從上世紀80年代起，執法機關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于民用和商業應用。
為了測試指紋掃描系統的性能，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系統的性能，研究人員必須評估數以百萬計已知指紋圖像。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于測試非接觸式指紋傳感技術，而這種非接觸式指紋傳感技術已經越來越多地替代傳統的接觸式指紋采集系統。
為了解決這個問題，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3D打印的指紋。
Anil Jain說，使用這樣的3D指紋可以幫助傳感器制造商和算法開發人員改善指紋比對系統的硬件和軟件，從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，將一個指紋的二維圖像投射到一個3D手指的表面。
這種3D手指的表面由人體指紋所有紋路組成，是用3D打印機制作。Jain的團隊將其稱為指紋“替身（phantom）”。
從二維合成圖像到3D指紋替身：（a）樣本的2D合成指紋圖像；（b）通用的3D手指表面;（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800萬像素和1600萬像素相機拍攝的2D圖像生成3D指紋“替身”然后3D打印出來，（g）和（i）是（f）和（g）優化后的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，為了確保核磁共振成像（MRI）機或CT掃描儀工作正常，首先要用一個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，通常會做一個心臟或腎臟的3D模型。” Jain說。“因為其各種尺寸數據是已知的，然后它們會被放入一臺掃描儀和成像系統進行測試校準”。
類似的，Jain的最終目標是制作一個精確的指紋模型，可以用于測試、校準現有的指紋匹配技術。“當我有了這個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于提高指紋匹配系統的精確性，從而提高各種以指紋識別為基礎的應用的安全性。” Jain說。比如iPhone 5S就使用了指紋解鎖技術。
Jain擁有指紋匹配的6項美國專利，并撰寫了大量關于生物識別技術和指紋/臉部識別的書籍
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