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智能终端的指纹解锁原理【摘要】 随着智能的日渐普及，逐渐成为人们日常生活中最重要的工具之一，使用的安全性一直以来备受关注，各种解锁方式层出不穷本文主要以指纹解锁在智能中的应用为例，剖析智能终端的指纹解锁原理关键词】 指纹识别 智能终端 技术原理 锁屏一、指纹解锁在智能终端上的应用现状20 世纪以来， 电子信息产业蓬勃发展， 移动互联网络紧随其后得到了全面普及，人们的日常生活方式发生了翻天覆地的变化，越来越多的日常活动，例如打车、购物、娱乐消费、证券交易等等，正在借助移动智能终端完成着，给人们的生活带来了极大的便利但是传统的密码机制已经不能满足人们对智能终端使用安全性的要求，因此将目光转向具有超高独特性和稳定性的生物密码识别技术上生物密码是人体与生俱来的生理特征，与传统的密码相比，它具有 “随身携带” 、无须记忆的特征，它包括指纹、人脸、声纹、虹膜等等其中，指纹识别技术是目前在各个领域应用最广的一项生物识别技术人的指纹具有稳定不变性，一个人从出生到死亡，除非是经过特意破坏，否则他的指纹不会发生变化；人的指纹还具有独一无二的特征，就算是同卵双生的双胞胎，他们的指纹也存在着很大的差异，所以指纹识别是最常见的身份识别方式。

1998 年，德国西门子公司研制了史上第一款指纹识别这一款装有存储卡一般大小的指纹传感器，一共可以录入并存储 60 个人的指纹信息，所以用户可以设置除了机主以外的其他临时用户之后，又有很多公司在指纹识别上进行研发应用，但是都没有将其发展壮大，直到2013年9 月苹果公司的旗舰机型iPhone 5S 问世这一款机型在新功能中添加的Touch ID 指纹识别技术，在iPhone 独特的 home 键下设置一个指纹识别传感器，不仅可以解锁屏幕，还可以在苹果公司旗下的应用商店、 iTune和电子商城进行 APP下载和支付验证 这一项新奇的技术引起了社会上极大的关注，此后 Android 开发商们纷纷效仿，越来越多的智能添加了指纹识别技术2014 年 9 月，以华为为代表的国产配置了指纹识别技术，虽然更早以前就有国产抢先配置了这项技术，但是华为创新性地引用了主动按压式指纹传感器，是第一个使用此类传感器的 Android 厂商，并且与支付宝合作，进行指纹密码支付 2016 年是智能大面积转向指纹识别的一年，指纹识别不再是中高端的特权，低价也在越来越多地使用着指纹识别技术二、指纹识别基本原理2.1 指纹的特征人的指纹特征可分为 3 级：第 1 级特征、第 2 级特征、第 3 级特征。

第 1 级特征是指纹的纹形，指纹的纹形可分为 3 类：环形（ loop ，或者俗称斗形） 、弓形（ arch）、螺旋形（ whorl ）根据研究调查表明，纹形表现出来的不同最主要的原因在于遗传基因不同人种呈现出各种指纹纹形的概率是不一 ?拥模?相反，直系亲属之间表现出指纹纹形存在较高的相似性第 2 级特征是指纹的细节点，包括端点、分叉点、核心点等等端点是一条纹线延伸到消失的地方；一条纹线延伸到某个点突然分成两条纹线，这个点就被成为分叉点；核心点就是纹路的渐进中心点这三个点是最常用的细节点特征，通常记录这三个点的位置和方向用来作为读取指纹和比对指纹的参考点第 3 级特征是指纹纹线上的汗孔、纹线形态、疤痕等第 3 级特征表现得更加细致，但是稳定性不如第 2 级特征，但是第 2 级特征和第 3 级特征都具有很强的随机性根据这 3 级特征，指纹匹配算法可大体分为：基于细节点的指纹匹配算法、基于纹理结构的指纹匹配算法和其他指纹匹配算法目前应用最多的是基于细节点的指纹匹配算法，这种算法难度适中，它具有指纹模板占用存储空间小、算法容易实现等优点，但同时它的匹配用时较多2.2 指纹识别步骤智能终端上的指纹识别技术分为四个步骤：指纹图像采集、图像预处理、特征提取和指纹匹配（如下图 1 所示）。

第一步：指纹图像采集这是一个利用各种指纹传感器依照自身不同的采集原理采集并储存指纹信息的过程目前指纹传感器的种类是光学传感器、半导体传感器、超声波传感器和射频式传感器（号称“活体识别”传感器） 其中半导体传感器又可分为： 电容式指纹传感器、 热敏指纹传感器、压感指纹传感器目前市面上应用最广的是电容式指纹传感器，而做得最出色的是苹果公司，他在电容式传感器之外，还采用射频传感器实现双重验证人体皮肤的真皮层信息，使得指纹图像采集中不受手指上的污物影响，能快速精确地识别用户的指纹信息第二步：图像预处理由于人体指纹上可能会出现不同程度的污物或者指纹采集设备本身具有一些缺陷，导致采集的指纹图像会有较强的噪声，在后期的细节特征会出现困难，所以要对图像进行预处理， 包括指纹图像均衡、 分割、平滑、智能增强、智能二值化细化等步骤，处理后的指纹图像纹路和特征点清晰可见，便于提取第三步：特征提取指纹图像经过预处理之后每条指纹纹线都变成了一个点宽度的细小纹路由于指纹纹线上的像素点的数据量很大，如果后期指纹匹配对纹线像素进行一一匹配，将会耗费大量时间，并且需要较大存储空间，所以进行了时间和空间上的优化，在描述纹线时采用纹线上的特征点来表示指纹。

通常提取的特征点就是端点、分叉点和核心点第四步：指纹匹配在指纹进行匹配之前，首先要将采集的指纹和系统已建档指纹进行一个特征点的配准，使得他们的方向相同，特征点一一对应然后才是特征点的一一匹配，根据匹配算法，匹配之后得出一个相似值，与系统设置的判定是否为同一指纹的相似值进行比较，如果大于或等于系统设定相似值，则判定是同一指纹，解锁成功；反之，判定为不同指纹，解锁失败2.3 指纹识别算法性能评测为了评价不同指纹算法的性能优劣，设置了以下四个重要的参数：拒识率（ False Rejection Rate）：与系统已建档指纹匹配的指纹被认为是不匹配的指纹的概率；认假率（ False Accept Rate）：与系统已建档指纹不匹配的指纹被认为是匹配的指纹的概率；平均错误率（ Equal Error Rate）：拒识率与认假率相等的概率，作为系统性能综合评价重要指标；拒登率（ Failure To Enroll Rate）：出现不能够建档进行后续识别的指纹的概率根据这四个参数，设置标准来判定指纹识别算法的性能好坏三、总结智能终端自融入人们的日常生活中后，就变成了人们生活中不可或缺的一部分据不完全统计显示，人们每天对的操作次数频繁，就屏幕解锁而言， iOS 用户平均次数 80余次， Android 用户频率更是高达 150 余次。

在每天高频的屏幕解锁中，如果在开放的环境下输入密码或者画图案解锁，很容易造成密码泄密，并且支付在生活中的应用越来越频繁，一旦支付密码泄露，将会带来不同程度的经济损伤指纹解锁的私密性正好弥补了传统密码解锁的缺陷，并且指纹是人类独一无二的生物密码，它的复杂程度足以提供用于身份鉴别的信息，指纹识别技术已经十分成熟，为各类身份识别系统广泛引用，指纹解锁满足使用的安全要求参考文献[1] 王曙光 . 指纹识别技术综述 [J]. 信息安全研究， 2016，（ 04）：343-355.[2] 王研昊 . Android 设备指纹识别技术的研究与实现 [D].东南大学， 2015.[3] 田森，闫满囤 . 基于 Android 的指纹识别技术研究[J]. 电脑迷， 2016，（ 03）： 13.[4]。