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指纹识别算法的研究与应用一、指纹识别算法基础指纹识别算法是一种通过比较指纹图像的方式来识别身份的技术。
指纹模板是指纹图像的数字化表示，是进行指纹识别的关键。
指纹识别算法主要有三类：基于图像处理的算法、基于特征匹配的算法和基于人工神经网络的算法。
其中，基于图像处理的算法主要通过对指纹图像的增强和过滤来提取特征，并比较不同指纹图像的相似度来进行身份识别；基于特征匹配的算法则将指纹图像中的特定区域（如细节、纹路、三角等）提取出来，进行匹配比对；基于人工神经网络的算法则是通过构建一种复杂的计算模型，根据人脑神经系统的结构和工作原理，进行指纹识别。
二、指纹识别算法的应用指纹识别算法已经广泛应用于各个领域，如金融、公安、智能手机等。
在金融领域中，指纹识别算法可以用于银行柜员机、安全柜等场景中进行身份识别；在公安领域中，指纹识别算法可以用于刑侦、边境检查等方面；在智能手机领域中，指纹识别算法可以用于解锁，支付等场景。
三、指纹识别算法的研究进展指纹识别算法的研究已经有了很多进展，尤其是在深度学习领域的发展下，指纹识别算法的准确性和鲁棒性得到了极大的提升。
现在的指纹识别算法已经能够解决传统指纹识别算法所存在的问题，如干扰、噪声等问题。
另外，一些新的算法和方法也逐渐得到应用，如超分辨率算法、识别率提升算法等。
四、指纹识别算法存在的问题尽管指纹识别算法已经得到了不少的进展，但仍然存在一些问题。
首先，指纹模板的可靠性是一个问题，由于人体的生理和环境的影响，同一个人的指纹模板可能会有很大的差异；其次，在某些场合下，指纹图像的获取可能会受到光照和视角等环境因素的影响，从而使指纹识别算法的准确性受到影响。
总的来说，指纹识别算法已经成为了身份识别领域的一项重要技术，但在实际应用中仍需要不断地优化和改进算法，以提高识别准确性和鲁棒性。
小波变换与神经网络技术的滋养特征提取及识别应用近年来，小波变换与神经网络技术已经在图像、音频、信号等领域广泛应用，特别是在特征提取和识别方面取得了许多重要进展。
本文将介绍小波变换和神经网络技术的原理及其在特征提取和识别中的应用。
一、小波变换原理小波变换是一种时间-频率分析方法，它将时域信号分解成不同尺度和不同频率的子信号，可以帮助我们更好地理解信号的局部特征。
在小波分析中，小波函数是一种长度有限的函数，它具有自相似性、局部化和可变性等特点。
小波变换的基本过程是将原始信号分解成一组小波系数，这些系数包含了信号在不同尺度上的特征信息，包括低频和高频成分。
其中，低频成分代表信号的整体趋势，高频成分反映了信号的局部细节。
二、神经网络技术原理神经网络是一种模拟人类神经系统运作的计算模型。
它由大量简单的单元组成，这些单元相互连接并通过学习来实现特定任务。
神经网络可以通过多次迭代来优化网络连接权重以及神经元的激活函数，从而得到更好的分类和识别效果。
在神经网络中，网络的输入层接收原始数据，隐含层和输出层则通过多层非线性变换将输入数据映射到具有特定意义的特征空间中。
神经网络的输出层通常表示分类或者识别结果。
三、小波变换与神经网络技术在特征提取中的应用小波变换和神经网络技术已经被广泛应用于图像、音频、信号等领域，特别是在特征提取和识别方面。
以下是一些典型应用案例：1.图像特征提取在图像处理中，小波变换可以将图像分解为不同的频率和尺度。
通过选取合适的小波函数和分解层数，可以提取出图像的不同特征，如边缘、纹理等。
这些特征可以被用于分类、识别和双目视觉等应用中。
神经网络可以通过卷积层和全连接层等深度学习结构学习这些特征，并将其映射到更高层次的特征空间中。
这些特征被广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和物体识别等。
2.音频特征提取在音频处理中，小波变换可以将音频信号分解为不同频率的子信号。
这些子信号可以用于声音识别、语音合成、语音分析等应用。
小波与人工神经网络在指纹识别中的应用魏先峰王宏杰(贵州大学电子科学与信息技术学院，贵州贵阳550025)摘要：小波技术在指纹图像预处理方面具有独特的优势，可以很好的应用到指纹识别系统的设计当中，而人工神经网络在指纹识别中的应用也是越来越广泛。
关键词：神经网络；小波：指纹图像1概述手指指纹是人类最重要的生物特征之一，它除了具有惟一性、稳定性和再生性等优点外，同时指纹采集相对人脸、虹膜等来说要容易一些，在比对时非常方便、迅捷，在现代身份识别中具有明显的优势。
因此，指纹识别已被广泛应用于社会生产、生活的各个领域，且范围有越来越扩大的趋势。
但由于采集获得的指纹图像通常伴随着各种各样的噪声，例如采集仪上的污渍，手指过干、太湿、伤疤脱皮等等都会给指纹识别和确认带来很大的困难，所以现在针对指纹识别方面的研究还是相当广泛的。
全国已有不少厂家在生产指纹识别类的产品，如深圳硕利得科技、杭州中正公司、深圳泰迪、成都吉联电子、青岛文达通科技、欧邦科技、武汉施奈特网络技术有限公司、北京北大高科指纹技术有限公司等。
目前自动指纹识别技术主要研究内容有以下几方面：(1)预处理；(2)特征提取与图像分类；(3)图像匹配；(4)图像压缩存储；(5)硬件系统实现。
2小波技术在图像处理中的优点2．1小波变换的多分辨率能力和频带指数划分特点符合人类思维方式。
小波分解的多分辨率描述结构，没有扩展图像的数据量，且层次清楚并可逐层进行处理。
小波的塔式数据分解对小波域各个子图像的量化误差进行合理分配，获得主观质量更好的重建图像或更高的压缩比。
2．2小波变换完善的重建能力保证了信号在分解过程中没有任何信息损失。
2．3小波变换便于提取图像的结构信息和细节信息。
2．4小波变换对非平稳奇异信号有较强的分析能力。
基本上实现了图像中平稳成分和非平稳成分的分离。
2．5小波变换为图像分析提供了方向选择性，这种选择性适合于人眼的视觉系统特性。
各级子图像与原始图像在空间域和频率域存在对应关系。
2．6小波变换的M al l at算法为小波变换的应用提供了必要的手段，有利于算法的软硬件实现。
小波在数字图像处理中的应用主要有：图像压缩、图像去噪、图像分割、图像增强、图像融合等诸多方面。
3人工神经网络人工神经网络是近20年来发展起来的一支十分活跃的交叉科学，并以其优良的特性和广阔的应用前景引起了人们极大的研究开发兴趣。
众所周知，人脑具有极完善和强健的记忆、计算、分析、判断和决策的功能，尽管现在人们对人脑思维活动的详细机理了解的还远远不够，但对它的基本结构及功能特点早已知晓。
大脑有巨量神经细胞组成，虽然单个细胞只具有一种基本功能，但在整体上它们彼此广泛连接，在“生、电、化”的传递和作用下使人脑可以快速完成各种复杂、困难的任务。
人工神经网络采用物理可实现的系统来模拟人脑的基本结构和功能，它由作者简介：魏先峰(1984一)，男，山东人，贵州大学电信学院2006级研究生。
2008年第6期大量的彼此广泛连接的处理单元组成，每个处理单元结构和功能十分简单，通常完成某种基本的变换，整个系统的工作方式与目前按串行方式安排程序指令的计算机有着截然不同的特性。
目前人工神经网络已在模式识别领域得到了广泛的应用，模式识别的神经网络方法和传统的方法相比，具有下面几个明显的优点：(1)具有较强的容错性，能够识别带有噪声或变形的输入模式；(2)具有很强的自适应学习能力；(3)并行分布式信息存储与处理，识别速度快；(4)能把识别处理与若干预处理融为一体进行。
人工神经网络是一种基于生物神经中枢系统工作原理的计算模型。
多层感知模型是一种前馈神经网络，它具有输入层、隐蔽层和输出层三部分结构，每一层完全连接到下一层上，具体结构如下图所示：4指纹识别4．1指纹识别流程：4．2指纹特征：cr os s over：交叉cor e：核bl f u r cabon：分岔r_l dge endi ng：脊断点i sl and：岛型区域del ta：三角形区域por e ：孔碳纤维布加固框架梁的原理与施工技术探讨张浩(香港华天国际都市设计有限公司，广东深圳518000)摘要：碳纤维材料加固混凝土结构是一种新型结构加固方法。
某1l O kV变电所户内电容器爆炸引起火灾，导致电容器室框架梁受到一定程度的损伤，危及结构安全，影响设备的安全运行，经分析比较多种加固方案，最终采用粘贴碳纤维布对该框架梁进行加固。
关键词：碳纤维布；加固1碳纤维加固结构构件技术简介碳纤维复合材料[C arbon Fi be r R ei nf or c ed Pl ast i c)加固修复混凝土结构技术是近年来兴起的一项新型加同技术，该项技术是将碳素纤维这种高性能纤维应用于土木工程，利用树指类材料把碳纤维粘贴于结构或构件表面，形成复合材料体(C FR P)，通过其与结构或构件的协同工作，达到对结构构件补强加固及改善受力性能的目的。
2碳纤维加固结构构件技术原理碳纤维材料具有高强度、高弹性模量、重量轻及耐腐蚀性好等特点，其抗拉强度是普通钢筋的十倍左右，弹性模量略高于普通钢筋的弹性模量。
加同修复混凝土结构所用碳纤维材料主要为二种：碳纤维材料与配套树脂。
其中碳纤维的抗拉强度为建筑钢材的十倍，而弹性模量与钢材相当，某些种类(如高弹性)碳纤维的弹性模量甚至在钢材的两倍以上，且施t性能与耐久性良好，是一种很好的加同修复材料；配套树指则包括底层树脂、找平树脂及粘结树脂，前两者的作用是为了提高碳纤维的粘结质量，而后者的作用则是使碳纤维与混凝土能够形成一个复合性整体，并且共同T作，提高结构构件的抗弯、抗剪承载能力，达到对结构构件进行加同、补强的目的。
3加固工程概况某110kV变电所建于2000年，因电容器室爆炸燃烧，第二榀框架梁遭到破坏，保护层混凝土开裂、酥松、剥落，下弦钢筋变形较严重，钢筋受力截面削弱，危及结构安全。
影响电力的安全生产。
经基建部门、设计部门、加固公司等单位专家一起进行分析比较，选择粘贴碳纤维布进行加固，防止大梁的过度变形，延长梁的使用寿命。
4碳纤维布加固框架梁设计4．1碳纤维布加固的前提首先，利用回弹法对框架梁混凝土进行检测，以供加同参考。
经检测，混凝土的实际强度为C30。
根据设计图纸，及现场混凝土、钢筋的受损情况，考虑提高框架梁的抗拉强度等级，为此，将610m m宽的碳纤维布裁成两半，分两层粘贴在框架梁的底面及两侧，加固后，增加了原受拉钢筋面积，弥补了由于原钢筋变形而造成的截面削减，构件的承载力得到加强，而且，总体配筋率Pr ai n P≤p m ax，可以满足使用要求。
4．2碳纤维布的设计在受弯加同时，应使碳纤维片材的纤维方向与受拉区的拉应力方向一致。
因梁底宽度为350m m，而碳纤维布的宽度为610m m，兼顾加固时碳纤维布的幅宽效应及框架梁下的受拉范围，考虑将碳纤维布裁为两半。
一层为300m m宽，一层为4．3具体实现原理：首先经过指纹采集设备采集指纹并进行预处理后存储到数据库中，建立特定的数据库后便于以后进行指纹比对。
在进行指纹图像预处理的过程当中我们会广泛的应用到小波技术，经过降噪、增强等处理后就可以拿来进行指纹匹配了，首先我们要对需要的神经网络模型进行训练，目I j i『很多学习算法都能用来训练多层神经网络系统，例如反馈传播算法。
共轭梯度算法也是一种改进了的多层感知训练方法，它适合于具有大量输出节点和分量的网络，其它还有快速传输、联机反向传输、批营反向传输以及共轭梯度下降法等也都能够用来进行神经网络训练。
在利用人工神经网络进行识别之前，首先要从指纹中提取特征向量，因此，要从增强后的指纹图像来获取定向直方图，并通过直方图判定参考点及参考点涉及的范围。
在去噪后的指纹图像中预定感兴趣区域周围的参考点，然后嵌入到细胞中，我们认为在不同的同心带周嗣的参考点作为特征点提取。
5指纹识别系统性能指标5．1拒真率测试：每个手指采集到的5幅不同指纹图像两两进行匹配，共进行5"4"1212=120次，匹配失败的次数除以总数得到的数值为拒真率。
5．2认假率测试：任取2个不同手指共5"10幅图像交叉实验，以一个手指的一幅采样图像与其他手指中的一幅进行匹配，这样组合匹配共需((5}i0)*10／2)=250次。
匹配失败的次除以总得到的值称为认假率。
5．3识别率：任取一个手指的一幅图像与其他所有图像进行交叉实验，这种匹配组合需要50"49／2=1225次。
匹配成功数除以总数得到的数值称为识别率。
6总结指纹识别系统是一种新型的信息安全产品，采用近年来新兴的生物特征识别技术，它利用每个人的指纹特征独一无二而且终生不变的特点，可替代密码识别个人身份，是目前已经成熟并己进入市场的产品。
目前我们已经开发有指纹识别门禁系统和指纹识别考勤系统，除此之外，还可进一步开发银行指纹保管箱、社会医保、考场以及会场进出的身份认证系统等等。
由于采用了体积小巧的半导体指纹采集器，这样可以安装在键盘或鼠标上，因此还可以开发应用于计算机访问控制。
计算机信息资源保护和电子商务身份认证等多方面的应用系统。
目前国内已有多家争门经营指纹识别产品的公司，但大都是代理国外产品，真正独立开发，有自主产权的产品不多。
综合经济效益与社会效益考虑，我们现在应该加大投入进行相关自主知识产权的开发，争取在指纹识别方面尽早赶上先进国家的水平。
参考文献：【1J沈亚强．低信噪比语音信号端点检测与自适应滤稿t l Jl．电子测量与仪器学报，2001(3)．【2】李文澡等．指纹信号的识别特征提取与处理技术Ⅱ】．西南民族大学学报．2007(6)．2008年第6期8。
