【正文】 湖 南 科 技 大 學(xué)畢 業(yè) 設(shè) 計(jì)（ 論 文 ）題目基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識(shí)別系統(tǒng)研究作者顏金偉學(xué)院專業(yè)學(xué)號(hào)指導(dǎo)教師二〇〇 年 月 日iii湖 南 科 技 大 學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書 院 系（教研室）系（教研室）主任: （簽名） 年 月 日學(xué)生姓名: 學(xué)號(hào): 專業(yè): 1 設(shè)計(jì)（論文）題目及專題： 2 學(xué)生設(shè)計(jì)（論文）時(shí)間：自 年 月 日開始至 年 月 日止3 設(shè)計(jì)（論文）所用資源和參考資料：4 設(shè)計(jì)（論文）應(yīng)完成的主要內(nèi)容：5 提交設(shè)計(jì)（論文）形式（設(shè)計(jì)說明與圖紙或論文等）及要求：6 發(fā)題時(shí)間： 年 月 日指導(dǎo)教師： 學(xué) 生： 湖 南 科 技 大 學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）指導(dǎo)人評(píng)語指導(dǎo)人： 年 月 日 指導(dǎo)人評(píng)定成績(jī)： 湖 南 科 技 大 學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）評(píng)閱人評(píng)語評(píng)閱人： （簽名）年 月 日 評(píng)閱人評(píng)定成績(jī)： 湖 南 科 技 大 學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）答辯記錄日期： 學(xué)生： 學(xué)號(hào)： 班級(jí)： 題目： 提交畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）答辯委員會(huì)下列材料：1 設(shè)計(jì)（論文）說明書 共 頁2 設(shè)計(jì)（論文）圖 紙 共 頁3 指導(dǎo)人、評(píng)閱人評(píng)語 共 頁畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）答辯委員會(huì)評(píng)語：答辯委員會(huì)主任： 委員： 答辯成績(jī)： 總評(píng)成績(jī)： 湖南科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）摘 要隨著信息技術(shù)的和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，信息安全越來越引起人們的重視。為了保護(hù)，自身的信息、財(cái)產(chǎn)、以及資料安全，很多場(chǎng)合和設(shè)備都需要對(duì)來訪者和使用者進(jìn)行身份驗(yàn)證。指紋識(shí)別由于具有唯一性、可靠性，基于指紋識(shí)別的技術(shù)的身份識(shí)別系統(tǒng)以其獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和成本優(yōu)勢(shì)廣泛的應(yīng)用于個(gè)領(lǐng)域。目前指紋匹配系統(tǒng)的主要問題存于這幾個(gè)方面：在系統(tǒng)采集的指紋圖像易受噪聲和皮膚彈性等因素影響；特征匹配的效率較低；容易受偽特征點(diǎn)的影響；對(duì)模糊和有一定位移、旋轉(zhuǎn)的圖像無法準(zhǔn)確識(shí)別等。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與模式識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，提出一種對(duì)解決指紋識(shí)別技術(shù)中的問題切實(shí)有效的解決辦法。概括起來，本文主要對(duì)指紋識(shí)別系統(tǒng)的以下幾個(gè)方面進(jìn)行了深入研究。本文給出了用matlab對(duì)指紋圖像的處理算法以及處理結(jié)果。主要使用了，圖像的頻域增強(qiáng)，自適應(yīng)閥值二值化和指紋的細(xì)化。實(shí)驗(yàn)顯示，matlab實(shí)現(xiàn)的處理結(jié)果比較理想，滿足識(shí)別的應(yīng)用性。在指紋的特征點(diǎn)提取技術(shù)研究中，本文采用了全局的一個(gè)指紋走向特征和局部的細(xì)節(jié)特征點(diǎn)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的特征，從而達(dá)到準(zhǔn)確識(shí)別指紋圖像的目的。在指紋的識(shí)別方法中，本文使用了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識(shí)別算法，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別，能有效的提高指紋識(shí)別的魯棒性。關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；指紋圖像預(yù)處理；指紋特征提取；偽指紋特征處理AbstractWith the development of information technology and network technology, more and more people pay attention to information security. In order to protect their own information, property, as well as data security, on many occasions and equipment needs of visitors and user authentication. Fingerprint recognition due to unique, reliability, identification systems based on fingerprint recognition technology with its unique technical advantages and cost advantages of a wide range of applied field.Fingerprint matching system stored in these aspects: the fingerprint image acquisition by the system is susceptible to noise and skin elasticity and other factors。 less efficient feature matching。 vulnerable to the impact of false feature points。 blur and a certain displacement, the rotation of the image can not accurately identify. Neural network and pattern recognition technology is presented by bining an effective solution to solve the problem in fingerprint recognition technology. To sum up, this article is mainly on the following aspects of the fingerprint identification system indepth study.In this paper, using matlab fingerprint image processing algorithms and processing results. Mainly spent, in the frequency domain of the image enhancement, adaptive threshold binarization and thinning of the fingerprint. The experiments showed that the Matlab achieve results, to meet the identified application.Fingerprint feature point extraction technology research, this paper uses a fingerprint of the global trend features and local minutiae as the neural network to identify the characteristics, so as to achieve the purpose of accurate identification of the fingerprint image.Fingerprint identification method, the use of a fingerprint recognition algorithm based on BP neural network, neural network identification, can effectively improve the robustness of fingerprint identification.Keywords: BP neural network。 fingerprint image preprocessing。 fingerprint feature extraction。 pseudo fingerprint feature processing目 錄摘 要 iAbstract ii第一章 緒 論 1 生物識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 1 指紋識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)簡(jiǎn)介 3 本文的主要工作 4 第二章 指紋圖像的預(yù)處理及其實(shí)現(xiàn) 5 指紋的概述 5 指紋的形成 5 指紋的特性 5 指紋識(shí)別的基本原理 6 指紋的采集技術(shù) 9 圖像頻域增強(qiáng) 11 圖像頻域增強(qiáng)簡(jiǎn)介 11 圖像頻域增強(qiáng)的基本步驟 11 圖像的二值化 12 圖像二值化算法 12 二值化算法的matlab的仿真 13 指紋圖像的細(xì)化 14 指紋圖像的細(xì)化算法 14 細(xì)化算法的matlab仿真 14 第三章 指紋特征的提取 15 15 基于灰度圖像的直接提取法 15 基于細(xì)化圖像的鄰域法 15 兩種算法的比較 16 偽特征點(diǎn)的剔除 17 17