假指纹肆虐！将引发一场技术生死博弈

指纹作为人体特征之一，因其重复率极小（约为150亿分之一），被称为“人体身份z”。随着指纹识别技术的普及，尤其是在手机上的大量应用，以往用于刑侦领域的这一技术如今已经商业化，曾经高大上的技术已经开始和我们的生活息息相关。

既然这技术已经如此阴魂不散地“迫害”到了我们的生活，我们就有必要了解一下这一 “妖孽”究竟为何物。今天小编就和大家一起聊一聊指纹识别的那些事儿。

工作原理

谈到指纹识别技术，简单来讲，其主要工作过程分三步，即指纹图像采集、指纹图像处理和细节匹配（如图1）。

首先，通过指纹识别设备（例如手机指纹识别芯片）读取人体指纹，并对指纹图像进行预处理，然后进行特征值提取，形成特征数据模型，即模板。当再次输入指纹时，会将“新”指纹与模板进行比对，计算出相似程度。若果相似程度大于设定值，就可以实现解锁。

what？玩呢？这么复杂的技术被你三言两语就概括啦？

图1 指纹识别技术的工作流程

大家不要着急，小编上面讲的只是指纹识别的最基本的三步，如果要细化的话，还应该分6～7步，如图2所示。

图2 指纹识别基本原理

1）首先，由生物识别传感器采集指纹，并对指纹原始图像进行预处理，得到一个清晰的指纹图像。其中，指纹图像的分割对一些光学仪器采集到的指纹，分割相对容易，而对一些电容传感器采集到的指纹图像，分割则比较困难，具体预处理及分割方法见表2。

2）然后，运用指纹算法提取指纹图像最具代表性的一些特征建立指纹的数字表示（即特征数据）。这是一种单方向的转换，即只能从指纹图像转换成特征数据，而不能从特征数据转换成指纹图像，因而更安全。另外，特征文件存储的是从指纹图像上找到的“细节点”，即指纹纹路的分叉点或末梢点，这些数据通常称为模板。

3）用户注册后，模板被保存在设备的安全存储中，大概会占据1KB的存储空间。

4）待用户使用设备并输入指纹时，设备运用算法将获取的当前指纹与注册模板进行对比，经过计算得出相似度。

5）根据算法预设的阈值，判定指纹是否匹配，然后决定是否允许通过认证。若相似度高于预设阈值，则通过认证;若相似度低于预设阈值，则认证失败。

6）到第五步基本已经完成指纹识别，假指纹识别技术是对指纹识别技术的又一补充（后续将进行详细介绍）。

从指纹识别的工作过程，我们可以看到，识别指纹其实就是一个两次输入指纹的对比过程，由于人体指纹是唯一的，因而，识别指纹就变得“很简单”。其实不然，由于模板是识别的注册指纹的部分特征，而虽然人体指纹时唯一的，但是再次录入时的指纹与注册指纹并非完全匹配，为了既能避免指纹识别的安全性，又能提升指纹的识别率，阈值的设定则尤为重要。同时，误差过滤是另一重要影响因素。

指纹特征的基本概念

在介绍指纹识别的误差过滤之前，我们还是很有必要搞清楚一些关于指纹特征的基本概念的。

指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或转折。这些断点、分叉点和转折点就称为“特征点”。特征点提供了指纹唯一性的确认信息，其中最典型的是终结点和分叉点，这也是指纹识别算法一般会选择提取的特征点，其它的还包括分歧点、孤立点、环点、短纹等。为了方便大家理解，小编这里直接给一个表格来描述基本的指纹特征，如表1所示，当然，大家也没必要去记这些概念，只要看到知道大概是怎么回事就可以啦。

表1 指纹特征的基本概念