1、- i -本科毕业论文（20 届）指纹识别系统设计所在学院专业班级 电子信息科学与技术学生姓名指导教师完成日期ii目 录摘 要 . 1Abstract . 2前 言 . .3第一章 绪 论 . .41.1 研究背景及意义. .41.2 研究现状. .41.3 存在的问题. .61.4 本次设计所做工作 . .7第二章 指纹图像的分割 .82.1 指纹图像分割 .82.2 直方图均衡 . .92.3 仿真结果与分析 . . . .10第三章 指纹图像的细化 . .143.1 指纹图像的预处理 . .143.2 二值化处理 . .15- iii -3.3 图像细化 . .163.4 仿真结果与分析
2、 . .16第四章 指纹图像的特征提取 .184.1 特征提取概述 . .18 4.2 特征提取步骤 . .204.3 仿真结果与分析 .20第五章 指纹图像的匹配 .225.1 指纹图像匹配 . .225.2 仿真结果与分析 . .25第六章 总结与展望. 26参考文献致谢附录1摘 要 指纹识别是一种主要应用于安防领域的成熟生物技术，由于人体指纹的稳定性及唯一性，指纹识别技术在社会上得到了广泛的应用。本文提出了以matlab为测试平台的指纹识别算法。首先完成了指纹图像的分割，并加入直方图均衡，增强图像的对比度。然后确定了指纹图像预处理中的细化和二值化算法，并对仿真结果进行详细分析，解决了实际
3、应用中由于指纹图像粗糙导致无法识别的问题。在指纹特征提取阶段，通过对指纹分叉点和终结点的比对，有效地确定特征点的位置。最后的特征匹配阶段，通过三步骤：指纹长度匹配，相对距离匹配和特征点匹配成功实现指纹图像的识别。通过多次实验和最后的仿真结果证明了本次设计的可靠性。另外本次设计采用的是matlab2014a 编程，版本更新，匹配时间表明，该指纹识别算法运行速度理想。关键词：指纹识别，预处理，特征提取，特征匹配作 者: 方若寒指导教师：彭静玉2AbstractFingerprint recognition is biological technology mainly applied in the
4、 field of security.It makes use of humans fingerprint stability and uniqueness features.The technology has already obtained the widespread application in the community.This paper designs the algorithm of fingerprint recognition based in matlab.It firstly finished the separation of images and added i
5、n the histogram equalization. It can increase the contrast of images.Then the pre-processing and refinement has been solved. We also analyse the test results carefully.It solves the vague problem because of the quality of images.During the period of feature extraction,by the comparision of fingerpri
6、nt characters,we can determine the position successfully.The last is feature matching,the paper uses three steps to finish the fingerprint recognition.The paper confirmed the stablity by a few experiments.At the same time,the paper uses the software matlab.The version is the newest and it finished t
7、he matching fastly.Keywords: fingerprint recognition; preprocessing; feature extraction; feature matchingWritten by Fang RuohanSupervised by Peng Jingyu 3前 言上世纪60年代起，人们开始尝试用计算机来处理指纹。指纹由于其唯一性，稳定性，可获得等众多优点，逐渐变成一种身份鉴定的有效方式。上世纪80年代，光学扫描技术空前发展，给指纹的录入与辨别提供了便利。90年代末，随着各种成像仪器的研发与更新，指纹识别算法也呈多样态势，指纹识别技术向前迈进了一
8、大步。如今的指纹识别系统应用广泛，政府部门，医疗卫生领域，考勤门禁等等，可以说只要需要身份确认，指纹识别都可以派上用场。也正因其广阔的应用前景，本次毕业设计将其作为研究主题，提出一种基于matlab编程的指纹识别算法。实现指纹识别是一个复杂的过程，本次设计历时两个半月，最终完成这篇毕业论文。本文把指纹识别处理分成四个大模块：指纹图像分割；图像细化；特征提取和特征匹配，这也是目前实现指纹识别系统的常规步骤。本次设计使用的是最新的matlab2014a 仿真软件，测试结果更加清晰，图像处理速度更快，同时在前人给出的指纹识别matlab程序中作了加入与调整，并尝试编写了直方图均衡的部分程序。4第1章
9、 绪论1.1 研究的背景及意义随着信息技术的发展，互联网成为人与人交流最快捷的方式，人们通过网络保持通信，通过网络洽谈商务，通过网络发布命令，互联网给人类的生活带来了巨大的便利，但同时也产生了很多的问题。最突出的就是信息安全问题。可想而知，庞大的信息量在网络汇集，传输，如果没有一个稳定又安全的加密方式，任何人都可以通过各种手段截取其中的信息，并因此带来巨大的危害。指纹识别技术应运而生，它是信息时代的产物，由于指纹是独一无二的，同时又能完全代表一个人，于是通过指纹识别赋予特定的人特定的权限，便可以有效地增强网络信息传输的可靠性，不仅如此，保险箱，门卫，报警器，网上银行等等一系列的操作过程都得到了
10、安全保障。指纹识别同样可以运用在医疗领域：每个病人都拥有专属的指纹识别卡，输血时通过指纹验证便可将错误率降到最低。指纹识别技术还可用于公共救援、政府管理等众多需要身份确认的领域，可以说，只要有身份确认，就能用到指纹识别。1.2 研究现状目前在国内，指纹识别所用到的传感器一般以真皮感应式的较多，同时由于计算机技术的广泛应用，越来越多的指纹识别模式涌现出来，比如脱机式指纹识别，DSP 基础指纹识别，而在识别程序中，有的是 matlab 编程，有的是在 VC+环境下实现，运行匹配速度也逐渐加快，可以说，国内的指纹识别技术正在不断成熟，与之配套的各种硬件设施也日臻完善。在国外近几年来，指纹识别技术从军
11、用走向民用，大门正逐渐敞开，并由此引发众多商家与开发人员的关注，俨然成为最流行的生物技术之一。比较有代表性的5有：IBM 公司开发出指纹解锁的手提电脑；微软研制出可独立使用的指纹识别模块；韩国 LG 公司推出可指纹开启的手机等等。1.3 存在的问题当前的指纹识别技术已经发展到空前的高度，但与此同时，一些问题也暴露出来。具体的不足体现在：1、对环境要求高。手指的湿度、清洁度都可能影响到指纹识别的准确度；2、能采集到指纹不代表能准确识别，有的人指纹特征少，采集到的指纹难以成像，更无法与数据库的指纹进行比对；3、有些人由于手指脱皮、疤痕等自身问题，指纹需要多次录入，还可能由于噪声难以去除导致录入失败
12、；4、用户通过指纹识别器录入指纹后，采集头上会留有用户的指纹痕迹，这种痕迹存在被复制的可能；5、指纹识别模块编写有一定难度，完全独立编写调试需要大量人力物力。1.4 本次设计所做工作本次毕业设计将自动指纹识别作为研究课题，主要任务及目标为：在Matlab2014a 环境下进行编程，实现指纹图像的分割和预处理，采用直方图均衡的图像分割算法进行仿真，完成指纹细化，特征提取，指纹识别等三个步骤。下面是各个阶段的工作内容：(1) 通过在 Matlab2014a 环境下运行的程序实现指纹图像的分割均衡和预处理；(2) 基于图像滤波处理建立原始图像和变换系数之间的相关性，这其中涉及大量公式运算；(3) 在
13、编程中采用 3 维矩阵变换，更好地保持图像信息，去除大量图像边缘信息；6(4) 研究方向加权中值滤波算法，在指纹图像细化之前，对指纹二值化图像进行修补，使图像更为平滑；(5) 研究图像滤波去噪的方法并增强图像的抗干扰性。第二章 指纹图像的分割2.1 指纹图像的分割图像的分割，顾名思义，是将对象本身和图像的其它部分区分开，包括指纹图像背景和前景的分割。其中前景就是指指纹对象本身，这里就是凸出的指纹纹线部分。图像的背景则是指纹纹线以外的区域，比如空白，噪点等等。上述是图像分割的定义，下面我们从理论上分析如何实现指纹图像的分割。这里涉及到平均梯度的概念。平均梯度，就是指图像边界两侧存在的灰度差异。灰
14、度变化率大，图像越清晰，于是我们通过梯度场来区分指纹图像，梯度值高的认为是前景区域，梯度值较低的则为背景区域。假设两张指纹图像要素相同，那么在梯度上便会有相同的特征，这时灰度梯度特征就可以作为鉴别两张指纹是否为同一人的依据。图像处理过程中还有一个关键点，那就是分形维数。我们知道，一般的维数概念源于欧式空间，但这种维数有一定局限性，它要求是整数，最常见的就是我们常说的二维平面，三维立体，但这在描述一些不规则或者是不光滑对象时就比较困难，由此引入了一个分形维数的概念，它有很多定义，但根本要素就是能够表达复杂形体占有空间的有效性。指纹图像便是复杂形体中的一种，它或连续，或断开，或平滑，或粗糙，所以分形维数便负责从少量的数据序列中提取出维数。接下来是指纹图像分割的具体步骤。我们可以把指纹图像的分割分成三类：全局范围内的图像分割，点像素的细节分割和块区域的局部分割。其中基于像素的图像分割方法运用最多的是阈值法和小波变换。
