【算法】指纹识别算法基本原理介绍

【算法】指纹识别算法基本原理介绍

在有的国家，指纹属于个人隐私，不能象人工处理那样直接处理指纹图像，所以许多生物识别技术并不直接存储指纹的图像。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多不同的数字化算法。指纹识别算法虽然各不相同但是这些算法最终都归结为在指纹图像上找到并比对指纹的特征。我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。

A 总体特征：总体特征是指那些用肉眼就可以直接观察到的特征，包括：

1. 纹形

其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠纹形来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，通过更详细的分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便快捷。

2. 模式区

模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。 SecureTouch的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。

3. 核心点

核心点位于指纹纹路的渐进中心，它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。许多算法是基于核心点的，既只能处理和识别具有核心点的指纹。核心点对于SecureTouch的指纹识别算法很重要，但没有核心点的指纹它仍然能够处理。

4. 三角点

三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处。

5. 纹数

指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。

B 局部特征

局部特征是指指纹上的节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征--特征点，却不可能完全相同。指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“特征点”。就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息。指纹上的节点有四种不同特性：

1.特征点的分类：有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点。

终结点

一条纹路在此终结。

分叉点

一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。

分歧点

两条平行的纹路在此分开

孤立点

一条特别短的纹路，以至于成为一点。

环点

一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点。

短纹

一端较短但不至于成为一点的纹路。

2.方向：节点可以朝着一定的方向。

3.曲率：描述纹路方向改变的速度。

4.位置：节点的位置通过（x, y）坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的。

(完整版)第二章指纹识别的原理和方法

第二章指纹识别的原理和方法 指纹识别的采集及其参数[15] 指纹具有惟一性（随身携带、难以复制、人人不同、指指相异）。根据指纹学理论，将两人指纹分别匹配上12个特征时的相同几率仅为1/1050。指纹还具有终身基本不变的相对稳定性。指纹在胎儿六个月时已完全形成，随着年龄的增长，尽管人的指纹在外形大小、纹线粗细上会有变化，局部纹线之间也可能出现新细线特征，但从总体上看，同一手指的指纹纹线类型、细节特征的总体布局等无明显变化。指纹的这些特点为身份鉴定提供了客观依据。 指纹识别过程可以分为4个步骤：采集指纹图像、提取特征、保存数据和比对。通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像,取到指纹图像之后，要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。指纹辨识软件建立指纹的数字表示特征数据，软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的特征点，这些数据(通常称为模板)，保存为1K大小的记录。最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。 2.2.1指纹图像的采集[16][17][18] 指纹采集模式主要分为“离线式”和“在线式”两种。所谓“离线式”就是指在指纹采集时，利用某些中间介质（如油墨和纸张）来获取指纹图像，在通过一定的技术手段将图像数字化输入计算机，它属于非实时采集。目前“离线式”采集方式在大多数场合已经消失。所谓“在线式”是通过与计算机联机的先进指纹传感器的专用指纹采集设备，将真实的人体指纹直接变成数字图像数据，实时传输给计算机。 基于指纹传感器的“在线式”实时采集设备以其操作简单、实时性强、采集效率高、图像质量好等优点，广泛应用于自动指纹识别领域。 指纹传感器是采集指纹的装置,是一切自动指纹识别系统的必备设备,从原理上,目前见到的指纹传感器分下面3类： (1)光学录入

Suprema指纹识别算法介绍

Suprema指纹识别算法介绍 产品名称：Suprema指纹识别算法介绍 产品型号：OTA750采用的指纹算法 产品分类：Suprema指纹识别算法介绍 详细介绍： OTA750彩屏指纹考勤机的指纹算法采用了世界上最可信赖的Suprema指纹识别算法，产品的稳定性、指纹的安全可靠性得到了有力的保障。 Suprema指纹识别算法介绍 Suprema拥有世界一流的指纹识别技术。Suprema解决方案的特点在于对算法拥有极强的理论背景。Suprema的指纹识别算法在世界上最值得信赖的世界指纹识别大赛 (International Fingerprint Verification Competition, (FVC2004) 上摘取冠军桂冠，在light category表现出最小的出错率，被认为是世界上最可信赖的指纹解决方案，再加上其优越的技术力量可确保客户产品及应用软件的 最佳稳定性和信赖度。 Suprema指纹识别算法比起其竞争对手拥有如下特点及优势： 最高的信赖性.指纹识别中算法可以说是左右其性能的最核心的要素。 在世界指纹识别大赛(FVC2004)中夺得了第一，被认定为世界最好的 指纹识别算法。再加上其优越的技术力量可确保客户产品及应用软 件的最佳稳定性和信赖度。 广泛适用性 卓越的支持 Suprema指纹识别算法在世界指纹识别大赛中所获得成绩 评论 FVC是世界上最大的指纹识别技术评论，也是国际性指纹识别算法大赛,隔年举行并由意大利和美国第三方组织。在最近的两届FVC2004和FVC2006，SUPREMA 指纹识别算法摘取了世界范围的最高桂冠。 成果 在FVC2004和FVC2006，Suprema的指纹识别算法在众多参赛者中脱颖而出分别在Light级别和开放级别中获取了冠军。在FVC2006，Suprema在开放级别中以7枚金牌荣获了桂冠。在FVC2004，Suprema在Light级别中以最小误差率荣获了冠军。Suprema是唯一一家赢得两项级别（开放和Light）冠军的公司，即

指纹识别报告

数字图像处理报告 题目指纹识别算法研究学院信息学院 专业通信工程 班级通信ZY1101 姓名郑涛、江代民

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

Fingerprint Recognition Algorithm Abstract With 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

指纹识别系统

指纹识别系统 1.1 指纹识别系统原理 指纹识别系统的组成原理。如图1-1所示。图中的学习模块负责采集用户指纹数据，对指纹图像进行预处理，提取这些指纹的特征，作为将来的比对模板存人数据库。而识别模块则负责采集和处理指纹图像，在提取特征后与数据库中的指纹模板进行比对，然后判断是否匹配．得出结论。整个系统的核心就是图像处理、特征提取以及指纹比对。 图1-1 1.2 指纹采集与指纹图像处理方法 目前，主要的指纹采集方法有两种：一种是光学采集器；另一种是用半导体传感器。光学采集器采集指纹是通过把手指沾上油墨后按在白纸上，然后用摄像机把图像转换为电信号。光学采集受外界干扰小、采集精度较高，但是数据量较大，因此处理时问较长。而对于半导体传感器来说，手指的温度、湿度对其测量结果有影响，但是数据量不大，处理比较方便。随着半导体技术的发展，半导体传感器的成本低、体积小、方便集成等优点逐步体现，它已逐步代替光学采集器。指纹鉴定过程的第一个阶段是指纹图像的采集阶段，也就是指纹模板的录A阶段。为了初步确定图像预处理方法，我们必须首先了解指纹传感器获得的图像的尺寸和质量。根据不同的指纹传感器，我们设计不同的方案进行图像采集，并将从各个图中提出特征点储存到数据库中，来产生“活模板”，为后面的指纹鉴定做准备。 指纹图像处理是整个指纹识别过程的核心。常见的指纹图像处理包括滤波增强、二值化、细化、提取特征点四个步骤。在采集指纹图像的过程中，由于采集环境，皮肤表面的性质，采集设备的差异等各种因素的影响，采集的图像会不同程度的受到各种噪声的干扰，从而影响了采集图像的质量。所以实际的指纹图像首先通过一个滤波增强来改善图像的质量，恢复

从数字图像处理技术角度谈谈对指纹识别的认识

从数字图像处理技术角度谈谈对指纹识别的认识 4.1 指纹图像表示 从指纹传感器输出的是指纹原始图像，其数据量比较大。这对整个指纹识别系统的处理和存储都是个不小的负担。在远程采集系统中，对通信带宽会造成较大负荷。因此需要对指纹图像进行压缩存储。指纹图像压缩一般经过图像变换、量化和编码等过程。解压需经过解码、量化解码和反变换等过程。 压缩后的指纹图像需确保指纹特征信息的不丢失不损坏。理论上来讲采用无损压缩算法是最理想的。但经过实践证明，对于分辨率不是很高的指纹图像来说，采用无损压缩的压缩比很低。通常情况下采用JEPG、WSQ和EZW三种压缩算法。 4.2 指纹图像处理 4.2.1 指纹图像增强 刚获得的图象有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的。指纹还有一些其他的细微的有用信息，我们要尽可能的使用。指纹图像增强的目的主要是为了减少噪音，增强嵴峪对比度，使得图像更加清晰真实，便于后续指纹特征值提取的准确性. 指纹图像增强常用的是平滑和锐化处理。 （1）平滑处理 平滑处理是为了让整个图像取得均匀一致的明暗效果。平滑处理的过程是选取整个图像的象素与其周围灰阶差的均方值作为阈值来处理的。这种做法实现的是一种简单的低通滤波器。 实验表明：一般的自然图像相邻像素的灰度相关性约为0.9。因此在图像受到白噪声干扰时，以像素的邻域平均值代替中心像素，是一个去除噪声的好办法。算法是：。其中f(x,y)表示被噪声污染的原始图像，大小为N*N，g(n,m)是平滑后的图像，S是处理点(x,y)邻域中点的坐标（不包括（x,y）点）的集合，而M是集合S内坐标点的总数。例如，以(x,y)点为中心，取单位距离构成的邻域，其中点的坐标集合为：s={(x,y+1),(x,y-1),(x+1,y),(x-1,y)}。

指纹识别的原理和方法

指纹识别的原理和方法 一、概述 指纹识别的背景知识 我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种。 目前，从实用的角度看，指纹识别技术是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。这是因为指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认。 最早的指纹识别系统应用与警方的犯罪嫌疑人的侦破，已经有30多年的历史，这为指纹身份识别的研究和实践打下了良好的技术基础。特别是现在的指纹识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段，正快速的应用于民用市场。 指纹识别系统通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，可以迅速、准确地鉴别出个人身份。 系统一般主要包括对指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。现代电子集成制造技术使得指纹图像读取和处理设备小型化，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指纹比对运算的可能，而优秀的指纹处理和比对算法保证了识别结果的准确性。 指纹自动识别技术正在从科幻小说和好莱坞电影中走入我们实际生活中，就在今天，您不必随身携带那一串钥匙，只需手指一按，门就会打开；也不必记住那烦人的密码，利用指纹就可以提款、计算机登录等等。 指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。 在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，取到指纹图像之后，要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。 接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。软件从指纹上找到被称为―节点‖（minutiae）的数据点，也就是那些指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征。因为通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约490个数据。 有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。无论它们是怎样组成的，至今仍然没一流种模板的标准，也没一流种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。 最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。 指纹识别的原理和方法 二. 取得指纹图象 1.取象设备原理 取像设备分成两类：光学、硅晶体传感器和其他。

指纹识别门禁系统的设计与实现

目录 摘要 .............................................................. I II ABSTRACT ........................................................... I V 第一章绪论 ........................................................ １ 1.1 论文的背景及意义............................................ １ 1.2 识别技术简介................................................ ２ 1.2.1 指纹特点 .............................................. ２ 1.2.2 指纹特征 .............................................. ２ 1.2.3 指纹应用系统简介...................................... ２ 1.2.4 指纹取像技术及其特点.................................. ３第二章指纹门禁系统的总体设计 ...................................... ５ 2.1 系统功能.................................................... ５ 2.2 系统性能指标................................................ ５ 2.3 系统硬件结构................................................ ６ 2.4 系统软件结构................................................ ７第三章指纹门禁系统的硬件设计 ...................................... ９ 3.1 SPCE061A单片机介绍 ......................................... ９ 3.1.1 SPCE061A单片机的主要性能.............................. ９ 3.1.2 指纹识别模块OM-20的管脚说明及性能指标................ ９ 3.1.3 SPCE061A单片机与指纹识别模块OM－20的接口电路设计... １０ 3.2 SPCE061A单片机与液晶显示模块SPLC501的接口............... １１第四章指纹门禁系统的软件设计 .................................... １３ 4.1 指纹处理模块.............................................. １３ 4.1.1 指纹识别模块OM-20通讯协议.......................... １３ 4.1.2 登记指纹模板程序设计................................ １３ 4.1.3 删除指纹模板程序设计................................ １４ 4.1.4 清空指纹模板程序设计................................ １４ 4.2 系统主程序设计............................................ １５ 4.3 指纹开门程序设计.......................................... １５

基于FPGA的指纹识别系统设计

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

指纹识别的研究目的意义及国内外研究现状

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

指纹识别系统(文献综述)

指纹识别方法的综述 摘要 : 对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、神经网络等关 键性原理和技术做了详细的说明, 并对在各个过程中用到的方法做了进一步的比较, 讨论了各种方法的优越性。 0引言 自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的,利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。 近年 来, 随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识 别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中, 自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国 内外学术 界和商业界的热点。相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别, 指纹识别具有许多独到 的优点 ,更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术 有着十分 广泛的应用前景, 是将来生物特征识别技术的主流。 , 1指纹取像 图1 是一个自动指纹识别系统 AFIS(Automated Fingerprint Identification System)的简单流程。 指纹取像→ 图像预处理 → 特征提取 → 指纹识别 ↓↑ 数据库管理———— 将一个人的指纹采集下来输入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步骤。指纹图像的获取主要利用设备取像,方便实用 , 比较适合 AFIS 。利用设备取像的主要方法又利用光学设备、晶 体传感器和超声波来进行。光学取像设备是根据光的全反射原理来设计的。晶体传感器取像是根据谷线和脊线皮肤与传感器之间距离不同而产生的电容不同来设计的。超声波设备取像也是采用光波来取像,但由于超声波波长较短,抗干扰能力较强,所以成像的质量非常好。 2图像的预处理与特征提取 无论采取哪种方法提取指纹 ,总会给指纹图像带来各种噪声。预处理的目的就是去除图像中的 噪 音,把它变成一幅清晰的点线图 ,以便于提取正确的指纹特征。预处理是指纹自动识别过程的第 一步 , 它的好坏直接影响着指纹识别的效果。常用的预处理与特征提取( Image Preprocessing and Feature Ex2 t raction) 方法的主要步骤包括方向图计算、图像滤波、二值化、细化、提取特征和后处理。 当然这些步骤 可以根据系统和应用的具体情况再进行适当变化。文献[ 1 ] 提出了基于脊线跟踪的方法能够

指纹识别程序和原理图

#include #include #define uchar unsigned char #define uint unsigned int #define Dbus P0 #define buffer1ID 0x01 #define buffer2ID 0x02 #define queren 0x88 #define tuichu 0x84 #define shanchu 0x82 sbit B0=B^0; sbit B7=B^7; sbit jidianqi=P3^6; sbit RS=P2^2; sbit RW=P2^1; sbit E1=P2^0; sbit LEDK=P3^4; //控制背光 sbit SCLK=P2^3; sbit IO=P2^5; sbit RST=P2^4; uchar code ta[8]={0x00,0x51,0x09,0x10,0x05,0x02,0x11,0xbe}; uchar data a[7]; // 秒分时日月星期年 uchar dz[4]; //存键输入值 uchar mima[7]; uchar mimaID[6]={1,2,3,4,5,6}; uchar data K; uchar data Key; uint PageID; uchar data querenma; uchar sum[2]; int summaf,summas; uchar code nian[]={"年"}; uchar code yue[]={"月"}; uchar code ri[]={"日"};

指纹识别算法的matlab实现

指纹识别算法的matlab实现 摘要由于指纹所具有的普遍性，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，使之成为目前最流行、也最可靠的个人身份认证技术之一。 本文主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像分割、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较，来确定两幅图像是否来自于同一手指。 本文给出了指纹图像预处理、特征提取、特征匹配的matlab程序及处理结果。该结果证明，用matlab实现的这些算法的处理结果比较理想，满足识别的可行性和应用性。 关键词分割，二值化，细化，特征点提取，匹配，Matlab Abstract Because of the universality, uniqueness and constantness of a fingerprint, and fingerprint identification technology has very high feasibility and practical applicability, make it to be one of the most popular, and most reliable personal identity authentication technology. This paper focuses on three aspects of the fingerprint image processing：image preprocessing, feature extraction, feature matching. Image preprocessing including four steps: image segmentation, filtering, binary, Refining, after The fingerprint image preprocessing, in addition to the original image of redundancy part, convenient subsequent identification processing; The main feature extraction is extracted from the end of the fingerprint image after thinning and

指纹识别

指纹识别技术 指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术 一、简介 1)背景：1809年Bewick把自己的指纹作为商标。1823年解剖学家Purkije将指纹分为九类。 1880年，Faulds 在《自然》杂志提倡将指纹用于识别罪犯。1891年Galton提出著名的高尔顿分类系统。之后，英国、美国、德国等的警察部门先后采用指纹鉴别法作为身份鉴定的主要方法。随着计算机和信息技术的发展，FBI和法国巴黎警察局于六十年代开始研究开发指纹自动识别系统(AFIS)用于刑事案件侦破。目前，世界各地的警察局已经广泛采用了指纹自动识别系统。九十年代，用于个人身份鉴定的自动指纹识别系统得到开发和应用。 2）简介：指纹识别:即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。其实，我国古代早就利用指纹(手印)来签押。1684年，植物形态学家Grew发表了第一篇研究指纹的科学论文。 每个人包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，呈现唯一性且终生不变。据此，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过将他的指纹和预先保存的指纹数据进行比较，就可以验证它的真实身份，这就是指纹识别技术。 指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。 二、原理 指纹其实是比较复杂的。与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图象属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图象）。但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。 有效的指纹辨识系统不仅仅依赖于辨识算法，还有其他的一些重要因素，这里称之为“系统问题”。包括注册和辨识过程，速度和工作学、用户信息的反馈、排斥欺骗和安全考虑。为了得到较好的识别率，重要的是在注册时尽量获得最好的指纹图象，这是因为注册一般只进行一次，而以后的辨识是经常的。一个较好的指纹识别系统应要求用户的指纹在登记指纹时多次获取指纹，然后，把最好的指纹或每次获得的指纹的综合的结果作为注册的指纹。 又一个方法可以作为指纹系统设计时的考虑，即我们可以多次取像直到得到一个确定的匹配，但这个过程在降低了拒判率的同时，提高了误判率。辨识不仅仅只用一个手指的指纹，可以用两个或更多的手指的指纹，这样可以增强识别率，当然这样一来会浪费用户的许多时间。 系统的工作学是很重要的。例如：在个人识别系统中，人们愿意等待时间的极限，这个极限时间根据特定的应用而不同，依赖于在处理的过程中人们正在做什么。例如：刷卡或输入ID号的过程，从0.5-1.5秒被认为是可接受的时间；另外，拒判而重复次数不应超过3次。 验证和辨识的过程、取像设备的设计拒判率和误判率关系的设定，为了尽可能的获得高质量的指纹图象而提示

指纹识别技术原理及发展

指纹识别技术的基本原理 指纹其实是比较复杂的。与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图象属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图象）。但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。 指纹的特征 我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括： 环型（loop）, 弓型（arch）, 螺旋型（whorl）。其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便 1、模式区（Pattern Area） 模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。Aetex 的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。

2、核心点（Core Point） 核心点位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。 3、三角点（Delta） 三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数和跟踪的开始之处。 4、式样线（Type Lines） 式样线是在指包围模式区的纹路线开始平行的地方所出现的交叉纹路，式样线通常很短就中断了，但它的外侧线开始连续延伸。 5、纹数（Ridge Count） 指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。局部特征局部特征是指指纹上的节点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征——节点，却不可能完全相同。 6、节点（Minutia Points） 指纹纹路并不是连续的，平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“节点”。就是这些节点提供了指纹唯一性的确认信息。 指纹上的节点有四种不同特性：

【算法】指纹识别算法基本原理介绍

【算法】指纹识别算法基本原理介绍 在有的国家，指纹属于个人隐私，不能象人工处理那样直接处理指纹图像，所以许多生物识别技术并不直接存储指纹的图像。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多不同的数字化算法。指纹识别算法虽然各不相同但是这些算法最终都归结为在指纹图像上找到并比对指纹的特征。我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。 A 总体特征：总体特征是指那些用肉眼就可以直接观察到的特征，包括： 1. 纹形 其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠纹形来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，通过更详细的分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便快捷。 2. 模式区 模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。 SecureTouch的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。 3. 核心点 核心点位于指纹纹路的渐进中心，它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。许多算法是基于核心点的，既只能处理和识别具有核心点的指纹。核心点对于SecureTouch的指纹识别算法很重要，但没有核心点的指纹它仍然能够处理。 4. 三角点

三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处。 5. 纹数 指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。 B 局部特征 局部特征是指指纹上的节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征--特征点，却不可能完全相同。指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“特征点”。就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息。指纹上的节点有四种不同特性： 1.特征点的分类：有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点。 终结点 一条纹路在此终结。 分叉点 一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。 分歧点 两条平行的纹路在此分开 孤立点 一条特别短的纹路，以至于成为一点。 环点 一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点。 短纹 一端较短但不至于成为一点的纹路。

基于matlab指纹识别论文(DOC)

《MATLAB语言》课程论文 Matlab指纹识别系统 姓名：江帅璋 学号：12013241957 专业：通信工程 班级：通信2班 指导老师：朱瑜红 学院：物理电气信息学院

完成日期：2014.11.11 Matlab指纹识别系统 （姓名江帅璋2013级2班） 摘要 本文系统地介绍了指纹识别技术的发展和国内外研究应用现状，阐述了建立指纹识别系统的必要性和意义。以数字图像处理为基础，研究指纹识别的原理和方法，重点分析基于神经网络指纹识别算法、滤波特征和不变矩指纹识别算法和指纹匹配算法，将matlab作为仿真工具，针对已有的三种指纹识别算法进行编程识别；并通过实验论证各种算法的优缺点。 关键字：指纹识别；算法；matlab仿真

目录 第一章绪论 (4) 1.1 引言 (4) 1.2指纹识别技术的发展和研究现状 (5) 1.3 指纹识别研究的目的和意义 (7) 1.4 本论文结构 (8) 第二章指纹识别的理论和方法 (9) 2.1指纹识别的基本原理 (9) 2.2指纹识别系统工作流程 (9) 2.3指纹识别技术的方法 (10) 2.3.1神经网络指纹识别算法 (10) 2.3.2 滤波特征和不变矩指纹识别算法 (11) 2.3.3指纹匹配算法 (13) 第三章matlab仿真实验结果与分析 (16) 3.1 算法matlab仿真结果 (16) 3.2 结果分析 (17) 第四章总结与展望 (18) 参考文献 (19) 附录 (20) 致谢............................................................................................ 错误！未定义书签。

指纹识别原理及其应用

指纹识别原理及其应用 1 指纹识别的原理和方法 1.1 指纹的特征与分类 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发展起来的。实际应用中，根据需求的不同，可以将人体的指纹特征分为：永久性特征、非永久性特征和生命特征[5]。 永久性特征包括细节特征（中心点、三角点、端点、叉点、桥接点等）和辅助特征（纹型、纹密度、纹曲率等元素），在人的一生中永不会改变，在手指前端的典型区域中最为明显，分布也最均匀[1]。细节特征是实现指纹精确比对的基础，而纹形特征、纹理特征等则是指纹分类及检索的重要依据。人类指纹的纹形特征根据其形态的不同通常可以分为“弓型、箕型、斗型”三大类型，以及“孤形、帐形、正箕形、反箕形、环形、螺形、囊形、双箕形和杂形”等9种形态[1]。纹理特征则是由平均纹密度、纹密度分布、平均纹曲率、纹曲率分布等纹理参数构成。纹理特征多用于计算机指纹识别算法的多维分类及检索。 非永久性特征由孤立点、短线、褶皱、疤痕以及由此造成的断点、叉点等元素构成的指纹特征，这类指纹有可能产生、愈合、发展甚至消失[1]。 指纹的生命特征与被测对象的生命存在与否密切相关。但它与人体生命现象的关系和规律仍有待进一步认识。目前它已经成为现代民用指纹识别应用中越来越受关注的热点之一。 1.2 指纹识别的原理和方法 指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，然后要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰，再通过指纹辨识软件建立指纹的特征数据。软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的数据点，即指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性

指纹识别算法基本概述

指纹识别算法基本概述 指纹识别算法，是指在指纹识别过程中，对采集的指纹图像预处理，数据特征提取，特征匹配，指纹识别等一系列解决问题的清晰指令。本文通过对指纹图像预处理、指纹图像特征提取和指纹匹配三方面对指纹识别算法进行整体概述。 一、指纹图像预处理：在指纹识别过程中，刚获取的指纹图像会受到噪声、汗渍以及毛刺等因素影响，使得图像画面不清晰，预处理的目的是改善输入指纹图像的质量，以提高特征提取的准确性。指纹图像预处理在整个指纹识别系统中的地位就好比地基对于整栋房子的作用，预处理图像的好坏将会影响到后面特征提取、指纹匹配的过程，这是在指纹识别过程中要处理好的第一步。指纹图像预处理一般分为四步：图像分割、图像滤波、二值化和细化。 1.图像分割。主要是指获取的原始指纹图像与背景区域之间有混合，需要从两者之间隔离出来，这就需要根据灰度的大小对图像进行初步处理，然后进行归一化及分割处理，消除背景区域。 2.图像滤波。这是指纹图像预处理过程中最核心的一步，主要是通过对受噪音影响的指纹图像去噪，同时对图像进行修复和整理，增强脊线谷线结构对比度，进一步获取更加清晰的图像。 3.二值化。经过图像滤波后，纹线部分得到增强，但脊的强度不完全相同，这种情况主要是表现在灰度值的差异。图像的二值化是指将灰度图像（灰度有255阶）转化为只包含黑、白两个灰度的二值图像，即0和1两个值。这样使脊的灰度值趋于一致，对图像信息进行压缩，节约了存储空间，有利于指纹特征提取和匹配。 4.细化。是指对指纹二值化后指纹的走向、粗细等特征进行图像的细化，使指纹纹线更加平滑。 二、指纹图像特征提取：指纹图像特征提取的算法有很多种，主要有基于灰度图像的细节特征提取、基于曲线的特征提取、基于奇异点的特征提取、基于脊线频率的特征提取等。对指纹图像的特征点进行提取，能有效地减少伪特征点，提取准确的特征点，提高匹配速度和指纹识别性能，降低识别系统的误识率和拒真率。 三、指纹匹配：指纹特征匹配主要是基于细节特征值的匹配，通过对输入指纹细节特征值与存储的指纹细节特征值相比较，实现指纹识别，两者相比较时需要设立一个临界值，匹配时大于这个阈值，则指纹匹配；当匹配时小于阈值，则指纹不匹配。特征匹配是识别系统的关键环节，匹配算法的好坏直接影响识别的性能、速度和效率。 在指纹识别算法中，从指纹输入到匹配需要进行指纹图像预处理、特征提取、指纹匹配三个步骤，这是指纹识别算法所要经历的基本过程，其中每个过程中每个细节的处理还是有很多的，这就不一一详细说明，本文只是大概描述指纹识别算法的基本步骤。 在国内指纹识别算法中，拥有自身指纹识别算法的企业少之甚少，而广州微正智能科技有限公司，拥有自主知识产权的微正指纹识别算法MZFinger5.0，算法优越，匹配精准，安全稳定，在当今市场上拥有很强的竞争力。 指纹识别算法随着科技的进步，在历史的长河中总是在不断地优化发展，性