基于智能手机终端的指纹识别优化研究

摘 要：随着科学技术的发展，促进了智能手机的发展，人们加大了对智能手机安全性的关注。由于智能手机终端里面包含着大量的个人隐私，人们对个人信息安全有更大的需求。指纹识别技术作为智能手机终端的一项成熟支付交易认证技术，在信息安全上给人们提供了更大的保障。本文针对智能手机终端的指纹识别优化方法进行了深入的研究。

关键词：智能手机终端；指纹识别；优化方法

当前时代是移动互联网的时代，智能手机终端在商业领域中占有较高的地位，用户在智能手机终端上存储和传输的信息变得尤为重要。指纹识别算法是指纹识别技术中的重要组成部分，直接影响指纹应用效果，为了确保用户信息使用的安全性，需要优化手机终端的指纹识别技术，使之更好的为人们服务，确保信息的安全性。

一、指纹识别概念及指纹采集技术

（一）指纹识别概念

指纹主要是指手指末端表皮层上凸起或者下陷的纹路，每个人的指纹纹路存在着差异，相似指纹纹路的概率极低，指纹识别充分利用了人类手指的这一特征，来确定个人的身份。

（二）指纹采集技术

第一，光学识别技术。运用光学发射原理，将光线射到手指上再反射回装置的过程，来进行数据信息的收集。该种指纹识别技术成本较低，并且使用效果较好。第二，温差感应识别技术。运用温度感应原理，通过手指与芯片影响区域之间的温度差，产生图像信息信号，从而能够在极短的时间内进行指纹图像的识别。但是该种指纹识别技术也有一定的劣势，由于设备的长时间使用，导致手指与芯片上的温度并无较大的差异，影响识别效果。第三，半导体硅感技术。由两个电容组成，充分利用了指纹表面的凹凸的纹路，手指通过与传感器进行接触的过程，能够将电容之间的电流断开，进而来获取数据信息。该项技术在实际的应用过程中，由于电容传感器的体积较小，不会产生较大的电量损耗，成本低廉，对改善指纹图像的质量，提高感应的灵敏度具有重要作用[ 1 ]。

二、指纹识别过程

（一）指纹图像采集

在进行指纹图像采集时，主要是运用采集器来进行，在传统的指纹识别中主要是运用温差感应及光学识别来实现。随着科学技术的发展，指纹识别技术取得了良好的发展效果，应用最多的是半导体硅感传感器，该种指纹图像采集技术具有较大的优势，能够起到良好的指纹图像采集效果。

（二）指纹图像预处理

对指纹图像进行预处理，能够确保指纹图像的清晰性及饱满性，确保指纹信息提取的精准性。图像增强是指纹图像预处理过程中的一项重要内容，能够有效抑制噪声的产生，突出图像上的特征信息，减弱其他因素对图像形成造成的干扰。通过对Gabor滤波增强算法的使用，能够起到良好的图像处理效果。同时，还需要运用固定阈值的二值化算法，有效的弥补了固定阈值算法中存在的信息处理不足现象，具有良好的抗噪性。

（三）指紋图像特征提取

首先，需要从灰度图像中进行指纹特征提取，该项指纹图像处理方法不需要进行图像预处理，但是指纹提取算法较为复杂，被广泛应用与结构清晰及质量好的指纹图像提取中。其次，从细化的二值图像中进行指纹特征的提取，需要将图像匹配与识别作为判别系统优劣的主要依据，将重新输入的指纹信息与指纹库中的信息进行对比，来判断两者是否为同一人[ 2 ]。

三、智能手机终端指纹识别优化方法

（一）指纹图像均衡化及归一化

原始的指纹图像主要是通过指纹传感器来实现的，需要对指纹进行归一化及均衡化处理，其中归一化主要是指将指纹图像上的灰度值及对比度调整调整，确保两者能够保持统一的规格，在根源上消除传感器产生的噪音及由于手指压力所产生的不同灰度差异。指纹图像的均衡化主要是指通过灰度变换的形式使指纹图像中的灰度变得更加均衡。

（二）指纹图像滤波增强

指纹图像滤波增强方法主要包括空间域增强法及频率域增强法两种。其中空间域增强法对提升指纹图像的质量具有重要作用，对于低质量的指纹图像不能完成图像提取工作，无法促进信息的提取，造成数据信息的丢失。而频率域指纹图像的处理包括空间域及频率域两部分的内容，通过将空间域转换到频率域中的过程，在运用逆运算的形式将频率域变回为空间域，对提升指纹图像质量具有重要作用。频率域指纹图像算法对增强指纹图像效果具有重要作用。

（三）指纹图像二值化

指纹图像的二值化在实际应用的过程中，主要是指将灰度指纹图像转变为0，1两个灰度级图像的过程，通过对指纹图像进行二值化的过程，对提高运算的效率减少运算量具有重要作用，确保了阈值选择的正确性及合理性。指纹图像采集是一项复杂的过程，通过运用固定阈值二值化算法、动态阈值二值化算法来完成图像处理，确保处理之后的图像具有良好的成像效果及图像处理效果。

（四）指纹图像细化法

指纹图像细化法主要是指要对指纹纹线边缘的像素进行删除的过程，来展现出指纹纹线的特征。指纹图像细化法主要包括以下几种方法：第一，快速细化算法，通过利用像素的8邻域对指纹边界点的差异进行判断，并做好删除处理。首先，做好像素点的查找工作，明确脊线上的边界点。其次，对边界点进行合理判断，明确应该做保留处理还是删除处理。最后，对是否应该删除边界点进行判定。第二，对OPTA算法进行改进处理，通过运用模板匹配算法的形式，对像素进行抽取，并且模板进行比较的形式，对中心像素删除还是保留进行判断，通过对OPTA进行改进，与原来的算法进行对比，对指纹图像进行高效细化处理[ 3 ]。

四、结论

当前处于移动互联时代，智能手机作为一种重要的通讯工具，广泛的应用于人们的生活中，能够满足人们的休闲娱乐、金融办公、电商网购等需求，智能手机里面蕴含着人们的大量隐私，是人们进行信息储存的主要手段，基于保护人们的隐私，诞生了指纹识别法，能够快速的实现对信息的采集及存储，对提升指纹识别效果具有重要作用，进一步的保护了人们的隐私安全，被广大智能手机使用者喜爱。

参考文献：

[1] 谢宏伟.基于智能手机平台的地磁室内定位系统[D].南京大学，2015.

[2] 梁钦沛.基于移动终端的群智感知中情境识别方法的研究与实现[D].华南理工大学，2013.

[3] 王明潇.图像识别算法研究及其智能终端上的实现[D].北京邮电大学，2010.

[4] 付莉娜.指纹识别算法的研究与优化[D].西安科技大学，2012.

作者简介：

郝禹涵（1999-），男，汉族，石家庄精英中学学生。