【正文】 ............................................................................. 11 本章小結(jié) ..................................................................................................................... 12 3 指紋圖像特征的提取 .......................................................................................................... 13 指紋圖像的特征 ......................................................................................................... 13 全局特征 ........................................................................................................... 13 局部特征 ........................................................................................................... 13 指紋圖像特征點(diǎn)的提取 ............................................................................................. 14 直接灰度圖像法 ............................................................................................... 15 基于細(xì)化圖像的模板匹配法 ........................................................................... 16 第 IV頁(yè) 算法比較 ............................................................................................................. 1 偽特征點(diǎn)的濾除 ......................................................................................................... 18 偽特征點(diǎn)分類及特點(diǎn) ....................................................................................... 18 偽特征點(diǎn)的剔除算法 ....................................................................................... 19 特征提取算法 Matlab 算法仿真 ................................................................................ 21 本章小結(jié) ..................................................................................................................... 24 4 總結(jié)與展望 .......................................................................................................................... 25 總結(jié) ............................................................................................................................. 25 展望 ............................................................................................................................. 25 致謝 .......................................................................................................................................... 26 參考文獻(xiàn) .................................................................................................................................. 27 附錄 A 主程序 ......................................................................................................................... 30 附錄 B 提取特征點(diǎn)程序 ......................................................................................................... 31 附錄 C 剔除偽特征點(diǎn)程序 ..................................................................................................... 33 第 1 頁(yè) 1 緒 論 引言 隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們的工作生活越來越依賴現(xiàn)代信息技 術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，越來越多的場(chǎng)合，小到個(gè)人的虛擬賬戶密碼，大到一個(gè)公司甚至是國(guó)家機(jī)密都需要對(duì)使用者、來訪者進(jìn)行身份識(shí)別，從而達(dá)到對(duì)自身的信息、資料以及財(cái)產(chǎn)進(jìn)行可控制的保護(hù)，努力避免被不法分子非法入侵或者占有。因此信息安全對(duì)于現(xiàn)代社會(huì)來說己經(jīng)變得越來越重要了，它涉及到人們生活的方方面面。同時(shí)由于黑客技術(shù)借助互聯(lián)網(wǎng)傳播的十分泛濫，這類高科技犯罪活動(dòng)追究起來過程非常復(fù)雜，導(dǎo)致了現(xiàn)在黑客犯罪活動(dòng)十分地猖獗。幾乎每分每秒都有個(gè)人或者公司被非法入侵，因此目前形勢(shì)非常嚴(yán)峻。如何保護(hù)人們的信息安全已經(jīng)成為不得不面對(duì)的問題。如何 準(zhǔn)確識(shí)別個(gè)人身份信息是解決信息安全問題的一個(gè)關(guān)鍵。 目前常見的身份識(shí)別方法主要是基于實(shí)物（如證件、簽名等等）的識(shí)別技術(shù)和基于電子技術(shù)的密鑰或者密碼的識(shí)別技術(shù)，而這些認(rèn)證手段存在諸多缺陷。首先，這些認(rèn)證手段的安全性不高，極容易通過偽造、竊取或者破解獲得。其次，這些認(rèn)證手段并不是隨身攜帶的，都面臨著證件丟失，密碼遺忘等問題。一旦這些憑證被不法分子獲得，將直接給人們帶來巨大的損失和潛在的風(fēng)險(xiǎn)，因此這些手段的可靠性都比較低。目前，為了提高安全性、可靠性，一般采取經(jīng)常更換密鑰、甚至是證件等方式。但是在這些措施只能暫時(shí) 的緩解被破解、偽造的緊迫性，并不能從根本上提高安全性，并且這些方式都給人們的生活帶來諸多不便和損失。因此可以說這兩種身份識(shí)別技術(shù)已經(jīng)無法滿足現(xiàn)實(shí)的需要，傳統(tǒng)的身份識(shí)別技術(shù)己無法滿足現(xiàn)代生活的需要，社會(huì)迫切的需要一種更高可靠性的，更方便的保密驗(yàn)證手段。新的更高安全性的身份識(shí)別技術(shù)正吸引著越來越多的機(jī)構(gòu)學(xué)者的目光，身份識(shí)別技術(shù)正成為當(dāng)今信息安全領(lǐng)域的熱點(diǎn) [1]。 生物識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 生物識(shí)別 [2](Biometrics)，簡(jiǎn)單來講，就是利用人體生物特征進(jìn)行人的身份辨別的過 第 2 頁(yè) 程。生物識(shí)別的過程是一個(gè)模式識(shí)別的 過程。模式識(shí)別定義為：對(duì)表征事物或現(xiàn)象的各種方式的（數(shù)值的、文字的或邏輯關(guān)系的）信息進(jìn)行處理和分析，以對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋的過程，是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。 眾所周知，人類具有很強(qiáng)的模式識(shí)別能力。通過視覺信息識(shí)別文字、圖片和周圍的環(huán)境，通過聽覺信息識(shí)別與理解語(yǔ)言。模式識(shí)別能力是人類智能的重要組成部分。生物識(shí)別遵循模式識(shí)別的原則規(guī)律，它通過判定相似度來確認(rèn)生物特征相不相同。通過篩選的方式，即事先設(shè)定一個(gè)相似度閾值，在閾值以上的確認(rèn)通過篩選，以下的拒絕通過，篩選通過的就是符合匹配條件 的對(duì)象。 生物識(shí)別的對(duì)象是人，生物識(shí)別的主體是機(jī)器系統(tǒng)或者計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。生物識(shí)別有兩大基石。一是它必須基于“人的生物特征是各不相同”這一基本規(guī)律，否則無法根據(jù)人的生物特征來辨識(shí)不同對(duì)象。二是人的生物特征可以被外化，并表示為機(jī)器系統(tǒng)可讀的形式，可以理解的“語(yǔ)言”。外化表示通過專門的電子化、自動(dòng)化的生物特征采集設(shè)備，直接獲得生物特征數(shù)據(jù)，輸送給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)。生物識(shí)別是建立在對(duì)人的生物特征辨別的基礎(chǔ)上的。人的生物特征包括生理特性和行為方式。生理特征有手形、指紋、臉形、聲音、虹膜、視網(wǎng)膜、靜脈圖案、身體氣味、足 印、腦電波、脈搏、耳廓、 DNA 等，行為特征有簽字、按鍵力度、步態(tài)等。 目前，全球來講，在指紋識(shí)別、臉形識(shí)別、虹膜識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別四個(gè)方面的研究成果較多，產(chǎn)品化程度也較高。在行為特征辨識(shí)的研究方面，對(duì)簽名識(shí)別和按鍵力度識(shí)別的研究相對(duì)充分。 指紋識(shí)別技術(shù) 指紋識(shí)別簡(jiǎn)介 指紋，由于其具有終身不變性、唯一性和方便性，已幾乎成為生物特征識(shí)別的代名詞。 指紋是指手指末端正面皮膚上凸凹不平的紋路，是在胎兒期 6 個(gè)月時(shí)形成的，在人的一生中指紋的紋線類型、結(jié)構(gòu)、統(tǒng)計(jì)特征的總體分布等始終沒有明顯變化。任何手指指紋都 獨(dú)一無二，而且不同人的指紋特征相同的可能性幾乎為零。指紋紋線的形態(tài)終生不變，及其唯一性，所以使用指紋來鑒別身份，指紋識(shí)別 [3]也是最安全最可靠的識(shí)別方法。 第 3 頁(yè) 指紋特征是人終生不變的特征之一，人體指紋含有天然的密碼信息，其具有作為密碼信息必須具備的三個(gè)重要性質(zhì)： (1) 廣泛性，指每一個(gè)正常的人都有指紋。 (2) 唯一性，指每一個(gè)人的指紋都不同。 (3) 終身不變性，指非意外事故指紋終身不變。 指紋是人體所固有的特征，隨身攜帶，不易遺忘或丟失，使用方便；與人體是唯一綁定的，防偽性好，不易偽造或被盜。因此，作為一 種可靠的方法，可以運(yùn)用指紋鑒定進(jìn)行身份認(rèn)定。 指紋識(shí)別原理 指紋識(shí)別即指通過比較不同指紋的細(xì)節(jié)特征點(diǎn)來進(jìn)行鑒別。由于每個(gè)人的指紋不同，就是同一人的十指之間，指紋也有明顯區(qū)別，因此指紋可用于身份鑒定。 其實(shí)，我國(guó)古代早就利用指紋（手?。﹣砗炑?。 1684 年，植物形態(tài)學(xué)家 Grew 發(fā)表了第一篇研究指紋的科學(xué)論文。 1809 年 Bewick 把自己的指紋作為商標(biāo)。 1823 年解剖學(xué)家 Purkije 將指紋分為九類。 1880 年， Faulds 在《自然》雜志提倡將指紋用于識(shí)別罪犯。1889 年 Edward Herry 提出了著 名的 Herry 系統(tǒng)來對(duì)指紋進(jìn)行分類 [4]。之后，英國(guó)、美國(guó)、德國(guó)等的警察部門先后采用指紋鑒別法作為身份鑒定的主要方法。隨著計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)的發(fā)展， FBI 和法國(guó)巴黎警察局于六十年代開始研究開發(fā) 指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（ AFIS）用于刑事案件偵破。目前，世界各地的警察局已經(jīng)廣泛采用了指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。九十年代，用于個(gè)人身份鑒定的自動(dòng) 指紋識(shí)別系統(tǒng) 得到開發(fā)和應(yīng)用。 由于每次捺印的方位不完全一樣，著力點(diǎn)不同會(huì)帶來不同程度的變形，又存在大量模糊指紋，如何正確提取特征和實(shí)現(xiàn)正確匹配，是 指紋識(shí)別技術(shù) 的關(guān)鍵。指紋識(shí)別技術(shù)涉及圖像處 理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、小波分析等眾多學(xué)科 。 指紋識(shí)別的發(fā)展 隨著科技的進(jìn)步，指紋識(shí)別技術(shù)已經(jīng)開始慢慢進(jìn)入計(jì)算機(jī)世界中。目前許多公司和研究機(jī)構(gòu)都在指紋識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域取得了很大突破性進(jìn)展，推出許多指紋識(shí)別與傳統(tǒng) IT技術(shù)完美結(jié)合的應(yīng)用產(chǎn)品，這些產(chǎn)品已經(jīng)被越來越多的用戶所認(rèn)可。指紋識(shí)別技術(shù)多用 第 4 頁(yè) 于對(duì)安全性要求比較高的商務(wù)領(lǐng)域，而在商務(wù)移動(dòng)辦公領(lǐng)域頗具建樹的富士通、三星及IBM 等國(guó)際知名品牌都擁有技術(shù)與應(yīng)用較為成熟的