选A题进此讨论[共享资料][公告]

HUASHI3483

DNA指纹具有下述特点：1．高度的特异性：研究表明，两个随机个体具有相同DNA图形的概率仅3×10－11；如果同时用两种探针进行比较，两个个体完全相同的概率小于5×10－19。全世界人口约50亿，即5×109。因此，除非是同卵双生子女，否则几乎不可能有两个人的DNA指纹的图形完全相同。2．稳定的遗传性：DNA是人的遗传物质，其特征是由父母遗传的。分析发现，DNA指纹图谱中几乎每一条带纹都能在其双亲之一的图谱中找到，这种带纹符合经典的孟德尔遗传规律，即双方的特征平均传递50％给子代。3．体细胞稳定性：即同一个人的不同组织如血液、肌肉、毛发、精液等产生的DNA指纹图形完全一致。

HUASHI3483

指纹的结构和类型
    指纹在人体胚胎发育的第3－4月开始生长，第六月完全形成。指纹除了可以区分上百种图形之外，每个指纹还有近百个特征点，特征点的位置和分布形式各不相同，只是每个指纹都有独特之处。

    一、指纹的结构

    指纹的脊纹形式是适应之间的球状表面和半圆形顶端以及横行的指间屈基线生长的，除少数弓形纹之外，绝大多数的箕、斗型纹（约占97%）是由中心花纹系统、外围线系统和根基线系统组成，在三方面汇合之处形成三角区。

    中心花纹系统：指中心部分的花纹，又叫内部花纹。由箕形线、环形线、螺形线、曲形线和几种混合纹线组成。 外围线系统：从上面和侧面包围着中心花纹的弓形线谓之外围线系统。

    根基线系统：中心花纹的下部与指间屈肌纹并行的横线谓之根基线系统。

    三角区：是三方面指纹汇合的区域。指纹鉴定中心称为三角，位于指纹的两侧；靠近中心花纹并与之相对的一角为外角。外角上支线以外的纹线即指纹的外围线；下支线以下的纹线即指纹的根基线。外角以内即指纹的中心花纹。

    二、指纹的纹型与纹形的定义

    纹型是指纹的基本分类，是按中心花纹和三角的基本形态划分的。纹形从属于型，以中心线的形状定名。按我国是指纹分析法，指纹分三大类型，九种形态。可见，型与形是类与种的关系。

    （一） 弓型纹

    有功性线组成，中心花纹与上下包围线无明显界限，因此也没有真正的三角区。分弧形和帐形纹两种。

    弧形纹：是有平缓的或略微突起的弧形线组成的一种结构简单的花纹形式。

    帐形纹：有平行的和突起的弧形线组成。花纹中部有直立的或倾斜的纹线，将弧形线撑起称帐蓬状。

    （二） 箕形纹

    有一条以上完整的基性线组成中心花纹。箕形线的对侧有一个三角的上下之线包围着中心花纹。按箕技的流向分桡侧箕形纹（反箕）和尺侧箕形纹（正箕）两种。按中心花纹的结构形态又可分为普通箕、闭口箕、叶形箕、横箕和类似斗的箕。箕形纹中心和三角之间的距离和纹线数量多少不一，有的只有1－2条线，多数为十条线左右，个别的可达30余条。

    （三） 斗型纹

    中心花纹呈环、螺、曲状，由内向外扩展与上下包围线汇合形成两个以上的三角者，列为斗型纹。分为环形、螺形、囊形、双箕形、杂形五种。

    斗型纹的中心花纹，在有一条环、螺、曲等纹线构成时，与两侧三角相对的弧形线凸面，必须是不折、不断的，并且不与来自从三角中的其它纹线相接。

    指纹类型的三类九种，是按我国现行的十指指纹分析法划分的。这是一种基本分类，也叫两极分类法。实际上指纹种类远不只这些。


指纹识别的可靠性     

指纹识别的优点

指纹是人体独一无二的特征，并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征；

如果我们想要增加可靠性，我们只需登记更多的指纹，鉴别更多的手指，最多可以多达十个，而每一个指纹都是独一无二的；

扫描指纹的速度很快，使用非常方便；

读取指纹时，用户必需将手指与指纹采集头相互接触，与指纹采集头直接接触是读取人体生物特征最可靠的方法。这也是指纹识别技术能够占领大部份市场的一个主要原因；

指纹采集头可以更加小型化，并且价格会更加的低廉。

    因为每个人的包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。

这就是指纹识别技术。自动指纹识别是本世纪六十年代兴起的、利用计算机来进行指纹识别的一种方法。作为生物特征识别的一种，由于它具有其它特征识别所不可比拟的优点，使得自动指纹识别有着更为广泛的应用。

自动指纹识别技术的发展得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究。 尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但用于识别的数据量相当大，对这些数据进行比对也不是简单的相等与不相等的问题，而是使用需要进行大量运算的模糊匹配算法。现代电子集成制造技术使得我们可以制造相当小的指纹图象读取设备，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行两个指纹的比对运算的可能。

另外，匹配算法可靠性也不断提高。为此，指纹识别技术己经非常简单实用了。

由于计算机处理指纹时，只是涉及了指纹的一些有限的信息，而且比对算法并不是精确匹配，其结果也不能保证100%准确。

指纹识别系统的特定应用的重要衡量标志是识别率。主要由两部分组成，拒判率(FRR)和误判率(FAR)。

我们可以根据不同的用途来调整这两个值。FRR和FAR是成反比的。用0-1.0或百分比来表达这个数。ROC(Receiver Operating Curve)-曲线给出FAR和FRR之间的关系。尽管指纹识别系统存在着可靠性问题，但其安全性也比相同可靠性级别的"用户ID+密码"方案的安全性高得多。

例如采用四位数字密码的系统，不安全概率为0.01%，如果同采用误判率为0.01%指纹识别系统相比，由于不诚实的人可以在一段时间内试用所有可能的密码，因此四位数密码并不安全,但是他绝对不可能找到一千个人去为他把所有的手指（十个手指）都试一遍。

正因为如此，权威机构认为，在应用中1%的误判率就可以接受。FRR实际上也是系统易用性的重要指标。由于FRR和FAR是相互矛盾的，这就使得在应用系统的设计中，要权衡易用性和安全性。

一个有效的办法是比对两个或更多的指纹，从而在不损失易用性的同时，极大地提高了系统安全性。

指纹识别的基本原理


指纹其实是比较复杂的。与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图像。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图像属于个人隐私，因此不能直接处理指纹图像）。但指纹识别算法最终都归结为在指纹图像上找到并比对指纹的特征。

指纹的特征
??我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。在考虑局部特征的情况下，英国学者E.R.Herry认为，只要比对13个特征点重合，就可以确认为是同一个指纹。

总体特征
　　总体特征是指那些用肉眼直接就可以观察到的特征，包括：
纹形



环型（loop）
弓型（arch）
螺旋型（whorl）
其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠纹形来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，通过更详细的分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便快捷。

模式区（Pattern Area）
模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。 SecureTouch的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。

核心点（Core Point）
?核心点位于指纹纹路的渐进中心，它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。许多算法是基于核心点的，既只能处理和识别具有核心点的指纹。核心点对于SecureTouch的指纹识别算法很重要，但没有核心点的指纹它仍然能够处理。

三角点（Delta）
三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处。

纹数（Ridge Count）
指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。

局部特征
??局部特征是指指纹上的节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征--特征点，却不可能完全相同。

??指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“特征点”。就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息。指纹上的节点有四种不同特性：

特征点的分类
有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点。

终结点（Ending） -- 一条纹路在此终结。

分叉点（Bifurcation） -- 一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路

分歧点（Ridge Divergence） -- 两条平行的纹路在此分开。

孤立点（Dot or Island） -- 一条特别短的纹路，以至于成为一点

环点（Enclosure） -- 一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点。

短纹（Short Ridge） -- 一端较短但不至于成为一点的纹路。

方向（Orientation）
-- 节点可以朝着一定的方向。

曲率（Curvature）
-- 描述纹路方向改变的速度。

位置（Position）
-- 节点的位置通过（x, y）坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的。

HUASHI3483

洪亮

29155422

ioranlee

能谈谈第二问 “比较指纹识别和DNA识别的错误率“  的想法吗？？
DNA识别的方法和错误率如何得到？？