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论文：指纹识别过程的探究分类号:单位代码:10452临沂大学理学院毕业论文指纹识别过程的探究姓名刘冉学号200807690230年级2008专业电子信息工程系（院）理学院指导教师樊三强2012年03月15日摘要本文的主要工作是对指纹识别系统的基本流程进行了简单总结.首先概述了指纹识别的研究意义及现状,并对指纹识别的技术特点和基本原理进行了论述.其次把指纹识别过程的四个模块分成四节进行介绍,模块一主要讲的是指纹采集设备的分类并对其进行了对比,模块二是把图像预处理的详细过程分小节进行了论述,这一步也是指纹识别过程中关键的一步,因为指纹图像处理的好坏关系到最后的匹配,模块三介绍了指纹的特征以及提取的步骤,模块四主要介绍了特征匹配的方法.最后对指纹识别技术进行了简单的总结.关键词：身份识别；指纹识别；图像处理；特征匹配ABSTRACTThe paper briefly summarizes the basic process of fingerprint identification system.First,there is an overview of theresearch significance and the current situation of fingerprint recognition, then the technological characteristics of fingerprint identifications and its basic principle is discussed. Second, four sections is used to introduce the four modules of the fingerprint identification: Module one is mainly about the classifications fingerprint collecting device and the contrasts between them. Module two we discuss the image preprocessing in details, this step is a significant one in the process of fingerprint identification ,as the stand or fall of the fingerprint image processing is crucial to the last match.Module three introduce the characteristics of fingerprint and the steps to extract.Module four is mainly introduced the methods of feature matching.And there is a summarization of the fingerprint recognition technology at the end of the paper.Key words: Identification, fingerprint identification. Image processing, feature matching目录1引言 (1)2 指纹识别 (2)2.1研究的背景及意义 (2)2.2指纹识别技术发展现状 (2)2.3指纹识别的基本原理 (3)3 指纹图像的获取 (4)3.1光学取像设备 (4)3.2晶体传感器 (4)3.3超声波扫描 (5)4 指纹图像的预处理 (5)4.1图像分割 (6)4.2图像平滑 (6)4.3图像锐化 (6)4.4二值化处理 (7)4.5图像修饰 (7)4.6细化处理 (8)5 指纹图像的特征提取 (8)5.1指纹的基本特征 (8)5.2特征提取 (11)6 指纹图像匹配.......................................... 错误!未定义书签。
指纹识别技术的研究与改进随着科技的不断进步，指纹识别技术已经成为了一种相对高效且安全的身份验证方式。
本文将深入探讨指纹识别技术的研究与改进，包括其原理、应用场景以及存在的问题和未来的发展方向。
指纹识别技术的原理非常简单，每个人的指纹纹路都是独一无二的，可以通过对指纹纹路的比对来判断人的身份。
指纹识别技术最早被应用于刑侦领域，用于破案追踪嫌疑犯。
而现在，指纹识别技术已经广泛应用于手机解锁、银行账户、电子支付等众多领域。
它方便快捷、准确率高，且不易被冒用。
但是，尽管指纹识别技术已经取得了很大的进步，仍然存在一些问题需要解决。
首先，指纹识别技术对于指纹特征的提取和匹配依赖于算法的性能。
一些低质量的指纹图像或者年龄较大的人的指纹纹路容易出现模糊或者变形，这就增加了指纹的检测和比对的难度。
其次，指纹识别技术在某些情况下可能会受到环境因素的干扰，例如污渍或者环境光线不均匀。
最后，现有的指纹数据库存储量大，且查询效率较低，这限制了指纹识别技术在大规模应用中的发展。
为了改进指纹识别技术，研究人员从多个角度进行了探索。
首先，他们致力于改进指纹图像的质量，包括增强指纹图像的对比度、去除噪声以及纹路的增强等。
这些改进可以提高指纹图像的质量，从而增强指纹识别算法的准确性。
其次，研究人员还通过引入深度学习、神经网络等人工智能技术提高指纹识别算法的性能。
这些技术可以自动提取和学习更多有效的指纹特征，使系统的准确率和鲁棒性得到明显提升。
此外，他们还在研究如何改进指纹数据库的存储和查询效率，以便更好地应对大规模应用的需求。
指纹识别技术的发展前景广阔。
随着人工智能技术的不断革新和进步，指纹识别技术也将得到进一步的提升和完善。
未来，我们可以预见到指纹识别技术将应用于更多领域，例如智能家居、自动驾驶等。
同时，随着生物特征识别技术的不断发展，指纹识别技术可能逐渐与其他生物特征识别技术相结合，形成更加完善的身份验证系统。
总的来说，指纹识别技术是一种广泛应用于各个领域的身份验证方式。
指纹识别经验总结论文指纹识别经验总结论文我们在指纹方面稍稍的做了一些工作，写了下面的一点点小东西，希望这些经验、心得对大家有用。
一般的指纹分成有以下几个大的类别：left loop，right loop，twin loop，whorl，arch 和 tented arch。
这样就可以将每个人的指纹分别规类，进行检索。
指纹识别基本上也是可以分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。
但是由于指纹图像的特殊性，其内在的处理过程可能比较复杂，所以其中的变化也比较多。
指纹图像的预处理包括：图像加强、细化、方向图提取、分割等步骤。
其中分割指的是去除噪声较多不易区分的指纹分块等等。
方向图提取的方法也比较多，有模板的方法、神经网络的方法或者其他好多的方法。
指纹图像的特征指的`是这种特征特征提取之后的匹配过程，我们所知到的不多，可以参考文章。
A.K.Jain是其中的大师，中国在这方面的人物有石青云。
以下列出了他们的一些文章。
1. Fingerprint classification approaches: an overview2. Jain, A, and Pankanti, S, "Fingerprint Classification and Matching".Handbook for Image and Video Processing, A. Bovik (ed.), Academic Press, April 2000.3. L. Hong, Y. Wan, and A. Jain, "Fingerprint image enhancement: Algorithm and performance evaluation," IEEE. Trans. Pattern Anal. Machine Intell, vol. 20, pp. 777--789, Aug. 1998.。
甘肃政法学院本科学年论文（设计）题目指纹识别的原理和应用_公安分_院__侦查__专业_2013_ 级_ 2 _班学号：___201336010212____姓名：___何鹏龙__指导教师：___张奋成__成绩：___________________完成时间： 2015 年 11__月目录摘要 (1)关键词 (1)ABSTRACT (1)KEY WORDS (1)引言 (2)一．指纹识别的原理和方法 (2)（一）指纹的特征与分类 (2)（二）指纹识别的原理和方法 (3)二．指纹识别技术的主要指标和测试方法 (3)（一）算法的精确度 (3)（二）误识率和拒识率的测试方法 (4)（三）系统参数 (4)三、指纹识别技术的应用 (5)（一）利用现场指纹直接破案 (5)（二）利用现场指纹串并案件 (5)（三）利用十指指纹查积案 (6)（四）指纹技术在民用方面的应用 (7)四．指纹识别的可靠性 (8)参考文献 ............................... 错误!未定义书签。
目录摘要 (1)关键词 (1)Abstract (1)Keywords (1)引言 (2)一．指纹识别的原理和方法 (2)（一）指纹的特征与分类 (2)（二）指纹识别的原理和方法 (3)二．指纹识别技术的主要指标和测试方法 (3)（一）算法的精确度 (3)（二）误识率和拒识率的测试方法 (4)（三）系统参数 (4)三、指纹识别技术的应用 (5)（一）利用现场指纹直接破案 (5)（二）利用现场指纹串并案件 (5)（三）利用十指指纹查积案 (6)（四）指纹技术在民用方面的应用 (7)四．指纹识别的可靠性 (8)参考文献 (9)指纹识别原理及其应用何鹏龙【摘要】周知，从古到今，世界各国的许多学科和部门，都十分注意对人的手掌表面皮肤的研究和应用，尤其是公安、司法部门更为重视。
究其原因，是由于指纹具有直接反映人手接触部位的肤纹形态结构特征的印痕，又具有人各相异的特定性和终生基本不变的稳定性等特点，能直接认定人身，而且具有极强的证明力。
指纹识别技术的原理与应用研究指纹识别已经成为了现代生活中不可或缺的一部分，许多手机、电脑、银行卡等都采用了指纹识别技术。
那么，为什么指纹可以作为一种独特的身份识别方式？指纹识别技术又是如何实现的呢？一、指纹的独特性指纹的独特性是指指纹独一无二，即使在同一对双胞胎中，其指纹也是不同的。
这是因为指纹的形成和生长过程中受到了身体发育环境和个体基因差异的影响，因此每个人的指纹图案都是独特的。
指纹图案通常由三种类型的特征构成：弧线型、环型和纹型。
弧线型指的是弧线状花纹，环型指的是环形花纹，而纹型则是弧线和环型的混合。
指纹图案的形成是受到多种因素的影响的，如年龄、性别、健康状况等，因此其特征也是非常复杂的。
二、指纹识别技术原理指纹识别技术是一种基于生物特征的身份识别技术。
其原理是通过采集指纹图案和个人信息，将其转换为数字信号，并进行比对识别，在数据库中寻找匹配项，以判断是否为同一人。
指纹识别技术的实现主要分为两个步骤：采集和识别。
采集是指通过指纹传感器采集人体表面的指纹图案，并将其转换为数字信号，存储在数据库中。
识别是指将采集到的指纹图案同数据库中存储的指纹图案进行比对识别，以判断是否为同一人。
指纹识别技术的采集过程分为两个步骤：图像采集和图像处理。
图像采集是指通过指纹传感器采集人体表面的指纹图案，并将其转换为数字信号。
不同的指纹传感器技术采用的采集方式也不同，如光学采集和电容采集等。
图像处理是指将采集到的指纹图案进行处理和优化，以增强其对比度和识别度。
指纹识别技术的识别过程主要分为两个步骤：特征提取和特征匹配。
特征提取是指从采集到的指纹图案中提取出特征模板，如峰谷间距、峰谷方向等。
这些特征模板可以表示为一个数字序列，然后存储在数据库中。
特征匹配是指将采集到的指纹图案的特征模板同数据库中存储的指纹图案的特征模板进行比对，以判断是否为同一人。
三、指纹识别技术的应用指纹识别技术的应用范围非常广泛，涉及到手机、电脑、银行卡、房屋安防、车辆安防等多个领域。
DNA指纹技术的原理与应用论文引言DNA指纹技术是一种通过比较个体DNA序列特征来进行鉴定和识别的方法。
它已经被广泛应用于诸如刑事调查、亲子鉴定、遗传研究等领域。
本文将介绍DNA指纹技术的原理以及其在实际应用中的价值。
DNA指纹技术的原理DNA指纹技术主要基于以下原理进行鉴定和识别： 1. DNA序列的唯一性：每个个体的DNA序列是独特的，除了一千万分之一的基因突变外，DNA序列是不可变的。
2. 特定DNA片段的选择性扩增：通过PCR扩增技术，可以选择性地扩增出特定的DNA片段，使其可以被检测。
3. DNA的电泳分离：通过DNA电泳技术，可以将扩增出的DNA片段按照大小进行分离。
DNA指纹技术的应用DNA指纹技术在各个领域都有着广泛的应用，以下是一些常见的应用案例： -刑事调查：DNA指纹技术可以通过对现场遗留的DNA进行鉴定，帮助警方追踪犯罪嫌疑人并解决案件。
- 亲子鉴定：通过比较亲子之间的DNA序列特征，可以确定亲子关系，为法院提供有效的证据。
- 遗传研究：DNA指纹技术可以帮助科学家进行遗传研究，揭示人类基因组的变异和遗传疾病的发生机制。
- 基因编辑：在基因编辑中，DNA指纹技术可以用来验证编辑后的DNA序列是否与预期一致，保证编辑的准确性。
DNA指纹技术的优势与局限性DNA指纹技术具有以下优势： - 高度敏感：DNA指纹技术可以从几个细胞中提取足够的DNA量进行分析，因此具有很高的敏感性。
- 高度特异性：每个个体的DNA序列是独特的，所以DNA指纹技术可以提供非常特异性的鉴定结果。
- 持久稳定：DNA序列是相对稳定的，在一定程度上可以保持其特征不变，因此可以长期保存。
然而，DNA指纹技术也存在一些局限性： - 样本污染：DNA指纹技术对样本的纯度要求较高，如果样本受到污染，可能会导致结果的不准确性。
- 样本数量限制：DNA指纹技术需要有足够的DNA量才能进行分析，如果样本数量过少，可能无法得到可靠的结果。
基于Android手机的指纹识别技术研究一、概要随着科技的飞速发展，手机已经成为了我们生活中必不可少的一部分。
而在手机的各种功能中，指纹识别技术无疑是近年来最受关注的技术之一。
指纹识别技术的出现，让我们不再需要担心忘记密码或者携带一部没有密码保护的手机。
那么这项技术是如何实现的呢？本文将围绕基于Android手机的指纹识别技术研究展开讨论，带领大家走进这个神奇的世界。
1. 指纹识别技术的概述指纹识别技术，听起来就很高科技，其实它就是通过提取和比对指纹的特征来实现身份验证的一种方法。
就像我们的指纹独一无二，每个人的指纹也都是独特的，这就是指纹识别技术的基础。
这项技术的出现，让我们不再需要记住复杂的密码，只需要轻轻一按，就能轻松解锁手机或者支付购物，真的是太方便了！而且指纹识别技术还具有安全性高、速度快等优点，因此在手机、门锁等各种设备上得到了广泛的应用。
2. Android手机的指纹识别技术的发展历程话说咱们人类从石器时代进化到现代，科技也在不断发展。
指纹识别技术就是其中一个典型的例子，早在公元前3000年，古埃及人就已经开始使用印章来证明身份了。
然而真正让指纹识别技术走进千家万户的，还得感谢智能手机的发展。
说到指纹识别技术在智能手机上的应用，那就得提到苹果公司。
2013年，苹果推出了Touch ID指纹识别系统，让人们用手指就能解锁手机、支付购物等。
这一创新让人们对未来充满了期待，觉得科技真的能改变我们的生活。
然而好景不长。
2017年，苹果公司因为安全隐患问题，宣布将停止使用Touch ID指纹识别系统。
这让许多人感到失望，觉得科技发展的道路上总会有一些坎坷。
但这并没有阻止其他手机厂商继续研究指纹识别技术。
安卓系统的出现，为指纹识别技术的发展带来了新的机遇。
许多安卓手机厂商纷纷推出了自家的指纹识别系统，如三星、华为等。
这些手机的指纹识别功能越来越成熟，识别速度越来越快，准确率也越来越高。
如今指纹识别已经成为了智能手机的一项标配功能。
摘要随着信息时代的发展, 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领域。
本文概述了自动指纹识别系统的研究现状和指纹识别系统的算法流程，并在此基础上重点研究了指纹图像的分割算法和指纹图像细化算法。
首先，本文系统介绍了指纹识别的研究意义及现状，并对指纹识别原理及实现过程做了系统介绍。
其次，针对在指纹采集过程中存在着大量的低质量指纹图像，影响指纹识别系统的识别率的问题，本文对指纹图像的分割等预处理作了较为深入的研究，采用了均值方差的指纹图像分割算法，仿真结果表明，该方法有效地改善了指纹图像的质量。
此外，对指纹图像的细化作了深入的研究，使用的细化模板虽然数量较多，计算时间比较长，但对于像素的处理很到位，使得毛刺比较少，保持原图像的基本结构特性，还最大地保留了细节特征。
仿真结果表明。
最后，研究了指纹识别过程中特征的提取方法，针对细节点提取过程中存在伪特征点的问题，本文采用了一种消除伪特征点的算法。
仿真结果表明，这种算法可以有效的去除伪特征点。
关键词：指纹识别；均值方差；指纹细化；特征提取ABSTRACTWith the developments of the information age, automated fingerprint identification technology has been widely used in public security, customs, banking. This article outlines both the study status and algorithm process of a Automated Fingerprint Recognition System, and on this basis, focuses on the segmentation of fingerprint image and fingerprint image thinning algorithm to do the study.First, the paper describes the research significance of fingerprint recognition and its status. Fingerprint recognition theory and the key steps in the algorithm are introduced in this part .They are also used for programming verification.Secondly, in the fingerprint collection process, there are existences of a large number of low-quality fingerprint images, affecting the identification rate of fingerprint recognition system problems. The paper focuses on fingerprint image segmentation which belongs to pre-research makes a more thorough study, putting forward a fingerprint image segmentation algorithm by used the mean and variance of the image. Calculating the mean and variance of each piece, and then if this result is almost close to 0 that it is regarded as the background. The area variance is not zero will use threshold segmentation algorithm.In addition, the fingerprint image thinning is studied deeply, although the number of templates to use is a lot, calculation time is longer, the deal is in place for the pixels, making relatively few glitches and maintain the basic structural characteristics of the original image, retaining the details of the biggest features too. Of course, given the slow speed of this method, there are still shortcomings of burr can be used for making a great improvement.Finally, the feature extraction method in the fingerprint recognition process is studied. Focus on feature extraction methods for extraction of minutiae feature points exist in pseudo-problem, we propose a pseudo-feature points to eliminate the algorithm. Simulation results show that the algorithm can effectively remove pseudo feature points. Keywords:fingerprint recognition; mean and variance; fingerprint refinement; feature extraction目录摘要Abstract第1章绪论 (1)1.1研究的意义 (1)1.2指纹识别技术 (1)1.2.1 指纹识别技术发展现状 (2)1.2.2 指纹识别技术特点 (3)1.3本论文的工作 (4)第2章指纹图像的分割 (5)2.1 指纹图像分割概述 (5)2.2均值方差法 (6)2.3仿真结果与结论 (7)第3章指纹图像的细化 (9)3.1 指纹图像细化的预处理 (9)3.2 指纹图像细化方法介绍 (9)3.3仿真结果与结论 (11)第4章指纹图像的特征提取 (13)4.1 指纹图像特征提取概述 (13)4.2 特征提取和去伪特征 (14)4.3仿真实验与结论 (15)第5章指纹图像的匹配 (16)5.1 指纹图像匹配方法 (16)5.2 本论文匹配方法介绍 (17)第6章总结和展望 (20)参考文献 (21)致谢 (22)附录 (23)浙江理工大学信息电子学院本科毕业论文(设计)第1章绪论1.1 研究的背景及意义科学技术的迅猛发展为人类的生产生活带来了极大的便利，大大地推动了现在社会的进步和发展。
指纹识别分析论文一、指纹的密钥量十分巨大，具有充分可靠的个人鉴别能力关于指纹的密钥量计算，有不同的计算方法，但密钥量十分巨大是共同的。
1910年，法国巴黎大学教授勃太柴就按照人完整指纹上有平均100个的特征点（实际75个-175个），且每个特征点存在4种特征类型计算，构成的排列总数为4100=1.6069×1060，这显然是一个天文数字，完全可以保证全人类都不可能有相同的指纹。
实际上现代对指纹密钥量的计算还远远高于勃太柴的大致计算，因为勃太柴没有将100个特征出现部位的变化计算进去，如果包含位置的变化，两枚指纹所有特征都相同的概率只有1.684×10-114。
这样高的密钥量是目前其他个人识别特征无法比拟的。
而且，指纹细节特征的特异性并不受遗传基因的制约，即使是孪生关系，也不可能存在相同的指纹。
二、指纹细节特征稳定不变，能够保证经济活动凭证的识别长期有效指纹纹线细节特征取决于真皮乳头的结构，胚胎发育完成以后，人的一生不会发生实质的变化，外界的摩擦损伤只要不伤及真皮层，就不影响外表指纹的细节特征。
如果真皮受到局部损伤，所形成的疤痕组织只限于伤痕的部位，并不会影响指纹其他部位的特征。
在指纹识别中只要避开受伤变化的部分，就能够正确进行指纹的鉴别。
如果指纹数据库得到充分的开发应用，个人完整的指纹信息资料建档以后，指纹识别就可以调用档案中的样本指纹进行比对，指纹受伤变化就完全不会影响个人的识别了。
指纹的这种稳定特性对经济活动凭证识别的长期有效具有重要的作用。
三、指纹反映明显、外在，在经济活动中方便易行指纹特征比较宏观、明显，作为个人识别标记直观清楚。
而且，指纹随时随身“携带”，留痕方法简便，效果容易掌握，不受文化程度的限制，作为最为有效的个人识别手段，非常方便。
现代指纹的留痕和采集主要有油墨捺印和电子扫描，油墨捺印是商业活动中进行留痕的主要方式，油墨捺印的指纹特征清楚，便于观察。
电子扫描是目前收集样本指纹的方法，在商业活动中，需要鉴别某份文件上指纹的时候，可以很方便地进行指纹取样，特征清楚，不会污染手指。
指纹的比照分析系统摘要：指纹识别技术作为生物识别技术中最为具有应用前景的技术之一，近年来取得了长足的开展，并广泛应用于各种场合。
由于指纹所具有的唯一性和不变性，以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，指纹识别成为目前最流行、最可靠的个人身份认证技术之一。
所以对指纹识别技术的研究具有重要的理论和实际意义。
指纹识别的一般性过程分为三步：指纹图像的预处理，指纹特征提取以及特征匹配。
本设计采用Visual Studio 2021 MFC依照软件开发自顶向下，逐步细化的经典模式，按上述步骤完成开发工作，成功实现了基于BMP格式指纹图像的增强，二值化，细化，特征提取以及比照分析工作。
完成了具有一般性的指纹比照分析系统。
关键词：指纹识别；MFC；图像增强The Fingerprint Contrast and AnalysisSystemAbstract:The fingerprint identification technology act as the most promising application of biometric technologies, has made considerable development in recent years and is widely used invarious occasions. Due to the uniqueness and invariability of fingerprints，the fingerprintrecognition becomes the most popular and reliable personal authentication technology. As a consequence, the study of fingerprint identification technology is of great theoretical and practical significance.Fingerprint identification can be divided into three periods: preprocessing of fingerprint images, feature extraction and feature matching In this design, we adopt the visual studio 2021 edition’s MFC, in accordance with software development which uses top-to-down process and the gradual refinement of the classic model , and successfully achieve enhancement ,binarization ,thinning of fingerprint image, based on the BMP format. Through the whole process, we finally complete a general fingerprint contrast and analysis systemKey words: Fingerprint identification; MFC; enhancement指纹的比照分析系统第一章绪论——指纹识别的开展历史指纹识别学是一门古老的学科，它是基于人体指纹特征的相对稳定与唯一这一统计学结果开展起来的。
分类号:单位代码:10452临沂大学理学院毕业论文指纹识别过程的探究姓名刘冉学号 200807690230年级 2008专业电子信息工程系（院）理学院指导教师樊三强2012年03月15日摘要本文的主要工作是对指纹识别系统的基本流程进行了简单总结.首先概述了指纹识别的研究意义及现状,并对指纹识别的技术特点和基本原理进行了论述.其次把指纹识别过程的四个模块分成四节进行介绍,模块一主要讲的是指纹采集设备的分类并对其进行了对比,模块二是把图像预处理的详细过程分小节进行了论述,这一步也是指纹识别过程中关键的一步,因为指纹图像处理的好坏关系到最后的匹配,模块三介绍了指纹的特征以及提取的步骤,模块四主要介绍了特征匹配的方法.最后对指纹识别技术进行了简单的总结.关键词：身份识别；指纹识别；图像处理；特征匹配ABSTRACTThe paper briefly summarizes the basic process of fingerprint identification system.First,there is an overview of theresearch significance and the current situation of fingerprint recognition, then the technological characteristics of fingerprint identifications and its basic principle is discussed. Second, four sections is used to introduce the four modules of the fingerprint identification: Module one is mainly about the classifications fingerprint collecting device and the contrasts between them. Module two we discuss the image preprocessing in details, this step is a significant one in the process of fingerprint identification ,as the stand or fall of the fingerprint image processing is crucial to the last match.Module three introduce the characteristics of fingerprint and the steps to extract.Module four is mainly introduced the methods of feature matching.And there is a summarization of the fingerprint recognition technology at the end of the paper.Key words: Identification, fingerprint identification. Image processing, feature matching目录1引言 (1)2 指纹识别 (2)2.1研究的背景及意义 (2)2.2指纹识别技术发展现状 (2)2.3指纹识别的基本原理 (3)3 指纹图像的获取 (4)3.1光学取像设备 (4)3.2晶体传感器 (4)3.3超声波扫描 (5)4 指纹图像的预处理 (5)4.1图像分割 (6)4.2图像平滑 (6)4.3图像锐化 (6)4.4二值化处理 (7)4.5图像修饰 (7)4.6细化处理 (8)5 指纹图像的特征提取 (8)5.1指纹的基本特征 (8)5.2特征提取 (11)6 指纹图像匹配 (12)6.1两级比对方法 (12)6.2点模式匹配方法 (13)7 总结 (13)参考文献 (14)致谢 (15)1引言指纹是指人类手指上出现的条状纹路,这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力,使得我们能够用手来抓起重物.同时人们也很早就意识到,指纹具有唯一性和稳定性,世上没有两个完全相同的指纹,而且人的指纹终生不变.据此,可以把一个人同他的指纹对应起来,通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较,就可以验证他的真实身份,这样依靠指纹进行身份验证的技术称为指纹识别.指纹识别的历史可以追溯到公元前7000年到6000年以前,在古叙利亚和中国,指纹作为身份鉴别己经开始应用.考古发现,在这个时代,一些粘土陶器上留有陶艺匠人的指纹,中国的一些文件上印有起草者的大拇指指纹.19世纪初,科学研究发现了至今仍然承认的指纹的两个重要特征,一是两个不同手指的指纹纹脊的样式不同,另外一个是指纹纹脊的式样终生不变.这个研究成果使得指纹在刑事侦察中得以正式应用.20世纪60年代,由于计算机可以有效的处理图形图像,人们开始着手研究利用计算机来处理指纹.从那时起,自动指纹识别系统的研究和应用在许多国家展开.20世纪80年代,个人电脑和光学扫描这两项技术的革新与发展,使得它们作为指纹取像的工具成为现实,从而使指纹识别可以在其他领域中得以应用,比如代替钥匙、证件等传统身份识别.90年代后期,随着低价位取像设备的引入及其飞速发展,以及可靠地比对算法的研究发展,个人身份识别应用技术取得了长足发展.推动指纹识别技术快速发展的另一动力来自于各个领域对身份识别日益增长的需求,尤其是网络信息、安全领域对身份识别的需求.网络信息化时代的一大特色就是身份的数字化和隐性化,如何准确鉴定一个人的身份,保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个关键社会问题.现行的许多计算机系统中,包括许多非常机密的系统,都是使用“用户ID+密码”的方法来进行用户的身份认证和访问控制的.实际上,这种方案隐含着一些问题,例如,密码容易被忘记,也容易被人窃取.由于人体的指纹等身体特征具有不可复制的特点,人们把目光转向了指纹识别等生物识别技术,希望可以借此技术来应付现行系统安全所面临的挑战.研究表明,每个人的指纹、面像、虹膜等特征都与他人不同且终生不变,因此就可以据此识别出人的真实身份.基于这些特征,人们发展了指纹识别、面像识别、虹膜识别等多种生物识别技术,其中的指纹识别技术已经达到实用化、商品化的程度.所谓的生物特征识别是指通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定的识别技术.生物特征与生俱来,多为先天的,主要的生理特征有指纹、虹膜和DNA等特征.行为特征则是习惯使然,多为后天的,包括笔迹、足迹和步态等特征.生物特征识别与传统的身份鉴定手段相比,具有不易遗忘或丢失、防伪性能好和随身携带,随时随地可用的优点.因此指纹识别技术是主要的生物识别技术之一.2 指纹识别2.1研究的背景及意义科学技术的迅猛发展为人类的生产生活带来了极大的便利,大大地推动了现在社会的进步和发展.在网络化时代的今天,我们每个人都拥有大量的认证密码,比如开机密码、邮箱密码、银行密码、论坛登录密码等等：并配备了各种钥匙,如门锁钥匙、汽车钥匙,保险柜钥匙等.这些都是传统的安全系统所采用的方式,但是这种传统的安全系统存在易遗忘、易丢失、易盗用等不方便和不安全因素,在现实生活中经常需要对人的身份进行识别,例如登飞机时需要识别登机者的身份,在银行取钱时需要核实取钱者是否是指定账户的合法拥有者等等,但是这些方式存在易遗忘、易丢失、被破译或者是仿制等缺点,因此迫切需要一种准确、方便、安全的识别技术来代替现有的身份识别.指纹特征是人终生不变的特征之一,其具有作为密码信息必须具备的三个重要性质；广泛性、唯一性、终生不变性.因此,指纹识别技术,作为一种可靠的生物识别技术[1],受到了人们的重视.尽管人们已经对自动指纹识别技术作了深入广泛的研究,指纹识别技术也获得了不少应用,但是指纹识别的应用在目前还并没有获得普及,这主要是因为指纹识别在识别准确性和识别速度方面还远远不能满足很多实际应用的要求.相对于其它生物识别认证技术而言,自动指纹识别是一种更为理想的身份确认技术,因为指纹相对于其它几种生物特征具有以下一些独特的性质：(1)互异性；世界上两个指纹完全相同的概率小于10-9,几乎为零.(2)不变性；人的指纹特征不随年龄的增长和胖瘦或其他情况的改变而改变.(3)具有和主体永不分离性；这样对主体身份的识别更具真实性.(4)指纹的使用比起其它证卡来说更快捷、安全准确、无干扰,可实现快速登录注册.(5)一个人的十指指纹皆不相同,这样可以方便地利用多个指纹构成多重口令提高系统的安全性.(6)指纹识别中使用的模板并非最初的指纹图,而是由指纹图中提取的关键特征,这样使系统对模板库的存储量较小.另外,对输入的指纹图提取关键特征后,可以大大减少网络传输的负担,便于实现异地确认,支持计算机的网络功能.2.2指纹识别技术发展现状指纹识别算法的研究方向主要分为：基于图像的识别算法和基于特征的识别算法.基于图像的识别算法认为指纹图像的频域和空域信息可以用来唯一表示并识别不同的指纹[2].它是一种使用全局信息进行识别的方法,例如使用指纹图像的Fourier频谱来表示和识别指纹.这类算法的问题在于图像特征难以定义和匹配,因此算法的拒识率和误识率较高.基于特征的指纹识别算法是找到并比对指纹的特征[3].指纹特征的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征.目前大多数的自动指纹识别系统使用的都是这类算法.指纹特征多种多样,有特征点、奇异点、域方向图、脊线数目,甚至脊线线型等.对应的匹配方法可以分为：基于点模式的匹配,基于脊线的匹配,基于纹理的匹配以及多种细节特征混合的匹配方法.大多数基于特征的识别算法专注于脊线上的末梢点和分叉点,该方法根据各个特征点的位置和方向来表示和区分指纹,从而使指纹识别问题转化为判断两个特征点集间的最大相似度(最大重合度)的问题.提取该细节特征有多种方法：基于灰度指纹图像直接提取,基于二值图像的特征提取,基于细化图像的特征提取.目前许多公司和研究组在指纹识别技术领域中都取得了突破性的进展,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.中科院自动化所智能生物信息系统研究组和北京数字指通软件技术有限公司对自动指纹识别技术进行了长期的理论研究和应用系统开发,指纹图像的识别准确率和识别速度已达到国际先进水平.另外,一些公司和机构结合社会应用的实际需求,开发了各种类型的具有独立知识产权的嵌入式指纹识别模块、指纹应用系统软件等,用户反映良好.指纹识别技术多用于对安全性要求比较高的领域,而在商务移动办公领域颇具建树的富士通、三星及lBM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[4].与国外相比,我国在自动指纹识别技术的研究水平上还存在一定的差距.主要表现在：(1)指纹录入设备的质量还不太过关：(2)自动指纹识别算法研究水平还有待提高,在应用上的表现为产品适应性和易用性较差,对干、湿一些的指纹往往不能正确区别,对指纹录入时的旋转、平移比较敏感.2.3指纹识别的基本原理指纹识别技术与其它模式识别技术一样,并不是直接对指纹图像进行识别,而是要从图像中提取关键特征,对特征图像进行识别匹配.从生理上看,纹路是手指皮肤的凸起的部分(脊),纹路之间是凹下的部分(谷).因此,理想的指纹图像是一幅黑白相间的二值图像.但是,由于指纹通常是用按压的方式得到的,因此油墨不均匀、纸张不均匀、按压的压力不均匀、按压的位置和方向不同、手指的状况以及皮肤的变形等因素都会导致指纹图像不理想.通过扫描仪或者摄像机进行数字化的时候,由于光照、环境等因素的影响,也会引入各种噪声.这些因素都使得原始的指纹灰度图像不能直接用来进行匹配与识别,因此有必要选择合适的特征来描述指纹.实际应用中,一般使用指纹鉴定模块完成对指纹的验证与识别,训练模块(指纹数据库的建立)属于前期性的准备工作,图（1）是指纹识别过程示意图,包括指纹采集、图像处理、特征提取和匹配[5]四个模块.图1 指纹识别的流程3 指纹图像的获取所谓指纹图像的获取是通过指纹图像获取设备采集指纹图像（指纹的原始图像）.指纹图像获取设备分为如下三类:光学取像设备、晶体传感器和超声波扫描.3.1光学取像设备光学取像[6]设备具有悠久的历史,它的使用可以追溯到20世纪70年代.光学取像设备依据的是光的全反射原理(FTIR).光线照到压有指纹的玻璃表面,反射光线由CCD（一种半导体器件,能够把光学影像转化为数字信号）获得,反射光的量依赖于压在玻璃表面上指纹的脊和谷的深度和皮肤与玻璃间的油脂和水份.光线经玻璃射到谷的地方后在玻璃与空气的界面发生全发射,光线被反射到CCD,而射向脊的光线不发生全反射,而是被脊与玻璃的接触面吸收或者漫反射到别的地方,这样就在CCD上形成了指纹的图像.由于光学设备的革新,其体积不断变小,在90年代中期,传感器可以装在6x3x6英寸的盒子里,在不久的将来其体积可以减至3x1x1英寸.这些进展取决于多种光学技术的发展.例如可以把含有一微型三棱镜矩阵的表面安装在弹性的平面上,当手指压在此表面上时,由于脊和谷的压力不同将原始指纹图像应用一定的算法进行剪切分割,在基本不损失有用的指纹信息的基础上产生一个比原始图像小的指纹图像,这样可以减少以后各步骤中所要处理的图像的数据量.3.2晶体传感器晶体传感器[7]有多种类型,最常见的硅电容传感器通过电子度量计来捕捉指纹.在半导体金属阵列上能结合大约100000个电容传感器,其外面是绝缘的表面,当用户的手指放在上面时,皮肤组成了电容阵列的另一面.电容器的电容值由于导体间的距离不同而随之发生变化,这里指的是脊(近的)和谷(远的)相对于另一极之间的距离.另一种晶体传感器是压感式的,其表面的顶层是具有弹性的压感介质材料,它们依照指纹的外表形状(凹凸)转化为相应的电子信号.其他的晶体传感器还有温度感应传感器,它通过感应压在设备上的脊和远离设备的谷的温度的不同就可以获得指纹图像.晶体传感器技术最重要的弱点在于,它容易受到静电的影响,这使得晶体传感器有时可能取不到图像,甚至会被损坏,另外,它并不像玻璃一样耐磨损,从而影响了使用寿命.3.3超声波扫描超声波[6]扫描被认为是指纹取像技术中非常好的一种技术.超声波首先扫描指纹的表面,紧接着,接收设备获取了其反射信号,测量它的范围,得到谷的深度.与光学扫描不同,积累在皮肤上的脏物和油脂对超声波获得的图像影响不大,所以这样的图像是实际指纹凹凸表面的真实反映,应用起来更为方便.总之,三种取像技术都具有它们各自的优势,也有各自的缺点,下面给出三种主要技术的比较如（表1）表1三种主要技术的比较4 指纹图像的预处理指纹图像的预处理[8]：指纹采集设备所获得的原始图像有很多噪声,比如手指被弄脏,手指有刀伤、疤痕,手指干燥、湿润或撕破等都会影响图像的质量.图像预处理的目的是消除噪声,增强脊和谷的对比度,以便实现指纹图像特征提取和匹配[9],处理部分包括以下步骤：图像分割、平滑处理、锐化处理、图像二值化、图像修饰和细化,如图（2）所示图2 图像预处理步骤4.1图像分割在采集到指纹图像后,首先要进行指纹图像分割[10],即把图像分割为指纹区与非指纹区,目的是割处白背景区和背景区,保留前景区,尽可能保留模糊区中能恢复的部分,以便后续处理能够集中于有效区域,这不仅能提高特征提取的精确度,还能大大减少指纹预处理的时间.目前常用的指纹图像分割的一般方法是：（1）基于图像灰度特性的灰度均值分割,这种分割容易把有效部分割除掉,而把用力重的模糊不清的区域保留；（2）基于灰度方差的阀值分割,这种单一分割方法不适合低对比度的图像；（3）基于指纹纹理方向性,利用方向图对指纹进行分割.这种方法的分割效果依赖于所求点方向图及块方向图的可靠性,对图像灰度的对比度的高低并不敏感.但对于指纹不连续、单一灰度等难以正确估计区域及中心、三角附近,方向变化剧烈的区域,方向图分割难以取得令人满意的效果.4.2图像平滑平滑的目的是消除原始图像中的噪声,应用均值滤波器、中值滤波器等技术都可以达到平滑的目的.实践中要根据具体的图像选择合适的滤波算子,滤波窗口的大小也要合适.图（3）为原始图像和平滑后的图像.图3 平滑图像4.3图像锐化锐化的目的是突出图像中的边缘信息,增加脊和谷之间的对比度,以利于对图像进行二值化处理.锐化处理的关键是选择或设计合适的、相匹配的滤波算子,使之适用于图像上所有的像元.依据每个像元所处的脊的局部走向,滤波算子应增强在同一的走向,并且在同一位置,减弱任何不同于脊的方向,尤其是垂直于脊的方向.因为后者含有横跨脊的噪声,所以其垂直于脊的局部方向上的那些不正确的“桥”会被滤波算子过滤掉.因此,合适的滤波算子可以恰到好处地确定并增强脊的局部走向.图（4）为原始图像和锐化后的图像.图4 锐化图像图像经锐化处理后,其中的纹线(脊)部分得到了增强,不过脊的强度并不完全相同,表现为灰度值的差异.二值化[13]的目的就是使脊的灰度值趋向一致,使整幅图像简化为二元信息:脊(0)和背景(1).由于锐化后图像的直方图己呈现双峰特征,因此可以应用闽值法对其进行二值化处理,使一幅灰度图像变成一幅二值图像,图像在灰度层次上从原始的256级(8一bits)降为2级(1一bits).图像二值化后,随后的处理就会比较容易.图5为二值化后的图像.图5 二值化图像由于指纹的纹线具有一定的方向性,就局部而言,脊线和谷线有一定的平行关系,脊线内的点灰度变化较小,而脊线与谷线之间的灰度变化较大,因此最好可以结合其方向性及灰度阀值进行二值化处理.4.5图像修饰指纹图像经过二值化后,由于量化等原因,纹线(脊)边缘凹凸不齐,受锐化的影响,画面出现离散点【13】,为使图像整洁,边缘圆滑,需要进行修饰处理.首先,定义八方向加权系数,按逆时针八方向跟踪原则,对纹线边缘出现的“毛刺”及“凹沟”可分别从实验中找出其存在的全部可能情况,并定义前一步走通时方向数为P,后一步走通时的方向数为Q,那么P-Q,即由P与Q的关系可分出是“毛刺”还是“凹沟”.同理对于纹线边缘出现的“小枪”,则由{Q-P}=3来判断之,且依方向数的前后顺序判别出是哪一种情况,并分别进行处理.用这种方法还可处理纹线边缘的其他缺陷.另外,用适宜的高通和低通滤波模板还可以消除纹谷中的离散黑点和填补纹线中的空白点,以保持脊的连续性.如令3X3模板中待处理的像素为X,若其邻域的所有像素都为1(白),则X=1;若其邻域的所有像素都为0(黑),则X=0.修饰后的指纹图像如（图6）所示图6 修饰图像细化是将脊的宽度降为一个像元的宽度,因为我们所关心的不是脊的粗细,而是脊的有无,因此在不破坏图像连通性的情况下必须去掉多余的信息.一个好的细化方法是保持原有脊的连续性,降低由于人为因素所造成的影响.一般可以采用半旋转式的细化方法,抽取纹线骨架.每次分别从图像的一角开始,沿上下左右四个方向扫描,去掉响应脊的边缘多余点,保留左、右、上、下的边缘点.图（7）为细化[7]后的图像.指纹图像细化后,还可根据指纹的一般纹理规律,进行加工处理,如去掉无效的纹脊间的小桥及连接豁口等,还可采用人机交互方式,对残缺指纹进行人工修补.图7 细化图像5 指纹图像的特征提取所谓的指纹图像的特征提取是对特征信息（总体和局部的）进行选择、编码,形成二进制数据的过程.5.1指纹的基本特征指纹识别系统中,通常采用全局和局部两种层次的结构特征.全局特征是指那些用肉眼直接就可以观察到的特征,局部特征是指指纹纹路上的节点的特征,因为指纹纹路经常出现中断、分叉或打折,所以形成了许多节点.两枚指纹可能具有相同的全局特征,但它们的局部特征却不可能完全相同.在考虑局部特征的情况下,英国学者巨.R.Herry 认为,只要比对13个特征点重合,就可以确认为是同一个指纹.1、全局特征全局特征描述的是指纹的总体纹路结构,具体包括纹形、模式区、核心点、三角点和纹数五个特征.(l)纹形纹形可以分为箕型(loop)、弓型(arch)、斗型(whorl)三种基本类型,如图（8）所示,其他的指纹图案都基于这三种基本图案.仅仅依靠纹形来分辨指纹是远远不够的,这只是一个粗略的分类,通过更详细的分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便快捷.图8 指纹图案(2)模式区(patternarea)模式区（如图9所示）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那一种类型的.有的指纹识别算法只使用模式区的数据,而有的指纹识别算法则使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别.图9 模式区(3)核心点(eorepoint)核心点（如图10所示）位于指纹纹路的渐进中心,它在读取指纹和比对指纹时作为参考点.许多算法是基于核心点的,既只能处理和识别具有核心点的指纹.图10 核心点(4)三角点(deltaPoint)三角点（如图11所示）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计数跟踪的开始之处.图11 三角点(5)纹数(ridgeeount)纹数（如图12所示）指模式区内指纹纹路的数量.在计算指纹的纹数时,一般先连接核心点和三角点,这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数.图12 纹数2、局部特征局部特征是指指纹上的节点的特征,这些具有某种特征的节点称为特征点.两枚指纹经常会具有相同的全局特征,但它们的局部特征—特征点,却不可能完全相同.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、分叉点和转折点就称为“特征点”.就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息.指纹上的节点有四种不同特性(l)特征点的分类有以下几种类型,最典型的是终结点和分叉点.终结点(Ending) ：一条纹路在此终结.分叉点(Bifurcation)：一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路.分歧点(RidgeDivergence)：两条平行的纹路在此分开.孤立点(DotorIsland)：一条特别短的纹路,以至于成为一点.。
