指紋作為個(gè)體獨(dú)特的生物特征，廣泛應(yīng)用于法醫(yī)學(xué)、身份認(rèn)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(duì)復(fù)雜表面材質(zhì)（如金屬、玻璃、潮濕表面）或降解指紋時(shí)存在局限性。近年來(lái)，高光譜成像技術(shù)（Hyperspectral Imaging, HSI）因其在非接觸式、無(wú)損檢測(cè)和多波段信息獲取方面的優(yōu)勢(shì)，成為指紋提取領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。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(jìn)展、應(yīng)用場(chǎng)景及挑戰(zhàn)。

高光譜成像技術(shù)通過連續(xù)掃描目標(biāo)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(gè)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(shì)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(duì)指紋的二次破壞；

穿透能力：可探測(cè)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(duì)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(dú)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(duì)指紋紋線與金屬表面的對(duì)比度提升顯著。

光譜匹配：利用光譜角制圖（SAM）或最小噪聲分?jǐn)?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(dòng)提取光譜-空間特征，提升降解指紋的識(shí)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(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)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(shí)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(dú)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(jìn)步，該技術(shù)有望在法醫(yī)學(xué)、安防、文化遺產(chǎn)保護(hù)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。未來(lái)的研究應(yīng)聚焦于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集建設(shè)、算法開源平臺(tái)開發(fā)以及多模態(tài)技術(shù)的深度融合。

審核編輯 黃宇