基于指纹识别的学生考勤系统
作者姓名：许方家
指导教师：杜玉远
单位名称：电子科学与信息眼界所
专业名称：生物医学工程
东北大学
2010年6月
Student attendance based on fingerprint
recognition system
by
Xu Fangjia
Supervisor:
Du Yuyuan
Northeastern University
June 2009
东北大学本科毕业设计（论文）毕业设计（论文）任务书毕业设计（论文）任务书
基于指纹识别的学生考勤系统
摘要
随着计算机的发展及网络技术的应用，当今社会经济的不断进步，各大高校招生数量的不断提升，学生管理的工作量越来越大，需要的人力也越来越多，一个高效而且经济的学生管理系统在学校的推广势在必行，这也是完善学校信息化管理的重要环节。本文结合我们学校的实际情况，利用人体生物特征-指纹进行身份识别的技术，设计并实现了一个基于指纹识别的学校考勤管理系统。
全文先概述了本课题的选题背景及系统特点，介绍了指纹的一些相关知识及识别流程，再重点分析了系统的体系结构，后台图像处理的设计及各模块功能。其中着重叙述了中心点的提取、指纹脊线方向的提取及GABOR滤波三个功能的具体实现。本文中主要是实现指纹识别中的预处理流程，中心点的提取，通过求取脊线频率来实现GABOR 滤波的可行性。由于本文是通过提取中心点的方式来提取指纹细节特征，所以使本文提取的细节更快。为了克服基于细节点的指纹识别算法的局限性而提取了指纹的全局和局部特征，利用Gabor滤波器提取指纹的纹理特征，并计算指纹的标准绝对偏差作为特征向量，这种表达不仅包含了指纹的局部特征也包含了全局特征。
关键词：功能介绍，中心点提取，脊线方向，特征提取，GABOR滤波
Title
Abstract Key words：
目录
毕业设计（论文）任务书........................................................................................................ I 摘要...................................................................................................................................... II Abstract .................................................................................................................................. III 第一章绪论........................................................................................... 错误！未定义书签。
1.1 指纹概述...................................................................................... 错误！未定义书签。
1.2 系统简介...................................................................................... 错误！未定义书签。
1.3 指纹识别系统简介...................................................................... 错误！未定义书签。
1.4 课题背景及本文主要工作.......................................................... 错误！未定义书签。第二章指纹识别系统设计................................................................... 错误！未定义书签。
2.1 系统总体设计.............................................................................. 错误！未定义书签。
2.2 指纹识别系统设计...................................................................... 错误！未定义书签。
2.2.1系统基本框架........................................................................ 错误！未定义书签。
2.2.2 图像的采集与显示模块....................................................... 错误！未定义书签。
2.2.3中心点提取............................................................................ 错误！未定义书签。
2.2.4 指纹特征值提取................................................................... 错误！未定义书签。
2.3 本章小结
第三章指纹识别系统部分功能的实现 (12)
3.1 指纹识别比对系统的总述.......................................................... 错误！未定义书签。
3.2 中心点的提取.............................................................................. 错误！未定义书签。
3.2.1 图像的预处理....................................................................... 错误！未定义书签。
3.2.2 中心点的确认....................................................................... 错误！未定义书签。
3.2.3 指纹脊线的走向................................................................... 错误！未定义书签。
3.3特征提取....................................................................................... 错误！未定义书签。
3.3.1 GABOR 滤波......................................................................... 错误！未定义书签。
3.3.2 区域划分和方差的计算....................................................... 错误！未定义书签。
3.3.3 特征分类............................................................................... 错误！未定义书签。
3.4 本章小结
第四章结束语 (13)
参考文献 (15)
致谢 (16)
注：目录中一级标题顶格，二级标题缩进两字符，三级标题缩进四字符。
第一章绪论
1.1指纹概况
指纹（fingerprinting），由于其具有终身不变性、唯一性和方便性，已几乎成为生物特征识别的代名词。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点（minutiae）。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。其实，我国古代早就利用指纹（手印）来签押。1684年，植物形态学家Grew发表了第一篇研究指纹的科学论文。1809年Bewick把自己的指纹作为商标。1823年解剖学家Purkije将指纹分为九类。 1880年，Faulds在《自然》杂志提倡将指纹用于识别罪犯。1891年Galton提出著名的高尔顿分类系统。之后，英国、美国、德国等的警察部门先后采用指纹鉴别法作为身份鉴定的主要方法。随着计算机和信息技术的发展，FBI和法国巴黎警察局于六十年代开始研究开发指纹自动识别系统（AFIS）用于刑事案件侦破。目前，世界各地的警察局已经广泛采用了指纹自动识别系统。九十年代，用于个人身份鉴定的自动指纹识别系统得到开发和应用。由于每次捺印的方位不完全一样，着力点不同会带来不同程度的变形，又存在大量模糊指纹，如何正确提取特征和实现正确匹配，是指纹识别技术的关键。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、机器学习、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。
1.2系统简介
本指纹考勤系统分为三部分。
第一部分，指纹采集处理模块，本模块主要是用于学生入学时进行指纹的采集和特征提取工作，学生只要输入本人姓名等待计算机确认后再指纹采集仪器上按压自己的指纹就能实现本人指纹的存入，一个人只能存一枚指纹。指纹采集以后会进行一些基本处理然后提取特征值，并且存入数据库中。
第二部分，指纹对比模块，主要用于员工指纹登记，日常的考勤，将学生的考勤记录到数据库中。学生在上下课时只需要在指纹仪上按压手指，系统便能把每天实时采集到的指纹与数据库中预先录入的指纹信息进行比较匹配，自动识别学生的身份，如果是合法使用者，考勤成功，记录考勤时间。
第三部分，考勤查询模块，根据考勤时间生成报表以方便学生和老师查询。
其中第一和第三部分主要工作在后台，而第二部分主要是前台工作比如指纹查询终
端机之类。
1.3指纹识别系统简介
指纹识别系统是一个典型的模式识别系统，包括指纹图像获取、处理、特征提取和比对等模块。
指纹图像获取：通过专门的指纹采集仪可以采集活体指纹图像。目前，指纹采集仪主要有活体光学式、电容式和压感式。对于分辨率和采集面积等技术指标，公安行业已经形成了国际和国内标准，但其他还缺少统一标准。根据采集指纹面积大体可以分为滚动捺印指纹和平面捺印指纹，公安行业普遍采用滚动捺印指纹。另外，也可以通过扫描仪、数字相机等获取指纹图像。
指纹图像压缩：大容量的指纹数据库必须经过压缩后存储，以减少存储空间。主要方法包括JPEG、WSQ、EZW等。
指纹图像处理：包括指纹区域检测、图像质量判断、方向图和频率估计、图像增强、指纹图像二值化和细化等。
正如人们在平时把指纹分成簸箕，斗等类型，在自动指纹识别的研究中，指纹被分成五大类型：拱类、左环类、右环类、尖拱类、旋涡类（也就是"斗"）。指纹分类的主要目的是方便大容量指纹库的管理，并减小搜索空间，加速指纹匹配过程。指纹分类是基于指纹脊或谷的整体流向以及指纹的核心点。很多研究者试图解决指纹分类问题，但至今分类算法的误识率仍较高。如何提高指纹分类的准确率在自动指纹识别研究中是一个较关键的问题。
1.4课题背景和本文主要应用
指纹识别技术已经成熟，其应用日益普遍，除了刑事侦察用之外，在民用方面已非常广泛，如指纹门禁系统、指纹考勤系统、银行指纹储蓄系统、银行指纹保管箱、指纹医疗保险系统计划生育指纹管理系统、幼儿接送指纹管理系统、指纹献血管理系统、证券交易指纹系统、指纹枪械管理系统、智能建筑指纹门禁管理系统、驾驶员指纹管理系统等。指纹门禁系统和指纹考勤系统是开发和使用得最早的一种出入管理系统，包括对讲指纹门禁、联机指纹门禁、脱机指纹门禁等等。在人口将个人的手指按在指纹采集器上，系统将已登录在指纹库中的指纹(称为已经注册)进行对比，如果两者相符(即匹配)，则显示比对成功，门就自动打开。如不匹配，则显示“不成功"或“没有这个指纹"，门就不开。在指纹门禁系统中。可以是一对一的比对，也可以是一对几个。前者可以是一
个公司、部门，后者可以是一个家庭的成员、银行的营业厅、金库、财务部门仓库等机要场所。在这些应用中，指纹识别系统将取代或者补充许多大量使用照片和ID系统。
把指纹识别技术同IC卡结合起来，是目前最有前景的一个应用之一。该技术把卡的主人的指纹(加密后)存储在IC卡上，并在IC卡的读卡机上加装指纹识别系统，当读卡机阅读卡上的信息时，一并读入持卡者的指纹，通过比对就可以确认持卡者是否是卡的真正主人，从而进行下一步的交易。指纹IC卡可取代现行的ATM卡、制造防伪证件等。ATM卡持卡人可不用密码，避免老人和孩子记忆密码的困难。
近年来，互联网带给人们方便与利益，也存在着安全问题指纹特征数据可以通过电子邮件或其它传输方法在计算机网络上进行传输和验证，通过指纹识别技术，限定只有指定的人才能访问相关的信息，可以极大地提高网上信息的安全性。网上银行、网上贸易、电子商务等一系列网络商业行为就有了安全保障。
指纹社会保险系统的应用为养老金的准确发放起了非常有效的作用。避免了他人用图章或身份证复印件代领，而发放人员无法确定该人是故世的问题，要凭本人的活体指纹，才可准确发放养老金。
本文主要工作主要体现在以下几个方面：
（1）学生考勤系统的主要功能和应用前景，以及学校对学生考勤系统具体的功能需求和预想目标。
（2）了解指纹识别技术的发展概况，应用前景，并且了解将指纹识别技术和学生考勤系统结合的可能性。
（3）探讨指纹识别的各个过程并对其中涉及到的算法进行了阐述。
（4）了解指纹图像预处理技术。
（5）重点讨论指纹中心点提取方法，提高了提取指纹脊线频率的准确率，从而提高了Gabor滤波的效率。
（6）介绍Gabor滤波的理论概念和具体实现方法。
1.5本章小结
本文主要分为四章：
第二章主要是介绍指纹识别中的各个过程，包括指纹识别中的关键步骤，介绍指纹的预处理过程。
第三章讨论了指纹中心点的提取方法，所采用的方法可以有效地提高指纹脊线频率
的准确性。
第四章主要是介绍Gabor滤波的理论基础和其具体的操作方法。
第二章指纹识别系统总体设计
2.1指纹识别中的基本概念
指纹图像是比较复杂的，它有着许多不同于其他图像的特征。与人工处理不同，现代的生物识别技术并不直接存储指纹的图像(一是考虑到隐私权，二是由于存储空间)，而是记录从指纹原图像中提取到的特征，基于特征的指纹识别算法最终归结为在指纹图像上找到特征并进行比对。我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括：基本纹路图案：环型(loop)，拱型(arch)，旋涡型(whorl)。其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。
模式区(Pattern Area)：模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于哪一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。
核心点(con Point)：核心点位于指纹纹路的渐进中心，可作为读取指纹和比对指纹时的参考点。
三角点(Delta)：三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的记数和跟踪的开始之处。
纹数(Ridge count)：指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹线数时，一般先连接核心点和三角点，然后计算核心点与三角点之间的连线与指纹纹路相交的次数，这个次数即可认为是指纹的纹数。局部特征是指指纹上的细节点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征——细节点，却不可能完全相同。
细节点(Minutia Point)：指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就成为“细节点”。就是这些细节点提供了指纹唯一性的确认信息。
1)类型——细节点有以下几种类型，最典型的是末梢点和分叉点
A．末梢点(Ending)——一条纹路在此终结。
B．分又点(Bifurcation)——条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。
C．孤立点(Dot or Island)——一条特别短的纹路，以至于成为一点。
D．环点(Enclosure)——一条纹路分开成为两条之后。立即又合并成为一条这样的点称为环点。
E．短纹(short Ridge)——一端较短但不至予成为一点的纹路。
2)方向(Orientation)——纲节点的方向由所在的脊线方向决定。
3)曲率(Curvature)——描述纹路方向改变的速度。
4)位置(position)——细节点的位置通过（x，y）坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于参考点或特征点的。
2.2指纹识别系统的构成
一个优秀的生物识别系统要求能实时迅速有效地完成其识别过程。所有的生物识别系统都包括如下几个处理过程：采集、比对和匹配。指纹识别处理也一样，它包括指纹图像采集、指纹图像预处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。使用指纹识别方式的优点在于它的可靠、方便且容易被接受。系统中最重要、最基础的问题是应将指纹特征信息转变成计算机能够接受和处理的模式。所以该系统的实现首先是基于描述方法，然后才是基于该种描述方法的细节处理。大多数指纹识别系统都是依靠提取指纹的细节特征点来实现指纹的识别其特征提取过程主要分为指纹图像归一化、计算方向图、计算图像有效区域、计算指纹频率、指纹图像增强、二值化、指纹图像细化以及细化后处理等步骤组成。指纹识别系统具体过程如下图（1）显示：
2.3指纹识别的关键技术
（1）建立硬件采集系统
将一个人的指纹采集下来输入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步骤。指图像的获取主要利用设备取像，计算机只接收和处理数字信号，因此将模拟指纹图像进行采样与量化处理，转化为数字图像交由计算机处理是指纹识别系统面临的第一个问题。由于指纹质量差异较大，保证输入数字图像的质量对提高系统的性能有着重要意义。在指纹自动鉴别时应能迅速地获取指纹图像，这也是需要研究解决的问题。
（2）中心点的准确提取
指纹有明显的方向特性，中心点定义为纹线的最大曲率处，以往文献报道的中心点的计算方法很多，如Poincare指数法，这种方法对质量较好的指纹效果很好，而对质量较差的指纹图像没有很好的效果。本文采用对方向场多重分析的方法。根据指纹方向场中靠近中心点的地方脊线方向变化比较剧烈，而在其他地方的变化相对平缓这一原理来提取中心点。这种方法奇异点位置准确性高，具有旋转平移不变性，而且计算复杂度小。
（3）细节特征点的准确提取
端点和分叉点是指纹的基本特征点。它们的集合构成了指纹的特征集，用来惟一标识一个指纹。在经过了粗匹配和姿势校准后还要对指纹进行细节特征点的提取，为下一步的细节特征点匹配做好准备工作。细节特征点提取的准确性直接影响着指纹匹配的准确性，因此细节特征点准确的提取是整个识别系统中重要的一环。
（4）全局特征点的准确提取
本文对基于奇异点的姿势校准方法的探讨，是建立在准确提取奇异点的基础之上，而姿势校准的准确性又依赖于全局特征点提取的准确性。
对指纹进行姿势校准，这样做的目的是为了克服模板和输入指纹图像的旋转和平移，方便接下来要进行的细节特征点的匹配。
（5）细节匹配
指纹匹配是自动指纹识别的最后一步，也是最关键的一步。
因此降低计算的复杂度提高匹配速度、克服指纹图像形变所带来的影响成为匹配算法的主要研究方向之一。本文提出了新的基于奇异点的细节特征匹配算法，该方法在保证匹配准确性的前提下，能够明显地提高匹配速度。二十一世纪是信息安全高速发展的世纪，指纹必将以其人人都有，人各不同，无法伪造，安全性高的特点成为二十一世纪个人身份鉴别发展的趋势。指纹处理中的方向场提取，特征点提取的准确性、匹配速度的提高依然是指纹识别研究的重点。
2.4指纹识别中的预处理方法
（1）前背景分离
我们将采集到的指纹图像分为包含可用信息的前景区与包含杂乱噪音的背景区，前背景分离的目的就是为了提取出可用的前景区。如果对图像不加分割处理，将会耗费无用的时间处理背景区域，并且容易产生伪特征点。因此前背景分离是必不可少的。目前图像分割的方法主要有两种，一种是基于图像灰度特性的分割，另一种是基于方向图的分割。我们采用基于灰度图的分割，并在分割后给予平滑处理。
（2）方向场调整
指纹的方向场对于图像的增强和特征匹配都起着极其重要的作用。提取方向信息的方法有很多，但都是从两个角度入手。一是将空域信号转换到频域上处理，二是直接在空域上处理。两种方法各有优缺点。利用频域进行处理会引入复杂的时频转换函数，尽管也能准确的提取方向信息，但是降低了执行速度，不适用于快速地求取方向图。因此，我们主要探讨空域中求取方向图的方法。
本文在预处理过程中，主要实现了针对指纹图像块方向场的方向图调整算法。
方向图调整算法描述：
（1）将指纹图像划分为不重叠的大小为wX w的块，初始值可设置为16X 16；
对整幅指纹图像进行增强，计算其每一像素点的一阶偏导数，根据计算需要，一阶
偏导算子可选简单的Sobel算子或复杂的Marr-Hildreth算子。选择一阶偏导算子越复杂，求导结果越精确，计算得到的方向信息也就越准确，同时计算也越复杂，算法越耗时。
我们选择模板尺寸为3×3的Sobel算子，水平模板和垂直模板分别为：
-1 -2 -1 -1 0 1
0 0 0 和-2 0 2
1 2 1 -1 0 1
将原始指纹图像分别与两模板进行离散卷积，即可求得一阶偏导。经实验验证，使用Sobel算子已足以满足实际需要。
（2）计算每块图像的方向信息
第三章算法的设计和实现
第四章结束语
2012年1月 内蒙古科技与经济 Januar y 2012 第1期总第251期 Inner M o ngo lia Science T echnolo gy &Economy N o .1T o tal N o .251 指纹图像预处理及特征提取算法的研究与实现 X 张松宇1,杨文斌2 (1.内蒙古机电职业技术学院;2.内蒙古灵奕信息技术有限责任公司,内蒙古呼和浩特 010070) 摘 要:提出了一套完整的基于方向特性的指纹预处理算法,包括前景/背景分割、方向滤波、二值化、细化4部分。特征提取采用8邻域方法提取纹线中的两种细节特征——端点和分叉点。实验结果表明,指纹图像经过预处理算法后提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息,对特征提取奠定了良好的基础。指纹图像经过特征提取后,准确有效地定位了两类特征点。 关键词:指纹;预处理;特征提取 中图分类号:T P391.41 文献标识码:A 文章编号:1007—6921(2012)01—0083—02 自动指纹识别技术大多是依靠指纹的细节特征提取实现指纹的匹配的。准确地提取细节特征是自动指纹识别系统获得高识别率的前提和基础。指纹的细节特征主要指脊线端点和分叉点。在实践中,由于手指本身的因素和采集条件的限制,采集到的指纹图像会不同程度地受到各种噪声的干扰。这种干扰最终会影响系统的识别率。因此,在提取指纹特征前必须对输入的指纹图进行预处理。预处理的目的是:去除原图像中的噪声,把它变成一幅清晰的二值点线细化图,以便于提取正确的细节特征。笔者提出了一套较完善的指纹预处理算法,包括图像分割、方向滤波增强、二值化、细化等步骤,并准确有效地提取出了指纹的细节特征点。1 预处理算法 1.1 规格化和图像分割 规格化的主要目的在于消除指纹采集过程中由于传感器自身的噪声以及因为手指压力不同而造成的灰度差异,将不同的指纹图像的对比度和灰度调整到一个固定的级别上。图像分割是把指纹前景区与背景区分开。前景区域中指纹脊和谷的灰度差是比较大的,因而其灰度统计特性中局部灰度方差是很大的,而对于图像背景区域,这一值是很小的。基于这一特性,我们可以利用图像的局部方差对指纹图像进行分割。规格化与图像分割后的指纹图像见图1。 1.2 方向图滤波 方向图是指纹图像的一种变换表示方式,即用纹线的方向来表示该纹线。方向图有点方向图和块方向图两种,点方向图表示指纹图像中每一像素点脊线的方向,而块方向图则表示指纹图像中每一块 脊线的大致方向。 图1 原始图像的规格化与分割 方向滤波器是一系列与像素点方向有关的滤波器模板,使用时根据方向特性,从中选择一个对应的滤波器进行滤波。笔者使用的方向滤波器有8个滤波器模板组成,滤波时,指纹图中每一点的灰度值由其周围48个点的灰度值及相应的模板系数共同决定(即灰度值与相应的模板系数相乘并把结果相加,然后赋给中心像素点,作为其灰度值)。方向滤波增强后的指纹图像见图2 。 图2 方向滤波后指纹图像 1.3 二值化和细化 二值化的目的是把灰度指纹图像变成0和1的二值图像。笔者采用局部自适应阈值法中的动态阈值法对图像二值化,它可以根据局部灰度值的变化情况调整阈值大小,实验证明该方法效果较好。 二值化后的图像脊线仍具有一定的宽度,为了提高获取特征点精度,需要把脊线细化成为一个像 ? 83?X 收稿日期:2011-11-28
指纹识别技术的研究与设计-指纹图像预处 理之一 摘要 指纹图像预处理与是图像处理与模式识别的分支之一，经过若干年的发展技术日趋成熟。由于指纹的唯一性和不变性，以及指纹识别技术的可行性和实用性，指纹识别已成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。尽管在此技术上已有多种成型产品，但因为许多核心技术因商业利益和保密需要而未经公开，以及社会的发展对系统的性能提出了更高的要求，所以从事该领域研究，仍具有重要的理论意义和实用价值。 本文完成了如下工作： 1．通过比较多种预处理算法，本文选择并实现了指纹图像分割、图像增强、求方向图、二值化等算法。 2．在细化及识别处理方面，本文提出了8邻域查表的细化算法。 对上述各算法，本文均进行了模拟实验。结果表明，算法的性能达到了设计要求，使整个系统能够快速、准确、可靠地工作。能够完成对256级的灰度指纹图像的处理任务。 关键词指纹识别；图像处理；图像分割；图像增强；
目录 摘要 ................................................................................................................... I Abstract ..........................................................................错误！未定义书签。目录......................................................................................................... I II 第1章绪论.. (1) 1.1 课题背景 (1) 1.2 目的和意义 (2) 1.3 理论基础 (2) 1.4 指纹识别技术的具体表现 (3) 1.4.1 在涉及国家刑事领域的应用 (3) 1.4.2 在经济生活方面 (3) 1.4.3 在公共事务管理方面 (4) 1.5 本文的主要研究内容 (4) 第2章需求分析 (5) 2.1 本课题目标 (5) 2.2 功能需求 (5) 2.3 性能需求 (5) 2.4 开发工具的选择 (6) 2.5 系统设计原则 (6) 第3章指纹识别系统总体设计 (7) 3.1 系统总体设计 (7) 3.1.1 指纹图像的获取 (7) 3.1.2 指纹图像预处理 (8) 3.1.3 特征的提取 (9) 3.1.4 模板匹配 (9) 3.2 本章小结 (9) 第4章指纹图像预处理之一 (10) 4.1 引言 (10) 4.2 系统算法描述 (10) 4.2.1 归一化 (11) 4.2.2 产生方向图 (12) 4.2.3 图像增强算法 (15)
指纹的特征提取与识别 摘要 随着社会的发展，计算机技术的进步，人们对身份认证技术提出了更高的要求。传统的身份认证方法存在的种种弊端让人们将目光投向了生物特征识别这个崭新的领域。而指纹识别技术凭借其独有的优势在众多生物特征识别技术中脱颖而出，得到了广泛的关注和应用。现今，自动指纹识别技术已经广泛地应用于公安、海关、银行、网络安全等需要进行身份识别和鉴定的领域。因此，进行指纹识别技术方面的研究，具有较高的现实意义和理论意义。 本文综合运用图像处理和模式识别的技术，对自动指纹识别系统的若干问题进行了探讨和研究，实现了指纹图像的预处理、特征提取和指纹匹配等算法，并在指纹分割、指纹增强这两个方面进行了改进和创新。 关键词:指纹识别，指纹分割，指纹增强，特征点提取，指纹匹配
第1章绪论 1.1 指纹识别系统的结构 本文主要是对指纹识别系统中图像处理方面的相关算法进行研究，本文的指纹识别系统的基本框架如图1-1所示。 图1-1指纹识别系统的基本结构 1.1.1指纹的预处理 由于各种原因的影响，指纹取像设备所获得的原始图像是一幅含有较多噪声的灰度图像，预处理的目的就是改善输入指纹图像的质量，增强脊和谷的对比度，将它变成一幅清晰的点线图，以便于进行特征提取。本文预处理过程主要步骤如下: 图1-2指纹预处理的基本结构 指纹分割是把指纹的背景区域从图像中分离出去，减少对指纹图像进行处理时的计算量;指纹增强的目的是对输入的噪音较多的灰度图像进行滤波，去除图像中的叉连、断点及模糊不清的部分，得到一幅较清晰的灰度图像;二值化就是把灰度指纹图像变成0-1取值的二值图像，这样就使图像的灰度层次由原来的256级(8-bits)降为2级(1-bits)，从而大大减少了需要存储和处理的数据量。由于指纹的特征仅包含在纹线的形状结构中，所以为了提高处理速度和识别精度，应该在不破坏图像连通性的情况下去掉多余的信息，也就是进行图像的细化。细化是指删除指纹纹线的边缘像素，使之只有一个像素宽度。细化时应保持纹线的连接性、方向性以及特征点位置不变，还应保持纹线的中心基本不变。 1.1.2特征提取 由于指纹通常是用按压的方式得到的，按压位置和方向的不同、手指的状况以及皮肤的形变等都会导致指纹图像不理想。因此，采集到的指纹灰度图像不宜直接用来匹配，
基于指纹识别的学生考勤系统 作者姓名：许方家 指导教师：杜玉远 单位名称：电子科学与信息眼界所 专业名称：生物医学工程 东北大学 2010年6月
Student attendance based on fingerprint recognition system by Xu Fangjia Supervisor: Du Yuyuan Northeastern University June 2009
东北大学本科毕业设计（论文）毕业设计（论文）任务书毕业设计（论文）任务书
基于指纹识别的学生考勤系统 摘要 随着计算机的发展及网络技术的应用，当今社会经济的不断进步，各大高校招生数量的不断提升，学生管理的工作量越来越大，需要的人力也越来越多，一个高效而且经济的学生管理系统在学校的推广势在必行，这也是完善学校信息化管理的重要环节。本文结合我们学校的实际情况，利用人体生物特征-指纹进行身份识别的技术，设计并实现了一个基于指纹识别的学校考勤管理系统。 全文先概述了本课题的选题背景及系统特点，介绍了指纹的一些相关知识及识别流程，再重点分析了系统的体系结构，后台图像处理的设计及各模块功能。其中着重叙述了中心点的提取、指纹脊线方向的提取及GABOR滤波三个功能的具体实现。本文中主要是实现指纹识别中的预处理流程，中心点的提取，通过求取脊线频率来实现GABOR 滤波的可行性。由于本文是通过提取中心点的方式来提取指纹细节特征，所以使本文提取的细节更快。为了克服基于细节点的指纹识别算法的局限性而提取了指纹的全局和局部特征，利用Gabor滤波器提取指纹的纹理特征，并计算指纹的标准绝对偏差作为特征向量，这种表达不仅包含了指纹的局部特征也包含了全局特征。 关键词：功能介绍，中心点提取，脊线方向，特征提取，GABOR滤波
课程设计报告 设计题目：指纹图像的增强 学院：电子工程学院 专业：电子信息工程 班级： 学号： 姓名： 电子邮件： 日期： 2013 年 9 月 成绩： 指导教师：
一、设计概述 1.课程设计题目：指纹图像的增强方法 2.基本要求：读取初始指纹图像，设计程序，实现指纹图像的增强，使指纹的 纹理更加清晰，便于识别。 3.指纹图像增强的意义： 指纹是人类手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的纹路。指纹能使手在接触物件时增加摩擦力，从而更容易发力及抓紧物件。是人类进化过程式中自然形成的。目前尚未发现有不同的人拥有相同的指纹，所以每个人的指纹也是独一无二。由于指纹是每个人独有的标记，近几百年来，罪犯在犯案现场留下的指纹，均成为警方追捕疑犯的重要线索，使得指纹识别技术得到了飞快的发展，指纹图像的识别也就变得非常具有意义，但是通过传感器等方式获取到的指纹图像往往是比较模糊的，识别率相对较低，此时，指纹图像增强就孕育而生，通过对指纹图像的增强处理，得出了具有较清晰的图像，是识别率更高。 二．设计思路：指纹图像增强的主要步骤及方法 ①读取指纹图像 ②指纹图像灰度化处理 ③指纹图像平滑处理 ④指纹图像的腐蚀处理 ⑤指纹图像的锐化处理 ⑥指纹图像二值化
⑦指纹图像纹理的细化处理 三．具体的处理流程及其分析 1.指纹图像的读取 将通过传感器或者别的方式获取到的指纹图像读取到matlab中；如 .bmp .jpg 等格式的图片文件。 通过matlab实现： I=imread(‘文件路径+图像名.jpg'); 2. 指纹图像灰度化处理 数字图像可分为灰度图像和彩色图像。通过灰度化处理和伪彩色处理，可以使伪彩色图像与灰度图像相互转化；灰度化就是使彩色的R，G，B分量值相等的过程 I=rbg2gray（I） 3.指纹图像平滑处理（此处我们使用的是中值滤波的方法处理） 图像平滑的主要目的是减少图像噪声。图像噪声来自于多方面，有来自于系统外部的干扰（如电磁波或经电源窜进系统内部的外部噪声），也有来自于系统内部的干扰（如摄像机的热噪声、电器机械运动而产生的抖动噪声等内部噪声）。实际获得的图像都因受到干扰而含有噪声，噪声产生的原因决定了噪声分布的特性及与图像信号的关系。减少噪声的方法可以在空间域或频率域处理。在空间域中进行时，基本方法就是求像素的平均值或中值；在频率域中则运用低通滤波技术。
基于MATLAB指纹识别预处理报告图像处理课程设计报告 设计题目：指纹识别预处理 专业班级：____信息3班______ 学生姓名：______郭言学______ 指导教师：______蔡丽梅______ 考试形式：面试（答辩） 成绩：__________________ 日期：2014年4月2日
目录 基于MATLAB指纹识别预处理报告 (1) 目录 (2) 摘要 (3) MATLAB软件设计 (3) MATLAB操作步骤： (4) 图像处理 (4) 实验总结： (5)
摘要 指纹图像预处理是指纹识别的前提,它的好坏直接影响到指纹识别的成败，但由于指纹图像降质带来的困难,并根据指纹图像的特征提出了合理的假设，再根据假设提出了增强指纹图像对比度的算法、这些算法处理效果好，能有效地解决指纹图像的预处理问题。 MATLAB软件设计 设计思路 采集到的指纹图像受各种原因的影响，是一幅含较多噪声的灰度图像。预处理的目的就是去除图像中的噪声，把它变成一幅清晰的点线图，这样才能提取正确的指纹特征，从而达到后边的正确匹配。预处理过程主要包括指纹规格化，平滑滤波处理，方向增强处理，二值化，细化等，它是指纹自动识别系统中极为关键的一步，它的好坏将直接影响着指纹识别的效果。在此基础上，提取指纹特征信息，得到输入指纹特征模板，然后用输入指纹特征模板与已登记的指纹特征模板进行匹配，最后显示识别结果。 篮框为后续 识别步骤 指纹识别的处理过程
MATLAB操作步骤： 其整体结构如上图所示，对此，我们将通过MATLAB进行以下的步骤： 1 读入图像：通过MATLAB指令imread将图像读入。 2 图像灰度化：通过MATLAB指令将图像进行灰度化，同时将其保存为bmp 的图像格式。 3 显示图像：将指纹图像进行初步处理，二值化，细化等基本步骤，并且在应用程序中将指纹图像显示出来。 4 保存BMP文件：把修改过的指纹图像存人原来的文件，或者把处理过的指纹图像另存为一个BMP文件。 5 图像增强：主要有两种增强方法，一是直方图均衡算法，一是对比度的增强算法。 图像处理 clear all,close all,clc %指纹图像预处理 I=rgb2gray(im2double(imread('111.jpg'))); figure,imshow(I),title('灰度图'); J=1-I; y=mean(J(:)); z=std(J(:)); w=(J-y)/z; figure,imshow(w),title('归一化'); BW=im2bw(w,0.2); figure,imshow(BW),title('二值化 '); K=strel('square',2); open=imclose(imopen(BW,K),K);
安徽工程大学机电学院毕业设计（论文） 指纹图像预处理算法设计与实现 摘要 随着信息技术的和网络技术的发展，信息安全越来越引起人们的重视。为了保护自身的信息、资料以及财产的安全，许多场合都需要对使用者、来访者进行身份识别。基于指纹识别技术的身份识别系统以其独特的技术优势和成本优势正广泛被应用到各个场合。 目前指纹识别系统不足表现在:特征匹配效率较低;容易受伪特征点的影响导致匹配不准确;对模糊的图像无法准确识别等等问题。本文就指纹识别系统的图像处理进行系统地研究。指纹图像预处理是指纹识别的前提,它的好坏直接影响到指纹识别的成败，但由于指纹图像降质带来的困难,并根据指纹图像的特征提出了合理的假设，再根据假设提出了增强指纹图像的算法，这些算法处理效果好，能有效地解决指纹图像的预处理问题。 本文给出了用Matlab对指纹图像处理功能模块的算法实现及处理结果，主要包括图像平滑，腐蚀、图像锐化、二值化，细化。用Matlab实现这种方法，既能分步对指纹图像预处理算法进行仿真测试，又可以很直观地看到图像预处理算法的效果。实验证明，用Matlab实现的处理结果比较理想，满足识别的应用性。 关键词：指纹图像预处理；图像增强；腐蚀；二值化；细化
殷明：指纹图像预处理算法设计与实现 Abstract With the development of information technology and network technology, information security has drawn increasing attention. In order to protect their own information, data and property, many occasions need to identify their visitors. The identification system, based on fingerprint recognition technology, with its unique technical advantages and cost benefits, are widely applied to various situations. However, the current fingerprint identification system has several problems: such as feature matching less efficient; easily be caused by influenced by false feature points matching, on the blurred images can not be accurately and so on. This paper will do a systematic study of most aspects of the fingerprint image processing system. Fingerprint image pre-processing is a prerequisite of fingerprint recognition, it will have a direct impact on the success of fingerprint recognition, fingerprint image degradation because of the difficulties caused by the characteristics of fingerprint images based on reasonable assumptions made, and made under the assumption that enhancement algorithm for fingerprint images, It can effectively solve the problem of fingerprint image preprocessing. This paper introduces a set of algorithm for preprocessing based on Matlab, gives the processing results of each functional module, mainly including image smoothing, corrosion，image sharpening, binarization, thinning. Every part of fingerprint images preprocessing algorithms can be simulated and tested by matlab, and the effect of images processing algorithms can be observed intuitively. The experimental results show that this algorithm by matlab has ideal processing result, and can meet the requirement of recognition. Keywords: Fingerprint image preprocessing; image enhancement; corrosion; binarization; thinning