本文針對傳統指紋識別技術，在其設計理念的基礎上提出了一種新型的方案，新方案將更多的生物特征識別融入其中，可以有效地防止因不法分子用人造皮膚技術來偽造指紋破譯防盜設施而危害國家和社會安全。

　　自上世紀70年代美日等發達國家在國家安全領域采用指紋識別技術以來，指紋識別技術有了長足的進步和發展，并逐步向民用方面滲透。但仍有不法分子在國家工作人員不備的前提下非法獲取其指紋，并憑借日趨發達的材料科學技術具體來說就是人造皮膚技術來偽造指紋，從而獲取信息危害國家和社會安全。本文真對以上情況提出并設計了一種有效的能夠防止指紋復制的新型指紋識別技術。

　　針對指紋識別問題，科研人員從事了大最的研究工作，一個常見的細節特征提取算法的框圖，包括濾波增強、二值化、細化、提取細節點等四個步驟如圖1。在采集指紋圖像的過程中，由于采集環境，皮膚表面的性質，采集設備的差異等各種因素的影響，采集的圖像會不同程度地受到各種噪聲地干擾，從而改變輸入指紋的脊線結構。實際的指紋圖像首先通過一一個濾波增強的步驟改善圖像的質量，恢復脊線原來的結構。這個步驟是影響算法性能的關鍵步驟，是計算量最大的步驟。二值化是將指紋圖像從灰度圖像轉變成二值圖像，細化是使用圖像處理中的細化算法把二值圖像變成細化圖像，細化后的圖像就很容易提取出細節點特征。顯示是指紋算法各個步驟中輸出的圖像。

　　指紋的細節特征匹配過程一般分成兩部分，首先是計算指紋的旋轉和平移參數，一般把這個過程叫做指紋特征的校準過程。然后是實際的細節點匹配過程，也就是找出實際匹配的細節點。匹配的細節點越多，匹配分數越高，說明指紋越相似。如果設定一一個匹配域值，就可以根據匹配分數判斷指紋是否圖像來自同一個手指。按指紋特征提取步驟得到的某指紋的依次圖像如圖2所示。

　　本系統是在傳統指紋識別技術的基礎上，增加了心頻檢測和指溫檢測并通過邏輯與門的運算組合而成的，目的就是在于進行指紋采集與比對的同時對被采集者的心臟頻率和指端溫度進行與醫學數據的范圍內比對，從而避免不法分子的指紋偽造技術。系統的基本結構框圖如圖3所示。

　　圖中信息采集器包括心頻采集、指溫采集和指紋采集，采用先進的芯片集成技術將以上三種較為成熟的技術集成到一一個芯片上，并在傳統指紋識別界面的涂層內嵌入微型溫度傳感器與頻率檢測裝置并可以與人體指端直接接觸。