香港理工大学(理大)研究团队利用突破性的3D指纹恢复和匹配技术，开发出3D指纹识别系统，将非接触式生物识别技术推向了速度和准确性的新领域。在识别、刑事调查、移民控制、访问安全和法医应用中，以可承受成本。

基于接触的自动2D指纹识别通常被执法机构用来识别人。然而，通过在诸如玻璃、硅或聚合物的硬表面上滚动或按压手指来获得基于接触的生物特征扫描，由于皮肤变形、滑动或涂抹，经常导致部分或恶化的图像。这将产生对识别不完全有用的图像。

另一方面，非接触式指纹系统避免了成像传感器和皮肤弹性表面之间的直接接触，因此它可以减少与基于接触的系统相关的问题所导致的不准确性。

尽管出现了非接触式3D系统，但是由于使用多个相机或结构化照明系统，它们通常非常昂贵和笨重。由计算机科学系副教授Ajay Kumar博士领导的研究团队克服了基于接触的2D生物识别扫描的局限性，并最大限度地发挥了非接触式3D系统的优势。

指纹纹线的细节特征，如纹线结束和分叉，一般被认为是最可靠的指纹细节，保证了每个指纹都是唯一的。平均而言，大约40-45个细节可以从指纹中恢复。匹配的细节点越多，匹配的置信度和可靠性就越高。

目前市面上所有的指纹识别系统仍然是以2D形式恢复细节，即通过定位细节在2D空间中的位置和方向。在Kumar博士的研究中，3D指纹由上述2D空间中的表示之上的3D空间中的细节的高度和方向(即细节脊的梯度)来表示。这意味着我们的3D系统可以通过描述另外两个测量值来获得额外的信息，从而更独特地表示指纹。

为了恢复和匹配3D指纹细节，该团队已经从3D指纹识别系统中多个摄像头的标准使用转变为单个低成本数码摄像头的创新使用，加上一些LED光源来控制计算机。这使得研究人员可以使用先进的专有3D指纹模板生成算法，有效地获取3D指纹中的高频信息，从而恢复3D细节特征。随着这种3D细节的恢复，理大研究团队在世界上首次使用其匹配算法准确可靠地匹配3D指纹。

紧凑的尺寸，高达百分之九十七的精度，最低780美元的成本，大约2秒的更短的处理时间，以及所需设备数量的减少，使该系统优于目前使用的商业3D产品。非接触式系统比基于接触的2D系统更卫生，这在一个越来越关注疾病无意传播的世界中是一个额外的优势。鉴于其最终的实用性，该系统已经成熟，通过其突破性的技术可以获得很多美国专利进行商业化。