指纹识别技术研究论文

指纹识别的研究目的意义及国内外研究现状1研究的目的和意义2指纹识别技术简介2.1指纹识别的一般工作模式2.2基于图像匹配的指纹识别系统的研究内容2.3目前指纹识别的应用3国内外指纹识别系统的发展状况3.1指纹识别的起源3.2 指纹识别的研究与发展历程1研究的目的和意义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、论坛登陆密码等等；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，随着社会的发展，其安全性越来越脆弱。

而我们的生活随时都需要进行个人身份的确认和权限的认定，尤其是在信息社会，人们对于安全性的要求越来越高，同时希望认证的方式简单快速。

为了解决这一问题，人们把目光转向了生物识别技术，希望能借助人体的生理特征或行为动作来进行身份识别。

这样您可以不必携带大串钥匙，也不用费心去记各种密码。

另外，生物特征具有唯一性，不可复制性，例如指纹，有学者推论：以全球 60 亿人口计算，300 年内都不会有两个相同的指纹出现。

以电子商务、电子银行的安全认证为例，目前在电子商务中他人会假冒当事人的身份，如果通过生物特征进行论证，就可有效防止此类事件的发生。

另外，网络、数据库和关键文件等的安全控制，机密计算机的登陆认证，银行 ATM、POS 终端等的安全认证，蜂窝电话，PDA 的使用认证等等，都离不开可靠安全的生物特征识别。

可见，生物特征识别不但有可观的经济效益，还有不可估量的国家信息安全效益。

长期以来，验证身份的方法是验证该人是否持有有效的信物，如照片、密码、钥匙、磁卡和IC卡等。

从本质上来说，这种方法验证的是该人持有的某种“物”，而不是验证该人本身。

只要“物”的有效性得到确认，则持有该“物”的人的身份也就随之得到确认。

这种以“物”认人的办法存在的漏洞是显而易见的：“物”的丢失会导致合法的人无法被认证，以及各种信物容易被伪造、破译。

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。

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。

指纹识别系统摘要指纹的唯一性和不变性决定了它在身份认证中的重要地位。

它是模式识别领域中使用最早，也是应用最广的生物鉴定技术。

随着低价位指纹采集仪的出现和高可靠性算法的实现，自动指纹识别技术越来越深入到人们的生活和工作当中。

另一方面，由于数字信号处理器(DSP)的迅猛发展，已经可以满足图像处理中的运算量要求。

本文首先介绍了指纹识别系统的发展现状，以与指纹识别技术面临的难点和发展方向，分析了三种指纹采集技术的优劣，完成了指纹芯片的选型。

接下来讨论了指纹识别的有关概念与常规算法，然后在此基础上介绍了一种利用小波变换的指纹识别新算法，该算法利用指纹的子带小波变换系数近似服从广义高斯分布这一特点，从而仅使用两个参数就可代表指纹小波子带的特征，并以此为指纹识别的特征进行匹配。

该算法的优点在于:预处理算法简单、处理速度快;算法的数据存储量小(存储6个数，存储量为24字节。

近似于现阶段“ID+密码”方式的数据量)，适合实际应用。

最后介绍了半导体指纹传感器MRB200的基本功能，并使用AVR mega16做为上位机实现指纹识别系统的设计。

关键词：自动指纹识别特征提取小波变换 AVR应用Fingerprint Identification SystemAbstractFingerprint has important state in identity verification for its exclusivity and invariability. Along with the emergence of the low cost fingerprint sensor and the realization of the highly reliable algorithm, the automated fingerprint identification technique is applied more and more in our life and work. On the other hand, because of the fast development of the digital signal processor (DSP), the DSP already can satisfy the request of abounding computing in image processing.First, this paper introduces the developing actuality, difficulties and direction on fingerprint identification technology, and analyses the advantages and disadvantages of the technology of fingerprint capturing; and at last selects the fingerprint sensor.So then, This paper discusses the relevant concept and the traditional algorithm of fingerprint verification, then put forward a new fingerprint verification algorithm based on wavelet transformation. This algorithm is on the base of the character that the wavelet subband coefficient approximately obedient to the generalized Gaussian density. So two parameters can represent the wavelet subband and can be used to match fingerprints as fingerprint's character. The algorithm's advangtage is simplity of pre-processing algorithm, fast processing speed; small data memory needed by the algorithm (need to save 6 data, 24 byte. Be close to the capacity of `ID+password'), which suit real application.Finally,this article introduces basic functions of the semiconductor fingerprint sensor MBF200, and uses AVR mega16 as upper machine to realize the design of fingerprint identification system.Key words:Automated fingerprint identification, Feature extraction, Wavelet transformation, AVR application目录第一章绪论11.1 引言11.2 指纹识别技术的研究背景21.3 指纹识别原理41.4 指纹识别技术面临的难点以与发展方向51.5 指纹采集技术比较71.6 特征提取与匹配91.7 性能评价91.8 本文所做工作与论文结构11第二章指纹识别算法122.1 指纹识别的基本知识122.1.1 总体特征122.1.2 局部特征132.2 指纹的特征提取与匹配算法142.2.1基于特征点的特征提取与匹配算法152.2.2 基于指纹纹理特性的新算法162.3 指纹奇异点检测算法222.3.1 指纹主向图的求取232.3.2 指纹奇异点的提取26第三章指纹识别系统的硬件设计293.1 MRB200指纹模块简介293.1.1 系统特点293.1.2 接口定义303.1.3 安装连接313.1.4 命令格式313.2 ATmega16 单片机介绍323.3 指纹识别系统的硬件设计333.4 指纹识别系统的软件设计39第四章总结与展望404.1 总结404.2 展望41参考文献42致43第一章绪论1.1 引言随着网络时代的来临，人们对于安全性的要求越来越高，如何准确的鉴定个人身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个关键性社会问题。

指纹识别技术浅谈_活体指纹识别技术摘要：生物识别技术可以包含人脸、指纹、虹膜等人体各种器官和声音、笔迹等行为模式方面的识别。

其中，指纹具有惟一性、终生不变性、易携带、不会丢失、不会遗忘、不会被盗用等强有力的特性。

指纹识别以其独特的优势成为目前人体生物特征识别技术市场上市场占有率最高的方式之一，这种识别方式也是目前生物识别技术中发展最成熟的。

本文对中国指纹识别技术进行了概述，并介绍了指纹识别技术。

关键词：指纹识别；模式识别；生物识别技术中图分类号：TP391.4文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2007)17-31422-02 An Introduction to Fingerprint Recognition Technology NIE Peng1, GENG Wen-bo2 (nzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070,China;2.Zhoukou Normal University, Zhoukou 466000,China) Abstract:Biometric identification technology contains organs of human body identification such as face, fingerprint, iris recognition and behavior pattern identification such as voice, handwriting recognition. Among them, the fingerprint has forceful characteristic such as the uniqueness, the invariance throughout one”s life, easily carrying, being unable to be lost, being unable to be forgotten, being unable to be embezzled and so on. Fingerprint recognition has become one of the most popular ways in biometrics technology area at present by its unique advantage, which is also the most mature technology in biometric identification technology. In this paper, a general overview of China’s Fingerprint recognition technologyis given and the fingerprint recognition technology is also introduced. Key words:Fingerprint Recognition; Pattern Recognition; Biometric Identification Technology 1 引言像中国的四大发明一样，指纹也是我们使用最早但发展最慢，甚至在历史上出现停滞的发明之一。

基于指纹识别的个人身份认证技术研究第一章：引言随着信息技术的迅猛发展，数字化、网络化的时代已经来临。

而在这个时代，个人身份的认证显得尤为重要。

从支付到进入办公场所，从登陆社交网站到取款，无论我们进行何种活动都需要用到身份认证技术。

而在身份认证技术中，指纹识别技术成为了公认的最为可靠、最为安全的认证方式之一。

本文旨在对基于指纹识别的个人身份认证技术进行研究和分析。

第二章：指纹识别技术的原理指纹是人体表面独特的生物特征之一，每个人的指纹都不同，且不会随着时间的流逝而改变。

指纹识别技术是通过检测人体指纹的生物特征来进行身份验证的技术。

指纹识别技术的原理是通过采集人体指纹的图像，将图像转化为数字信号，并将其与已经存储在数据库中的指纹信息进行比对。

在工程应用中，指纹识别技术通常包括指纹采集、特征提取、特征匹配和应用程序等四个部分。

第三章：指纹识别技术的优势与其他身份认证技术相比，指纹识别技术有着明显的优势。

首先，指纹是人体表面独特的生物特征之一，每个人的指纹都不同，因此指纹识别技术的特征标记具有不可复制性；其次，指纹是人体表面常见的生物特征之一，不需要特别训练即可获取指纹信息；最后，指纹识别技术采用生物特征作为身份认证因素，不存在忘记密码等与密码认证相关的风险。

第四章：指纹识别技术的应用指纹识别技术在生活和工作中有着广泛的应用，以下是其中几种典型的应用场景：1.门禁系统：指纹作为登记者的个人身份认证因素，可以控制对办公区域的访问权限，从而确保工作场所的安全。

2.支付系统：指纹作为个人身份认证因素，可以用于确认持卡人的身份，从而完成支付等操作。

3.手机解锁：指纹作为个人身份认证因素，可以用于确认手机持有者的身份，并且可以避免因为密码泄露带来的安全问题。

第五章：指纹识别技术的限制虽然指纹识别技术有着明显的优势，但它也存在着一定的限制。

首先，指纹识别仪器价格较高。

其次，指纹识别技术需要搜集到被识别者的指纹信息。

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。

智能手机指纹识别技术的研究与优化一、引言随着智能手机的普及和发展，人们对手机安全性的关注越来越高。

指纹识别技术作为一种安全、方便、快捷的身份验证方式，被广泛应用于智能手机领域。

本文将重点探讨智能手机指纹识别技术的研究与优化。

二、指纹识别技术概述指纹识别技术是通过读取和识别人类指纹的特征信息来验证身份的一种生物识别技术。

其原理是利用指纹的纹线和纹型等特征，通过图像处理和模式识别算法，将指纹特征与事先录入的指纹数据库进行比对，从而实现对身份的验证。

三、智能手机指纹识别技术的研究1. 传感器硬件设计智能手机指纹识别技术的关键在于传感器硬件的设计。

目前市面上主要使用的智能手机指纹传感器有光学传感器、压电传感器和超声波传感器等。

这些传感器的设计需要考虑指纹采集的精度、速度以及对手机整体外形的影响。

2. 指纹图像处理指纹图像的质量对于指纹识别的准确性至关重要。

在指纹图像处理过程中，主要包括去除噪声、增强对比度、提取特征等步骤。

各种图像处理算法的研究和改进可以大大提高指纹识别的准确性和效率。

3. 模式匹配算法模式匹配算法是指纹识别技术的核心。

常用的算法有细节增强算法、模式匹配算法和神经网络算法等。

这些算法的研究和优化可以提高指纹识别的准确率和鲁棒性。

四、智能手机指纹识别技术的优化1. 多次录入指纹为了提高指纹识别的准确性，用户可以进行多次指纹录入。

这样可以增加指纹库中的样本量，提高指纹识别的成功率。

2. 动态更新指纹模型随着时间的推移，人体的指纹可能会发生变化，例如皮肤的生理变化、伤口的愈合等。

为了应对这种变化，智能手机可以动态更新指纹模型，及时更新用户指纹信息。

3. 结合其他生物特征除了指纹识别技术，还可以结合其他生物特征进行身份验证。

例如，结合面部识别、虹膜识别等技术，可以提高手机的身份验证安全性。

五、智能手机指纹识别技术的应用前景智能手机指纹识别技术的发展前景广阔。

随着技术的进一步成熟和普及，智能手机指纹识别技术将在支付、手机解锁、敏感文件保护等方面得到广泛应用，并逐渐取代传统的密码、PIN码等身份验证方式。

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。

指纹识别算法的验证与优化研究指纹识别技术作为生物识别技术领域的重要分支，广泛应用于个人身份验证、刑侦破案、门禁系统等领域。

在指纹识别系统中，指纹识别算法的准确性和效率对于系统的稳定性和可靠性起着关键作用。

因此，验证和优化指纹识别算法是提高系统性能的重要环节。

本文基于指纹识别算法的验证与优化研究任务，将从算法验证的重要性、常见验证方法、以及算法优化方面进行深入探讨。

在指纹识别算法的验证过程中，验证算法是否满足系统的需求是关键一步。

验证过程不仅要考虑算法的准确率，还需要考虑算法的鲁棒性、稳定性和实时性。

其中，准确率是指识别算法正确识别真实指纹的能力；鲁棒性是指算法对于噪声、污染等干扰因素的抗扰能力；稳定性是指算法对于不同输入样本时的一致性；实时性是指算法在给定时间内完成指纹识别的能力。

常见的指纹识别算法验证方法包括基准测试、交叉验证和混淆矩阵等。

其中，基准测试是通过对算法进行大量样本的测试，以评估其在不同数据集上的准确性和性能表现。

交叉验证是一种将数据分成训练和测试集，将数据集分成多个子集进行重复训练和测试的方法，以评估算法的泛化能力。

混淆矩阵是用于评估分类算法性能的常用工具，通过统计真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的数量，计算出准确率、召回率、精确率和F1值等参数。

在指纹识别算法的优化过程中，需要通过合理的算法设计和参数调优来提高算法的性能。

首先，可以尝试使用不同的特征提取方法，如方向梯度直方图（HOG）、局部二值模式（LBP）和高斯滤波器等，以提取更具区分度和稳定性的指纹特征。

其次，可以考虑优化分类算法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）等，以提高分类准确率和速度。

此外，还可以通过优化图像预处理和后处理流程，如增强对比度、降噪处理和错误校正等，以进一步提高系统性能。

除了算法本身的验证与优化，还应该关注指纹数据的质量和采集设备的可靠性。

指纹数据质量的好坏对于识别算法的准确性和稳定性有着重要影响。