指紋作為個體獨特的生物特征，廣泛應(yīng)用于法醫(yī)學(xué)、身份認證和安防領(lǐng)域。傳統(tǒng)的指紋提取技術(shù)（如光學(xué)成像、電容式傳感器、化學(xué)顯影等）在面對復(fù)雜表面材質(zhì)（如金屬、玻璃、潮濕表面）或降解指紋時存在局限性。近年來，高光譜成像技術(shù)（Hyperspectral Imaging, HSI）因其在非接觸式、無損檢測和多波段信息獲取方面的優(yōu)勢，成為指紋提取領(lǐng)域的研究熱點。本文系統(tǒng)梳理高光譜成像技術(shù)在指紋提取中的原理、研究進展、應(yīng)用場景及挑戰(zhàn)。

高光譜成像技術(shù)通過連續(xù)掃描目標物體的光譜反射率，在可見光、近紅外（400-2500 nm）或紫外波段（200-400nm）獲取數(shù)百個窄波段的圖像數(shù)據(jù)，形成"光譜-空間"三維數(shù)據(jù)立方體。其核心優(yōu)勢在于：

多維信息：通過光譜差異區(qū)分指紋紋線與背景材料；

非接觸性：避免對指紋的二次破壞；

穿透能力：可探測指紋殘留的化學(xué)成分（如油脂、汗液）。

與傳統(tǒng)指紋提取技術(shù)的對比

關(guān)鍵技術(shù)突破

多波段融合算法

波段選擇：通過主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）等方法篩選最優(yōu)波段組合。例如，研究發(fā)現(xiàn)500-900 nm波段對指紋紋線與金屬表面的對比度提升顯著。

光譜匹配：利用光譜角制圖（SAM）或最小噪聲分數(shù)（MNF）分離指紋特征。

深度學(xué)習(xí)與高光譜結(jié)合

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被用于自動提取光譜-空間特征，提升降解指紋的識別率。例如，2022年《Forensic Science International》發(fā)表的研究表明，基于ResNet-50的模型在玻璃表面指紋識別準確率可達98.3%。

多模態(tài)成像融合

將高光譜成像與拉曼光譜、偏振成像結(jié)合，實現(xiàn)指紋化學(xué)成分（如藥物殘留、爆炸物痕跡）的同步分析。

高光譜成像技術(shù)通過其獨特的光譜分辨能力，為指紋提取提供了突破傳統(tǒng)物理限制的新路徑。盡管面臨成本和技術(shù)門檻的挑戰(zhàn)，但隨著硬件小型化和AI算法的進步，該技術(shù)有望在法醫(yī)學(xué)、安防、文化遺產(chǎn)保護等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。未來的研究應(yīng)聚焦于標準化數(shù)據(jù)集建設(shè)、算法開源平臺開發(fā)以及多模態(tài)技術(shù)的深度融合。

審核編輯 黃宇