基于指纹识别的考生身份认证系统

梅晓晴

摘要：设计了一套基于指纹识别的考生身份认证系统，论述了系统设计思路和软件设计流程，包括获取考生指纹信息，对指纹信息进行提取，与指纹数据库中的特征进行比对，进而完成对考生身份的验证，杜绝考试中的替考现象。

关键词：指纹特征提取；指纹识别；身份认证

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）07-0088-02

目前许多考试过程中，监考人员只通过比对考生身份证上的照片和准考证上的照片进行考生身份识别，这种传统的认证方式有很多弊端，比如因技术处理或时间变化，照片与考试者的相貌会有所差别；纸质证件易于伪造，监考人员难以辨认，也会给作弊者以可乘之机。这些便利使代考舞弊现象屡见不鲜，必须寻求使用个人身上不易伪造的唯一标识来辨别考生。

生物识别技术是一种利用人体自身特征进行身份识别的技术，目前常用于身份识别的生物特征有：指纹、虹膜、掌纹、人脸等[1]，生物识别技术具有不易遗忘、防伪性能好、随时随地可用等优点，这其中指纹识别技术应用最为广泛，因此本文结合实际情况，设计了一种基于指纹识别的考生身份认证系统，并且通过实验验证了该系统的可行性。

1 指纹识别认证原理

基于指纹识别的考生身份认证原理是在考生报名阶段将考生指纹等相关信息录入到数据库中；考生入场时，对输入的指纹与存储的指纹进行比对，比对成功则视为合法考生，因此通过计算机辨别两枚指纹是否来自于同一手指是本系统的主要解决的问题[2]。系统流程图如图1所示。

2 指纹身份验证系统

本系统包括指纹采集、预处理、特征提取和特征匹配等模块，各模块功能如下：

2.1 指纹采集

指纹匹配的前提是指纹的采集，具体流程为手指向指纹采集仪的感应器施加压力，感应器根据指纹中嵴与峪的压力不同生成相应的图像。

2.2 预处理

对于采集到的指纹图像进行图像增强预处理，预处理过程如图2所示。首先需要对图像进行平滑处理，从而去除噪声，并对图像断续处进行拼接。其主要方法包括时域滤波法和频域滤波法，时域滤波速度快，能滤除大部分系统噪声，但是边界提取效果差；频域滤波边界提取效果好，但处理时间相对时域滤波较慢。然后进行指纹图像二值化，其目的在于分离图像前景和背景，将指纹图像从灰度图像转换为二值图像，常用方法为阈值法。完成图像二值化后，还需要对指纹图像进行细化[3]，即将指纹纹线变为单像素宽的曲线。

预处理过程不仅可以减小手指表面异物、破损等引起的噪声干扰，还能增强指纹嵴与峪的对比度。指纹识别技术中有90% 的能量[4]消耗于图像处理，指纹图像增强是指纹特征提取的基础，对指纹图像的识别有重大的影响。

2.3 特征提取

特征提取有多种处理方式，可以直接保存指纹完整图像，在处理的时候从图像提取指纹特征，这种方式的优点是可以比较完整地保存指纹的全部信息，缺点是占用较多的存储空间，图像处理时间也会增加。对于本文这种认证系统，考虑到参加考试的人数，且没有足够大的存储空间，而进行考生指纹匹配时所需要的指纹特征也不是很多，综合以上实际情况，本系统所采用的方法是：首先对采集到的指纹图像进行特征提取，然后将特征数据存储到指纹库，这样能够提高系统的运行速度，并且不影响使用效果。

指纹特征指的是用于区分不同指纹的特征，如指纹的端点、分叉点、交叉点、嵴的走向、嵴和嵴之间的宽度等。因此只要从指纹图像中提取出相应的特征，就可以作为指纹匹配的依据。一般情况下，7个特征点就可以基本确定两个指纹是否来自同一个手指。

在分叉点和端点这两种特征基础之上，有5种新的特征模型，可以利用3×3的滤波算子对预处理后的指纹骨架进行特征点提取，利用式（1）以及表1进行筛选。该方法的优点是通过阂值筛选可以查看特征点分布区域，去除伪特征点，进一步提取有效、特征点。以特征点的坐标（x，y）及特征点的方向d构成特征向量；将所有的特征向量进行筛选后留下7个最好的细节特征点的特征向量，构成指纹的特征模板。

2.4 特征匹配

指纹匹配是将指纹库中保存的特征点集 P 和现场采集的指纹的特征点集Q[5]进行匹配，从而返回一个匹配级数，通过这个级数可以判定两枚指纹是否来自同一手指。

本系统将入场验证时所得到的考生指纹特征点与数据库中该考生的特征点进行匹配。若匹配成功则显示该考生的姓名、准考证号等相关信息，否则显示匹配失败。在匹配失败的情况下监考人员可以在系统上做标记，如疑似替考、重点关注等。

3 系统结构

3.1 系统介绍

本文讨论的考生身份认证系统采用分布式体系结构，包括用户层、应用服务层和数据库层。考生报名确认时，系统将考生的基本信息和指纹特征信息等储存在数据库服务器中，考生进入考场时，根据准考证号提取出数据库中指纹数据，将该数据与现场采集并处理后的指纹数据进行比对，从而得到验证结果。

3.2 系统设计

本系統主要包括五个功能模块，如图3所示。

（1） 考生信息管理。对考生的姓名、身份证号、考号、照片等信息进行查询、修改和删除等。（2）二代身份证识别。通过二代身份证识别仪读出身份证芯片内的信息并解码成文字和照片，与存储在数据库中的数据进行比对，从而进行考生身份的初步辨别。（3）指纹采集与处理。采集考生指纹并对指纹进行预处理和特征提取，将提取到的指纹特征数据及考生相关信息存入后台数据库。（4）考生身份验证。考生入场时采集考生指纹，提取特征数据，与数据库中相应特征数据进行匹配，验证考生身份。（5）系统管理。对登录用户进行权限管理，完成系统的备份、初始化等功能。

4 软件设计流程

本系统软件设计中的关键内容为考生身份认证过程。具体设计流程如图4所示。

系统的验证界面如图5所示。

以1000名考生做测试，经过多次测试，识别一次指纹，从采集、预处理到传输、识别，平均耗费时间5.1s，识别率为89.7%。由于人工输入准考证号耗时较长，因此以条形码的形式将考号印制在准考证上，利用条形码识别器扫描条码，能提高系统的识别速度。

5 结语

通过指纹识别和二代身份证识别不仅直接排查了替考考生，还可以间接威慑准备替考的考生，使其主动放弃替考；监考教师核查考生身份由高强度人工核查变为机器自动识别，减少了工作量，减轻了监考教师的压力，方便监考教师顺利完成考务工作；对可疑考生进行拍照和指纹采集，方便对考生身份进一步复核，可疑考生数据还可以保存备查。

总之，将指纹识别技术运用到考试管理中是必然趋势，可以有效地杜绝替考现象，保证考试的公平公正。

参考文献

[1]Palermo R，Rossion B，Rhodes G.Do people have insight into their face recognition abilities？[J].Quarterly Journal of Experimental Psychology，2017，（70）：218-233.

[2]曾志高，易胜秋.面向考场的身份认证系统的设计与分析[J].通信技术，2008，（12）：302-307.

[3]王晓燕，李临生，田启川.指纹识别中的特征点提取算法[J].计算机仿真，2008，（12）：235-238.

[4]KassM，WitkinA.Analyzing Oriented Patterns[J].Computer Vision，Graphics，and Image Processing，1987，（37）：362-385.

[5]王超，魏启明，邓安远.无线指纹识别技术在考试系统的应用研究[J].计算机仿真，2010，（1）：309-312.