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。

(a) 指纹原始图像 (b) 指纹图像分割区域
图2-1 指纹图像处理及分割区域
2-1所示，其中（a）为指纹原始图像，（b）为原始图像的分割区域。
8
(a) 指纹原始图像 (b) 指纹方向图
图2-6 指纹原始图像与指纹方向图
2-6给出了指纹原始图像和图像的方向图。
1-3所示，该系统对前人
1-1 指纹识别框架图 图1-2 预处理流程图
1-3 指纹识别系统图
算法分析与设计
3
有的算法把细节点与方向信息组合起来产生更多的数据。这些数据，通常称为模
我们就国内外指纹研究工作进行比较，提出了一套指纹识别算法，能在较短的时间内较
1-1。本
对已采集的指纹图像进行处理和匹配。指纹预处理部分包括图像分割、图像增强、
1-2。图像分割是将要处理的有效图像部分从整个指纹图像中分离出来，这
相邻子块之间变化都是比较缓慢，因此我们可以采用一个低通滤波器，此
5×5 的模版做低通平滑滤波。为了进行低通滤波，子块的方向必须转换为连续的矢量场
(,)cos(2(,))ijij 2-8
(,)sin(2(,))ijij 2-9
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
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
Gabor滤波器；在细化阶段，我们对传统的OPTA
图像分割，图像增强，二值化，细化，特征提取，特征匹配
课题研究背景
A和分别表示假设的均值和方差，由实验确定，其值大小根据图像采集器分辨率的高低，
A=125，=125。
2-5所示。

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。

处理器及各种电子元器件成本不断下降 禁 企业考勤管理
[1,2]
生物识别系统逐渐应用到门
理论上只要满足下面的条件 普遍性 唯一性 永久性 可采集性 易实现性 可接受性 难欺骗性 当前 别技术 部温谱图等
即每个人都拥有该特征; 即没有哪两个人拥有同样的该特征; 即该特征不会随时间而变化 即该特征能够被定量地测量出来; 即容易实现 包括资源消耗少 工作环境要求不苛刻; 即人们乐意接受这种识别方式; 即冒充者很难通过提供假特征欺骗识别系统 手形 脸形 虹膜 视网膜 脉搏 面 手 语音等 基于这些特征 人们己经发展了多种生物识 中指)
特征 在指纹匹配中 更加准确
本文又提出参数自适应的指纹增强算法
指纹细化算法从六边形网格的角度出发
统中像素操作的连通二义性问题 件和软件上实现 和平方方向场
并且采用简单的模板
六边形细化算法对边界噪声的鲁棒性也优于方格细化算法 奇异点提取算法通过计算 Poincare 指数 类型和方向信息 该奇异点提取 定位 定位也更加准确 从指纹灰度图中提取奇异点的位置
II
O(n )
2
Characteristic Extraction, and
from
O(n ) .
3
Keyword: Fingerprint; Singular Point; Image Enhancement; Hexagonal Grid; Biometric Authentication.
III
学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留 使用学位论文的规定 即 学校有权保 本
留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版
允许论文被查阅和借阅
人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索 可以采用影印 缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文

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。

自动指纹识别系统的研究与设计摘要指纹具有唯一性和稳定性，因此被人们用来当作鉴别个人身份的主要依据。

自动指纹识别系统是基于计算机来进行指纹识别的技术，具有方便、高效、安全、可靠等优点，在金融安全、数据加密、电子商务等各个领域都得到了广泛的应用，并将在我们的生产和生活中发挥越来越重要的作用。

本文的内容正是关于自动指纹识别系统的研究与开发，按照设计过程，本文主要包括三个大部分:指纹图像的预处理、特征提取以及匹配。

指纹图像的预处理又可以分为灰度图滤波去噪、二值化、二值化图像去噪、细化和细化后去噪五个部分。

本文先基于指纹的方向图设计出方向滤波器对原图像进行滤波去噪，然后使用局部平滑闭值自适应二值化算法，将灰度图像进行二值化，并采用快速傅氏变换对所得到的二值化图像进行去噪处理。

接下来使用细化模板对二值化图像进行细化，并针对细化图中各种噪声的拓扑结构将它们一一滤除。

指纹图像的特征提取主要是提取指纹的细节特征及其位置。

本文先采用脊线跟踪法将指纹图中的细节特征全部找出来，再对每个细节特征进行验证，尽量去除伪特征点。

然后采用求Poincare Index值的方法确定指纹的中心点，并作为参照点来确定每个特征点相对参照点的位置。

括了图像校准和细节匹配两个部分。

首先，找到输入图像和模板图像的参照点对，然后将两幅图像中的细节特征点相对于各自的参照点转化为极坐标形式，最后进行比对，确定两幅图像是否来自于同一手指。

经实验证明，本文所设计的自动指纹识别系统系统是可靠、有效的。

关键词:自动指纹识别系统;预处理;特征提取;匹配;二值化;细化;细节特征AbstractDue to their uniqueness and persistence, fingerprints are used as main basisof personal identity. Automated fingerprint identification system, a technology of fingerprint identification using computer, is of convenience，high efficiency,security and reliability. It has been applied in many fieldssuch as financial security, data encryption, electronical business and will play a more and more important role in our life.This paper is about the study and design of automated fingerprint identification system. According to the process of the design, the paper can be devided into three components: pre-processing, feature extraction, matching of fingerprint images.Fingerprint image pre-processing has five parts: filtration in gray-scale image, binarization, filtration in binary image, thinning and filtration in thinning image. In this paper, we firstly design orientation filters based on directional image of fingerprint and employ them to denoise gray-scale image. Then, we binarize the gray-scale image with local self-adaptive binarization smoothness algorithm and eliminate the noises from the binary image with fast Fourier transform algorithm. Afterwards, by using thinning templates, we get the skeleton fingerprint imagefrom the binary image. After thinning, we get rid of the noises from the acquired skeleton image according to their configuration.Fingerprint image feature extraction mainly extracts the minutiae and their positions. Firstly, this paper presents an algorithm based on ridge following to extract all minutiae from the pre-processed image. Secondly, we validate these minutiae and eliminate pseudo ones. Then, by computing the value of Poincare Index, we can find the core of the fingerprint. Finally, we can fix on the relative positions of the minutiae according to the core. Fingerprint image matching has two steps: image adjustment and minutiae matching. First of all, We select a referrence point pair of the input image and the template image. And then we transform the minutiae positions into polar coordinates. Finally, we match the input image with the template one to judge whether these two images are captured from the same finger.Experiments have been done and the results show that the devisedautomated fingerprint identification system is effective and reliable.Keywords:automated fingerprint identification system; pre-processing; feature extraction; matching; binarization; thinning; minutiae目录第1章绪论11.1生物特征识别技术11.2自动指纹识别系统的结构41.2. 1指纹取像41.2.2预处理·51.2.3特征提取61.2.4比对g1.2.5数据库管理·g1.2.6系统管理g1.2.7自动指纹识别系统的性能评价指标g1. 3自动指纹识别系统的分类及发展101.3. 1自动指纹识别系统的分类·101.3.2自动指纹识别系统的发展·111.3.3自动指纹识别系统的应用·121.4本文的主要工作·13第2章指纹图像的预处理142. 1灰度图滤波去噪 142.1.1点方向图的求取152. 1.2块方向图的求取162. 1.3基于方向图滤波212.2二值化·252.3二值化图像去噪·262. 4细化·272. 5细化后去噪·302. 5. 1消除毛刺312. 5. 2去掉短线312. 5. 3连接断点312. 5.4消除小孔322.6本章小结33第3章指纹图像的特征提取·343. 1利用脊线跟踪提取所有的细节特征·343.2细节特征点的验证·363.2. 1分叉点的验证·363.2.2端点的验证·383.2. 3脊的收敛性·393.3奇异点的提取403.4细节特征点相对位置的确定423.4. 1特征点与中心点之间纹线数的确定423.4.2特征点与中心点的连线与纹线方向之间的夹角提取45 3.5特征点的编码473.6本章小结49第4章指纹图像的匹配·514.1文献综述524.2融合结构信息的指纹匹配算法·544.2. 1图像校准554.2.2细节点匹配·584.3本章小结61结论63参考文献66致谢.-71第1章绪论1.1生物特征识别技术随着时代数字化的发展，人们对于身份鉴别的安全性和可靠性的要求越来越高，传统的身份鉴别方法如钥匙、证件、用户名、密码等存在着易丢失、易遗忘、易被他人伪造或盗用的缺点，己不能满足人们的需要，人们逐渐把目光转向了生物特征识别技术(Biometric).生物特征识别技术是利用人体的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定的技术。

指纹识别系统的制作方法指纹识别系统是一种常用的生物特征识别技术，可以根据指纹的纹线和纹型特征来辨别身份，被广泛应用于个人身份验证和门禁系统中。

下面将介绍一种针对指纹识别系统的制作方法。

第一步是收集指纹样本。

可以使用现场采集设备或者既有的指纹数据库来获取指纹图像。

在收集指纹样本的过程中，应确保指纹图像的质量，并且尽量多样化地收集不同个体的指纹样本，以提高识别的准确率。

第二步是对指纹图像进行预处理。

由于指纹图像可能存在噪声和失真等问题，需要对指纹图像进行处理，以提取有效的特征。

常用的预处理方法包括图像增强、去噪和细化等。

图像增强的目的是提高图像的对比度和清晰度，使得指纹的纹线和纹型更加明显。

去噪的目的是消除图像中的噪声，以减少对后续特征提取的影响。

细化的目的是将指纹图像中的纹线变得更细，以便更好地提取纹线特征。

第三步是提取指纹特征。

指纹特征一般包括纹线和纹型两部分。

纹线特征是指指纹图像中的纹线形状和方向等特征，纹型特征是指指纹图像中的纹路排列和结构等特征。

常用的特征提取方法有方向梯度直方图（HOG）、局部二值模式（LBP）和特征点匹配等。

这些方法可以将指纹图像中的纹线和纹型转化为一组数字或者向量表示，方便后续的比对和识别。

第四步是建立指纹数据库。

将提取到的指纹特征保存到数据库中，以便后续的比对和识别。

建立数据库的过程中，应注意保护用户的隐私和信息安全。

可以采用加密等方法来防止指纹特征被非法获取和使用。

第五步是进行指纹识别。

在实际的应用中，需要将待识别的指纹图像与数据库中的指纹样本进行比对，以确定其身份。

常用的比对方法有相似性度量和模式识别等。

相似性度量方法是将待识别的指纹特征与数据库中的指纹特征进行相似度计算，然后选择相似度最高的指纹特征作为识别结果。

模式识别方法是基于机器学习和统计算法，通过训练模型来进行指纹识别，具有更高的准确率和鲁棒性。

最后一步是评估指纹识别系统的性能。

可以使用不同的评估指标来评估指纹识别系统的性能，如正确率、误识率和验证时间等。

非接触式智能指纹身份识别系统设计随着科技的快速发展和社会需求的变化，传统的身份识别技术面临一些限制和挑战。

近年来，非接触式智能指纹身份识别系统逐渐受到人们的关注和使用。

这种系统基于指纹识别技术，利用无线通信、智能感应和图像处理等先进技术，实现了更安全、高效且便捷的身份验证方式。

本文将围绕任务名称描述的内容需求，探讨非接触式智能指纹身份识别系统的设计原理和关键技术。

一、非接触式智能指纹身份识别系统的设计原理非接触式智能指纹身份识别系统是一种基于生物特征的身份识别技术，其设计原理如下：1.指纹特征提取：系统采用触摸式或光学传感器获取用户的指纹信息，并通过图像处理技术对指纹图像进行处理和分析。

这一部分主要包括预处理、特征提取和特征匹配等步骤。

其中，预处理步骤主要包括图像增强、滤波和去噪等操作，以提高指纹图像的质量；特征提取步骤则通过算法或深度学习进行指纹特征的提取，通常采用的方法包括Minutiae（细节点）特征提取和基于模式的特征提取等。

2.特征匹配和模式识别：在指纹特征提取后，系统会与已有的指纹库中的特征进行匹配和比对，从而确定用户的身份。

特征匹配方法通常包括基于Minutiae的匹配、基于核相关性的匹配等。

匹配结果将通过模式识别算法进行判断和分析，判断用户的指纹是否与已有的指纹信息匹配。

3.数据传输和处理：非接触式智能指纹身份识别系统通过无线通信技术（如NFC、RFID等）将用户的指纹特征数据传输到服务器或云端进行处理；在服务器或云端，系统会进行进一步的识别和验证，并返回验证结果给终端设备。

4.系统安全和性能优化：为了保证系统的安全性和性能优化，非接触式智能指纹身份识别系统通常会加入安全算法和深度学习技术，用于加密和保护用户的指纹特征数据，并提高系统的识别准确率和效率。

二、非接触式智能指纹身份识别系统的关键技术非接触式智能指纹身份识别系统的设计和实施离不开一系列关键技术的支持，其中包括以下几个方面：1.生物特征采集技术：非接触式指纹识别系统采用不接触的方式获取指纹信息，因此需要利用光学传感器或其他无线感应设备进行指纹图像的采集。

指纹识别技术中的算法优化研究第一章：引言指纹识别技术是一种广泛应用于安全认证、信息保护等领域的生物识别技术。

它基于个体指纹的生物特征，通过图像和模式识别算法对指纹进行图像处理和特征提取，从而实现指纹的自动认证。

然而，由于指纹图像的复杂性和多样性，和实际应用中存在的诸多干扰因素，指纹识别技术目前仍然存在着精度不高，鲁棒性差等问题，因此如何通过算法优化提高指纹识别的准确性和鲁棒性成为了研究的重点。

本文将从指纹识别技术涉及的算法和优化技术两个方面，对目前指纹识别技术中的算法优化进行研究和探讨。

第二章：指纹识别技术中的算法指纹识别技术中，算法是实现指纹识别的核心部分，一般包括图像采集、图像预处理、特征提取、特征匹配等几个步骤。

其中，图像处理和特征提取是实现高精度指纹识别的重要环节。

2.1 图像处理算法对于指纹识别技术中的图像处理算法而言，主要的工作是将指纹图像中的噪声、模糊和失真等干扰因素去除或降低，并提取出包含指纹图案的区域。

2.1.1 图像增强算法图像增强算法是针对指纹图像中的亮度、对比度、颜色平衡等图像特征进行处理的算法。

其中，灰度拉伸算法、直方图均衡化算法和模糊滤波等技术是常用的图像增强算法。

2.1.2 噪声减除算法针对指纹图像中常见的噪声干扰，噪声减除算法是一种提高指纹图像质量的重要技术。

常用的噪声减除算法包括中值滤波、高斯滤波和小波变换等。

2.2 特征提取算法指纹识别技术中的特征提取算法是识别的重要环节之一，主要功能是从指纹图像中提取特征模式，尤其是纹线的结构特征和分类特征，以便于指纹识别系统对指纹的快速、准确判断。

2.2.1 形态学算法形态学算法是一种模拟自然生物过程的图像处理算法，其主要作用是寻找指纹图像中的纹路结构，并获取一些纹路特征参数，如网络线、岛、空洞等。

2.2.2 局部方向梯度直方图（LDP）局部方向梯度直方图技术是一种特征提取算法，其通过检测指纹图像中的梯度值变化来提取纹线的方向信息和纹线的宽度等线特征，有效提高了指纹识别的准确率和鲁棒性。

摘要指纹识别技术是以数字图像处理技术为基础，而逐步发展起来的。

相对于密码、各种证件等传统身份认证技术和诸如语音、虹膜等其它生物认证技术而言，指纹识别是一种更为理想的身份认证技术。

使用指纹识别具有许多优点，例如：每个人的指纹都不相同，极难进行复制或被盗用；指纹比较固定，不会随着年龄的增长或健康程度的变化而变化；最重要的在于指纹图像便于获取，易于开发识别系统，具有很高的实用性和可行性。

现代电子集成制造技术使得我们可以制造相当小的指纹图像读取设备，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行两个指纹的比对运算的可能。

目前的指纹识别算法已经非常成熟，完全可以用在各种安全检测设备中，并以此控制各种东西。

现在，指纹识别已经应用在考勤、门禁、保险箱柜等领域，相信，随着指纹识别技术的完善，还会广泛的应用在身份证，机动车，家居等更多的领域。

本设计主要用LTT－C500指纹传感器和ARM7构成指纹识别模块，完成指纹识别的算法，并把结果通过串口送出来。

控制部分的核心是AT89S52，它完成与指纹识别模块、PC 机的通信，并控制各种外围电路的工作（如时钟芯片PCF8563、E2PROM等）。

本设计完成的功能是门禁，它适用于公用场所和私人住所的门禁功能，并且能记录开关门记录。

关键字：LTT－C500；ARM7；AT89S52；步进电机；串口通信Fingerprint Identification Control SystemAbstractFingerprint Identification technology is gradually developing with the digital image processing technology. Comparing with the password or other traditional documents such as identity authentication technology and voice, iris and other biological authentication technology, Fingerprint Identification is a better identity authentication technology. There are many a dvantages using Fingerprint Identification. For example: every person’s fingerprints are not the same that it is very difficult to copy or embezzled; Fingerprint is not change with the increasing age or the health status; The most important is that it is easy to get the fingerprint image and make a identification system, it is of high relevance and feasibility. It is possible to compare two fingerprints with the electronic integrated manufacturing technology creating a small image of the fingerprint reading equipment and the great development of the personal computer provides a faster computer or even in a MCU. The fingerprint identification algorithm is very mature, it is able to be used in a variety of security detection devices, and to control many kinds of things. Now the Fingerprint Identification technology has been used in attendance, access control, insurance, and other realm. I believe it will be widely used in the ID card, automobile, home and other realm with the improvement of fingerprint identification technology.The design uses LTT-C500 fingerprint sensor and ARM7 to build the fingerprint identification module, and does the fingerprint identification algorithms then sends the result using the serial port. Control part mainly uses the AT89S52 to complete communications with the fingerprint identification module and PC, and control external circuits(such as PCF8563, E2PROM, etc.). The completed design is the function of access control, it applies in public areas and private residences of the access control function, and can record switch gate record.Keywords：LTT-C500; ARM7; AT89S52; step electromotor; the serial communication目录摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 课题背景 (1)1.2指纹识别的发展及现状 (1)1.3指纹识别的原理和特点 (2)1.3.1指纹识别的原理 (2)1.3.2指纹识别的特点 (3)1.4 本设计研究的主要内容 (3)第二章系统总体结构 (4)2.1 系统结构 (4)2.1.1 指纹识别模块 (4)2.1.2 控制模块 (4)2.1.3 USB模块 (5)2.2系统功能 (5)2.2.1 指纹识别模块功能 (5)2.2.2控制模块功能 (6)2.2.3 PC机功能 (7)第三章系统硬件设计 (8)3.1 电源电路 (8)3.2 指纹识别模块 (8)3.2.1 指纹传感器 (8)3.2.2 LPC2136 ARM7单片机 (9)3.3 控制模块 (11)3.3.1 AT89S52及其复位电路 (11)3.3.2 4*3按键 (12)3.3.3 串口 (12)3.3.4 时钟芯片PCF8563 (13)3.3.5 E2PROM AT24C64 (13)3.3.6 步进电机驱动电路 (14)3.3.7 RT－T12864E LCD模块 (14)3.3.8 USB接口 (15)3.4 USB模块 (15)第四章系统软件设计 (17)4.1 μC/OS－II实时嵌入式系统简介 (17)4.2 指纹识别算法设计 (18)4.2.1 图像增强 (18)4.2.2 二值化 (19)4.2.3 细化 (20)4.2.4 特征提取 (23)4.2.5 特征匹配 (26)4.3 控制模块 (33)4.3.1 4*3按键 (33)4.3.2串口（接收指纹识别模块输出的结果） (34)4.3.3 时钟芯片PCF8563 (35)4.3.4 E2PROM AT24C64 (36)4.3.5 步进电机的驱动 (38)4.3.6 RT－T12864E LCD模块驱动 (39)4.3.7 菜单设计 (41)4.3.8 USB固件编程 (42)4.4 上位机的编程 (45)第五章结束语 (46)附录电路的PCB图 (47)参考文献： (48)第一章绪论1.1 课题背景随着现代经济和社会的不断发展，越来越多的场合需要身份的确认。

题目单片机指纹识别系统.算法的设计与实现摘要本文介绍了指纹识别系统的基本结构和整体流过程，并且从硬件系统和软件系统两个主要方面探讨了设计指纹识别系统的基本方法。

硬件系统的设计主要是基于MCS-51系列单片机、FPS200指纹传感器、RS232串口芯片的电路连接以及相关的程序设计；软件系统的设计主要是指纹识别系统算法的设计，其中包括图像处理和图像识别两个方面,并且在MATLAB编写平台上实现了图像处理的算法。

通过实验显示，该系统釆集的指纹图像较清晰、失真较小，处理后的图像轮廓分明、特征突出，利于指纹分类与识别。

通过对指纹识别系统的研究、设计与开发，综合运用了信号采集及接收技术，图像处理及识别技术，基本实现了利用单片机进行指纹识别系统开发的目的。

全文内容分为五章：第一章为绪论；第二章包括系统设计的电路硬件部分的组成和数据采集算法；第三章是指纹图像处理与识别算法的设计；第四章是主要算法的实现以及指纹识别系统实验与结果分析；第五章为总结。

关键词：指纹识别；FPS200指纹传感器；MCS-51系列单片机；图像处理；图像识别AbstractIll this paper, we mtioduce the basic stmcnire of fiiigeipnnt identification system and its mam piogiam・We also discuss on how to design a fingeipmit identification system in two aspects mcluding hardware system and software system・Haidwaie system is based on the ckcuit coimection with the series of MCS-51 chip, FPS200 fingeipmit sensor and RS232 inteiface chip, and also including the piogiam design of the clup; software system is included two main aspects, image processing and image ldentificatioih and we give the piogiam of the image processing in computer language(MATLAB). The results show that the ullages acquued fiom the system proposed in tlus paper are more clear and less distorted, and the processing images are more distinguish , the images after tiaiisfomi are wondeifiil prepare for classification and identification of fiiigeipmits.The hill text contents include five chapters: 1. The fiist Cliapter is introduction; 2・ The second Chapter is the design of the haidwaie and the receive program of data・ 3. The thud Cliapter is the Lnplement Algontlmi of image processing and the ullage identification ; 4. The fbuilh Chapter is the implement of mam Algontlmi and analysis of expenment; 5. The fifth Cliapter is sununaiyKey words: fiiigeipnnt identification; FPS200 fingerpnnt sensor; the seiies of MCS-51 chip; ullage processing; image identification目录第一章绪论 (1)1.1综述 (1)1.2指纹识别技术的发展历史 (2)第二章指纹识别系统的硬件设计 (3)2.1概述 (3)2.2主要芯片的功能介绍 (3)2. 2. 1 FPS200半导体指纹传感器 (3)2.3硬件平台的设计方案 (4)第三章指纹图像处理与识别的算法 (6)3.1指纹识别的基本概念 (6)第四章指纹图像处理的算法实现 (7)4.1引言 (7)4.2 MATLAB简介 (7)4. 3基于MATLAB编程平台的算法实现 (8)4.4程序调试与结果分析 (8)第五章总结 (10)致谢 (11)参考文献 (12)英文原文............................................... 错误!未定义书签。

指纹识别智能锁系统设计方案2.1 总体设计本系统使用嵌入式技术，基于STM32单片机并结合各类传感器设计一款指纹识别智能锁系统。

本系统使用模块化的设计思想，整体系统可以分为如下5个模块：分别是电源模块，STM32核心控制器模块，指纹识别传感器模块，GSM数据通信模块，舵机。

各个模块在核心控制芯片STM32的管理下，协调统一完成指纹识别智能锁系统的全部功能。

系统的总体设计框图如下图1所示，核心控制芯片STM32通过串口连接指纹识别模块与GSM通信模块，蜂鸣器的输出连接到STM32的内部IO口上，可以通过改变IO口的输出来实现蜂鸣器的功能，电源模块为整个系统供电，下载电路通过SWD的方式将编写好的程序烧写到芯片中。

图2.1 系统总体结构框图系统各部分功能如下：（1）电源模块：电源模块为整个系统进行供电，在整个系统中，分别有5V（指纹传感器模块，GSMM通信模块），3.3V（STM32核心控制器模块）的电源需求，为了满足指纹识别智能锁系统，本系统采用外部电源对整个系统供电，通过LM2596S-ADI降压芯片将12V外部电源降压成为5V电源，以满足系统对5V电源的需求，再通过AMS1117-3.3降压芯片将12V外部电源转化成为3.3V电源，为需求3.3V电源的模块供电。

（2）STM32核心控制芯片模块：该模块连接各个传感器块，对各模块进行控制以实现预计功能。

本设计使用STM32F103ZET6作为核心控制芯片，该单片机的工作晶振频率为8MHz，此部分电路包括一个启动方式选择电路和一个由电容和电阻构成的复位电路。

（3）指纹识别传感器模块：该模块由电容式指纹传感器与DSP运算芯片组成，可以实现对指纹图像的对比，存储等系统功能。

（4）GSM数据通信模块：该模块用于构建通信网络，实现下位机与上位机之间的通信。

（5）舵机：该模块实现了系统对滑块的控制，使得隐藏的锁芯得以实现。

2.2 方案论证本方案论证主要讨论在本设计中，关键性器件的型号的选用，并将选择芯片与其他同类芯片进行比较。