息，2012（3）.

[2] 張寧，臧亞麗，田捷.生物特征與密碼技術(shù)的融合——一種新的安全身份認(rèn)證方案[J].密碼學(xué)報，2015（2）.

[3] 姜紅超，張高偉.基于極限跟蹤的指紋細(xì)節(jié)特征提取[J].計算機(jī)工程，2007（8）.