指纹识别中的图像处理研究--基础名词解释

基于计算机视觉的指纹图像识别研究指纹作为人体生物特征之一，与每个人都有密切的关联。

指纹图像识别技术通过分析和比对指纹图像，能够快速准确地识别身份信息，因此在安全监控、银行金融、边境管理等领域具有广泛应用。

近年来，随着计算机视觉技术的迅速发展，基于计算机视觉的指纹图像识别技术也得到了快速的突破和发展。

本文就基于计算机视觉的指纹图像识别技术进行研究，从指纹图像采集、处理、识别、比对等多个方面进行阐述。

1. 指纹图像采集指纹图像采集主要涉及两个方面：硬件和软件。

硬件方面需要采用特殊的指纹采集设备，如指纹扫描仪、指纹识别器等，并保证设备的信号性能和采集精度，以确保采集到的指纹图像能够准确反映人体生物特征。

而软件方面主要涉及指纹图像的处理和优化。

指纹图像处理的主要目的是提高指纹图像的清晰度和质量，以便于后续的特征提取和识别。

常用的指纹图像处理方法包括去噪、增强、分割、纠偏等。

2. 指纹图像处理指纹图像处理是指对采集到的指纹图像进行处理和优化，以便于后续的特征提取和识别。

去噪是指对图像中存在的噪声和干扰进行消除。

这种方法主要通过滤波和降噪等技术进行处理，以减弱噪声和干扰对图像质量的影响，提高图像的清晰度和质量。

增强是指对图像进行明暗度、对比度等方面的调整，以便于提高图像质量和清晰度。

这种方法主要通过调整图像参数的方式进行处理。

分割是指对图像中的指纹纹理和生物特征进行提取和分割。

这种方法主要通过图像分割和二值化等技术进行处理，以便于后续的特征提取和识别。

纠偏是指对图像中的指纹进行旋转和校正，以确保指纹图像的方向和位置正确，以便于后续的特征提取和识别。

纠偏主要通过图像旋转和仿射变换等技术进行处理。

3. 指纹图像特征提取指纹图像特征提取是指对采集到的指纹图像进行特征分析和提取，得到能够标识指纹生物特征的特征向量或特征码。

指纹特征提取主要涉及两个方面：特征点和特征向量。

特征点是指指纹图像中具有独特性和标志性的关键点，可以通过滤波和分割等方法进行提取。

数字图像处理在智能识别中的应用：技术、原理与应用研究第一章：引言1.1 研究背景数字图像处理是指使用计算机对图像进行处理、分析和识别的一门技术。

随着计算机技术的发展和应用的广泛，数字图像处理在各个领域都得到了广泛的应用，尤其是在智能识别领域。

智能识别是指通过计算机对图像中的对象、特征进行自动识别和分类的技术，包括人脸识别、指纹识别、车牌识别等。

数字图像处理在智能识别中起着重要的作用，可以提高识别的准确性和效率。

1.2 研究目的本文旨在探讨数字图像处理在智能识别中的应用，介绍相关的技术、原理和应用研究，以期对智能识别的发展起到推动作用。

第二章：数字图像处理技术2.1 数字图像处理的基本概念数字图像是指由像素组成的图像，每个像素的灰度值表示了图像上的亮度或颜色信息。

数字图像处理是对图像进行数字化处理的过程，包括图像增强、滤波、分割、压缩等操作。

2.2 图像增强图像增强是指通过一系列的处理操作，改善图像的质量，提高图像的视觉效果。

常用的图像增强方法包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波等。

2.3 图像滤波图像滤波是指通过一系列的滤波操作，对图像进行平滑或增强的处理。

常用的图像滤波方法包括线性滤波、非线性滤波、边缘检测等。

2.4 图像分割图像分割是指将图像分成多个区域的过程，每个区域具有相似的特征。

常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域分割等。

2.5 图像压缩图像压缩是指将图像的数据表示方式转换为更紧凑的形式，以减少存储空间和传输带宽。

常用的图像压缩方法包括有损压缩和无损压缩。

第三章：数字图像处理在智能识别中的应用3.1 人脸识别人脸识别是指通过计算机对人脸图像进行识别和识别的技术。

数字图像处理在人脸识别中可以用于人脸检测、特征提取和特征匹配等方面。

常用的人脸识别算法包括PCA、LDA、SVM等。

3.2 指纹识别指纹识别是指通过计算机对指纹图像进行识别和验证的技术。

数字图像处理在指纹识别中可以用于指纹图像增强、特征提取和特征匹配等方面。

1 .什么是机器视觉技术试论述其基本概念和目的。

答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。

机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。

机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。

机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。

机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。

2 .机器视觉系统一般由哪几部分组成试详细论述之。

答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。

图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。

该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。

图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。

经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

输出显示和控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。

3 .试论述机器视觉技术的现状和发展前景。

答：。

机器视觉技术的现状：机器视觉是近20〜30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。

发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。

价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。

指纹校准原理(一)指纹校准原理解析什么是指纹校准？指纹校准是一种用以识别和验证个体身份的技术。

通过分析和比对指纹图像中的特征点和模式，可以确定一个人的身份，并对比数据库中的指纹数据以进行验证。

指纹识别的基本原理1.采集指纹图像：使用指纹传感器或手机指纹识别器等设备，将用户的手指按压在上面，采集指纹图像。

2.图像预处理：对采集到的指纹图像进行去噪、增强等处理，提高后续特征提取的准确性和可靠性。

3.特征提取：通过算法对预处理后的指纹图像进行分析，提取出指纹图像中的特征点、纹线等信息。

4.特征匹配：将提取到的指纹特征与现有指纹数据库中的特征进行比对，找到相似度最高的指纹模板。

5.决策判断：基于特征匹配的结果，判断该指纹是否属于已注册的用户，并给出判断结果。

指纹校准的原理指纹校准是指在指纹识别过程中进行的校准操作，用于提高指纹识别的准确性和可靠性。

1.位置校准：在图像预处理阶段，对采集到的指纹图像进行位置校准。

根据用户手指的位置和姿态，调整图像中指纹的位置和方向，使其与标准模板匹配。

2.质量校准：根据指纹图像的质量评估指标，对图像进行质量校准。

去除图像中的噪声、模糊等因素，提高特征提取的准确性和鲁棒性。

3.特征校准：通过分析采集到的指纹图像，确定特征点的位置和模式。

如果存在错误或缺失的特征点，可以根据已知特征点的位置进行补充或纠正，提高特征匹配的准确性。

4.模板更新：根据校准后的指纹图像，更新用户的指纹模板。

确保用户的指纹数据与最新校准的图像一致，提高后续的指纹识别准确率。

指纹校准的应用指纹校准技术广泛应用于各个领域，主要包括以下方面：•个人身份验证：在手机、电脑和门禁系统等设备中，使用指纹校准技术进行个人身份的验证和识别，提高设备的安全性和便捷性。

•法医学：在刑侦领域，通过指纹校准技术对现场指纹进行提取和比对，帮助破案和司法实践，确保司法公正和社会安全。

•边境安全：在边境口岸和机场等地，使用指纹校准技术进行旅客身份的识别，防止偷渡、恐怖主义和犯罪行为。

指纹图像的预处理操作
指纹的预处理的操作步骤主要有：（1）图像归一化；（2）指纹有效区域分割处理；（3）指纹方向图处理；（4）指纹增强处理；（5）指纹二值化处理；（6）指纹细化处理。

（1）图像归一化
图像归一化的目的是为了消除传感器本身噪声或手指压力不同以及其它原因
造成的灰度差异，把图像的平均灰度和方差调整到预定的级别上，方便后续处理。

公式如下：
这种传统的归一化方法存在一些缺点：首先它的平均灰度和平均方差是基于
整个指纹图像，与实际指纹有效区域的平均灰度和方差有一定的偏差；其次它
采用的期望灰度值和方差是个固定值，一些采集不好的指纹图像，局部区域的
平均灰度和方差可能与整体的相差比较大，效果不好。

可以采用基于块的动态归一化方法来克服这些问题：首先进行直方图均衡，
选择感兴趣的区域ROI，再对该区域进行归一化处理。

使用ROI 的均值和方差，并根据局部块的均值和方差动态调整：
其中α、β是权值系数。

（2）指纹有效区域分割
指纹图像分割是指纹图像预处理的重要组成部分，其目的是从指纹图像中分。

图像处理的名词解释图像处理是指利用计算机技术对图像进行获取、处理和分析的过程。

随着科学技术的发展和计算机图像处理技术的日益成熟，图像处理已经被广泛应用于各个领域，包括医学影像、视频处理、图像识别等。

本文将从图像获取、图像处理和图像分析三个方面，对图像处理进行相关名词解释。

一、图像获取图像获取是指通过各种图像采集设备，如数码相机、扫描仪等，将现实世界中的光信号转换为数字信号的过程。

在图像获取过程中，需要考虑到图像的分辨率、噪声和动态范围等因素。

分辨率是指图像中可以分辨出的最小细节的能力。

它与图像的尺寸以及图像采集设备的成像质量有关。

较高的分辨率能够提供更多的细节信息，但也需要更大的存储空间。

噪声是指图像中不希望存在的随机、干扰性信号。

它来源于图像的采集过程，包括传感器噪声、电磁辐射干扰等。

降低噪声可以提高图像质量和可信度。

动态范围是指图像中可以表示的亮度级别的范围。

较宽的动态范围可以提供更多的灰度级别，使得图像更加真实、细腻。

在某些特殊场景下，需要通过多次曝光等技术手段来扩展图像的动态范围。

二、图像处理图像处理是指对获取到的图像进行各种操作，以改善图像质量、增强图像信息、实现特定功能的过程。

常见的图像处理操作包括增强、滤波、变换等。

增强操作是指通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等，使图像更加清晰、真实。

常见的增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸、未锐化掩蔽等。

滤波操作是指对图像进行空间域或频域上的滤波，以去除噪声、平滑图像或者提取特定的图像特征。

常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

变换操作是指将图像在数学上进行变换，以获得新的图像表示或者提取感兴趣的图像特征。

常见的变换方法有傅里叶变换、小波变换、边缘检测等。

三、图像分析图像分析是指对处理后的图像进行解释、理解和认知的过程。

通过图像分析，可以从图像中提取出有用的信息，进行目标检测、目标跟踪、图像识别等。

目标检测是指在图像中自动或半自动地检测和定位感兴趣的目标。

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)4.2.4 图像分割 (17)4.2.5 二值化 (23)4.3 细化算法 (24)4.4 指纹的匹配 (25)4.5 本章小结 (26)第5章实验结果与分析 (27)5.1 评估标准 (27)5.2 实验结果 (27)5.2.1 图像分割算法结果比较 (29)5.2.2 图像增强算法结果比较 (29)5.3 本章小结 (30)第6章结论 (31)致谢 (32)参考文献 (33)附录1 (34)附录2 系统用户手册 (36)附录3 程序源代码 (37)专业编制可行性研究报告了解更多详情..咨询公司网址第1章绪论1.1课题背景人体生物特征鉴别技术是一项快速发展生命力旺盛的新兴技术，经过若干年的发展与推广已经被广泛应用在犯罪证据的提取和监狱安全等方面，而且它在极其广泛的日常生活领域也具有巨大的潜力，主要体现在如下几个方面：1．国防安全，现金提取、电子货币传输、ATM安全、信用卡验证。

基于图像处理的指纹识别系统设计指纹识别是一种常见的生物特征识别技术，广泛应用于安全验证和身份识别等领域。

随着图像处理技术的不断发展，基于图像处理的指纹识别系统成为了一种有效的识别方法。

本文将详细介绍基于图像处理的指纹识别系统的设计原理和关键技术。

一、引言指纹是人体表面的一种特殊图案，具有独特性和不可伪造性，因此成为一种理想的生物特征用于身份识别。

而基于图像处理的指纹识别系统通过采集、提取和匹配指纹图像来实现指纹识别功能。

该系统主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和匹配四个模块。

二、图像采集图像采集是指通过特定的设备获取指纹图像。

目前常用的指纹图像采集设备有光学传感器和电容传感器。

光学传感器通过对指纹的照相成像来获取图像，而电容传感器则通过感应指纹上细微的电容变化来采集图像。

无论采用哪种设备，图像采集过程中都需要解决指纹图像的清晰度和噪声问题，以获得高质量的指纹图像。

三、图像预处理图像预处理是指对采集到的指纹图像进行一系列的处理，以便提取更加有效的特征信息。

常见的图像预处理方法包括图像增强、降噪和图像分割等。

图像增强技术用于增强指纹图像的对比度和边缘信息，使得指纹纹线更加清晰可见。

降噪技术主要用于去除指纹图像中的噪声，提高指纹识别的准确性。

图像分割技术则是将指纹图像划分为特征区域和背景区域，以便更好地提取指纹的纹线信息。

四、特征提取特征提取是指从预处理后的指纹图像中提取出用于身份识别的关键特征。

常用的特征提取方法包括方向特征和纹线特征。

方向特征主要通过计算指纹图像中指纹纹线的方向，以建立指纹的全局特征模型。

而纹线特征则是通过提取指纹图像中的纹线形状和纹线间距等局部特征来进行识别。

这些特征提取方法需要结合数学算法和图像处理技术，以实现对指纹纹线的准确提取。

五、匹配匹配是指将预处理和特征提取后得到的指纹特征与已注册的指纹特征进行比对，以实现指纹的认证和识别。

在匹配过程中，需要采用一种度量方法来计算两个指纹特征之间的相似性或差异性。

图像处理基本知识图像处理的方法图像处理又称为影像处理，是用计算机对图像进行达到所需结果的技术。

那么你对图像处理了解多少呢?以下是由店铺整理关于图像处理基本知识的内容，希望大家喜欢!图像处理的介绍所谓数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。

实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。

21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。

数字图像处理即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。

数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。

首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

另一方面，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。

通过计算机模式识别技术可以快速准确地检索、匹配和识别出各种东西。

数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生休戚相关的各个领域。

在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。

大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。

中国物联网校企联盟认为图像处理将会是物联网产业发展的重要支柱之一，它的具体应用是指纹识别技术。

二值图像一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。

由于每一像素(矩阵中每一元素)取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。

二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别(OCR)和掩膜图像的存储。

灰度图像灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0，255]。

指纹图像的特征提取原理指纹图像的特征提取是指从指纹图像中提取出能够唯一标识该指纹的特征信息，用于指纹识别。

指纹图像的特征提取是指纹识别技术中的核心步骤，它的原理主要包括图像增强、细化、特征点检测和特征描述等几个方面。

首先，图像增强是指对原始指纹图像进行预处理，使得指纹图像的质量得到提高。

常见的图像增强方法包括灰度变换、滤波和增强算法等。

其中，灰度变换是将原始的灰度级调整为更合适的灰度级，使得指纹图像的对比度得到增强；滤波方法可以应用低通滤波器来抑制图像噪声，提高指纹图像的质量；增强算法则是通过图像的局部对比度和方向信息来调整灰度值，进一步增强图像的质量。

第二，细化是指通过重复进行细化迭代，将指纹图像中的指纹纹线变细，同时也要保持一定的连通性。

细化算法通常分为两步进行，即细化迭代处理和细化结果优化。

细化迭代处理是通过对指纹图像中每个像素周围的邻域像素进行比较，并通过一定的规则来判断是否对当前像素进行细化操作。

细化结果优化则是对细化操作后得到的结果进行优化处理，以减少细化过程中可能引入的细节损失。

第三，特征点检测是指在指纹图像中寻找出一些具有显著特征的点，用于后续的特征描述。

常见的特征点检测方法包括脊线方向计算、脊线终点检测和三角形检测等。

脊线方向计算是通过计算每个像素的脊线方向，来判断该像素是否具有显著特征；脊线终点检测则是根据脊线的形态学性质，检测出指纹图像中脊线的终点位置；三角形检测是通过检测到的特征点，找到由其构成的满足一定条件的三角形结构。

最后，特征描述是对特征点周围区域的纹线进行一定的编码，以表示其独特的形态特征。

常用的特征描述方法包括方向图法、Gabor滤波器和径向基函数等。

方向图法是通过计算每个像素点周围的灰度变化方向，来描述该像素点的特征；Gabor滤波器则是利用Gabor函数对指纹图像进行滤波，得到特定频率和方向的滤波响应；径向基函数则是通过将指纹图像转换到极坐标系下，并使用一组径向基函数对指纹图像进行编码。

指纹识别预处理算法指纹识别预处理算法是一种专门用来识别指纹的计算机算法，它被广泛应用于指纹认证系统来鉴别指纹的真伪。

随着信息技术的发展，指纹认证系统越来越受到重视，指纹识别预处理算法也受到了广泛的应用。

本文详细介绍了指纹识别预处理算法的原理，实现方法，原理及其优势等。

一、指纹识别预处理算法的原理指纹识别预处理算法是一种模板比较算法，它可以提取指纹的纹路特征，然后将提取的纹路特征与样本指纹的模板进行比较，以此来判断指纹的真伪。

指纹识别预处理算法首先以图像处理的方法将指纹图像进行清晰化处理，然后采用边缘检测、缺口检测等方法来进行提取指纹特征，将提取到的指纹特征和样本指纹模板进行比较，以此来识别指纹的真伪。

二、指纹识别预处理算法的实现方法1、图像处理在指纹识别预处理算法中，首先将指纹图像进行图像处理，具体的处理步骤如下：（1）首先，对指纹图像进行去噪平滑处理，去除图像上的杂讯和噪声；（2）然后，对图像进行增强处理，增强图像的对比度，使纹理特征更加清晰；（3）最后，再对图像进行缩放和旋转等处理，使指纹图像更加统一。

2、边缘检测边缘检测是利用梯度检测算法，通过检测图像局部区域中的灰度变化量，来检测图像中的边缘。

边缘检测的结果被用来提取指纹的纹路特征，将提取出的纹路特征存储到特征模板，以此来确定指纹的本质特征。

3、缺口检测缺口检测是一种可以检测指纹图像中缺口位置的检测算法，它是利用指纹图像的熵值比较来实现的，首先将指纹图像分成若干个小区域，计算每个区域的熵值，然后对熵值进行比较，缺口区域的熵值会明显比其它区域的熵值低，从而实现缺口检测。

三、指纹识别预处理算法的原理及其优势1、原理指纹识别预处理算法是基于模板比较，利用指纹纹路特征与样本指纹模板进行比对，来识别指纹真伪的计算机算法。

它主要包括图像处理、边缘检测、缺口检测等步骤，最终得到指纹的纹路特征，并将特征与样本指纹模板进行比较，以此来鉴别指纹的真伪。

2、优势指纹识别预处理算法具有准确性高、操作方便、抗干扰性强等优点，因此得到了广泛的应用。

指纹识别名词解释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。

指纹识别原理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。

计算机中的应用现在的计算机应用中，包括许多非常机密的文件保护，大都使用“用户ID+密码”的方法来进行用户的身份认证和访问控制。

但是，如果一旦密码忘记，或被别人窃取，计算机系统以及文件的安全问题就受到了威胁。

随着科技的进步，指纹识别技术已经开始慢慢进入计算机世界中。

目前许多公司和研究机构都在指纹识别技术领域取得了很大突破性进展，推出许多指纹识别与传统IT技术完美结合的应用产品，这些产品已经被越来越多的用户所认可。

指纹识别技术多用于对安全性要求比较高的商务领域，而在商务移动办公领域颇具建树的富士通、三星及IBM等国际知名品牌都拥有技术与应用较为成熟的指纹识别系统，下面就对指纹识别系统在笔记本电脑中的应用进行简单介绍。

指纹识别中的图像处理研究--指纹图像的特性分析（一）2 指纹图像的特性分析一副指纹数字图像是一个二维阵列，其阵列的元素值称为灰度值或者亮度值，在指纹图像还没有被量化成数字图像之前，它是一个连续亮度函数的集合，指纹的特征信息就包含在这些亮度值中，在现有的指纹取像器件中，大部分是将指纹图像量化成256个不同灰度级，也有32个灰度级的，对于确定身份的指纹识别技术而言，256个灰度级是应用最广泛的，本论文所指的指纹图像如无特殊说明均指256个灰度级的指纹图像。

图2.1所示的是一个256灰度级的数字指纹图像。

2.1数字图像的几何特性对一幅数字图像，如果要对其中包含目标物体进行识别和定位，经常使用图像区域的一些简单的特性，如大小、位置、方向，如果目标物体的尺寸和形状完全不同，则可以利用尺度和形状特性来识别目标物体。

下面分别对数字图像的大小、位置、方向进行说明。

2.1.1尺寸和位置对于一幅m&TImes;n二值图像B［i，j］，其目标区域的面积A（或零阶矩）由公式（2.1）给出，目标区域的位置，用区域中心位置（x，y）表示来，目标区域中心（x，y）可以用公式（2.2）来表示，将公式（2.2）进一步化简可得到区域中心的计算公式（2.3）。

其中x和y是目标区域中心在图像中的行数和列数由上式可以看出，区域中心是通过对图像进行全局运算得到的一个点，因此它对图像中的噪声相对来说不敏感。

2.1.2 方向计算目标物体的方向比计算它的位置要复杂，某些形状（如圆）的方向不是唯一的，为了定义唯一的方向，一般假定物体是长形的，其长轴方向被定义为物体的方向。

通常地，二维平面上与最小惯量轴同方向的最小二阶矩轴被定义为长轴。

图像中物体的二阶矩轴是指这样的一条直线，物体上的全部点到该直线的距离平方和最小，以二值图像B［i，j］为例，图像上目标区域到最小二阶矩轴的距离平方和χ2可用公式（2.4）表示。

其中rij是目标区域点［i，j］到直线的距离。

指纹图像的预处理及初步识别研究
指纹图像的预处理及初步识别研究包括以下步骤：
1. 图像获取：使用指纹采集设备（例如指纹识别仪、平板式扫描仪等）获取指纹图像。

2. 图像预处理：针对原始指纹图像进行预处理，主要包括图像增强、图像去噪、图像滤波等操作。

3. 特征提取：提取指纹图像中的关键特征，用于指纹识别。

常见的特征包括细节特征、转折特征、核型特征等。

4. 特征匹配：使用已有的指纹特征数据集与待识别指纹特征进行对比，寻找最相似的指纹，从而实现指纹识别。

5. 识别结果输出：将识别结果输出到用户界面或其他终端设备上，供用户使用。

需要注意的是，在实际应用中，指纹图像的预处理和识别过程可能需要结合多种算法和技术来完成，以达到更加准确、可靠的识别效果。

图像处理与识别训练名词解释图像处理是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。

图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。

目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。

数字图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。

传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。

然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。

大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。

同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。

这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。

图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。

图像处理应用在以下方面：摄影及印刷(Photography and printing)卫星图像处理(Satellite image processing)医学图像处理(Medical image processing)面孔识别, 特征识别(Face detection, feature detection, face identification)显微图像处理(Microscope image processing)汽车障碍识别(Car barrier detection)图像基础图像的基本概念、图像取样和量化、数字图像表示、空间和灰度级分辨率、图像纹理、像素间的一些基本关系（相邻像素、邻接性、连通性、区域和边界、距离度量）、线性和非线性变换。

线性变换：如果变换函数是线性的或是分段线性，这种变换就是线性变换。

以线性函数加大图像的对比度的效果是使整幅图像的质量改善。

以分段线性函数加大图像中某个（或某几个）亮度区间的对比度的效果是使局部亮度区间的质量得到改善。