【正文】 度的變化而變化。按照 Herry 的理論，一般人的指紋在出生后 9 個(gè)月得以成形并終身不變 ； 每個(gè)指紋一般 都有 70150 個(gè)基本特征點(diǎn)。其中，人臉、指紋、手形、手部血管分布、虹膜、視網(wǎng)膜和臉部熱量圖都屬于生理特 征，手寫體屬于行為特征，而聲音則兼有兩方面的屬性。 生物特征識(shí)別 (Biometrics)技術(shù)是指通過計(jì)算機(jī)利用人體所固有的生理特征或行為特征來進(jìn)行個(gè)人身份鑒別。), which suit real application. Finally, this article introduces basic functions of the semiconductor fingerprint sensor MBF200, and uses AVR mega16 as upper machine to realize the design of fingerprint identification system. Key words: Automated fingerprint identification, Feature extraction, Wavelet transformation, AVR application III 目錄 第一章 緒論 .......................................................................................................... 1 引言 ......................................................................................................... 1 指紋識(shí)別技術(shù)的研究背景 ..................................................................... 2 指紋識(shí)別原理 ......................................................................................... 4 指紋識(shí)別技術(shù)面臨的難點(diǎn)以及發(fā)展方向 ............................................. 5 指紋采集技術(shù)比較 ................................................................................. 7 特征提取與匹配 ..................................................................................... 9 性能評(píng)價(jià) ................................................................................................. 9 本文所做工作及論文結(jié)構(gòu) ....................................................................11 第二章 指紋 識(shí)別算法 ........................................................................................ 13 指紋識(shí)別的基本知識(shí) ........................................................................... 13 總體特征 .................................................................................... 13 局部特征 .................................................................................... 14 指紋的特征提取與匹配算法 ............................................................... 15 基于特征點(diǎn)的特征提取與匹配算法 ......................................... 16 基于指紋紋理特性的新算法 .................................................... 17 指紋奇異點(diǎn)檢測算法 ........................................................................... 23 指紋主向圖的求取 .................................................................... 24 指紋奇異點(diǎn)的提取 .................................................................... 27 第三章 指紋識(shí)別系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì) .................................................................... 31 MRB200 指紋模塊簡介 ......................................................................... 31 系統(tǒng)特點(diǎn) ...................................................................................... 31 接口定義 ...................................................................................... 32 安裝連接 ...................................................................................... 32 命令格式 .................................................................................... 33 ATmega16 單片機(jī)介紹 ......................................................................... 34 指紋識(shí)別系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì) ................................................................... 35 指紋識(shí)別系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì) ................................................................... 41 第四章 總結(jié)與展望 ............................................................................................ 43 IV 總結(jié) ........................................................................................................ 43 展望 ........................................................................................................ 43 參考文獻(xiàn) .............................................................................................................. 45 致謝 ...................................................................................................................... 47 1 第一章 緒論 引言 隨著網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的來臨，人們對(duì)于安全性的要求越來越高，如何準(zhǔn)確的鑒定個(gè)人身份，保護(hù)信息安全是當(dāng)今信息化時(shí)代必須解決的一個(gè)關(guān)鍵性社會(huì)問題。 and at last selects the fingerprint sensor. So then, This paper discusses the relevant concept and the traditional algorithm of fingerprint verification, then put forward a new fingerprint verification algorithm based on wavelet transformation. This algorithm is on the base of the character that the wavelet subband coefficient approximately obedient to the generalized Gaussian density. So two parameters can represent the wavelet subband and can be used to match fingerprints as fingerprint39。算法的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量小 (存儲(chǔ) 6 個(gè)數(shù)，存儲(chǔ)量為 24 字節(jié)。另一方面，由于數(shù)字信號(hào)處理器 (DSP)的迅猛發(fā)展，已經(jīng)可以滿足圖像處理中的運(yùn)算量要求。 I 指紋識(shí)別系統(tǒng) 摘要 指紋的唯一性和不變性決定了它在身份認(rèn)證中的重要地位。 本文首先介紹了指紋識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀，以及指紋識(shí)別技術(shù)面臨的難點(diǎn)和發(fā)展方向，分析了三種指紋采集技術(shù)的優(yōu)劣，完成了指紋芯片的選型。近似于現(xiàn)階段“ ID+密碼”方式的數(shù)據(jù)量 )，適合實(shí)際應(yīng)用。s character. The algorithm39。目前，我國的各種管理大部分使用證件、磁卡、 IC卡和密碼，這些手段無法避免偽造或遺失，密碼也很容易被竊取或遺忘。生物特征識(shí)別系統(tǒng)本質(zhì)上是一個(gè)模式識(shí)別系統(tǒng)，它根據(jù)使用者的生理或行為特征對(duì)使用者進(jìn)行辨識(shí)，從而判斷其是否具有合法身份。 相對(duì)于其它生物特征鑒定技術(shù)例如語音識(shí)別及視網(wǎng)膜識(shí)別，指紋識(shí)別是一種更為理想的身份確認(rèn)技術(shù)。從概率學(xué)的角度來講，在兩枚指紋 中 只要有 1213個(gè)特征點(diǎn)相吻合，即 可 被認(rèn)為是同 一 指紋。而人的聲音卻有著較大的變 2 化且易于偽裝和模仿。 一個(gè)人十個(gè)手指的指紋皆不相同，這樣，可以方便地利用多個(gè)指紋構(gòu)成多重口令，提高系統(tǒng)的安全性，同時(shí)并不增加系統(tǒng)的設(shè)計(jì)負(fù)擔(dān)。 人類對(duì)指紋的應(yīng)用，從非常遠(yuǎn)古的時(shí)候就開始了。 曲禮》斷定 :“中國第一個(gè)提到用指紋鑒別個(gè)人的是唐代的作家賈公彥。有文字可考、有實(shí)物可證的距今已有 二 千一百余年。 1899 年，Edward Henry 建立了著名的 Henry 指紋分類系統(tǒng)，并于 1901 年被英國政府正式采用，隨后西方各國也相繼采用，指紋識(shí)別正式被各國政府與法庭接受，得到了廣泛的應(yīng)用。其中，較為著名的公司有 ： IBM， Intel， NEC， Identity， Digital personal，韓國現(xiàn)代等。各種相應(yīng)的產(chǎn)品也 己投放市場多年。其中部分公司擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的技術(shù)和產(chǎn)品。同 時(shí)，全美有 15 家連鎖超市正在使用“指紋付款技術(shù)”，消費(fèi)者無需自帶錢包，只要在付款時(shí)掃描一下指紋，即可完成購物。 同時(shí)，指紋識(shí)別技術(shù)在中國經(jīng)歷了近 10 年緩慢的自然增長后，即將迎來一個(gè)跳躍性發(fā)展的黃金時(shí)期。多年來各個(gè)公司及其研究機(jī)構(gòu)產(chǎn)生 了眾多的指紋數(shù)字化算法，而所用的指紋識(shí)別算法最終都?xì)w結(jié)為在指紋圖像上提取和比對(duì)指紋特征。作為驗(yàn)證的前提條件，他或她的指紋必須在指紋庫中己經(jīng)注冊(cè)。 辨識(shí)則是把現(xiàn)場采集到的指紋同指紋數(shù)據(jù)庫中的指紋逐一對(duì)比，從中找出與現(xiàn)場指紋相匹配的指紋。一個(gè)不明身份的人的指紋與指 紋庫中有犯罪記錄的人指紋 5 進(jìn)行比對(duì)，來確定此人是否曾經(jīng)有過犯罪記錄。主要表現(xiàn)在： （ a） 對(duì)被采指紋的適應(yīng)性用戶 ID 指紋庫 用戶指紋 提取指紋特征 特征匹配 匹配結(jié)果 用戶指紋 提取指紋特征 逐一匹配 指紋庫 用戶 ID 6 差。指頭在每次采集用力大小、用力方向和采集位置都會(huì)有所不同，造成指紋的各種變形，使指紋特征的相對(duì)位置發(fā)生較大偏移，從而很難對(duì)各特征點(diǎn)做到精確定位。對(duì)于工作在驗(yàn)證模式下的自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)，指紋分類技術(shù)并不是一個(gè)問題?，F(xiàn)在，較好的指紋分類算法，將指紋分為五類和四類的準(zhǔn)確率分別也只有 %和 %[21][22]，而這樣的分類結(jié)果還遠(yuǎn)不能滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。 今后指紋識(shí)別技術(shù)研究發(fā)展的方向： （ a） 非接觸式真皮層指紋采集。 生物識(shí)別技術(shù)是一個(gè)綜合的體系，指紋識(shí)別僅僅是其中的一種。目前該技術(shù)的研究己經(jīng)取得了巨大的成就，也面臨