基于联合变换相关器的光电混合指纹识别技术
摘要:指纹识别具有很好的方便性和可靠性，是现代社会应用最广的生物特征识别技术.本文介绍指纹识别技术的发展和分类，论述了基于联合变换相关器的光电混合指纹识别技术，包括指纹取像技术与指纹预处理、指纹图像的匹配、系统的性能参数的定义以及光学联合变换相关器的各种改进方法，讨论了光电混合指纹识别技术的发展方向.
生物特征识别技术由于有着比传统的身份识别技术更加方便可靠的优势，越来越成为人们研究的热点.在各种生物特征识别技术中，指纹识别技术是现代社会中应用最为广泛的生物特征识别技术.
1指纹识别技术的发展和分类
据考古学家考证，指纹识别技术最早可追溯到公元前6000年前的古代中国和叙利亚，古代中国已将指纹用于民间契约和断案.但由于缺少专门的研究，在漫长的历史过程中指纹识别技术一直未能上升为一门科学.19世纪初，科学研究发现指纹的两个重要特征[2]：不变性和唯一性，不变性是指一个人的指纹是终身不变的，唯一性是指不同的人的指纹是不相同的.这个研究结果使指纹识别技术的应用正式走上了科学化道路.20世纪60年代，计算机开始用来处理指纹，指纹识别由此实现了自动化.随着越来越多的电子设备进入了日常生活以及互联网的普及，计算机、各种电子付费终端、门禁系统对个人身份认证的便捷性和安全性提出了更高的要求.由于指纹识别技术的方便和可靠的优点，指纹识别技术在90年代后期开始走入了人们的日常生活中，并在现代社会中得到越来越广泛的应用.
指纹识别技术按照匹配方式的不同可分为：人工识别方法、数字处理识别方法、光电混合识别方法.人工识别方法是最早的指纹识别方法，通过人工对指纹图像比对来识别指纹.这种方法的效率低下，并且容易因为人的主观因素引起误判.数字处理的识别方法主要使用基于指纹最小特征[3]的识别，即找出指纹脊的末梢与分叉的位置与方向，然后再跟储存在参考库中的指纹特征进行比较.这种方法是目前大多数指纹识别系统采用的方法.光电混合识别方法是结合数字处理技术和光学系统来进行指纹识别的方法.一方面通过光学相关器来进行指纹图像的相关匹配，另一方面利用计算机进行各种数字化处理并控制系统的输入输出.光电混合指纹识别技术由于结合了光学系统的并行处理和高速的优点以及数字处理方法的可编程的优点，成为指纹识别技术的新的发展方向之一.
2光电混合指纹识别系统
光电混合的指纹识别系统由指纹采集、图像预处理、指纹匹配和结果输出几个部分组成.图1是一个典型的光电混合指纹识别系统的装置图.
图中，C为扩束镜，L为准直镜，T为三棱镜，M为反射镜，BS1，BS2和BS3为分束镜，FT1和FT2为傅立叶变换透镜，P表示透镜的后焦面.指纹通过三棱镜T实时输入并存储于计算机中.识别时，目标指纹和参考指纹显示在LCD上，通过联合变换相关器
（由傅立叶变换透镜FT1和FT2、液晶光阀LCLV组成）进行相关识别后，由CCD2记录相关结果.
2.1指纹采集与预处理
指纹采集技术根据原理可分为光学取像技术和非光学取像技术.光学取像技术可分为两种：一种是利用扫描仪或数码相机将印在纸张上的指纹和现场的指纹印痕通过光电耦合器（CCD）转换成数字图像；另一种是利用光的全反射原理，用光源照射按有指纹的玻璃棱镜表面（如图1所示），用CCD将反射光转换成数字图像.非光学取像技术也有两种：一种是半导体传感器取像，主要的半导体传感器有硅电容传感器、压感式传感器、温度感应传感器等；另一种是超声波扫描取像.光学取像技术取像的面积比较大而且可靠性高，但取像质量受手指上的油脂和脏物影响较大；半导体传感器体积小，分辨率高，但取像面积小，取像质量易受手指表面因素影响，并且半导体传感器易受静电影响而损坏.超声波扫描取像质量非常好，但设备造价高，还处于实验室研究阶段.采集到的指纹是手指表面脊和谷的映像的二维图像.如果采集到的指纹图像质量不高或者在采集指纹过程中造成指纹畸变，将对后续的指纹识别带来困难.因此在指纹识别之前需要对采集到的指纹图像进行预处理.光电指纹识别系统所采用的图像匹配方法是图形匹配，对图形匹配方法而言，指纹图像的结构信息最为重要.指纹图像预处理的目的就在于提高图像的对比度、抽取与识别结果相关的结构信息.
2.2指纹图像匹配
光学相关器是光电混合指纹识别系统进行图像匹配的核心部分.目前使用较多的光学相关器有两种：一种是VanderLugt相关器[7]；另一种是联合变换相关器[8].VanderLugt系统进行指纹识别时需要将参考图像制作成复数匹配滤波器（MSF），MSF的制作较为复杂并且在匹配识别时需要精确的复位，而相比之下联合变换系统具有原理简单，操作容易，不需要制作复数匹配滤波器等优点，更适合实时处理.联合变换相关系统进行指纹图像匹配的过程如下：将目标指纹和参考指纹并列置于系统的输入面，经过透镜做傅立叶变换和平方律转换后得到联合功率谱，再经过透镜做逆傅立叶变换后就得到相关结果.相关结果由两部分组成：在输出面的中心附近的直流项，由目标图像的自相关和参考图像的自相关迭加组成；在输出平面中心沿水平方向平移.2a和2a的位置上的两个相关项，用来衡量目标图像和参考图像之间的相关程度.图2是计算机模拟得到的相关结果.
2.3系统性能参数
光电混合指纹识别系统的性能依赖于联合变换相关器的性能.用来衡量联合变换相关器性能的相关器特征主要有峰的尖锐度和分辨率等.
衡量峰的尖锐度的参数有：
联合变换相关系统的识别需要测量相关面上的光强度.理想的结果是相关峰位置上的强度明显高于周围背景强度，同时相关峰越尖锐越好.峰噪比、信噪比和峰边比这三个参数都是描述相关峰强度与周围背景强度的比较.三个参数中，峰噪比更常用一些.参数值越高，说明相关峰强度与背景噪声差别越大，也更易于测量.峰值半宽度衡量的是相关峰的尖锐度，半宽度越小越好.在多目标测量中，常常会出现一些伪相关峰，这些伪相关峰会引起错误的测量，此时，需要采取一些措施来消除伪相关峰.峰值旁瓣比描述了相关峰与旁边最大的峰值的比较，通过峰值旁瓣比，就可以知道是否存在伪相关峰.
衡量分辨率的参数有：
输入相似物的绝对互相关峰强度.
上面几个分辨率参数描述的是系统进行目标识别的准确性，常用的是识别力这个参数，参数值越高，就越容易对目标准确识别.另外还有一些能参数也能体现系统性能：
（1）相关峰强度：一种定义为输出总能量归一化后的相关峰的峰值强度[9]，另一种定义为CCD测得的绝对值[13]，还有一种定义为相关场中直流项归一化时的相对值[14].
（2）光能效率[11]：η=PI/TLP,其中PL表示相关输出的峰值强度，TLP表示照明光功率.在测量相关面的光强度时，由于测量仪器存在一定的测量范围，因此相关峰强度不能太高或太低，在仪器允许的测量范围内，相关峰强度越高越好.另外，从系统输入到系统输出的每个环节都存在不同程度的光能耗散，光能效率就是描述系统的光能耗散情况的参数，光能效率越高越好.
2.4系统的改进
传统的联合变换相关系统存在着以下几个缺点：1．存在较强的零级衍射并且宽度很大，从而使相关输出衍射效率较低并且限制了其输入面的目标图像和参考图像的大小和相对位置，降低了对输出面空间带宽积的使用;2．输入目标相对参考图像发生畸变时，识别效果显著下降，甚至无法识别;3．早期的联合变第1期袁怡圃,赖虹凯：基于联合变换相关器的光电混合指纹识别技术37换相关器系统采用胶片等需要手动处理的器件，不利于系统的自动化、实时化.针对上述问题，目前国内外学者对联合变换相关系统的研究主要集中在：（1）提高联合变换相关器的相关性能，通过削弱或去除零级衍射，减小它对互相关峰的影响;（2）提高系统的健壮性，如在输入图像发生扭曲、旋转，尺寸变化等畸变情况下，系统仍旧可以正常工作;（3）采用新的器件以实现联合变换相关系统的实时化.
在提高联合变换相关器的相关性能方面，主要的方法有以下几种.（1）对输入图像进行增强或特征提取.李骏等人[15]在1995年提出用联合小波变换抽取目标的边缘特征，除去背景噪声的影响;（2）对功率谱进行非线性处理.1991年，Field等人提出对功率谱进行二值化处理[16]，系统识别的性能得到明显的提高，但在进行多目标的识别时容易造成伪相关峰.2000年，陈晓伟等人在功率谱进行二值化的基础上对功率谱进行离散余弦变换[17]，黄献烈[18]等则在功率谱二值化基础上引入高通滤波，系统性能得到进一步的提高.另外，Alam提出对功率谱进行条纹调节[19]，此方法对输入景物的噪声比较敏感，只能适用于背景噪声小的情况.Feng[20]等人提出振幅调制的方法，虽然提高了识别效果，但存在极性的问题.在此基础上人们引入了功率谱相减[21]方法;（3）对输出结果进行改造.Alam提出相关面相减的方法[22]，将减法操作移到相关面上进行，相关过程不介入计算机处理，因而比频谱面相减的执行速度更快;（4）对系统进行改造以提高光能利用率.张以漠等人[23]在1995年提出的多通道的方法和文献[24]提出的位相调制方法都提高了系统的光能利用率，从而提高的系统的性能.在提高系统的健壮性方面，Yu等人[25]提出对参考图像进行圆谐变换的方法和Jutamuliad等人[26]提出的旋转参考图像方法都能实现系统的旋转不变性；为了使联合变换相关系统能够实时处理，需要对传统联合变换相关系统进行改进：在系统的输入面上，液晶显示屏LCD[13]、液晶光阀LCLV[27]、液晶电视LCTV[28]等代替了胶片；在频谱面上，液晶光阀[26]等空间光调制器SLM代替了传统的胶片；相关结果则用CCD探测.上述的各种改进技术，繁简不一，相对于传统的联合变换相关器在性能上都有所提高，而合理的将几种改进技术综合起来使用，则会进一步提高联合变换相关系统的性能.
3光电混合指纹识别技术的展望
目前使用的指纹识别系统大多是数字处理指纹识别系统，这类识别系统具有可自动化、可编程等优点占据现在的指纹识别的市场.虽然这类系统的错误接受率[2]一般比较低，但对获取指纹的质量要求很高，实际测试中，许多最小特征识别算法的错误拒绝率[2]很高，并且有的人可能永远也不能被识别，因为他们的错误拒绝率几乎为百分之百[29].光学相关系统通过光学方法同时对整个指纹进行并行处理，故光学处理的指纹识别依赖于指纹的整体特征而不是图像的质量，因而这种系统的错误拒绝率比较低.引入的数字处理方法后，虽然在一定程度上降低了光学系统的并行性和高速性，但同时使得光学系统更灵活，更具有实际应用的价值.基于联合变换相关器的光电混合指纹识别技术要得到广泛的应用，还需要做到：（1）系统的小型化;（2）降低制造成本.随着研究的深入，光电混合指纹识别系统将会实现实用化，并得到广泛的应用.
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