1、本科毕业论文（20 届）指纹识别算法的研究与实现所在学院 专业班级 电子信息工程 学生姓名 学号 指导教师 职称 完成日期 年 月 苏州大学本科生毕业设计（论文）i指纹识别算法的研究与实现目 录前言 .2第 1 章 绪论 .3第 1.1 节 研究背景及意义 .3第 1.2 节 指纹识别技术特点 .3第 1.3 节 指纹识别技术发展现状 .4第 1.4 节 本课题研究内容 .4第 2 章 指纹识别算法的研究 .6第 2.1 节 指纹识别算法工作流程 .6第 2.2 节 指纹图像预处理 .6第 2.3 节 指纹图像的特征提取 .10第 2.4 节 指纹图像的识别 .12第 3 章 重点研究算法的实
2、现 .13第 3.1 节 基于均值方差法的指纹分割 .13第 3.2 节 基于动态阈值的指纹灰度图二值化 .14第 4 章 指纹识别算法的仿真 .16第 4.1 节 软件介绍 .16第 4.2 节 实验过程 .16第 4.3 节 仿真结果及仿真分析 .17第 4.4 节 小结 .19第 5 章 总结与展望 .20结论 .21参考文献 .21致谢 .22附录 .23附录 1：部分源程序 .23苏州大学本科生毕业设计（论文）1指纹识别算法的研究与实现【摘要】：论文在指纹识别算法的基础上，对指纹图像的分割作了较为深入的研究，采用了均值方差法的指纹图像分割算法，仿真结果表明，该方法能有效地改善指纹图像
3、分割后的质量。此外，本文对指纹识别的基本步骤也作了较为详细的叙述，如：指纹图像预处理、指纹特征提取、指纹识别等步骤。在图像预处理中，依次介绍了图像归一化、二值化，分割和细化等步骤。预处理后将得到一幅宽度为一个像素的细化二值图像，在此基础上提取特征点，进行指纹的识别。论文中采用 Matlab 编程实现全部算法。【关键词】：均值方差；预处理；特征提取；指纹识别Abstract:Paper on the basis of the fingerprint identification algorithm for fingerprint image segmentation made a more in
4、-depth study, using the variance law of fingerprint image segmentation algorithm, simulation results show that this method can effectively improve the quality of fingerprint image segmentation after. In addition, in this paper the basic steps of fingerprint recognition has made the detailed narratio
5、n, such as fingerprint image preprocessing, fingerprint feature extraction and fingerprint identification. In the image preprocessing, image normalization, are introduced in turn binarization, such as segmentation and refinement step. After pretreatment will get a width of a pixel and refine the bin
6、ary image, on the basis of extracting feature points, fingerprint identification. The thesis all algorithm is realized by using MATLAB programming.Key words: The mean variance; Pretreatment; Feature extraction; Fingerprint identification苏州大学本科生毕业设计（论文）2前言随着信息时代的发展, 指纹识别技术已经广泛地应用于公安、海关、银行、网络安全等需要进行身份
7、识别的领域，不同人的指纹，即使同一个人不同手指的指纹，纹线走向及纹线的端点和交叉点等各不相同。也就是说，每个指纹都是唯一的。另外。指纹不随年龄的增长而发生变化，是终生不变的。依靠这种唯一性和稳定性，可以把一个人同他的指纹对应起来，于是我们可以通过对他指纹的预先保存，以方便实现对该人身份的认证。论文通过指纹识别算法仿真了指纹识别过程。并对各流程作了较为详细的叙述。首先，论文系统介绍了指纹识别技术的研究意义及发展现状，并对指纹识别技术的原理及实现过程做了系统介绍。其次，针对在指纹采集过程中存在着大量的低质量指纹图像，影响指纹识别的识别率的问题，文中对指纹图像预处理步骤进行了的较为系统的介绍，预处理
8、后大大的改善了指纹图片质量，使其符合后续的特征提取与指纹识别的图片质量要求。此外，对指纹图像的二值化，分割作了深入的研究，采用局部动态阈值的二值化方法，根据局部不同的指纹纹理对其进行适合的二值化，该方法对指纹的纹理影响较小，对后续处理提供了方便，采用了均值方差的分割算法，效果也达到预期。最后，研究了指纹识别过程中特征的提取与指纹匹配算法，论文采用了基于特征向量的指纹匹配法，该方法较简易，效率高，匹配速度快。苏州大学本科生毕业设计（论文）3第 1 章 绪论第 1.1 节 研究背景及意义现代门禁系统是一种随着电子技术和计算机技术的发展而迅速发展起来的安防系统，一套现代化的、功能齐全的门禁系统，不仅
9、可用于进出口控制，而且有助于单位内部的有序化管理。门禁系统是新型现代化公共安全管理系统，它集微机自动识别技术和现代安全管理措施为一体，涉及电子、机械、光学、计算机技术、通信技术和生物技术等诸多新技术，是重要部门出入口实现安全防范管理的有效保障。目前有很多的生物测定技术可用于身份认证，包括虹膜识别技术、视网膜识别技术、面部识别、签名识别、声音识别技术、指纹识别等，具有安全、可靠的特点，其中自动指纹识别技术是目前研究最多、最有应用前景的生物识别系统。指纹识别技术的应用十分广泛，指纹因具有终生不变性及稳定性,而且不同人指纹相同的概率几乎为零,因此指纹自动识别技术被广泛应用于案例分析、商业活动中的身份
10、鉴别等领域。指纹识别技术的发展得益于现代电子集成制造技术的进步和快速可靠的算法的研究。 指纹门禁系统通过将用户的指纹特征与指纹特征数据库中的数据进行对比实现用户身份的鉴别，并不直接保存和使用用户的指纹图像信息，不会侵犯到用户的隐私信息，是当前技术最先进、应用最广泛的门禁系统。对生物识别(指纹识别)技术来说，被广泛应用意味着它能在影响亿万人的日常生活的各个地方使用。通过取代个人识别码和口令，生物识别（指纹识别）技术可以阻止非授权的 “访问” ，可以防止盗用 ATM、蜂窝电话、智能卡、桌面 PC、工作站及其计算机网络；在通过电话、网络进行的金融交易时进行身份认证；在建筑物或工作场所生物识别技术（指
11、纹识别）可以取代钥匙、证件、图章等。生物识别( 指纹识别) 技术的飞速发展及其广泛应用将开创个人身份鉴别的新时代。指纹所具有的唯一性、不变性、易于获取、分类存储有规律等特性使其成为生物鉴定学中最为成熟的方式。第 1.2 节 指纹识别技术特点指纹特征是人终生不变的特征之一，而且不同人的指纹特征相同的可能性几乎为零。人体指纹含有天然的密码信息，其具有作为密码信息必须具备的三个重要性质：(1)、 广泛性，指每一个正常的人都有指纹。(2)、 唯一性，指每一个人的指纹都不同。指纹的细节由细微纹点和纹线的起点、终点、分叉等组成。正是这些无穷无尽的细节特征组合构成了指纹的唯一性事实上，甚至包括双胞胎，世界上
12、两个指纹相同的概率小于 1109，几乎为零，这就构成了指纹的第一大特点。苏州大学本科生毕业设计（论文）4(3)、 终生不变性，指纹终身不变即指纹的图案永远不会改变，从人的出现到死后的分解为止(除非指纹受到伤害)。(4)、 指纹与主体的不可分离性：即指纹不存在丢失、遗忘、被窃取的可能。指纹的使用比起其它证卡来说更快捷、安全、准确、无干扰，可实现快速登录注册，系统兼容性好，也就是说可以独立或者通过联网构成系统并且很容易并入各类证卡和定义识别系统中。因此，指纹识别技术的应用范围极广。第 1.3 节 指纹识别技术发展现状指纹识别技术的研究方向主要分为：基于图像的识别技术和基于特征的识别技术。基于图像的
13、识别技术认为，指纹图像的频域和空域信息可以用来唯一表示并识别不同的指纹。它是一种使用全局信息进行识别的方法，例如使用指纹图像的 Fourier 频谱来表示和识别指纹。这类算法的问题在于图像特征难以定义和识别，因此算法的拒识率和误识率较高。基于特征的指纹识别算法是找到并比对指纹的特征。指纹特征的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征。目前大多数的自动指纹识别系统使用的都是这类算法。指纹特征多种多样，有特征点、奇异点、域方向图、脊线数目，甚至脊线线型等。对应的识别方法可以分为：基于点模式的识别，基于脊线的识别，基于纹理的识别以及多种细节特征混合的识别方法。大多数基于特征的识别算法专注于脊线上的末梢点和分
14、叉点，该方法根据各个特征点的位置和方向来表示和区分指纹，从而使指纹识别问题转化为判断两个特征点集间的最大相似度(最大重合度)的问题。提取该细节特征有多种方法：基于灰度指纹图像直接提取，基于二值图像的特征提取，基于细化图像的特征提取。目前许多公司和研究视梅在指纹识别技术领域都取得了突破性的进展，推出许多指纹识别与传统 IT技术完美结合的应用产品，这些产品已经被越来越多的用户所认可。中科院自动化所智能生物信怠系统研究组和北京数字指通软件技术有限公司对自动指纹识别技术进行了长期的理论研究和应用系统开发，指纹图像的识别准确率和识别速度已达到国际先进水平。另外，一些公司和机构结合社会应用的实际需求，开发
15、了各种类型的具有独立知识产权的嵌入式指纹识别模块、指纹应用系统软件等，用户反映良好。指纹识别技术多用于对安全性要求比较高的领域，如在商务移动办公领域颇有建树的苹果、三星及 IBM 等国际知名品牌都拥有技术与应用较为成熟的指纹识别系统，与国外相比，我国在自动指纹识别技术的研究水平上还存在一定的差距。主要表现在：(1)、指纹录入设备的质量还不太过关；(2)、自动指纹识别算法研究水平还有待提高；在应用上的表现为产品适应性和易用性较差，对干、湿一些的指纹往往不能正确区别，对指纹录入时的旋转、平移比较敏感。第 1.4 节 本课题研究内容苏州大学本科生毕业设计（论文）5本文研究的是基于图像处理的指纹识别。
16、而图像处理技术基本可分成两类：模拟图像处理和数字图像处理。其中数字图像处理，也称为计算机图像处理，其含义就是利用计算机对图像信息进行加工处理，以得到某些预期的效果或从图像中提取某些有用的信息。其主要有三个目的：(1) 、改善图片质量； (2)、提高软件对图像的处理速率和图片利用率； (3)、进行图像的理解与识别。其具有四点优势： (1)、处理精度高； (2)、处理内容丰富； (3)、可靠性强； (4)、灵活性强。数字图像处理技术主要包括图像数字化、图像变换、图像增强、图像复原、图像分割、图像分析、图像压缩、图像重建等。本文重点结合指纹识别的特点，再基于数字图像处理技术，对指纹图片进行了相应的处
17、理。通过图像预处理、特征点的提取与识别等环节，以实现指纹识别功能。苏州大学本科生毕业设计（论文）6第 2 章 指纹识别算法的研究第 2.1 节 指纹识别算法工作流程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。当算法开始时，用设备提取人的指纹图像，取到指纹图像之后，再对原始图像进行初步的相应处理，使之更清楚。当指纹图像处理到满足一定的条件，接下来进行指纹特征信息的提取和指纹的识别，基于图像处理的指纹识别的组成方案由于各研究机构的不同而提出了各自的方案，基于细节点特征的指纹识别技术是当下的主流，它有以下一些步骤如图 2-1 所示指纹图像图像预处理特征提取特征识别指纹识别指
18、纹库图 2-1 指纹识别算法流程框图图像预处理阶段是极为重要的，如果这阶段处理不好，后面的工作根本无法展开。在实际中，获取的原始图像不是很好的，例如对于系统获取的原始图像，由于环境、光线等原因，图像的质量不是很好，所以需要先进行预处理，方便我们提取有用的信息，指纹图像的预处理是将输入的质量低、掺杂噪音的指纹源图象处理成已细化了的清晰的单一像素图像。它的目的是降低低质量的图像对识别结果的影响，预处理中一般包括归一化，图像平滑、二值化、分割、细化等步骤。特征提取一般是指提取指纹图像的局部特征，也就是细节点特征。在基于细节点的指纹自动识别系统中，特征提取是在细化后的指纹图像上进行的，再剔除假特征点，
19、进行细节点的识别。苏州大学本科生毕业设计（论文）7第 2.2 节 指纹图像预处理2.2.1. 归一化由于采集仪器本身和手指结构的特点，墨印的密度不同、以及指纹采集时用力不均等情况，指纹的采集过程是非理想的，很多原因都可能导致沿脊线和谷线的灰度值出现不同程度的改变，使得图像部分区域信号太弱（颜色太浅）或者太强（颜色太黑） ，总体效果较差，使得指纹图像的质量退化，给接下来的指纹识别操作带来了很大的困难，所以我们必须对指纹进行归一化处理，同时也为后面的均值方差法分割作铺垫。图像归一化的作用就是使所有指纹图像具有相同的灰度均值和方差，从而将每一幅图像的灰度调整到统一的范围，方便后续处理。归一化的算法是
20、：(1)、 计算图像的平均值和方差(2.1) ),(101HiWjiIIM）（(2.2) )(,)( 2ij IMjVar(2)、 指定期望经过处理后的图像均值和方差，计算归一化后的图像 G为使输入的指纹图像具有相同的均值和方差，需要对指纹进行规格化处理，规格化并不改变指纹脊骨的清晰程度，其目的是为了减小不同指纹图像之间灰度值的差异，为后续处理做准备。方法是寻找一幅质量很好的图像，然后以此图像作为标准的图像，求解其平均值和方差，那么以后的图像都以此图像为标准进行规格化，令 代表原始),ji（图像在点 的灰度值， 代表规格化后的图像在点 的灰度值, 分别),(ji),(jiI )(ji VarM
21、和(代表原始图像的均值和方差， 分别代表期望得到的灰度均值和方差，则规格化0VarM和之后的图像在象素点 的值由(2.3)式确定：),(ji(2.3)othersVarijiIjIijijiG,)(,(),), 200（2.2.2. 指纹图像平滑处理图象光滑的主要任务是削减指纹图像的噪声。由于图像噪声的来源比较多，有来自系统外部的干扰（如电磁波或经电源窜进系统里面的外部噪声） ，也有来自于系统内部的干预（如摄像机的热噪声、电器机械运动而发生的震颤噪声等内部噪声） 。其实现实情况得到的图象都会因为遭到各种干预而发生噪声，噪声分布的特性及与图像信号的关系是由噪声产生的原因决定的。我们可以通过在空间
22、域或频率域的处理减少噪声，在空间域中进行时，就是求像素的平均值或中值；在频率域中，可以运用低通滤波技术。但是图苏州大学本科生毕业设计（论文）8像平滑却要以一定细节模糊为代价，因此我们怎么尽量减少平滑掉图像的噪声，又尽量保持图像细节是图像平滑研究的主要问题之一。此处我们使用的是中值滤波的方法处理。中值滤波在运算过程中不需要知道图像的统计特性，是一种非线性技术，所以比较方便。在必须的的条件下，中值滤波可以消除图像细节模糊问题，可是，对少许细节多，特点是点、线、尖顶细节较多的图象则不宜选用中值滤波的方法。中值滤波的目的是既保护图像边缘，又去除噪声。中值滤波的特性：(1)、 对某些输入信号中值滤波具有
23、不变性(2)、 中值滤波的去噪声性能中值滤波可以减小随机干扰和脉冲干扰。因为中值滤波是非线性的，于是对随机输入信号数学分析比较复杂。中值滤波的输出与输入噪声的概率密度散步相关，而领域平均法的输出与输入分布无关。中值滤波方法在抑制随机噪声上比领域法差，但对脉冲烦扰，中值滤波是非常有效的。(3)、 中值滤波的频谱特性：因为中值滤波是非线性运算，在输入与输出之间的频率上不存在一一对应的关系，故不可以用一般的线性滤波器频率特性剖析方式。选用整体试验观察法，经前人大量的实验表明，中值滤波器的频率响应与输入信号的频谱相关，出现不规则波动不大的弧线，中值滤波频谱特性变化不大，可以认为信号经中值滤波后，频谱基
24、本不变。对带有噪声的指纹图像进行预处理, 过滤后可以消除一部分图像中的干扰效果。2.2.3. 图像分割指纹图像分割是指纹图像处理过程中很重要的一步，它可以将指纹图像中不清楚，质量很差的部分从有效的区域中分割开来，为后续处理提高速度，节省时间，更能够提供精确地指纹信息，以提高指纹识别的精确度和整个识别系统的可靠性。不仅要求尽可能的把无效区域去除掉，还要尽可能把有效区域完整的保留下来，这就需要比较精确的分割算法。传统的指纹图像分割算法主要包括基于像素点的阈值分割法和利用图像方向信息进行分割（方向法）以及基于块特征的指纹分割算法，阈值分割法就是简单地用一个或几个阈值将图像的灰度直方图分成几个类，认为图像中灰度在同一个灰度类内的像素属同一物体。它是图像分割中最基本的方法。其原理是先定一个阈值，大于此值为 1，小于则认为为 0；多阀值则可以利用多维函数。此原理在匹配中也可以运用。其优点是计算简单，仅需比较灰度值即可；运算效率较高，速度快；它的缺陷在于仅考虑图像的灰度信息，而忽略了图像的空间信息，对于图像中不存在明显灰度差异或各物体的灰度值范围有较大熏叠的图像分割问题难以得到准确的结果。而指纹图像分割的方向法，它是利用了指
