指紋識別新技術可提取皮下3毫米生物信息

利用3D打印技術、特製膠水等仿造指紋，從而破解手機、指紋鎖……類似的手法早已從銀幕被搬進現實。作為目前使用最廣的生物識別技術，指紋識別正面臨攻擊花樣繁多以及識別率有待提升這兩大挑戰。

近日，記者從浙江工業大學獲悉，該校計算機科學與技術學院梁榮華教授團隊與公安部第一研究所合作，研發出了新一代手指內部多模態生物特徵採集技術和相應儀器設備，可獲得手指皮膚表面下1至3毫米深度的信息，採集到包含內部指紋的高分辨率三維皮下結構信息，既為指紋識別安全增加防禦屏障，也解決了指紋信息採集效果不佳等痛點。相關研究成果刊登於《IET圖像處理》。

採集三維信息 填補傳統技術漏洞

將手指放在指紋識別處，與之相連的顯示屏隨即投映出集內外指紋及汗腺汗孔在內的立體掃描影像——位於浙江工業大學智能感知與系統教育部工程研究中心實驗室內，記者看到了團隊研製的新型手部生物特徵採集設備樣機。

指尖皮膚主要由表皮層和真皮層組成。表皮層的頂部是角質層，其輪廓提供了外部指紋的詳細表示，而在角質層和活性表皮層之間存在着活表皮連接區域，該區域的波動可代表人體的指尖內部指紋。

“指尖內部指紋是外部指紋紋線的來源，不容易被破壞，可作為外部指紋的補充。”團隊成員、浙江工業大學計算機科學與技術學院王海霞副教授介紹。

“現有指紋採集/識別技術通過光線反射、電容傳感和射頻等方式來獲取手指表面紋路，對紋路進行圖形化處理，根據紋路特徵信息進行對比，實現身份認證。”王海霞介紹，但是傳統方式採集的指紋只有外部信息，很容易受到諸如灰塵、汗水、疤痕、傷口等環境的影響，加之隨着人的年齡增長皮膚褶皺增多，導致指紋質量及識別精度較差。

公安部統計數據顯示，我國有5%的人口其表皮指紋無法識別。與此同時，指紋識別技術還面臨偽造攻擊的干擾，假指紋膜製造成本低廉，工藝簡單，使得指紋識別的安全性大大降低。

2019年8月，央視《每週質量報告》對指紋智能鎖進行檢測，28個品牌的32款智能鎖可用假指紋膜解鎖。此外，國外已有科研人員利用電子產品指紋識別系統的漏洞，藉助智能算法嘗試研究“萬能指紋”。

“當今社會信息化技術快速發展，信息安全與人身安全已經成為國家日益關注的焦點問題。”王海霞表示，單一身體特徵或行為特徵有時不足以證明個人身份，團隊通過採集包含內部指紋的高分辨率三維皮下結構信息，運用人工智能技術對採集數據進行處理，成功獲取皮下指紋、皮下汗腺和汗孔等生物識別特徵。

王海霞介紹道，這些手指皮下生物特徵的優勢在於複雜的皮膚內部組織結構特徵使得其偽造難度極大，人工偽造的指紋膜只具有表面指紋紋路，並不具有皮下指紋信息、汗腺等信息，可對傳統指紋識別技術存在的缺陷進行填補。

攻克四項難點 研發智慧安防利器

“超聲波在組織中的衰減較強，還會受噪聲影響，對皮下指紋的探測深度有限且成像分辨率不高。”王海霞介紹，由於皮下組織結構的複雜性，光波在其內部經過多次散射，會使得成像中出現散斑。

記者瞭解到，研究初期，團隊總結了大面積皮下生物特徵信息成像、強散斑干擾下低質量信息增強、自適應角質層深度差異化提取、跨平台下多模態特徵信息採集這四項技術難點。

通過將稜鏡、濾光片、熒光光源、工業相機、光纖耦合器等器件精心設計組裝，團隊在全球範圍內首次提出了一種分別利用全內反射（TIR）和光學相干斷層掃描（OCT）同步採集外部指紋和內部指紋的指紋採集系統，結合了兩個完全不同的光路系統，並使用自制的梯形稜鏡將其融合。

值得一提的是，該系統採用小光斑光纖準直器和長焦透鏡保證光學相干層析成像有足夠的面積，採用自制的梯形稜鏡組合TIR和OCT光路，實現相同的測量面積和同步採集。

“每個人的皮膚角質層厚度不完全一致，團隊為此開發出深度自適應多卷積融合技術，運用智能算法可根據不同人體組織深度，正確獲取皮下特徵。”王海霞解釋道。

團隊成員、浙江工業大學計算機科學與技術學院2020級博士生於洋先後用特製假手指和指紋膜對樣機進行測試欺騙攻擊。記者透過顯示器看到，由於沒有內部指紋和皮下三維結構數據，假手指所得成像僅淺淺一層，即有效信息僅來自其表面的人造指紋。

“在指紋膜極薄的情況下，儀器甚至可以透過它提取到我本人的真實指紋信息，而指紋膜的指紋紋路信息與我真實手指的指紋信息是不一致的。”於洋解釋道，相當於內外指紋等皮下結構信息，都是指紋解鎖密碼的組成部分，要準確識別必須用整套密碼。

“此前，團隊已建有包含百餘人的指紋數據庫，準備再將數據容量擴大至千人。”王海霞表示，下一步，團隊將聯合企業對設備性能進行持續驗證，同時降低製造成本，助力我國智慧安防建設。