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1、毕业论文-指纹识别门禁系统设计与实现 摘 要 随着生物识别技术的不断发展，人们发现每个人的指纹具有唯一性和不变性。因此指纹识别技术逐步发展为一种新的身份识别方式，并且凭借其良好的安全可靠性，大有取代传统身份识别方式的趋势。本文简要介绍了指纹识别的基本步骤，分别是指纹图像预处理、指纹特征提取、指纹匹配。在图像预处理中，依次介绍了规格化处理、图像增强、二值化处理和细化处理的方法。预处理后将得到一幅宽度为一个像素的细化二值图像，然后通过特定的端点和交叉点的特征进行指纹匹配。论文中采用MATLAB编程实现全部算法。关键词：指纹识别，图像处理，特征提取，特征匹配AbstractWith the cont
2、inuous development of Biometric Identification Technology,People found that each persons fingerprint has uniqueness and invariant.Therefore Fingerprint Identification Technology gradually developed as a new identity recognition mode，and with its good safety and reliability，it has replaced the tradit
3、ional identification way trends. This paper briefly introduces the basic step of Fingerprint Identification，they are Fingerprint image preprocessing, Fingerprint characteristic extraction,Fingerprint matching.In the Fingerprint image preprocessing,in turn introduced the normalized processing, Image
4、enhancement, Binary treatment and Refining processing method.After pretreatment will get a picture for a pixel width of twenty-first-century binary image,then through the particular endpoint and intersection on the characteristics of the Fingerprint matching.This paper using Matlab programs all algo
5、rithm.Key words Fingerprint identification Image processing Feature extraction Feature matching目 录摘要IAbstractII第1章 绪论11.1 研究背景及意义11.2 国内外研究现状及分析11.3 设计内容与要求2第2章 指纹识别的基本理论及应用32.1 指纹识别的原理和方法3 指纹的特征与分类3 指纹识别的原理和方法3 算法的精确度4 误识率和拒识率的测试方法4 系统参数42.3 指纹识别技术的应用52.4 指纹识别的可靠性52.5 本章小结6第3章 指纹图像处理及特征提取与实现73.1 方法
6、概述73.2 方向图的计算8 求点方向图8 由点方向图求块方向图的算法8 最小均方估计块方向算法93.3 指纹图像的滤波103.4 基于方向图的动态阀值指纹图像二值化方法123.5 指纹图像的细化算法133.6 特征提取及其后处理15 特征点的提取15 假特征点的去除16 细节点信息的提取及记录16 指纹识别中细节点的匹配173.7 本章小结18第4章 指纹识别算法的MATLAB实现194.1 MATLAB简介19 MATLAB 的概况19 MATLAB产生的历史背景19 MATLAB 的语言特点20 MATLAB在指纹识别中的应用214.2 指纹图像预处理22 图像规格化22 图像分割23
7、图像二值化23 图像增强24 图像细化244.3 特征点提取24 找出所有的端点和交叉点24 纹线光滑处理25 去除图像边缘的端点254.4 找出特征点25 single_point函数25 walk函数25 last1函数264.5 特征点匹配26 纹线长度匹配26 三角形边长匹配26 点类型匹配264.6 本章小结27结 论28参考文献29致 谢30附录1 图像预处理代码31附录2 特征点提取代码37附录3 找特征点代码40附录4 特征点匹配代码43第1章 绪论1.1 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，
8、不仅可用于进出口控制，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1。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、商业活动中
9、的身份鉴别等领域。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（指纹
10、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2。1.2 国内外研究现状及分析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
11、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
12、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很多困难，例如当三维的指纹被指纹录入设备扫描成二维的数字图像时，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，这给可靠的特征提取带来了相当地困难；例如传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
13、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，很难全面适应指纹的变化。1.3 设计内容与要求、熟练掌握图像处理原理与模式识别原理；熟练掌握MATLAB软件及该软件中的ImageProcessingToolbox及其编程技巧；、掌握指纹识别的概念与实现过程框图；熟练掌握指纹图像的特征、特征提取、指纹识别方法；、构建指纹识别完整模型，包括图像获取
14、、图形预处理、特征提取、图像识别各环节的软件算法；在图像预处理过程中，充分考虑图像去噪、图像增强等有关算法；同时，设计基于指纹识别的用户管理界面；、在消化吸收国内外研究成果的基础上，探讨指纹识别模型与算法的快速性、鲁棒性。同时，针对构建的简单指纹图像数据库具有较好的识别效果，并考虑指纹门禁控制系统的实时性；、参照国内外同行取得的研究成果，不断改进算法模型。针对实际应用，探讨该模型算法的优点；讨论指纹图像数据库的大小、系统容量、训练样本随机变化、以及选择不同算法时对识别率的影响；得出具有一般性指导意义的结论。第2章 指纹识别的基本理论及应用2.1 指纹识别的原理和方法 指纹的特征与分类指纹识别学
15、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。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。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。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。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
