误差过滤的方法题 - 假指纹肆虐！将引发一场技术生死博弈

误差过滤的方法

由于采集指纹图像存在各种噪声，例如湿手指、手指有油渍，以及由于磨损存在的手指变得粗糙，这一方面可以通过设置适当的阈值来改善，而更多的则是要通过误差过滤来提升识别良率。

通过图像增强可以过滤噪音，从而很好滴实现误差过滤。指纹图像的增强就是对指纹图像采用一定的算法进行处理，增强脊线和谷线的对比度，使其纹线结构清晰化，尽量突出和保留固有的特征信息，避免产生伪特征信息。

图像增强的方法有很多种，表2中简单列举了其中一部分，这些图像增强方法大多数是通过过滤图像与脊线局部方向相匹配。首先，将提取到的特征图像分成几个小区域，并在每个区域上计算出脊线的局部方向，用来决定方向图。然后，设计适用于图像中所有的像素的匹配滤镜。

最后，依据每个像素中脊线的局部走向，通过滤镜增强在同一方向脊线的走向，减弱任何不同于脊线的方向。说的通俗一点就是用滤镜增强每一个区域的同一方向的脊线走向，弱化其他脊线的走向，从而减小误差对指纹识别良率的影响。

表2 指纹图像预处理/增强/分割方法

介绍完指纹识别技术的“软件”，我们再来聊一下指纹识别技术的“硬件”——指纹识别传感器。

按压式or刮擦式

谈及指纹传感器，大家都会想到手机，而谈及手机指纹传感器，大家则都会想到iPhone。iPhone 5s算得上是推动指纹传感器在手机应用中成为时尚潮流的大功臣，而iPhone及之后选用的指纹传感器大部分都是按压式指纹传感器。

所谓按压式指纹传感器就是只需将手指放置放置在Home键上按压手指，系统会采集多次图像。在算法方面，是直接选定该面积区域的指纹来采集特征点（这在前文小编已经用了大段文字做了介绍，这里就不再赘述了），理论上识别率会更高。

而在这之前，其实还有一种不同于iPhone按压式指纹传感器——按压式指纹传感器。大家可能都不曾接触过按压式指纹传感器，但是这里还是有必要拿出来介绍一下的。

刮擦式指纹传感器又称为滑动式指纹传感器。早在功能机时代就已经有应用，在1998年，西门子就曾展示过采用Bromba公司的集成指刮擦式指纹识别模块的原型机（最终没能量产上市）。2000年，法国SAGEM推出带有指纹识别功能的手机，其采用的也是刮擦式指纹传感器，算得上是业内首款量产的带有指纹传感器的手机了。2011年，摩托罗拉推出的Atrix 4G算是智能机时代首款集成指纹模块的智能手机，它仍然采用了刮擦式指纹识别技术，并与电源键合二为一。但是这些手机都未能将指纹传感器带来真正地在手机应用中普及，除了当时成本原因外，其自身也存在一定的问题。

刮擦式指纹传感器采用分段成像原理，为进行读取，必须在识别器上滑动或拖动手指，或将手指刷过识别器，有点类似现在的全景相机。当手指在传感器表面上滑动时，它会对手指进行连续 “快照”，如图3所示。之后，传感器将这些快照“缝合”在一起，形成尺寸如同传感器所拍摄的图像一样大或更大的指纹图像。其最大的缺点就是速度慢，且准确率难以保证。另外，刮擦式指纹传感器还规定方向，从Home键的正上方刮擦到正下方才能成功解锁，倾斜角度过大都可能导致识别失败。这就有点尴尬了，在这个谈用户体验的时代，这种指纹识别传感器用户体验不及格，有点脱离群众路线啦。当然，现在的刮擦式指纹传感技术还是略有改观，但是和按压式的还是有着一定的差距。

图3 按压式指纹传感器识别指纹方式