從上世紀(jì)80年代起，執(zhí)法機(jī)關(guān)開始使用指紋圖譜來識(shí)別罪犯。到今天，指紋技術(shù)被廣泛應(yīng)用于民用和商業(yè)應(yīng)用。 

為了測(cè)試指紋掃描系統(tǒng)的性能，技術(shù)人員往往要用一種二維合成指紋發(fā)生器（2D synthetic fingerprint generators）根據(jù)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型綜合指紋特征生成的“假指紋”進(jìn)行測(cè)試。據(jù)了解，要測(cè)試這種指紋掃描系統(tǒng)的性能，研究人員必須評(píng)估數(shù)以百萬計(jì)已知指紋圖像。但如此之多的測(cè)試數(shù)據(jù)量是研究人員很難做到的。此外，2D合成指紋生成器不足以用于測(cè)試非接觸式指紋傳感技術(shù)，而這種非接觸式指紋傳感技術(shù)已經(jīng)越來越多地替代傳統(tǒng)的接觸式指紋采集系統(tǒng)。 

    為了解決這個(gè)問題，一組來自美國(guó)密歇根州立大學(xué)（MSU）的計(jì)算機(jī)科學(xué)家在Anil Jain的帶領(lǐng)下開發(fā)出世界上首個(gè)3D打印的指紋。 

    Anil Jain說，使用這樣的3D指紋可以幫助傳感器制造商和算法開發(fā)人員改善指紋比對(duì)系統(tǒng)的硬件和軟件，從而最終導(dǎo)致安全性大幅提高。 

    Anil Jain和他的團(tuán)隊(duì)正在做的是開發(fā)出一種方法，將一個(gè)指紋的二維圖像投射到一個(gè)3D手指的表面。

這種3D手指的表面由人體指紋所有紋路組成，是用3D打印機(jī)制作。Jain的團(tuán)隊(duì)將其稱為指紋“替身（phantom）”。 

      從二維合成圖像到3D指紋替身：（a）樣本的2D合成指紋圖像；（b）通用的3D手指表面;（c）正視圖；（d）左輪廓視圖和（e）映射創(chuàng)建的電子3D指紋“替身”；（f）和（h）是分別用800萬像素和1600萬像素相機(jī)拍攝的2D圖像生成3D指紋“替身”然后3D打印出來，（g）和（i）是（f）和（g）優(yōu)化后的2D圖像。

     在醫(yī)療影像領(lǐng)域使用替身或模型進(jìn)行成像測(cè)試是很常見的。例如，為了確保核磁共振成像（MRI）機(jī)或CT掃描儀工作正常，首先要用一個(gè)已知尺寸和材料屬能的模型對(duì)這些設(shè)備進(jìn)行測(cè)試。 

    “在醫(yī)療保健領(lǐng)域，通常會(huì)做一個(gè)心臟或腎臟的3D模型。” Jain說。“因?yàn)槠涓鞣N尺寸數(shù)據(jù)是已知的，然后它們會(huì)被放入一臺(tái)掃描儀和成像系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試校準(zhǔn)”。 

     類似的，Jain的最終目標(biāo)是制作一個(gè)精確的指紋模型，可以用于測(cè)試、校準(zhǔn)現(xiàn)有的指紋匹配技術(shù)。“當(dāng)我有了這個(gè)3D指紋替身，而我又知道它的各種指紋特征的精確數(shù)據(jù)。”Jain說。“我就可以更好地測(cè)試評(píng)估指紋識(shí)別設(shè)備。” 

    “像這樣的工具將有助于提高指紋匹配系統(tǒng)的精確性，從而提高各種以指紋識(shí)別為基礎(chǔ)的應(yīng)用的安全性。” Jain說。比如iPhone 5S就使用了指紋解鎖技術(shù)。 

     Jain擁有指紋匹配的6項(xiàng)美國(guó)專利，并撰寫了大量關(guān)于生物識(shí)別技術(shù)和指紋/臉部識(shí)別的書籍