摘要：該文通過對指紋圖像經(jīng)過圖像采集、預(yù)處理、特征提取、圖像識別等處理后，能夠最大程度正確核實(shí)指紋圖像的持有者，通過指紋的唯一性和不可代替性來有效鑒別受檢考生的真實(shí)身份，保證考試的公平性、公正，旨在解決現(xiàn)有考試中的誠信問題。
　　關(guān)鍵詞：指紋圖像預(yù)處理；提取特征；圖像識別；考試
　　中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2012）28-6773-02
　　1 問題的簡述
　　隨著社會和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，誠信問題顯示出越來越重的地位，隨著教育的不斷發(fā)展，考試成為了一種必要的檢測手段，作弊也就有了滋生的土壤，考試作弊也就成為困擾社會的一大問題，盡管國家出臺了各種措施來應(yīng)對作弊，但是還有不少人利用假證件，尋找替考人員.如何能實(shí)現(xiàn)考試的公平和公正，已經(jīng)成為一個不容忽視的問題.。
　　我們可以利用人的生理特性對身份進(jìn)行識別?？梢詰?yīng)用于身份認(rèn)證的生物特征應(yīng)該滿足以下幾點(diǎn)要求：
　?。?） 普遍性：即每個人都應(yīng)該擁有該特征。
　?。?） 唯一性：即兩個人之間不存在相同的該特征。
　?。?） 不變性：即該特征不隨時(shí)間變化。
　?。?） 可采集性：即該特征可以定量采集。
　　人的生理特征主要包括：DNA識別技術(shù)、虹膜識別技術(shù)、簽名識別技術(shù)、聲音識別技術(shù)、面部識別技術(shù)。
　　表1 各個生物特性的比較圖
　　[生物特性＼&獨(dú)特性＼&穩(wěn)定性＼&可采集型＼&準(zhǔn)確性＼&指紋＼&高＼&高＼&中等＼&高＼&簽名＼&低＼&低＼&高＼&中等＼&虹膜＼&高＼&中等＼&低＼&高＼&聲音＼&中等＼&中等＼&高＼&中等＼&DNA＼&高＼&高＼&低＼&高＼&]
　?。?） DNA：又稱去氧核糖核酸，是一種分子，可組成遺傳指令，以引導(dǎo)生物發(fā)育與生命機(jī)能運(yùn)作。
　?。?） 虹膜：虹膜位于鞏膜和瞳孔之間，包含了最豐富的紋理信，虹膜具有因人而異的固有特征和發(fā)育完全后的終生不變性
　?。?） 簽名：利用每個人自己獨(dú)特的書寫風(fēng)格、筆體。
　?。?） 聲音：每個人的發(fā)音器官成熟后，聲音只是能在一定時(shí)期內(nèi)保持不變，穩(wěn)定性較低。
　?。?） 指紋：指紋就是表皮上突起的紋線。由于人的遺傳特性。雖然指紋人人皆有，但各不相同。
　　從上生物特征的比較中，我們可以得出利用指紋比采用其它得生物特性的驗(yàn)證要更容易接受，穩(wěn)定性和安全性更高。
　　2 指紋技術(shù)的應(yīng)用
　　指紋技術(shù)主要包括圖像采集、預(yù)處理、特征提取、圖像識別等幾個方面。
　　2.1圖像采集
　　在圖像采集過程中我們的目地就是如何獲取清晰、有效的手紋圖像。我們通常通過掃描儀、數(shù)碼相機(jī)等電子設(shè)備進(jìn)行圖像采集。我們在指紋采集過程中，由于采集的條件不同、采集方式不同，皮膚的汗?jié)n、一些污物等因素的影響，采集到的指紋圖像通常都會包含各種錯誤信息，從而影響到我們最后對指紋的確定。
　　2.2圖像預(yù)處理
　　由于我們在圖像采集過程中一定會受到外界因素的影響，這樣就勢必影響我們最終的圖像的識別，因此我們必須對圖像進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理的目地主要是消除光線外界因素造成的干擾。
　　對圖像的的預(yù)處理主要包括圖像的分割、圖像的增強(qiáng)、二值化圖形的處理、指紋圖形細(xì)化處理等幾個步驟。
　?。?） 圖像的分割：我們一般將圖像分為3類區(qū)域：（l）背景區(qū)： （2）前景區(qū)；（3）模糊區(qū)。在3個區(qū)域中，我們必須做到盡量保存前景區(qū)、模糊區(qū)。在此基礎(chǔ)上我們，我可以人為的將圖像分為有用區(qū)域和無用區(qū)域，有用區(qū)域包括：前景區(qū)、模糊區(qū)；無用區(qū)域包括：背景區(qū)。我們可以通過圖像分割，在有用區(qū)域和無用區(qū)域之間盡可能增大有用區(qū)域在整個圖形中的比例，從而提高我們通過指紋來確定身份的準(zhǔn)確度。
　?。?） 圖像的增強(qiáng)：我們在采集指紋圖像中，由于受到外界和本身因素的影響，往往會影響我們對于指紋最后的判斷，其中包括汗?jié)n、光線、取指器材本身的缺陷等。還由于采集條件和方法的不同，指紋圖像必然會包含各種錯誤信息。我們?nèi)绾稳コ@種錯誤，能保證我們最后指紋的識別的正確性。這些錯誤信息的存在會對指紋特征信息的提取造成一定的影響，從而導(dǎo)致最后身份確認(rèn)的失敗。圖像的增強(qiáng)就是為保證提取的指紋信息的準(zhǔn)確性，我們主要是通過濾波算法處理。
　　在圖像的增強(qiáng)的過程中，我們通常利用空域和頻域，有些指紋圖像會包含很多線條，我們可以利用濾波算法處理算法對圖像進(jìn)行增強(qiáng)，首先我們必須把空域中的圖像轉(zhuǎn)換成頻中的指紋圖像，我們上邊所提到的諸多影響我們最終結(jié)果的因素，在頻域的頻譜圖上都表現(xiàn)為若干個亮點(diǎn)，我們只要去除這些亮點(diǎn)，就能達(dá)到我們的目地。我們根據(jù)不同的需求來利用不同的信息，信息包括：全局信息、局部信息。全局信息隸屬于頻域，而局部信息是空域上。在全局信息和局部信息相互轉(zhuǎn)換的算法中，我們通常采取基于傅里葉變換方法，來完成這種轉(zhuǎn)換。轉(zhuǎn)化成功后，我們主要通過帶通濾波、方向?yàn)V波算法來完善圖像的增強(qiáng)過程。傅里葉變換和帶通濾波分析方法如下：
　　我們一般將得到的圖像g（i，k）劃分為是一個M×N的圖像，那么二維離散傅里葉變換算法如下：
　　在傅里葉變換的算法中M，N的冪為2時(shí)，我們把這種情況稱作快速傅里葉，它能對數(shù)據(jù)立刻能進(jìn)行處理，縮短我們指紋識別的時(shí)間。接下來我們在進(jìn)行傅里葉譜值處理。傅里葉譜值算法如下：
　　我們也可以從指紋圖像的方向?yàn)V波方面入手進(jìn)行處理，應(yīng)用二維離散傅里葉變換（2）和傅里葉譜值（3）對指紋圖像進(jìn)行處理，我們可以在方向?yàn)V波處理過程中由（3）算出濾波方向角度。
　　（3） 二值化圖像的處理：二值化圖像的處理就是灰度處理，灰度處理的圖像中只有黑白兩種顏色，我們只要用0和1兩種情況就能把指紋圖像徹底地表示出來，我們利用計(jì)算機(jī)對包含0、1的指紋信息進(jìn)行處理，我們利用這種方法能夠使圖像的處理過程簡單、明了，而且還能大大加快處理速度。
　　（4） 指紋圖像的細(xì)化：指紋圖像的細(xì)化是為了盡可能減少存儲空間，從而達(dá)到最好的圖像識別效果。我們將指紋圖像經(jīng)過圖像的分割、圖像的增強(qiáng)、二值化圖形的處理后，呈現(xiàn)在我們面前的是計(jì)算機(jī)易識別的灰度圖像，圖像中包括指紋紋脊和指紋紋谷，而我們最終目的只是要得到指紋圖像的方向這個參數(shù)，對于其他的我們可以處理，這樣既有利于節(jié)約存儲空間，又有利于減少指紋識別的時(shí)間。
　　2.3 特征提取
　　我們提取出對我們指紋圖像識別有用的區(qū)域，我們所選取的有用區(qū)域一般具有特異性、可區(qū)別性、獨(dú)立性、可靠性等各方面的特點(diǎn)。我們選取的區(qū)域必須具有自己的特有性質(zhì)，我針對不同的特性，采用不同的方法對其進(jìn)行處理。這里的可區(qū)分性指的是我們把所選取的區(qū)域根據(jù)各部分之間不同的特點(diǎn)，再一次進(jìn)行劃分。再次劃分的區(qū)域要有各自的特點(diǎn)這就是獨(dú)立性。我劃分的基本原則就是所有的區(qū)域都是真實(shí)的和有效性。我們采集到指紋圖像后，我們對其進(jìn)行圖像的分割、圖像的增強(qiáng)、二值化圖形的處理、指紋圖形細(xì)化處理等處理步驟后，我們可以得到只包含點(diǎn)和線兩類基礎(chǔ)信息的清晰的指紋圖像，我們就可以通過上邊的特征提取對包含點(diǎn)和線的指紋圖形行特征提取。在提取過程中，我們把特征區(qū)分為總體特征和局部特征：
　?。?） 總體特征：說的通俗點(diǎn)就是指紋圖像能從表面上看見的，明顯的，突出的，總體特征一般包括：紋形、模式區(qū)、核心點(diǎn)、三角點(diǎn)和紋數(shù)五個特征。
　　（2） 局部特征：就是我們在提取指紋圖像時(shí)，指紋本身存在的中斷、分叉或打折，我們就是要提取這些節(jié)點(diǎn)的特征，為以后的指紋識別提供依據(jù)。
　　在特征提出中，我們在提取指紋圖像時(shí)，提取的的總體特征有可能同其他的指紋圖像的總體特征相同，為了加以區(qū)分，我們必須依靠局部特征對其進(jìn)行分辨。由此可見，局部特征的提取是特征提取的決定因素。
　　2.4 圖像識別
　　我們必須對提取的指紋特性進(jìn)行分類，根據(jù)分類決策，對指紋圖像做出屬于哪個類別決策，如果特征不在分類決策中，我們就要將其歸為拒絕識別的決策。如何制定決策，我們要根據(jù)判斷規(guī)則，通過分類器制定分類規(guī)則。在分類規(guī)則中閥值是界定不同類的主要依據(jù)，我們根據(jù)特征值和閥值的比對，就能判斷對象是屬于哪個類的。
　　參考文獻(xiàn)：
　　[1] 楊文偉，嚴(yán)繼良.指紋認(rèn)證在考試管理中的應(yīng)用[J].暨南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2009：30（1）：54-56.
　　[2] 王俊裙.指紋識別算法優(yōu)化與應(yīng)用研究[D].華東師范大學(xué)碩士論文，2009.
　　[3] 李杰.指紋識別技術(shù)研究及應(yīng)用[D].內(nèi)蒙古科技大學(xué)碩士論文，2006.
　　[4] 回紅.基于結(jié)構(gòu)的指紋表達(dá)及其匹配算法研究[D].杭州：浙江大學(xué)，200