【正文】 兩條平行的紋路在此分開(kāi)。就是這些點(diǎn)提供了指紋唯一性的必要信息。 紋數(shù)（2） 局部特征局部特征是指指紋上的節(jié)點(diǎn)的特征，這些具有某種特征的節(jié)點(diǎn)稱(chēng)為特征點(diǎn)。三角點(diǎn)位于從核心點(diǎn)開(kāi)始的第一個(gè)分叉點(diǎn)或者斷點(diǎn)、或者兩條紋路會(huì)聚處、孤立點(diǎn)、折轉(zhuǎn)處，或者指向這些奇異點(diǎn)。有的指紋識(shí)別算法只使用模式區(qū)的數(shù)據(jù)，有的則使用所取得的完整指紋（SecureTouch的指紋識(shí)別算法使用了所取得的完整指紋而不僅僅是模式區(qū)進(jìn)行分析和識(shí)別）。我國(guó)目前所采用的指紋制度和世界各國(guó)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)一致，使用的是英國(guó)學(xué)者ERHenry的現(xiàn)代指紋法，即Henry System分類(lèi)整理法，將指紋分為二部八類(lèi)，Henry并確認(rèn)了若指紋上有13個(gè)特征點(diǎn)重合，即可確認(rèn)為本人。除非真的受到非常深的創(chuàng)傷，組織受到完全的破壞，才有可能留下永久的疤痕。由此永久不變的特性，是指紋驗(yàn)證被采用的原因之一。 指紋的特性 指紋的形狀千變?nèi)f化，之所以指紋會(huì)成為現(xiàn)代科學(xué)鑒別的工具，是因?yàn)橹讣y有著特殊的性質(zhì)，介紹如下:（1）指紋因人而異到目前為止，世界上沒(méi)有找到過(guò)有兩個(gè)指紋相同的人，即使是雙胞胎，他們的指紋紋路雖然會(huì)非常相似，但是比對(duì)其細(xì)節(jié)的部分還是會(huì)有很大的不同。 (5)可學(xué)習(xí)和自適應(yīng)不知道或不確定的系統(tǒng)； 神經(jīng)元示意圖 本文的主要工作 本文的主要任務(wù)是結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)指紋識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)和基于matlab平臺(tái)上的一個(gè)仿真。它的構(gòu)筑理念是受到生物（人或其他動(dòng)物）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能的運(yùn)作啟發(fā)而產(chǎn)生的。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一種特定的輸出函數(shù)，稱(chēng)為激勵(lì)函數(shù)（activation function）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算。（3）指紋的特征提取主要是提取指紋圖像中總體特征點(diǎn)信息和局部特征點(diǎn)信息，并去除應(yīng)為圖像采集過(guò)程中產(chǎn)生的一些偽特征點(diǎn)。 （1）指紋采集的過(guò)程本質(zhì)上是指紋成像的過(guò)程。用于個(gè)人身份識(shí)別的生物識(shí)別技術(shù)中指紋特征是第一個(gè)被發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用，因此，長(zhǎng)期與其他識(shí)別技術(shù)相比，指紋識(shí)別的歷史更加悠久。有些設(shè)備可以實(shí)時(shí)測(cè)量的指紋，而別人做不到的。例如，儲(chǔ)戶(hù)到銀行，他既不用銀行卡，還有的是沒(méi)有記住你的密碼直取款時(shí)，他的自動(dòng)柜員機(jī)提款，一個(gè)視頻攝像頭掃描用戶(hù)的眼睛，然后迅速而準(zhǔn)確地完成用戶(hù)的認(rèn)證結(jié)束業(yè)務(wù)，這是實(shí)拍島，得克薩斯州，美國(guó)聯(lián)合銀行的銷(xiāo)售部門(mén)。因此，采用生物“鑰匙”，你不必?cái)y帶大串鑰匙，不用費(fèi)心記憶或變更密碼。生物識(shí)別技術(shù)比傳統(tǒng)的識(shí)別方法，保密和方便更安全。 fingerprint feature extraction。 less efficient feature matching。實(shí)驗(yàn)顯示，matlab實(shí)現(xiàn)的處理結(jié)果比較理想，滿(mǎn)足識(shí)別的應(yīng)用性。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(wèn)題切實(shí)有效的解決辦法。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(zhuān)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(shū) 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(zhuān)業(yè): 1 設(shè)計(jì)（論文）題目及專(zhuān)題： 2 學(xué)生設(shè)計(jì)（論文）時(shí)間：自 年 月 日開(kāi)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(shuō)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(yǔ)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(yǔ)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(shuō)明書(shū) 共 頁(yè)2 設(shè)計(jì)（論文）圖 紙 共 頁(yè)3 指導(dǎo)人、評(píng)閱人評(píng)語(yǔ) 共 頁(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）答辯委員會(huì)評(píng)語(yǔ)：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(lái)越引起人們的重視。目前指紋匹配系統(tǒng)的主要問(wèn)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(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別等。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。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??；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。 fingerprint image preprocessing。傳統(tǒng)的識(shí)別方法，包括身份的物品（如鑰匙，ID，ATM卡等）和身份（如用戶(hù)名和密碼）的知識(shí)，但主要是通過(guò)在體外材料鑒定項(xiàng)目，一旦身份證明和鑒定被盜或遺忘的知識(shí)其身份被假冒或替換。普通的密碼，IC卡，條碼，磁卡或鑰匙丟失，遺忘，復(fù)制和未經(jīng)授權(quán)使用的諸多不利因素。生物識(shí)別技術(shù)可廣泛應(yīng)用于政府，軍隊(duì)，銀行，社會(huì)福利和安全，電子商務(wù)，安全和國(guó)防。其中有一些遵循傳統(tǒng)的公安部門(mén)所使用的方法，以局部細(xì)節(jié)，比較指紋，有的直接通過(guò)所有的特點(diǎn)，確定一些獨(dú)特的方法，如指紋波紋邊緣模式和超聲波。 指紋識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介指紋識(shí)別是基于生物特征識(shí)別的一種，具有所有生物識(shí)別的共性。： 指紋識(shí)別的一般步驟總的來(lái)說(shuō)，指紋識(shí)別的原理包括指紋采集原理、指紋圖像處理原理、指紋特征提取原理和指紋特征匹配原理四大部分。在圖像處理中一般由規(guī)格化、方向圖的就算、濾波幾個(gè)方面組成。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)簡(jiǎn)介人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，縮寫(xiě)ANN），簡(jiǎn)稱(chēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural network，縮寫(xiě)NN），是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量的節(jié)點(diǎn)（或稱(chēng)“神經(jīng)元”，或“單元”，）和之間相互聯(lián)接構(gòu)成。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對(duì)自然界某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是對(duì)一種邏輯策略的表達(dá)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有以下幾個(gè)突出優(yōu)點(diǎn)： （1）可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系； (2)采用并行分布處理方法，使得快速進(jìn)行大量運(yùn)算成為可能； (3)所有定量或定性的信息都等勢(shì)分布貯存于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各神經(jīng)元，故有很強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)性； (4) 能夠同時(shí)處理定量、定性知識(shí)。然而在我們手指和腳趾的第一節(jié)內(nèi)面有特殊的凸起紋路，有著各種不同的形狀，這些紋路會(huì)產(chǎn)生分泌物，由指端脊紋排泄出來(lái)，所以當(dāng)我們接觸到物體時(shí)，在物體的表面就會(huì)留下這些紋路的痕跡，這就是我們?nèi)〉弥讣y的來(lái)源。（2）指紋永久不變?nèi)嗽谀阁w內(nèi)四個(gè)月時(shí)，指紋就以經(jīng)全部形成，會(huì)隨著個(gè)人的發(fā)育而成長(zhǎng)，然而紋路及形狀從出生到老死都不會(huì)有改變，為了證實(shí)這個(gè)特點(diǎn)，十九世紀(jì)末，有一位德國(guó)人類(lèi)