指纹作为个体独特的生物特征，广泛应用于法医学、身份认证和安防领域。传统的指纹提取技术（如光学成像、电容式传感器、化学显影等）在面对复杂表面材质（如金属、玻璃、潮湿表面）或降解指纹时存在局限性。近年来，高光谱成像技术（Hyperspectral Imaging, HSI）因其在非接触式、无损检测和多波段信息获取方面的优势，成为指纹提取领域的研究热点。本文系统梳理高光谱成像技术在指纹提取中的原理、研究进展、应用场景及挑战。
高光谱成像技术通过连续扫描目标物体的光谱反射率，在可见光、近红外（400-2500 nm）或紫外波段（200-400nm）获取数百个窄波段的图像数据，形成"光谱-空间"三维数据立方体。其核心优势在于：
多维信息：通过光谱差异区分指纹纹线与背景材料；
非接触性：避免对指纹的二次破坏；
穿透能力：可探测指纹残留的化学成分（如油脂、汗液）。
与传统指纹提取技术的对比
关键技术突破
多波段融合算法
波段选择：通过主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等方法筛选最优波段组合。例如，研究发现500-900 nm波段对指纹纹线与金属表面的对比度提升显著。
光谱匹配：利用光谱角制图（SAM）或最小噪声分数（MNF）分离指纹特征。
深度学习与高光谱结合
卷积神经网络（CNN）被用于自动提取光谱-空间特征，提升降解指纹的识别率。例如，2022年《Forensic Science International》发表的研究表明，基于ResNet-50的模型在玻璃表面指纹识别准确率可达98.3%。
多模态成像融合
将高光谱成像与拉曼光谱、偏振成像结合，实现指纹化学成分（如药物残留、爆炸物痕迹）的同步分析。
高光谱成像技术通过其独特的光谱分辨能力，为指纹提取提供了突破传统物理限制的新路径。尽管面临成本和技术门槛的挑战，但随着硬件小型化和AI算法的进步，该技术有望在法医学、安防、文化遗产保护等领域实现规模化应用。未来的研究应聚焦于标准化数据集建设、算法开源平台开发以及多模态技术的深度融合。
审核编辑 黄宇
