從(cong) 上世紀80年代起，執法機關(guan) 開始使用指紋圖譜來識別罪犯。到今天，指紋技術被廣泛應用於(yu) 民用和商業(ye) 應用。 

為(wei) 了測試指紋掃描係統的性能，技術人員往往要用一種二維合成指紋發生器（2D synthetic fingerprint generators）根據數學統計模型綜合指紋特征生成的“假指紋”進行測試。據了解，要測試這種指紋掃描係統的性能，研究人員必須評估數以百萬(wan) 計已知指紋圖像。但如此之多的測試數據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於(yu) 測試非接觸式指紋傳(chuan) 感技術，而這種非接觸式指紋傳(chuan) 感技術已經越來越多地替代傳(chuan) 統的接觸式指紋采集係統。 

    為(wei) 了解決(jue) 這個(ge) 問題，一組來自美國密歇根州立大學（MSU）的計算機科學家在Anil Jain的帶領下開發出世界上首個(ge) 3D打印的指紋。 

    Anil Jain說，使用這樣的3D指紋可以幫助傳(chuan) 感器製造商和算法開發人員改善指紋比對係統的硬件和軟件，從(cong) 而最終導致安全性大幅提高。 

    Anil Jain和他的團隊正在做的是開發出一種方法，將一個(ge) 指紋的二維圖像投射到一個(ge) 3D手指的表麵。

這種3D手指的表麵由人體(ti) 指紋所有紋路組成，是用3D打印機製作。Jain的團隊將其稱為(wei) 指紋“替身（phantom）”。 

      從(cong) 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手指表麵;（c）正視圖；（d）左輪廓視圖和（e）映射創建的電子3D指紋“替身”；（f）和（h）是分別用800萬(wan) 像素和1600萬(wan) 像素相機拍攝的2D圖像生成3D指紋“替身”然後3D打印出來，（g）和（i）是（f）和（g）優(you) 化後的2D圖像。

     在醫療影像領域使用替身或模型進行成像測試是很常見的。例如，為(wei) 了確保核磁共振成像（MRI）機或CT掃描儀(yi) 工作正常，首先要用一個(ge) 已知尺寸和材料屬能的模型對這些設備進行測試。 

    “在醫療保健領域，通常會(hui) 做一個(ge) 心髒或腎髒的3D模型。” Jain說。“因為(wei) 其各種尺寸數據是已知的，然後它們(men) 會(hui) 被放入一台掃描儀(yi) 和成像係統進行測試校準”。 

     類似的，Jain的最終目標是製作一個(ge) 精確的指紋模型，可以用於(yu) 測試、校準現有的指紋匹配技術。“當我有了這個(ge) 3D指紋替身，而我又知道它的各種指紋特征的精確數據。”Jain說。“我就可以更好地測試評估指紋識別設備。” 

    “像這樣的工具將有助於(yu) 提高指紋匹配係統的精確性，從(cong) 而提高各種以指紋識別為(wei) 基礎的應用的安全性。” Jain說。比如iphoness 5S就使用了指紋解鎖技術。 

     Jain擁有指紋匹配的6項美國專(zhuan) 利，並撰寫(xie) 了大量關(guan) 於(yu) 生物識別技術和指紋/臉部識別的書(shu) 籍