指紋識(shí)別論文3000字

指紋識(shí)別論文3000字指紋識(shí)別是生物特征識(shí)別領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)，具有悠久的歷史。長期以來，指紋識(shí)別技術(shù)主要應(yīng)用于刑事偵查與司法鑒定領(lǐng)域，不被大多數(shù)的人所了解。而計(jì)算機(jī)與信息處理技術(shù)的飛速發(fā)展，為這門歷史悠久的技術(shù)開拓了廣闊的應(yīng)用前景，指紋考勤機(jī)系統(tǒng)就是該技術(shù)的一個(gè)應(yīng)用。本文總結(jié)了當(dāng)今活體指紋識(shí)別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，分析了活體指紋識(shí)別技術(shù)的工作原理及指紋識(shí)別技術(shù)預(yù)處理的各個(gè)過程；在美國Uareu指紋識(shí)別開發(fā)包的基礎(chǔ)上，加入了指紋自動(dòng)分類功能，在大指紋庫的情況下，指紋識(shí)別速度得到較大的提高；在已有的眾多指紋處理算法中，利用指紋方向圖來對指紋圖像進(jìn)行濾波和平滑，提出了一種簡化而實(shí)用的方向圖求取法，并在此基礎(chǔ)上提取指紋的奇異點(diǎn)——中心點(diǎn)和三角點(diǎn)，通過大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取可信的閥值，優(yōu)化了提取算法，再根據(jù)奇異點(diǎn)的相對位置對指紋進(jìn)行分類研究，得到了較為高效的結(jié)果。指紋識(shí)別是生物特征識(shí)別領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)，具有悠久的歷史。長期以來，指紋識(shí)別技術(shù)主要應(yīng)用于刑事偵查與司法鑒定領(lǐng)域，不被大多數(shù)的人所了解。而計(jì)算機(jī)與信息處理技術(shù)的飛速發(fā)展，為這門歷史悠久的技術(shù)開拓了廣闊的應(yīng)用前景，指紋考勤機(jī)系統(tǒng)就是該技術(shù)的一個(gè)應(yīng)用。本文總結(jié)了當(dāng)今活體指紋識(shí)別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，分析了活體指紋識(shí)別技術(shù)的工作原理及指紋識(shí)別技術(shù)預(yù)處理的各個(gè)過程；在美國Uareu指紋識(shí)別開發(fā)包的基礎(chǔ)上，加入了指紋自動(dòng)分類功能，在大指紋庫的情況下，指紋識(shí)別速度得到較大的提高；在已有的眾多指紋處理算法中，利用指紋方向圖來對指紋圖像進(jìn)行濾波和平滑，提出了一種簡化而實(shí)用的方向圖求取法，并在此基礎(chǔ)上提取指紋的奇異點(diǎn)——中心點(diǎn)和三角點(diǎn)，通過大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取可信的閥值，優(yōu)化了提取算法，再根據(jù)奇異點(diǎn)的相對位置對指紋進(jìn)行分類研究，得到了較為高效的結(jié)果。指紋是人的手指正面皮膚上有規(guī)律排列卻又不盡相同的紋線。指紋中的中斷、分叉或轉(zhuǎn)折而形成的點(diǎn)就是細(xì)節(jié)特征點(diǎn)，而這些細(xì)節(jié)特征點(diǎn)，就提供了指紋唯一性的確認(rèn)信息。而指紋識(shí)別傳感器就是通過記錄指紋紋路的方向，并將其數(shù)字化，形成一個(gè)獨(dú)一無二的鑰匙，并以解鎖。目前指紋鎖采集指紋的方式主要有兩種，光學(xué)式和電容式（半導(dǎo)體式）。光學(xué)指紋頭通過計(jì)算光線在指紋的溝和脊與采集窗的不同距離而獲取指紋信息，當(dāng)手指有汗?jié)n或采集窗有水分，就會(huì)影響光線的傳遞與距離，導(dǎo)致所獲取的指紋信息與原來儲(chǔ)存的信息有誤，因此指紋鎖識(shí)別失靈。而電容式（半導(dǎo)體式）指紋鎖雖然比光學(xué)指紋鎖更先進(jìn)，但也存在受潮后識(shí)別失靈的情況。說起電容式指紋鎖，其原理大家應(yīng)該可以聯(lián)想一下電容屏的工作原理，都是利用人體的電流感應(yīng)進(jìn)行工作的。電容式（半導(dǎo)體式）指紋鎖指紋識(shí)別傳感器周邊均鍍上了狹長的電極，當(dāng)手指按到指紋采集窗時(shí)，由于人體是一個(gè)電場，用戶指紋紋路和傳感器表面會(huì)形成一個(gè)耦合電容，對于高頻電流來說，電容是直接導(dǎo)體，于是手指就會(huì)從接觸點(diǎn)吸走一個(gè)很小的電流。這個(gè)電流分從周邊的電極中流出，并且流經(jīng)周邊電極的電流與指紋到周邊的距離成正比，控制器通過對電流比例的精確計(jì)算，得出觸摸紋路相關(guān)數(shù)據(jù)。簡單來說就是用戶的指紋摁到哪兒，哪兒就“通電”“漏電”了，傳感器就有了反應(yīng)了。所以，當(dāng)手指有汗或者采集窗有水漬時(shí)，由于水是導(dǎo)電的，用戶使用指紋識(shí)別時(shí)，電流就會(huì)被影響，所以上面的計(jì)算就不準(zhǔn)了，自然識(shí)別失靈了。因此，當(dāng)指紋鎖用戶在首次錄入指紋時(shí)，最好保持手指與指紋采集窗的干燥與干凈，好錄入正確干凈的指紋；當(dāng)用戶使用指紋解鎖時(shí)，擦干手指和采集窗就可以避免指紋鎖失靈的情況。1指紋識(shí)別的引入和原理1.1指紋的基本知識(shí)指紋是我們各個(gè)手指的第一個(gè)指節(jié)的指頭表面突起的脊線；而脊線是手指突起的花脊線條；谷線是兩個(gè)脊線之間低凹下去的部分；指印是指紋在物體表面留下的痕跡；指紋的細(xì)節(jié)特征是指紋固有的自身特點(diǎn)。根據(jù)指紋中的細(xì)節(jié)特征我們常將指紋特點(diǎn)分為端點(diǎn)和分叉點(diǎn)1.2指紋識(shí)別的原理及算法流程在指紋識(shí)別的技術(shù)中,一般都采用總體特征和局部特征來進(jìn)行識(shí)別?？傮w特征是那些很容易就能看出來的非常明顯的特征,局部特征則是一小塊指紋中的細(xì)節(jié)特征。指紋紋路一般都會(huì)有斷點(diǎn)和分叉點(diǎn),因此會(huì)形成一些獨(dú)特的節(jié)點(diǎn)。根據(jù)研究，兩個(gè)指紋的總體特征有時(shí)候會(huì)很相似，但是局部特征是不會(huì)相同的，即沒有兩個(gè)指紋的紋路是相同的。英國學(xué)者E.G.Herry認(rèn)為,只要有13個(gè)特征點(diǎn)能重合,就可以確認(rèn)這兩枚指紋是同一指紋[3]。指紋的面積雖然不大但卻蘊(yùn)含著大量的識(shí)別信息。這些皮膚的紋路會(huì)在交叉點(diǎn)，斷點(diǎn)上有很大的區(qū)別。在指紋識(shí)別的過程中將其稱為“特征點(diǎn)”，利用特征點(diǎn)的性質(zhì)，我們可以把一個(gè)人的指紋同預(yù)先存儲(chǔ)起來的指紋模版對比來驗(yàn)證他的真實(shí)身份。指紋識(shí)別技術(shù)主要包括三大部分：指紋圖像采集、指紋預(yù)處理、特征提取與匹配2指紋圖像預(yù)處理圖像預(yù)處理是對原始圖像進(jìn)行的一種前期處理，方便后續(xù)的模塊識(shí)別。無論采用何種方式獲取的指紋圖像,都有一部分由于質(zhì)量原因,不能被系統(tǒng)直接識(shí)別，因此圖像的預(yù)處理就顯得非常有必要。指紋圖像的預(yù)處理目的就是將自己感興趣的目標(biāo)區(qū)域保留下來，去除背景區(qū)域和沒有用的部分，同時(shí)根據(jù)指紋目標(biāo)區(qū)域中脊線的結(jié)構(gòu)特征，采取較好的濾波方法，提高指紋脊線清晰度，平滑脊線邊緣的毛刺和空洞，抑制圖像噪聲，保證指紋特征的可靠提取，并使灰度圖像轉(zhuǎn)化成黑白的二值圖像，最終得到脊線結(jié)構(gòu)清晰的單像素寬的二值圖像2.1指紋圖像的采集因本設(shè)計(jì)重點(diǎn)是對指紋圖像的處理，最終得到匹配結(jié)果，因此指紋圖像的獲取并非本設(shè)計(jì)的重點(diǎn)。指紋圖像的獲取可以借助市面上的指紋采集器貨得，或者自行利用手機(jī)和數(shù)碼相機(jī)等拍攝器材采集。2.2圖像的灰度處理將彩色圖轉(zhuǎn)化成為灰度圖的過程稱為圖像的灰度化處理。彩色圖像中的每個(gè)像素的顏色有R、G、B三個(gè)分量決定，而每個(gè)分量有255個(gè)中值可取，這樣一個(gè)像素點(diǎn)可以有1600多萬（255*255*255）的顏色的變化范圍。而灰度圖像是R、G、B三個(gè)分量相同的一種特殊的彩色圖像，其中一個(gè)像素點(diǎn)的變化范圍為255種，所以在數(shù)字圖像處理中一般先將各種格式的圖像轉(zhuǎn)變成灰度圖像以使后續(xù)的圖像的計(jì)算量變得少一些?；叶葓D像的描述與彩色圖像一樣仍然反映了整幅圖像的整體和局部的色度和亮度等級的分布和特征。在RGB模型中，如果R=G=B時(shí)，則彩色表示一種灰度顏色，其中R=G=B的值叫做灰度值。因此，灰度圖像每個(gè)像素只需一個(gè)字節(jié)存放灰度值（又稱強(qiáng)度值、亮度值），灰度范圍為0-255。2.3圖像的二值化二值化就是將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或1，也就是將整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白視覺效果。指紋圖像中包括目標(biāo)和背景還有眾多噪聲，要想從原始的指紋圖像中提取出目標(biāo)，一般用的方法是設(shè)定一個(gè)閾值T，用T將圖像中像素?cái)?shù)據(jù)分成兩部分通過求解閾值T，從而把圖像f(x,y)分成目標(biāo)和背景兩個(gè)區(qū)域，其中大于T的像素群為目標(biāo)區(qū)域，小于等于T的像素群為背景區(qū)域，閾值的選取原則是：（1）盡可能的多保存圖像信息；（2）盡可能的減少噪聲。本文將討論基于方向場的二值化處理。采集到的指紋圖像一般都有比較清晰的方向場，方向場估計(jì)得準(zhǔn)確與否直接決定了圖像二值化算法的效果。我們先對分割后的圖像進(jìn)行了平均濾波，然后對圖像的每一個(gè)像素，為確定在該像素處的脊線方向，在以該像素為中心的9*9窗口內(nèi)，分別計(jì)算8個(gè)