【正文】 ....... 17 本章小結(jié) ......................................................................................................................... 18 第 4 章 指紋識(shí)別算法的 MATLAB 實(shí)現(xiàn) ....................................................................................... 19 MATLAB 簡(jiǎn)介 .............................................................................................................. 19 MATLAB 的概況 ............................................................................................... 19 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) VI MATLAB 產(chǎn)生的歷史背景 ................................................................................ 19 MATLAB 的語(yǔ)言特點(diǎn) ....................................................................................... 20 MATLAB 在指紋識(shí)別中的應(yīng)用 ........................................................................ 21 指紋圖像預(yù)處理 ............................................................................................................. 22 圖像規(guī)格化 ........................................................................................................... 22 圖像分割 ............................................................................................................... 23 圖像二值化 ........................................................................................................... 23 圖像增強(qiáng) ............................................................................................................... 24 圖像細(xì)化 ............................................................................................................... 24 特征點(diǎn)提取 ..................................................................................................................... 24 找出所有的端點(diǎn)和交叉點(diǎn) ................................................................................... 24 紋線光滑處理 ....................................................................................................... 25 去除圖像邊緣的端點(diǎn) ........................................................................................... 25 找出特征點(diǎn) ..................................................................................................................... 25 single_point 函數(shù) ................................................................................................... 25 walk 函數(shù) ............................................................................................................... 25 last1 函數(shù) ............................................................................................................... 26 特征點(diǎn)匹配 ..................................................................................................................... 26 紋線長(zhǎng)度匹配 .............................................................................................................. 26 三角形邊長(zhǎng)匹配 ................................................................................................... 26 點(diǎn)類型匹配 ........................................................................................................... 26 本章小結(jié) ......................................................................................................................... 27 結(jié) 論 ......................................................................................................................................... 28 參考文獻(xiàn) ....................................................................................................................................... 29 致 謝 ....................................................................................................................................... 30 附錄 1 圖像預(yù)處理代碼 ............................................................................................................ 31 附錄 2 特征點(diǎn)提取代碼 ............................................................................................................ 37 附錄 3 找特征點(diǎn)代碼 ................................................................................................................ 40 附錄 4 特征點(diǎn)匹配代碼 ............................................................................................................ 43 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 1 第 1 章 緒論 研究背景及意義 現(xiàn)代門(mén)禁系統(tǒng)是一種隨著電子技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展而迅速發(fā)展起來(lái)的安防系統(tǒng)，一套現(xiàn)代化的、功能齊全的門(mén)禁系統(tǒng)， 不僅可用于進(jìn)出口控制，而且有助于單位內(nèi)部的有序化管理。門(mén)禁系統(tǒng)是新型現(xiàn)代化公共安全管理系統(tǒng)，它集微機(jī)自動(dòng)識(shí)別技術(shù)和現(xiàn)代安全管理措施為一體，涉及電子、機(jī)械、光學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)和生物技術(shù)等諸多新技術(shù)，是重要部門(mén)出入口實(shí)現(xiàn)安全防范管理的有效保障 [1]。 目前有很多的生物測(cè)定技術(shù)可用于身份認(rèn)證，包括虹膜識(shí)別技術(shù)、視網(wǎng)膜識(shí)別技術(shù)、面部識(shí)別、簽名識(shí)別、聲音識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別等，具有安全、可靠的特點(diǎn)，其中自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)是目前研究最多、最有應(yīng)用前景的生物識(shí)別系統(tǒng)。指紋識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用十分廣泛，指紋因具有終生不變性及 穩(wěn)定性 ,而且不同人指紋相同的概率幾乎為零 ,因此指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于案例分析、商業(yè)活動(dòng)中的身份鑒別等領(lǐng)域。指紋識(shí)別技術(shù)的發(fā)展得益于現(xiàn)代電子集成制造技術(shù)的進(jìn)步和快速可靠的算法的研究。 指紋門(mén)禁系統(tǒng)通過(guò)將用戶的指紋特征與指紋特征數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)現(xiàn)用戶身份的鑒別，并不直接保存和使用用戶的指紋圖像信息，不會(huì)侵犯到用戶的隱私信息，是當(dāng)前技術(shù)最先進(jìn)、應(yīng)用最廣泛的門(mén)禁系統(tǒng)。對(duì)生物識(shí)別 (指紋識(shí)別 )技術(shù)來(lái)說(shuō)，被廣泛應(yīng)用意味著它能在影響億萬(wàn)人的日常生活的各個(gè)地方使用。通過(guò)取代個(gè)人識(shí)別碼和口令，生物識(shí)別（指紋識(shí)別 ）技術(shù)可以阻止非授權(quán)的“訪問(wèn)”，可以防止盜用 ATM、蜂窩電話、智能卡、桌面 PC、工作站及其計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)；在通過(guò)電話、網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的金融交易時(shí)進(jìn)行身份認(rèn)證；在建筑物或工作場(chǎng)所生物識(shí)別技術(shù)（指紋識(shí)別）可以取代鑰匙、證件、圖章等。生物識(shí)別(指紋識(shí)別 )技術(shù)的飛速發(fā)展及其廣泛應(yīng)用將開(kāi)創(chuàng)個(gè)人身份鑒別的新時(shí)代。指紋所具有的唯一性、不變性、易于獲取、分類存儲(chǔ)有規(guī)律等特性使其成為生物鑒定學(xué)中最為成熟的方式[2]。 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析 指紋識(shí)別技術(shù)從早期的人工比對(duì)到現(xiàn)在采用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)指紋識(shí)別，指紋對(duì)比更加準(zhǔn)確，識(shí)別 效率得到極大提高。自動(dòng)指紋識(shí)別過(guò)程通常由指紋圖像濾波增強(qiáng)、二值化、細(xì)化、特征提取以及指紋匹配等幾個(gè)環(huán)節(jié)構(gòu)成。指紋圖像濾波增強(qiáng)的目的是將有噪聲干擾的指紋圖像變得更加清晰，使得指紋圖像的脊線更黑，谷線更白，當(dāng)前在實(shí)際指紋圖像增強(qiáng)算法的應(yīng)用中一般是幾種濾波增強(qiáng)方式結(jié)合起來(lái)使用，主要的方案是基于傅里葉變換結(jié)五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 2 合濾波和指紋圖像點(diǎn)方向場(chǎng)的下上下濾波器；指紋圖像二值化，是將指紋圖像變成灰度值只有 0和 255 兩種顏色的圖像，當(dāng)前，在自動(dòng)指紋識(shí)別中常采用的是根據(jù)指紋圖像的點(diǎn)方向場(chǎng)在指紋紋線方向和指紋紋線垂直方向上對(duì)指紋圖像進(jìn)行二 值化處理；指紋圖像細(xì)化是指刪除指紋紋線的邊緣像素，使之只有一個(gè)像素寬度，目前在自動(dòng)指紋識(shí)別技術(shù)中常用的是 OPTA 算法的改進(jìn)的圖像模板細(xì)化算法；指紋特征提取，是將細(xì)化后使用計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù)采集指紋圖像中奇異點(diǎn)、端點(diǎn)、叉點(diǎn)等指紋特征數(shù)據(jù)，目前常用的特征提取算法是先對(duì)細(xì)化后的指紋圖像進(jìn)行初步去噪，然后提取特征點(diǎn)，再根據(jù)閾值去除偽特征點(diǎn)；指紋匹配，是指紋預(yù)留模板圖像與輸入樣板圖像中的所有特征點(diǎn)的匹配，目前在自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)中常采用可變大小的界限盒的指紋特征匹配算法。 目前指紋識(shí)別技術(shù)還有很多困難，例如當(dāng)三維的 指紋被指紋錄入設(shè)備掃描成二維的數(shù)字圖像時(shí)，會(huì)丟失一部分信息、手指劃破、割傷、弄臟、不同干濕程度以及不同的按壓方式，還會(huì)導(dǎo)致指紋圖像的變化，這給可靠的特征提取帶來(lái)了相當(dāng)?shù)乩щy；例如傳統(tǒng)的基于細(xì)節(jié)點(diǎn)的識(shí)別方法，是依靠提取指紋脊線上的細(xì)節(jié)點(diǎn)，然后對(duì)其位置和類型進(jìn)行匹配，來(lái)識(shí)別指紋的，而噪聲會(huì)影響特征提取準(zhǔn)確度，增加錯(cuò)誤的特征點(diǎn)或丟失真正的特征點(diǎn)。當(dāng)噪聲很大時(shí)，就要增加圖像增強(qiáng)算法來(lái)改善圖像的質(zhì)量，但很難找到一種增強(qiáng)算法能夠適應(yīng)所用的噪聲，多種增強(qiáng)算法又會(huì)大幅增加算法運(yùn)行時(shí)間，不好的增強(qiáng)算法又會(huì)增加人為特征。當(dāng)噪 聲增大時(shí)，提取了許多虛假細(xì)節(jié)點(diǎn)，還有可能丟失細(xì)節(jié)點(diǎn)，這就是傳統(tǒng)的基于細(xì)節(jié)點(diǎn)識(shí)別算法的不足之處之一，因?yàn)樗焕昧酥讣y圖像中的一小部分信息（細(xì)節(jié)點(diǎn)位置和方向）作為特