1、 本科毕业设计 （ 20 届） 指纹识别的研究与实现 所在学院 专业班级 通信工程 学生姓名 学号 指导教师 职称 完成日期 年 月 - 2 - 摘 要 指纹识别技术在如今的许多领域都有非常广阔的应用前景，无论是在各个企业单位的员工考勤或者是门禁系统中应用都很广泛，所以建立一套 准确可靠的指纹识别系统是近几年的研究重点。 本文设计开发了一套自动指纹识别系统：通过指纹采集，指纹预处理，指纹特征提取，指纹特征匹配来达到自动指纹识别的目的。本文详细讨论了指纹图像预处理所包含的各种算法，在 Poincare index方法上提出了一种改进的方法，并做了初步测试，测试结果准确有效。 关键词： 指纹识别；
2、特征提取；预处理；指纹匹配 - 3 - Abstract Nowadays,fingerprint identification technology has a widly application prospects and has very widly used in many fields,whether the employees attendance or entrance guard system is very widely applied.So set up an accurate and reliable fingerprint identification system i
3、s the research focus in recent years. This paper designed and developed a set of automatic fingerprint identification system: through fingerprints acquisition, fingerprint pretreatment, the fingerprint feature extraction, fingerprint characteristic matching to achieve automatic fingerprint identific
4、ation purposes. This paper discussed the fingerprint image preprocessing contains various algorithm, and the Poincare index method in the paper proposes an improved method, although not established fingerprint storehouse, but made a folder, and then the test, the test results are accurate and effect
5、ive. Key Words： Fingerprint identification, Feature extraction, Pretreatment， Fingerprint matching. - 4 - 目 录 1 概 述 . 11.1 课题研究背景及意义 . 1 1.2 论文研究内容 . 1 1.2.1 主要研究内容 . 1 1.2.2 论文结构 . 2 2 指纹识别系统总体设计 . 32.1 指纹识别系统设计 . 3 2.2 指纹识别系统开发工具 . 4 3 指纹图像预处理 . 53.1 预处理的基本概念 . 5 3.2 预处理步骤 . 5 3.2.1 平滑处理 . 5 3.2.2
6、 锐化处理 . 6 3.2.3 二值化处理 . 8 3.2.4 修饰处理 . 9 3.2.5 细化处理 . 10 4 指纹特征提取 . 124.1 Poincare index方法及分析 . 12 4.2 改进的 Poincare index方法 . 13 5 指纹分类与检索 . 176 论文总结 . 18致 谢 .错误 !未定义书签。参考文献 . 19附录 1 主要源程序代码 . 21附录 2 程序运行结果及说明 . 31- 1 - 1 概 述 1.1 课题研究背景及意义 近年来，国内外学者对自动指纹识别技术进行了深入和广泛的研究，取得了较大的进展，研究的重点主要集中在如何提高识别的准确率和
7、速度 1。目前，已经有很多自动指纹识别的产品面市，并开始逐步在管理、门禁、金融、公安和网络安全等领域得到应用。以指纹为代表的生物识别技术的发展和应用，不仅可以开发相关的系列产品，获得巨大的经济效益，还可以带动图像处理 2、模式识别、光学、电子、生理。学和计算机应用等相关学科的发展， 具有很高的学术价值，会产生巨大的社会效益 3。文献 4和文献 5中阐述了以指纹为代表的生物识别技术的发展和应用已被公认将会给身份识别领域带来一场革命，并已经成为各国学术界和工业界研究的热点之一。目前，基于通用 PC 机进行指纹识别的技术已经很成熟，并且已经开始大规模推广 6。讲述了许多大公司有专门的机构从事该项技术
8、的研究、开发、应用，包括 IBM、 INTEL、 Microsoft、 Digitalpersona、 Identix、Motorola、韩国现代、朝鲜培富士、法国 THOMSON CSF、台湾 Aetex公司、Veridicom、 BAC 等。在技术上，基于 WINDOWS 操作系统的指纹识别软件和通过 USB 接口与 PC 机相连的指纹采集器已经非常普遍。另一方面，基于嵌入式系统的指纹识别技术，无论是在硬件设计还是算法软件方面都才刚刚起步，在PC 机上性能优秀的算法并不一定就能简单的移植到嵌入式系统中。然而，便携式设备的推陈出新，指纹识别技术在今后将被更多的应用于嵌入式设备。因此，基于嵌入
9、式平台实现指纹识别对于拓展嵌入式系统的应用领域，让指纹识别从依赖于 PC 机向脱机使用以及提高系统灵活性、实时性、性价比都具有重大意义 7。 1.2 论文研究内容 1.2.1 主要研究内容 利用 MATLAB 软件编写指纹识别的程序，设计一个指纹识别的软件，做成一个小型的指纹库，进行指纹的采集、指纹预处理、特征提取、指纹分类以及特- 2 - 征匹配的过程。 开发工作具体步骤： 理解指纹预处理，指纹分类，特征匹配，设计指纹识别算法。 熟悉 MATLAB 开发平台以及 MATLAB 的程序设计。 利用 MATLAB 软件开发自动指纹识别的软件。 1.2.2 论文结构 论文分五章。第一章概述介绍了本
10、课题的背景、意义和研究开发的主要内容。第二章介绍了总体流程。第三章介绍指纹图像预 处理。第四章是指纹特征提取。第五章指纹分类与检索。第六章程序运行及结果。最后对整个论文工作情况进行总结。 - 3 - 2 指纹识别系统 总体设计 2.1 指纹识别系统设计 指纹取像这部分因为没有指纹采集器，所以找了几张指纹图片， 然后对这些指纹图片进行图像预处理，指纹特征提取，再进行指纹分类与检索，达到指纹图像识别的目的。在接下来的第三，四，五章中详细的介绍了这些方法。图 1 就是指纹识别系统的 设计流程图。 图 2-1 指纹识别系统总体流程图 图像预处理的作用是 去除图 像中的噪音 ， 把它变成一幅清晰的点线图
11、 ， 以便于提取正确的指纹特征。 指纹特征提取可以把 指纹特征点赋予一些参数、标记，使得这些参数和标记能把每一个指纹从众多指纹中唯一地区别出来 ，从而达到来辨别各个指纹的目的。指纹的分类与检索就是把经过前面处理后的指纹进行分类，从而可以避免搜索整个数据库，从而提高指纹识别的速度。 指纹取像 图像预处 理 指纹特征提取 分类 检索 匹配结果 - 4 - 2.2 指纹识别系统开发工具 本次设计是用 MATLAB6.5 软件实现的。 MATLA 简介： MATLAB 是由美国 MathWorks 公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数 值分析、矩阵计算、科学数据
12、可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如 C、 Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB 的 7 大优势：工作平台和编程环境友好，程序语言简单，科学计算机数据处理能力强，图形绘制能力出色，工具箱广泛，有实用的程序接口和发布平台，开发环境出色。 - 5 - 3 指纹图像预处理 3.1 预处理的 基本概念 指纹图像预处理是对采集设备采集到的指纹原始图像去除噪声的过程。在指纹分类和指纹匹配
13、时都需要提取指纹的有效特征信息，指纹图像的质量决定了而特征提取的正确性。目前，受采集设备和采集条件 (指纹过湿、过干、比较脏或指纹不完整 )等因素影响，有的指纹原始图像质量比较差，含有大量的噪音。指纹图像预处理的目的就是削弱图像中的噪音，提高指纹纹线的清晰度，从而来做后面的工作。好的预处理可以在很大程度上减少噪声的干扰，去除指纹前景区中无法修复及无法提取特征的低质量区域，对有效区域进行增强，保证特征提取的可靠性。 3.2 预处理步骤 3.2.1 平滑处理 指纹图像是通过扫描仪获得模拟信号，并经采样、量化后，以矩阵的形式存入计算机。由于图像的采集为纵列式方式，量化后的指纹图像有许多噪声。它们因其
14、时间的不相干性，含有较高的空间频谱，且多呈点结构。 平滑处理的任务就是去除这些干扰噪声，而又不使图像失真。图像平滑包括空域法和频域法两大类。由空域处理公式知，输出函数为： 11( , ) ( , ) ( , )m L m Li m j ng m n f i j h m i L n j L (3-1) 其中 m=1,2,H ； n=1,2,N;M=M -L； N=N-L。若令输入图像阵 F 为 NN，卷积阵 H 为 LL，输出阵 G 为 MM，则关系式： 1 2 1 2 1 1 2 212( , ) ( , ) ( 1 , 1 )mmG m m F n n H m n m n （ 3-2） 为了
15、平滑噪声，卷积阵 H 需呈低通型。当 H 为 33 阵列时，选用： - 6 - 1( 2 ) / 10iiH a X （ 3-3） 其中 X 为要处理的像素值， ai (i=1,2,8) 为其八邻域的数值。 采用多图像平均法（即多遍输入叠加取均值的方法） ，可去除时间噪声。它以噪声干扰的统计学特征为基础。即如果一幅图像包含有噪声，可以假定噪声相对于每一坐标点（ x,y）是不相关的。 其数字期望为零。设 g(x， y)是有噪声 (x,y)和原始图像 f(x,y)叠加而成的。 即： g(x,y)=f(x,y)+(x,y) (3-4) 若噪音 （ x,y）满足上述的假定，则可以通过将给定的一系列噪声图像 g(x,y)叠加后取其平均值，以达到平滑图像的目的。因此，在获得一幅图像时，可用采集 M 次的方法去取平均值，即可达到要求。 g(x,y)= 1/Mgi(x,y) (3-5) 因为 Eg(x,y)=f(x,y) (3-6) 一般情况下，当 n=4 时，图像趋于稳定。 实践表明，用这些方法去除噪声，可获得满意的效果。图 1 是指纹原图像，图 2 为去噪声后的指纹图像。 图 1：指纹原图像 图 2： 原指纹除去噪声后的指纹 3.2.2 锐化处理 为强化指纹纹线间的界线，突出边缘信息，以利于二值化，锐化处理是必要的。锐化处理对于增强反差和检测边缘是很有用的。图像锐化的作用就是补偿图
