分享指纹识别新技术可提取皮下3毫米生物信息 填补传统技术漏洞

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指纹识别新技术可提取皮下3毫米生物信息




利用3D打印技术、特制胶水等仿造指纹，从而破解手机、指纹锁……类似的手法早已从银幕被搬进现。作为目前使用比较广的生物识别技术，指纹识别正面临攻击花样繁多以及识别率有待提升这两大挑战。




近日，从浙江工业大学获悉，该校计算机科学与技术学院梁荣华教授团队与部首研究所合作，研发出了新一代手指内部多模态生物特征采集技术和相应仪器设备，可获得手指皮肤表面下1至3毫米深度的信息，采集到包含内部指纹的高分辨率维皮下结构信息，既为指纹识别安全增加防御屏障，也解决了指纹信息采集效果不佳等痛点。相关研究成果刊登于《IET图像处理》。









采集维信息 填补传统技术漏洞




将手指放在指纹识别处，与之相连的显示屏随即投映出集内外指纹及汗腺汗孔在内的立体扫描影像——位于浙江工业大学智能感知与系统教育部工程研究中心验室内，看到了团队研制的新型手部生物特征采集设备样机。




指尖皮肤主要由表皮层和真皮层组成。表皮层的高部是角质层，其轮廓提供了外部指纹的详细表示，而在角质层和活性表皮层之间存在着活表皮连接区域，该区域的波动可代表人体的指尖内部指纹。




“指尖内部指纹是外部指纹纹线的来源，不容易被破坏，可作为外部指纹的补充。”团队成员、浙江工业大学计算机科学与技术学院王海霞副教授介绍。




“现有指纹采集识别技术通过光线反、电容传感和频等方式来获取手指表面纹路，对纹路进行图形化处理，根据纹路特征信息进行对比，现身份认证。”王海霞介绍，但是传统方式采集的指纹只有外部信息，很容易受到诸如灰尘、汗水、疤痕、伤口等环境的影响，加之随着人的年龄增长皮肤褶皱增多，导致指纹质量及识别精度较差。




部统计数据显示，我国有5%的人口其表皮指纹法识别。与此同时，指纹识别技术还面临伪造攻击的干扰，假指纹膜制造成本低廉，工艺简单，使得指纹识别的安全性大大降低。




2022年8月，央视《每周质量报告》对指纹智能锁进行检测，28个品牌的32款智能锁可用假指纹膜解锁。此外，国外已有科研人员利用电子产品指纹识别系统的漏洞，借助智能算法尝试研究“万能指纹”。




“当今社会信息化技术速发展，信息安全与人身安全已经成为日益关注的焦点问题。”王海霞表示，单一身体特征或行为特征有时不足以证明个人身份，团队通过采集包含内部指纹的高分辨率维皮下结构信息，运用人工智能ai技术对采集数据进行处理，成功获取皮下指纹、皮下汗腺和汗孔等生物识别特征。




王海霞介绍道，这些手指皮下生物特征的势在于复杂的皮肤内部组织结构特征使得其伪造难度极大，人工伪造的指纹膜只具有表面指纹纹路，并不具有皮下指纹信息、汗腺等信息，可对传统指纹识别技术存在的缺陷进行填补。




攻克四项难点 研发智慧安防利器




“超声波在组织中的衰减较强，还会受噪声影响，对皮下指纹的探测深度有限且成像分辨率不高。”王海霞介绍，由于皮下组织结构的复杂性，光波在其内部经过多次散，会使得成像中出现散斑。




了解到，研究初期，团队总结了大面积皮下生物特征信息成像、强散斑干扰下低质量信息增强、自适应角质层深度差异化提取、跨平台下多模态特征信息采集这四项技术难点。




通过将棱镜、滤光片、荧光光源、工业相机、光纤耦合器等器件精心设计组装，团队在全球范围内首次提出了一种分别利用全内反(TIR)和光学相干断层扫描(OCT)同步采集外部指纹和内部指纹的指纹采集系统，结合了两个完全不同的光路系统，并使用自制的梯形棱镜将其融合。




值得一提的是，该系统采用小光斑光纤准直器和长焦透镜保证光学相干层析成像有足够的面积，采用自制的梯形棱镜组合TIR和OCT光路，现相同的测量面积和同步采集。




“每个人的皮肤角质层厚度不完全一致，团队为此开发出深度自适应多卷积融合技术，运用智能算法可根据不同人体组织深度，正确获取皮下特征。”王海霞解释道。




团队成员、浙江工业大学计算机科学与技术学院2022级博士生于洋先后用特制假手指和指纹膜对样机进行测试欺攻击。透过显示器看到，由于没有内部指纹和皮下维结构数据，假手指所得成像仅浅浅一层，即有效信息仅来自其表面的人造指纹。




“在指纹膜极薄的情况下，仪器甚至可以透过它提取到我本人的真指纹信息，而指纹膜的指纹纹路信息与我真手指的指纹信息是不一致的。”于洋解释道，相当于内外指纹等皮下结构信息，都是指纹解锁密码的组成部分，要准确识别必须用整套密码。




“此前，团队已建有包含百余人的指纹数据库，准备再将数据容量扩大至千人。”王海霞表示，下一步，团队将联合企业对设备性能进行持续验证，同时降低制造成本，助力我国智慧安防建设。