指纹识别系统设计方法研究 (1)

河南科技3上生物识别技术是利用人的生物特征进行身份认证的技术，人的指纹就是生物特征之一。

随着光学技术和光学仪器加工工艺的进步，各种采集指纹图案进行身份认证的系统和设备中需要配备的高清晰、无畸变光学采集仪也达到了很高的水平，确保可以生成高质量的指纹图像。

该项目利用嵌入式软件来实现系统的管理，利用硬件来实现识别算法，保证了系统功能的完整性和识别的正确性。

而识别算法我们采用美国FBI 推荐的特征点匹配算法来实现指纹的识别，保证了系统的实现。

一、系统总体设计系统采用xilinx 公司S partan －3E 系列FPGA 作为核心的控制和运算芯片，数据采集模块由富士通公司的M BF200电容式指纹传感器来完成，MBF200指纹传感器可以完成指纹图像的采集并用其自带的A/D 转换器将指纹图像转换成数字信号，利用S PI 接口传送至FPG A 进行存储。

系统操作时首先利用键盘选择指纹存储模式，将获得的指纹图像信息存储到FLAS H 中作为指纹数据库，然后切换到指纹识别模式，再利用上述方法获得指纹图像信息。

图像预处理的主要步骤包括：灰度值归一化、图像分割、滤波、图像增强、二值化和细化等。

本设计结合细化图像的特点，提出了一种基于非彻底细化图像的指纹细节提取算法。

在不对纹线做任何修复处理的情况下，直接提取原始细节特征点集。

然后分析图像中存在的各类噪声及其特点，利用伪特征点在数学形态学上的分布规律，将各类噪声引起的伪特征点分别予以删除，将最终保留的特征点集合作为真正特征点的集合。

二、开发工具及器件简介传感器MBF200具有高性能、低功耗和低成本等优点，属于电容性传感器。

其电容性传感器阵列由二维金属电极组成，所有金属电极充当一个电容板，接触的手指充当第二个电容板，器件表面的钝化层作为两板的绝缘层。

当手指触摸传感器表面时，指纹的高低不平就会在传感器阵列上产生变化的电容，从而引起二维阵列上电压的变化，并形成指纹传感图像。

基于单片机指纹识别系统设计一、引言随着科技的不断发展，身份识别技术在各个领域的应用越来越广泛。

传统的身份识别方式，如密码、钥匙等，存在着容易丢失、遗忘、被窃取等安全隐患。

而指纹识别作为一种生物识别技术，具有唯一性、稳定性和便捷性等优点，逐渐成为了身份识别领域的主流技术之一。

单片机作为一种微型计算机系统，具有体积小、成本低、性能可靠等特点，被广泛应用于各种控制系统中。

本文将介绍一种基于单片机的指纹识别系统的设计方案，旨在为相关领域的研究和应用提供参考。

二、系统总体设计（一）系统功能需求本指纹识别系统主要实现以下功能：1、指纹采集：能够采集用户的指纹图像。

2、指纹处理：对采集到的指纹图像进行预处理、特征提取和匹配等操作。

3、存储管理：能够存储用户的指纹模板，并对其进行有效的管理。

4、显示输出：能够将识别结果通过显示屏输出给用户。

5、通信接口：具备与其他设备进行通信的接口，如USB、蓝牙等。

（二）系统总体结构系统主要由指纹采集模块、单片机控制模块、指纹处理模块、存储模块、显示模块和通信模块等组成。

指纹采集模块负责采集用户的指纹图像，并将其传输给单片机控制模块。

单片机控制模块对采集到的指纹图像进行控制和处理，将处理结果传输给指纹处理模块进行进一步的分析和处理。

指纹处理模块完成指纹的特征提取和匹配等操作，并将结果返回给单片机控制模块。

存储模块用于存储用户的指纹模板和相关数据。

显示模块用于显示识别结果和系统状态等信息。

通信模块用于实现系统与其他设备之间的数据传输和通信。

三、硬件设计（一）指纹采集模块指纹采集模块是整个系统的关键部分，其性能直接影响到系统的识别准确率和速度。

目前，常用的指纹采集技术主要有光学式、电容式和超声波式等。

本系统采用电容式指纹采集模块，其具有体积小、分辨率高、采集速度快等优点。

（二）单片机控制模块单片机控制模块是整个系统的核心部分，负责对系统的各个模块进行控制和协调。

本系统采用 STM32 系列单片机，其具有高性能、低功耗、丰富的外设接口等特点，能够满足系统的控制需求。

基于FPGA的指纹识别系统设计第一章绪论1.1 设计背景生物识别技术是利用人的胜物特征进行身份认证的技术, 人的指纹就是生物特征之一。

此外, 生物特征还包括虹膜、视网膜、声音和脸部热谱图等。

指纹识别是生物识别技术中最为成熟的, 其唯一性、稳定性, 一直都被视为身份鉴别的可靠手段之一。

由于最早的指纹识别技术仅仅依靠人工对比，工作效率低下、比对正确率低、对比对人员的要求高，从而使得指纹识别技术无法得到广泛应用。

但随着计算机的出现及其运算速度的迅速提高,使指纹对比鉴定的应用发生了革命性的变化。

使用计算机管理指纹数据库,极大提高了指纹对比的速度,同时由于计算机比对算法的不断改进提高,使指纹比对误识率已降到了10 - 6 以下,不仅可以满足刑侦方面的需要,而且迅速进入了更多的应用领域。

随着光学技术和光学仪器加工工艺的进步,各种采集指纹图案进行身份认证的系统和设备中需要配备的高清晰、无畸变光学采集仪也达到了很高水平,确保可以生成高质量的指纹图像。

计算机运算速度的提高和计算机小型化的进展,使采用微机甚至单片机也可以进行指纹对比运算成为可能。

现代电子集成制造技术使得我们可以生产出相当小的指纹图像读取设备和指纹识别模块。

其成本下降得也很快,大大加快了指纹识别技术的推广速度。

同时人们对消费类产品的要求越来越趋向于小型化，并且对可携带设备的安全性要求也与日俱增。

传统的PC、MCU、或者DSP的处理平台移动性比较差，体积比较大，无法满足人们日益增长的需求。

所以，设计一套体积比较小、速度更快的嵌入式指纹识别系统是非常有意义的。

而本设计正是为了这一目的，选用具有高集成度、低功耗、短开发周期的FPGA来完成此项设计，以实现系统的ASIC为研究背景，具有很强的现实意义和广阔的市场空间。

本系统采用xilinx公司Spartan 3E系列FPGA作为核心控制器件，这款器件采用90ns的先进工艺，最大容量50万门，可支持32位的RISC处理器，具有128 Mbit 并行Flash，足以满足设计的要求。

自动指纹识别方法研究一、概览随着科技的飞速发展，生物特征识别技术在各个领域得到了广泛的应用。

自动指纹识别技术以其独特的优势成为了生物特征识别技术的研究热点之一。

本文将对自动指纹识别方法的概览进行分析和探讨，包括其基本原理、算法分类以及发展趋势等方面。

1. 背景和意义: 自动指纹识别技术的起源和在各个领域的应用前景。

随着科技的飞速发展，计算机视觉、模式识别和人工智能等领域逐渐崭露头角。

在这个大背景下，自动指纹识别技术作为一种重要的生物特征识别技术，近年来受到了越来越多的关注和研究。

从安全领域到金融、医疗等各个行业，自动指纹识别技术的应用广泛且具有重要意义。

自动指纹识别技术的起源可以追溯到20世纪70年代，当时麻省理工学院（MIT）的_______发表了开创性的博士论文，并为一台计算机研制成功第一台光栅式键盘显示器，确定了现代电子计算机外部设备和交互界面的独立地位。

光学识别器、声纹识别器等早期指纹识别设备应运而生。

由于当时的算法和应用水平较低，这些技术在效率和准确性方面存在一定的局限性。

从90年代起，随着计算机性能的不断提高，模式识别和机器学习领域的突破性进展为指纹识别技术带来了新的生命力。

自动指纹识别已广泛应用于信息安全、金融交易、医疗诊疗、政府行政管理等多个领域，帮助人们实现了高效、安全的身份认证。

自动指纹识别技术在短短几十年时间里实现了从起步到成熟的发展历程。

伴随着人工智能和大数据等技术进一步融合，自动指纹识别技术的应用前景将更加广泛且深入。

从智能手机解锁到支付验证、从居住地登记到考场监考，自动指纹识别有望成为生活和工作中的“标配”。

对其进行持续深入的研究具有重要意义，有助于推动相关产业的创新与发展。

2. 研究目的与内容: 提出本文研究的对象和方法。

在当今这个信息化飞速发展的时代，信息安全的重要性日益凸显。

指纹识别技术，作为一种独特的个人身份验证手段，因其独特的生物特征和难以复制的特点，在金融、医疗、国家安全等多个领域得到了广泛应用。

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。

哈尔滨理工大学学士学位论文指纹识别算法研究摘要随着计算机和网络的迅速发展，人们对身份认证的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求。

基于生物特征识别的智能身份认证技术也逐渐受到广泛的关注。

在众多的生物识别技术中，指纹识别技术是发展最早、应用最广泛的一种。

指纹识别技术充分利用了指纹的普遍性、唯一性和永久性的生物特征，已逐步取代了传统的基于标志和数字的识别方式，目前在网络、银行、金融、医疗和安检等行业均得到了广泛应用。

本文对指纹识别系统的原理和基本过程进行了分析研究，重点研究了指纹图像预处理算法，并且进行了验证。

在指纹图像预处理部分，论文对预处理的各个步骤包括规格化、图像分割、中值滤波、二值化、细化等以及各个步骤的方法进行了深入的分析和研究，选择了一种图像预处理方案。

在指纹特征提取部分，采用基于Matlab实现的指纹细节特征提取方法，并给出了去伪算法。

指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点（即端点和分叉点），此特征点含有大量的伪特征，既耗时又影响匹配精度。

采用了边缘去伪和距离去伪，使得特征点去伪前后减小了近1/3，然后提取可靠特征点信息，以便实现指纹匹配。

在指纹匹配部分，本文采用基于细节点的指纹匹配算法，并进行研究。

关键词指纹识别；预处理；特征提取；匹配- I -哈尔滨理工大学学士学位论文Fingerprint Recognition AlgorithmAbstractWith the rapid Progress of computer science and network technique，An accurate，secure and practical techno1ogy of Personal identification becomes more and more important. Technology of Personal identification based on Biometrics has received extensive attention. Technology of Fingerprint recognition is the earliest one and is app1ied widely in the all techniques of biometrics recognition, then is taking full advantage of the universality, uniqueness and permanency of the fingerprint, and gradually has taken place of traditional identification method that is based on symbol and number. Nowadays the technology of fingerprint identification is fully used in network, bank, finance, insurance and security. This paper research the basic principles and process of the fingerprint identification system，and focus on the pre-processing algorithms of fingerprint image and finally verify. In the fingerprint image processing section, thesis on preprocessing steps including specifications, image segmentation, median filtering, binarization, refinement, and so on, and each step of the way to in-depth analysis and research, is an image processing program.Part of the fingerprint feature extraction, fingerprint-based Matlab implementation details of feature extraction methods, and gives to the pseudo-algorithm. Fingerprint feature extraction is refined to get the details of fingerprint feature points (the endpoint and bifurcation points), this feature points contain a large number of false features, time-consuming and will affect the matching accuracy. Used and the distance to the edge of the false and counterfeit, makes the feature points to reduce the false front of nearly 1 / 3, and then extract a reliable feature point information, in order to achieve the fingerprint match.Part of the fingerprint match, the paper-based fingerprint minutiae matching algorithm, and conduct research.Keywords Fingerprint recognition; Pretreatment; Feature extraction; Matching- II -哈尔滨理工大学学士学位论文目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (5)1.1 指纹识别技术的背景 (5)1.2 指纹识别研究的目的和意义 (5)1.3 指纹识别在国内外的研究现状及分析 (6)1.3.1 国外研究现状 (6)1.3.2 国内研究现状 (7)1.3.3 研究现状分析 (7)1.4 本文研究的主要内容及工作安排 (8)1.4.1 研究的主要内容 (8)1.4.2 工作安排 (8)第2章指纹识别的组成及原理分析 (9)2.1 指纹识别系统的组成 (9)2.2 指纹识别的基本原理 (9)2.2.1 指纹的基本特征 (9)2.2.2 全局特征 (9)2.2.3 局部特征 (11)2.2.4 指纹识别的一般算法 (13)2.3 本章小结 (14)第3章指纹图像预处理 (15)3.1 对指纹图像进行分割 (15)3.2 对指纹图像进行二值化处理 (16)3.3 对指纹图像进行细化处理 (18)3.4 实验结果 (21)3.5 本章小结 (22)第4章指纹图像特征提取与匹配 (23)4.1 指纹图像特征提取 (23)4.1.1 指纹图像特征提取的方法 (23)4.1.2 特征点的提取 (23)4.1.3 指纹图像特征的去伪 (24)4.2 指纹图像的匹配 (26)4.2.1 指纹匹配算法综述 (26)4.2.2 指纹匹配过程 (27)4.3 实验结果 (28)- III -哈尔滨理工大学学士学位论文结论 (31)致谢 (32)参考文献 (33)附录 (34)- IV -哈尔滨理工大学学士学位论文第1章绪论1.1指纹识别技术的背景指纹识别是依据人的手指尖表面的脊、谷线分布状态来识别和验证人身份的方法。

指纹识别系统的设计与研究第一章引言指纹是人类身上最独特的生物特征之一，在识别和辨认方面具有不可替代的优势。

指纹识别系统因其高度的准确性和可靠性，被广泛运用于各个领域，如手机解锁、身份认证、犯罪侦查等。

本章将介绍研究的背景和意义，以及文章的结构。

第二章指纹特征提取技术指纹特征提取是指纹识别系统中的关键环节，其目的是从指纹图像中提取出一系列具有代表性的特征点。

常用的特征提取方法包括细节点云图、方向图、频域图等。

本章将详细介绍各种指纹特征提取技术的原理和优缺点。

第三章指纹图像增强算法指纹图像的质量对指纹识别系统的准确性和稳定性有着重要的影响。

由于指纹图像易受到噪声、干扰和变形等因素的影响，需要对其进行增强处理。

本章将介绍一些常用的指纹图像增强算法，如频域滤波、直方图均衡等，并进行比较和分析。

第四章纹理特征描述方法纹理特征描述是指将指纹图像中提取的特征点进行描述和编码，以实现指纹的唯一性和区分度。

在这一章节中，我们将探讨一些常用的纹理特征描述方法，如局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器等，并分析其优势和适用情况。

第五章指纹匹配算法指纹匹配是指将待识别的指纹与数据库中存储的指纹模板进行比对，以确定其相似性和匹配程度。

本章将介绍一些常用的指纹匹配算法，如基于相似度度量的方法、基于机器学习的方法等，并对比其准确率和效率。

第六章指纹识别系统的性能评价为了评估所设计的指纹识别系统的性能，需要进行一系列的实验和测试。

本章将介绍常用的指纹识别性能评价指标，如准确率、召回率、虚警率等，并对系统进行实验验证和结果分析。

第七章指纹识别系统的应用前景和挑战指纹识别系统在安全领域有着广泛的应用前景，但同时也面临着一些挑战，如识别速度、鲁棒性和隐私保护等问题。

本章将探讨指纹识别系统的应用前景以及未来发展方向，并对面临的挑战提出一些建议和解决方案。

第八章总结与展望本文对指纹识别系统的设计与研究进行了全面的探讨。

通过介绍指纹特征提取技术、指纹图像增强算法、纹理特征描述方法、指纹匹配算法和性能评价等方面，可以看出指纹识别系统在实际应用中具有广泛的价值和应用前景。

指纹识别技术的研究【摘要】由于指纹的唯一性和不变性，指纹识别己成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。

本文以自动指纹识别系统的处理流程为线索，介绍了系统的三个部分：指纹预处理、特征提取和指纹匹配。

在前人工作的基础上，我们在各个环节都提出了自己的方法，结合那些经典的算法，在很大程度上提高了图像的处理效果与匹配结果。

在指纹增强阶段，我们结合方向图与频率图修改了Gabor滤波器；在细化阶段，我们对传统的OPTA 算法进行了一些改进；在指纹匹配阶段，我们着重研究了基于点模式的细节匹配。

此外，我们还成功的实现了各个算法，完成该指纹识别系统，经实验证明，该系统能够快速准确的识别指纹，达到了预期目的。

【关键字】图像分割，图像增强，二值化，细化，特征提取，特征匹配一课题研究背景（一）指纹识别的发展历史最早记载的人的手印和脚印大约在4000年前古埃及建造金字塔的年代。

在那个年代。

一些粘土陶器上留有陶艺匠人的指纹，中国人曾经在官方文件上按自己的指纹，公元前300年前的按有指纹的文件现在还存在，直到现在这种签名方式仍然被采用。

早在1880年英国人亨利·福兹就提出了用指纹识别系统识别犯罪。

到20世纪70年代，由于计算机的广泛应用和模式识别理论的发展，人们已开始研究使用计算机进行指纹的自动识别。

目前世界各国都在争先研究和开发实用指纹识别系统。

（二）指纹识别的研究现状指纹识别是生物识别技术中最早应用、价格最低廉的分支。

目前的指纹自动识别系统采用了先进的光电识别办法，采集一个指纹信息，然后经相关的识别算法进行判断。

根据已掌握的报道资料来看，目前的自动指纹识别系统已具有如下特点：(1)可靠性：采用独特的容错技术，既使指纹有破坏，即指纹不全或指纹随时间有自然的变化时也不影响正确识别。

(2)快捷性：大多数系统鉴别时间仅需1-3s，登录注册一个新客户只需1分钟的时间。

(3)灵活性：一个指纹信息的代码可以压缩到几十个字节到几百个字节，因此可以存放在一个磁条上或者一张二维条码卡上或者IC卡上。