【正文】 果在計算過程中出現符合式（ ）、式（ ）的像素點 ， 那么這個像素點就是。端點的 8 鄰域點共有 8 種組合 ， 這 8 種組合如圖 所示。 對于細化后的圖像 ， 如果存在指紋脊線上一個值為 1 的像素點 ， 它的 8 個鄰域中只有一個值為 1 的像素點 ， 那么這個像素點為末梢點 ， 也就是端點如果它有且僅有兩個相互不相鄰的值為 1的相鄰像素點 ， 那么這個點為脊線上的點如果它有兩個以上互不相鄰的值為 1的相鄰像素點 ， 那么這個點為分叉點。同時 ， 交叉、橋形和口形都可以看成是端點和分叉點的合成。 北京科技大學本科生畢業(yè)設計（論文） 27 進行指紋圖像特征提取的目的：給指紋圖像中的特征點賦予一些參數、標記 ， 使得用這些參數、標一記能把每一個指紋唯一的區(qū)別出來。目前所用到指紋識別技術絕大部分都是基于對指紋特征的識別而不是整幅指紋圖像的識別。 如果滿足家下列條件： ① ( ) ； ② ( ) ； ③ ； 其中 N(P)是 P 非零鄰點的個數 ， S(P)是以 P1， P2， P3…… P8為序時這些點的值從 0 到 1 變化的次數?？焖偌毣惴ㄋ俣群芸?，但是細化不徹底 ， 細化后的紋線不是單像素寬。符合上述條件即為單像素寬。 P1 P2 P3 P4 P P5 P6 P7 P8 （ 2）背景 點和目標點：背景點是圖像中除去目標點之外的部分 ， 即不做處理的所有像素點目標點定義為圖像中的紋線部分 ， 即為要處理的所有像素點。 （ 1） 4 鄰域、 4 連通和 8 鄰域、 8 連通的概念。為了進一步節(jié)省空間壓縮數據 ， 同時方便以后指紋特征的提取 ， 這節(jié)將對指紋圖像進行細化處理。指紋數字圖像的細化的目的是為了提取指紋數字圖像特定范圍的特征，然后采用相關的細化算法處理，得到與原來指紋數字圖像形狀近似的由簡單的弧或曲線組成的圖形，使這些細線處于物體的中軸附近。具體的做法先將所得到的閉值分配到一個二維閉值數組中 ， 其中每一個像素對應一個閉值 ， 按從左到右從上到下的順序 ， 使用 算術平均模板對整個閉值數組進行一次濾波 ， 再將所得的閉值與指紋灰度值相比較來進行二值化。 北京科技大學本科生畢業(yè)設計（論文） 24 由于局部閉值算法效果更好 ， 本文就采用了該算法。這種方法雖然簡單 ， 但是噪聲比較大 ， 如果指紋圖像的質量不好就會產生較大的噪聲。反之，如果該階段引入數字噪聲，就會直接降低數字圖像質量，影響辨別精度。 圖像的二值化 指紋數字圖像二值化作為指紋數字圖像預處理過程的一部分，是進行指紋數字圖像細化處理的基礎。 通過上面的介紹不難發(fā)現 ， 研究各種指紋圖像增強的方法 ， 其實可以歸結到濾波器的設計上 ， 而濾波器的設計主要依賴于兩個參數指紋紋路的方向與寬度。 Lawrence O’Gorma [12]提出了一種方向自適應濾波器對指紋圖像進行濾波 ， 在這種方法中 ， 他們將濾波器和局部的指紋紋路方向重合實現指紋圖像濾波。 在采集指紋的過程中 ， 由于各方面條件的限制 ， 不可避免的會引入各種噪聲 ， 這些噪聲的存在會對指紋特征信息的提取造成一定的影響 ， 嚴重時甚至可能造成提取出錯誤的信息。而圖 b 濕化質量指紋圖像中，脊線有許多的融合，這樣是原有的特征點經過融合被消除了，所以會產生許多丟失的特征點，這對后續(xù)的指紋圖像處理及特征點的提取造成了一定的困難。因此如何準確高效的提取指紋數字圖像特征，北京科技大學本科生畢業(yè)設計（論文） 21 采取什么樣的步驟和方式提取圖像特征將為后面的指紋數字圖像匹配工作奠定基礎，也是指紋數字圖像特征提取部分主要討論的內容。 當得到經過細化后的二值數字圖像后，接下來就是要對細化后的數字圖像進行關鍵特征提取，從而達到識別不同的指紋數字圖像的目的。細化時注意紋線的連接性、方位性、特征點和中間點等關鍵特征，使其保持不變。經過對指紋數字圖像的非線性平滑處理等增強處理后，其中的紋線 (脊 )部分得到了增強，不過因為脊的灰度數值存在差異，使脊的強度并不完全一樣。 受各種原因的影響，在指紋數字圖像識別的過程中輸入的指紋圖像可能是一含噪聲較多的灰度圖像，指紋圖像預處理的目的就是去除數字圖像中的噪聲，從而使數字圖像邊緣更明顯，畫面更清晰，努力把它變成一幅清晰的點線圖，以便于提高所提取的指紋數字圖像特征。對細化后的指紋圖像 ， 一般可簡單的通過的模板檢測出常用的特征點。二值化后的指紋線仍具一定寬度 ， 而指紋識別只關心紋線的方向和特征點 ， 通過細化 ， 可以刪除紋線的邊緣像素 ， 使其成為單像素寬度以便特征提取?；叶葓D濾波法僅把指紋圖像簡單的當作灰度圖來處理 ， 效果不是很好。常用直方圖均衡化的方法來增強圖像 ， 它可以使每一灰度級所對應的像素個數基本相同 ， 以達到增強圖像的目的。 圖 自動指紋識別系統的 組成 北京科技大學本科生畢業(yè)設計（論文） 18 指 紋 圖 像 采 集指 紋 圖 像歸 一 化指 紋 圖 像增 強指 紋 圖 像二 值 化指 紋 圖 像細 化指 紋 特 征 點提 取指 紋 特 征 點匹 配輸 出 結 果開 始結 束 經指紋傳感器采集得到的圖像 ， 常由于手指用力不均、擺放位置不當及其它一些原因而造成指紋圖像變形 ， 也就是造成指紋圖像的噪聲過大。 指紋識別系統原理 一般來講，一個自動指紋識別系統 (Automated Fingerprint Identification System，簡稱 AFIS)主要包括指紋圖像提取子系統、指紋識別子系統和指紋存儲子系統三部分構成。 圖 是按照三種線形將指紋分類的示意圖示例。 有同心圓或螺旋紋線，看上去像水中漩渦的，叫 斗形紋 ；有的紋線是一邊開口的，就像 簸箕 似的，叫箕形紋；有的紋形像弓一樣，叫弓線紋 。通?？梢杂梅勰┓?，選擇顏色對比大的粉末，撒在物品表面 提取出完整的指紋；另一方法是 磁粉 法，以微細的鐵粉顆粒，用磁鐵作為刷子，來回刷掃，顯現指紋。如手沾油漆、血液、墨水等物品 轉印 而成，通常都是印在指紋卡上成為基本資料； 第二類是成型紋，這是指在柔 軟物質 ，如手接觸 壓印 在蠟燭、 黏土 上發(fā)現的指紋； 第三類是潛伏指紋，這類指紋是經身體自然分泌物如汗液，轉移形成的指紋紋路，目視不易發(fā)現，是 案發(fā)現場 中最常見的指紋。 北京科技大學本科生畢業(yè)設計（論文） 15 3指紋圖像的預處理及 指紋算法 指紋的分類 指紋是人類手指末端指腹上由凹凸的皮膚所形成的紋路。車輛的頻繁失竊己經成為車主們新的憂慮。 汽車在多年的發(fā)展過程中已經成為了人類現代文明和國家發(fā)達與否的重要標志?？梢哉f目前指紋識別技術對大多數人來說是對自身信息安全的保證，雖說現在，指紋識別技術雖有許多缺點尚待改進，但其為市場接受已經成為一個不爭的事實。但隨著產品的本地化 ， 這一局面將會改變。主要應用在門禁、金融、證券、保險、社會福利機構的身份確認、個人財產使用管制、社會安全、信息安全、職員和會員管理、醫(yī)療 檔案管理等。因此 ， 開發(fā)出具有完全知識產權的指紋識別算法 ， 滿足一般小型的嵌入式及大容量比對的需要 ， 在此基礎上研制基于 DSP 及大規(guī)模可編程器件的獨立識別模塊 ， 利用此核心模塊開發(fā)出系列指紋門禁 ， 卡證應用系統和條形碼防偽系統 ， 這些都具有很好的市場前景。目前 ， 應用到卡、證系統的產品市場啟動較快 ， 特別是將指紋與卡、條形碼結合的產品市場前景非常廣闊。從研究開發(fā)實力看 ， 目前國內公司都擁有一批有實力的技術人員 ， 許多公司里還擁有不少博士 ， 并與大學合資合作開發(fā)該項技術 ， 這也是該項技術在國內能快速發(fā)展的因素之一。這些公司看到指紋識別技術在中國具有很好的市場前景 ， 所以都在加大技術和產品開發(fā)的投入 ， 以期盡快實現產品地產化 ， 努力適應中國市場的發(fā)展。近幾年國內有很多公司開始涉足自動指紋識別系統的應用開發(fā) ， 但真正在自主識別算法基礎上進行硬件開發(fā)的為數不多 ， 為數更多的是在購進國外指紋識別算法開發(fā)包的基礎上進行二次開發(fā)。利用硬件來實現算法同時也是提高指紋自動識別速度的一個重要途徑。 （ 四 ） 指紋圖像的壓縮存儲。大多數特征提取算法都是基于黑白二值圖像的 ， 也有少量基于灰度圖像的特征提取算法。方向矩陣的計算一般采用梯度方法或統計方法。相對來說 ， 國內在指紋識別算法研究方面起步比較晚 ， 大約是從八十年代開始 ，而且主要側重于研究角度 ， 很長一段時間沒有在實際應用中實踐 ， 所以這些技術和實際的市場需求之間還有不少差距。 90 年代末到現在 ， 由于半導體指紋傳感器的出現 ， 使得指紋識別的應用領域迅速擴大 ， 在個人電腦、個人數字助理、掌上電腦、手機、門禁系統、考勤系統、保險箱控制系統等很多領域都開始使用 AFIS技術 ， 所以指紋識別算法的研究重點從光學傳感器轉移到了半導體傳感器 ， 對算法的性能也提出了更高的要求。隨后這種傳感器開始走向普及，在筆記本等電子設備上大顯身手。而在過去，為了獲得整個手指的指紋，不得不使用比手指更大的傳感器，必須整個手指同時按壓在傳感器之上。相比之下，超聲波傳感技術可以排除手指表面的污垢、油脂等的干擾，因而精確度是目前所知的技術中最高的。由于這一技術采用的北京科技大學本科生畢業(yè)設計（論文） 9 是活體識別技術，必須通過人體的微電流，因而即使割下別人的指紋來進行確認也沒有用，其它例如指模等更是無計可施，因而具有更高的安全性；同時由于不會受灰塵、油脂等影響，準確率也更高。只所以指紋識別能夠真正普及開來，進入每一個電子設備，完全是因為第二代指紋識別技術：電容式指紋識別技術的誕生。之后再將從這個圖像中尋找?guī)讉€特征點，再和數據庫中的記錄進行核對。當時的指紋識別設備多采用光學傳感技術。20 世紀 80年代 ， 個人電腦、光學掃描等技術的革新 ， 使得它們作為指紋取像的工具成為現實 ， 從而使指紋識別可以在其他領域中得以應用 ， 比如卡。 19 世紀末期 ， 英國學者對指紋進行了系統的研究 ， 并提出了指紋細節(jié)特征分類 ， 將指紋分為斗、箕、弧三大類 ， 使指紋識別應用進入了一個嶄新的時期。 指紋識別技術在數十年前就已經誕生，當時主導研發(fā)的是赫赫有名的 FBI，主要應用于內部的安全設備，始終只是處于少數專業(yè)應用的地步，并沒有真正邁入民用的陣營，這一局面直到九十年代才有所改變。 在很久以前，人們就意識到了指紋的唯一性，在人的一生中，指紋始終是保持不變的，而且每個人之間都是不同的。從而達到預期的目標。 第三章：用 Matlab 軟件對一個現有的指紋進行了圖像處理，并且提取出指紋的特征點。然而具有指紋識別解鎖的汽車來說，用戶再也不用擔心這樣的問題出現了。依靠這種唯一性和穩(wěn)定性 ，可以將一個人和他的指紋對應起來 ， 通過對其指紋和預先保存的指紋進行比較 ， 就能驗證其真實身份。另外 ， 對輸入的指紋圖像提取關鍵特征后 ， 可以大大減少網絡傳輸的負擔 ， 便于實現異地確認。另外 ， 指紋識別系統中完成指紋采樣功能的硬件部分也較易實現。 同其他識別方法比較指紋識別具有如下性質 [4]： （ 1）指紋可以提供獨一無二的個體特征 ， 并且特征的精確度和復雜度足以滿足高精度的鑒別需要。 下面就這幾種識別方法做一個全方位的比較，如表 所示。 聲音識別對背景噪聲比較敏感 ， 而這一點在實際應用中有很難控制 。顯然，后一種方式實現的技術單獨要高。 （ 5）聲音識別技術 與簽名識別相同 ， 聲音識別也是一種行為識別技術，聲音識別設備不斷地測量、紀錄聲音的波形和變化。動態(tài)方式則要對簽名的全過程進行監(jiān)控和采樣，記錄筆畫每處的加速度、速度、運筆方向、順序等動態(tài)信息，并結合簽名筆跡的靜 態(tài)幾何特征進行綜合辨識。 （ 4）簽名識別技術 簽名作為身份認證的手段己經用了幾百年了 ， 而且我們都很熟悉在銀行的格式表單中簽名作為我們身份的標志。視網膜的這些特性使這一識別技術具有很好的防偽性能 ， 也有潛力成為將來生物特征識別的主流手段之一。在生物特征識別技術領域 ， 視網膜識別指的是利用視網膜上的血管分布模式進行身份識別。虹膜識別技術的發(fā)展主要存在幾個方面的困難： 雖然從理論上講 ， 虹膜是具有唯一性的生物特征 ， 但它不象指紋那樣使用歷史悠久 ， 人們還需要一定的時間去認可和接受它。虹膜隔離于外部環(huán)境而且不能通過手術修改。 （ 1）虹膜識別技術 虹膜是一種在眼睛中瞳孔內的織物狀的各色環(huán)狀物 ， 每一個虹膜都包含一個獨一無二的基于像冠、水晶體、細絲、斑點、結構、凹、射線、皺紋和條紋北京科技大學本科生畢業(yè)設計（論文） 2 等特征的結構 ， 據稱 ， 沒有任何兩個虹膜是一樣的。生物識別技術是根據人體自身的特征如指紋、聲音等來識別個人的身份的技術。 正是由于汽車的數量與日俱增，汽車被盜案件頻繁發(fā)生，汽車安全問題已然成為一個社會所關注的問題了。 the software part are: fingerprint image capture, fingerprint matching and short message munications, and so on. First, the fingerprint image sensor gets the user’s fingerprint, t