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1、 专业 专注 大 连连 民 族 学学 院 本 科 毕毕 业业 设设 计计 论论 文 基于 MATLAB 的指纹识别纹识别系统设计统设计 专业 专注 摘 要 生物识别技术已经成为身份识别和网络安全的发展技术之一 其中指纹识别技术 是目前公认的安全 准确 方便的身份认证技术之一 使之成为人们研究的热点 本文主要设计一个基于 matlab 的指纹识别系统 首先主要介绍了指纹识别技术 研究的背景 意义 及现状 其次 实现了指纹识别系统 描述了指纹识别系统的基 本结构 并且对指纹图像的预处理 特征提取 特征匹配这三个必要的环节的算法进 行了详细地研究 在指纹图像预处理阶段 本文使用基于灰度的算法对图像进
2、行了分 割 同时 针对二值化后图像中仍存在的噪声 也进行了相应的修整处理 尽可能的 为以后指纹特征的提取打好基础 从而成功地实现了对指纹数字图像的处理 特征提 取 保存和匹配等功能 最后 对指纹识别系统进行了仿真 仿真结果表明该系统可 以较好的进行识别 准确率达到了 95 1 关关键词键词 指纹识别纹识别 预处预处理 二值值化 特征提取 特征匹配 专业 专注 Abstract Biometric technology has become one of the developing technologies for identity recognition and network securi
3、ty And fingerprint identification technology is now recognized as one of the most safe accurate and convenient authentication technologies and it is a focus for researchers This paper designs a matlab based fingerprint recognition system The first introduces the fingerprint recognition technology re
4、search background significance and the status quo Secondly to achieve fingerprint identification system describes the basic structure of the fingerprint identification system and the fingerprint image preprocessing feature extraction feature matching these three essential aspects of the algorithm is
5、 studied in detail in the fingerprint image pre processing stage this article uses an algorithm based on gray image segmentation carried out at the same time for the image after binarization noise still exists but also for the corresponding trimming process as much as possible for the future lay the
6、 foundation for fingerprint feature extraction and thus successfully achieved fingerprint digital image processing feature extraction storage and matching functions Finally the fingerprint identification system for simulation simulation results show that the system can identify a better accuracy rat
7、e reached 95 1 Key Words Fingerprint Recognition Processing Binarization Feature Extraction Feature Matching 专业 专注 目 录 摘 要 I Abstract II 1 绪论 1 1 1 本课题背景和意义 1 1 2 指纹识别技术研究现状 1 1 3 本文的章节安排 2 2 指纹识系统设计 4 2 1 指纹识别系统设计基本结构 4 2 2 指纹图像分割 4 2 2 1 指纹图像分割介绍 4 2 2 2 均值方差法 5 2 3 指纹图像的细化 6 2 3 1 指纹图像细化的预处理 6 2
8、3 2 指纹图像细化方法计算 7 2 4 指纹图像的特征提取 8 2 4 1 指纹特征提取概述 8 2 4 2 指纹特征提取和去伪特征 9 2 5 指纹图像匹配方法 10 2 5 1 指纹图像匹配介绍 10 2 6 本章小结 11 3 仿真结果及其分析 12 3 1 仿真结果及分析 12 3 2 本章小结 14 专业 专注 结 论 16 参 考 文 献 17 附录 MATLAB 程序 18 致 谢 35 专业 专注 1 绪论 1 1 本课题背景和意义 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 因此指纹自动识别系统被广泛应用于案例分析 商业活动
9、中的身 份鉴别等领域 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 其中自动指纹识别系统是目前研究最多 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
10、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 及易于获取 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 1 2 指纹识别技术研究现状 指纹识别技术从早期的人工比对到现在采用计算机技术实现自动指纹识别 指纹 对比更加准确 识别效率得到极大提高 自动指纹识别过程通常由指纹图
11、像滤波增强 二值化 细化 特征提取以及指纹匹配等几个环节构成 指纹图像滤波增强的目的是 专业 专注 将有噪声干扰的指纹图像变得更加清晰 使得指纹图像的脊线更黑 谷线更白 当前 在实际指纹图像增强算法的应用中一般是几种滤波增强方式结合起来使用 主要的方 案是基于傅里叶变换结合滤波和指纹图像点方向场的下上下滤波器 指纹图像二值化 是将指纹图像变成灰度值只有 0 和 255 两种颜色的图像 当前 在自动指纹识别中常 采用的是根据指纹图像的点方向场在指纹纹线方向和指纹纹线垂直方向上对指纹图像 进行二值化处理 指纹图像细化是指删除指纹纹线的边缘像素 使之只有一个像素宽 度 目前在自动指纹识别技术中常用的
12、是 OPTA 算法的改进的图像模板细化算法 指 纹特征提取 是将细化后使用计算机数字图像处理技术采集指纹图像中奇异点 端点 叉点等指纹特征数据 目前常用的特征提取算法是先对细化后的指纹图像进行初步去 噪 然后提取特征点 再根据阈值去除伪特征点 指纹匹配 是指纹预留模板图像与 输入样板图像中的所有特征点的匹配 目前在自动指纹识别系统中常采用可变大小的 界限盒的指纹特征匹配算法 目前指纹识别技术还有诸多困难 例当三维的指纹被指纹录入设备扫描成二维的 数字图像时 就会丢失一部分信息 手指划破 割伤 弄脏 不同干湿程度以及不同 的按压方式 还会导致指纹图像的变化 这就给可靠的特征提取带来了困难 例如传
13、 统的基于细节点的识别方法 是依靠提取指纹脊线上的细节点 然后对其位置和类型 进行匹配 来识别指纹的 而噪声会影响特征提取准确度 增加错误的特征点或丢失 真正的特征点 当噪声很大时 就要增加图像增强算法来改善图像的质量 但很难找 到一种增强算法能够适应所用的噪声 多种增强算法又会大幅增加算法运行时间 不 好的增强算法又会增加人为特征 当噪声增大时 提取了许多虚假细节点 还有可能 丢失细节点 这就是传统的基于细节点识别算法的不足之处之一 因为它只利用了指 纹图像中的一小部分信息 细节点位置和方向 作为特征进行匹配 丢失了蕴涵在图 像中的其他丰富的结构信息 不难想象 基于这种方法的识别算法 很难全
14、面适应指 纹的变化 专业 专注 人的指纹含有天然的密码信息 它们具有几点重要特特点 广泛性 指每一个正常的人都有指纹 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 世界上两个指纹相同的概率小于 1 109 几乎为零 这就构成了指 纹的第一大特点 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 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
15、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 1 3 本文的章节安排 本文以研究指纹识别中指纹图像分割 细化 特征提取 匹配等若干问题为研究 主体 针对指纹识别技术中分割 细化和匹配进行了仿真和修正 其中分割部分采用 了方差均值的方法 细化选取了一种伪特征较少的模板 匹配时以分叉点和端点信息 进行匹配 具体的章节和各章的内容安排如下 第 1 章 在介绍本论文的研究背景及意义 在指纹识别技术的现状和特点的基础 上 确定了本文所做的主要工作 第 2 章 本章主要介绍了指纹识别系统设计原理 为后续的研究工作奠定基础 介绍了均
16、值方差的基础知识和基本理论以及仿真中具体的分割运用算法 指纹图像细 化的方法 指纹图像细化后的特征提取 需要哪些特征 去除哪些伪特征 以方便和 正确地进行匹配工作 指纹图像匹配的概念 匹配问题的困难所在和常用方法 专业 专注 第 3 章 指纹识别系统的仿真结果及分析 结论 总结本文所取得的一些研究成果 并对课题发展进行了展望 专业 专注 2 指纹识系统设计 2 1 指纹识别系统设计基本结构 指纹识别系统主要由指纹图像读取 图像预处理 特征提取 特征匹配四大步骤 组成 首先 我们要提取需要处理的指纹识别的原始图片 其次 进行图像预处理 通常图像预处理包括分割 归一化 二值化和细化 图像 预处理的目的就是去除图像中的噪声 将图像变成清晰点线图 这样才能提取到正确 的指纹特征 从而达到正确匹配的目的 它的好坏直接影响到指纹识别的效果 在此基础上 接下来就是要对细化后的数字图像进行关键特征提取 从而达到识别 不同的志文数字图像的目的 普遍采用的特征提取是提取细节点 最后 我们将处理后的图像进行匹配 指纹图像的特征匹配主要是对所提取的细 节特征进行匹配 将要比对的图像与库中图像的细节特征进行比对
