【正文】 點(diǎn)作為相應(yīng)的極坐標(biāo)系中的原點(diǎn)，并算出其它細(xì)節(jié)點(diǎn)相對(duì)于參照點(diǎn)的極坐標(biāo)。除具備卓越的數(shù)值計(jì)算能力外，它還提供了專業(yè)水平的符號(hào)計(jì)算、文字處理、可視化建模仿真和實(shí)時(shí)控制等功能。 MATLAB 產(chǎn)生的歷史背景 在 70 年代中期 ,Cleve Moler 博士和其同事在美國國家科學(xué)基金的資助下開發(fā)了調(diào)用EISPACK 和 LINPACK 的 FORTRAN 程序庫。這一代的 MATLAB 語言同時(shí)具備了數(shù)值計(jì)算和數(shù)據(jù)圖示化的功能。 MATLAB 的出現(xiàn) ,為各國科學(xué)家開發(fā)學(xué)科軟件提供了新的基礎(chǔ)。在國內(nèi) ,特別是工程界，MATLAB 一定會(huì)盛行起來。由于庫函數(shù)都由本領(lǐng)域的專家編寫，用戶不必?fù)?dān)心函數(shù)的可靠性。 以下簡單介紹一下 MATLAB 的主要特點(diǎn) : 1）、語言簡潔緊湊，使用方便靈活，庫函數(shù)極其豐富 。在歐美等高校 ,MATLAB 已經(jīng)成為線性代數(shù)、自動(dòng)控制理論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)字信號(hào)處理、時(shí)間序列分析、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真等高級(jí)課程的基本教學(xué)工具；成為攻讀學(xué)位的大學(xué)生、碩士生、博士生必須掌握的基本技能。在 MATLAB進(jìn)入市場前 ,國際上的許多軟件包都是直接以 FORTRAN、C 語言等編程語言開發(fā)的。 1983年春天 ,Cleve Moler 到 Standford 大學(xué)講學(xué) ,MATLAB 深深地吸引了工程師 John Little 敏銳地覺察到 MATLAB 在工程領(lǐng)域的廣闊前景。開放性使 MATLAB 廣受用戶歡迎。 本章小結(jié) 本章詳細(xì)介紹了指紋識(shí)別過程的原理及算法的研究，具體算法將在后續(xù)章節(jié)給出。 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 17 圖 313 細(xì)節(jié)點(diǎn)的對(duì)應(yīng)脊線 指紋識(shí)別中細(xì)節(jié)點(diǎn)的匹配 細(xì)節(jié)匹配一般在極坐標(biāo)系中進(jìn)行，因?yàn)橹讣y圖像的非線性形變往往呈放射狀，在某個(gè)區(qū)域內(nèi)的形變比較大，然后非線性地向外擴(kuò)張，因而，在極坐標(biāo)中能更好地描述非線性形變；另外，在極坐標(biāo)中不需要考慮輸入圖像與模板圖像的參照點(diǎn)之間的平移，將一對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的坐標(biāo)相對(duì)于參照點(diǎn)轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)時(shí)，平移就被抵消了；還有，在極坐標(biāo)系中顯然比在直角坐標(biāo)系中更便于處理兩幅圖像間的旋轉(zhuǎn) [8]。 2．細(xì)節(jié)點(diǎn)的方向，這個(gè)方向就是該細(xì)節(jié)點(diǎn)所在的塊的塊方向。 ? ?1 , (2) , (8)R R R??? 是細(xì)化后圖像在 1 2 8,X X X??? 處的灰度。重復(fù)這個(gè)過程，直到?jīng)]有一個(gè)像素的值被改變。 (細(xì)化性 ) 6．骨架盡可能接近條紋中心線。 所謂細(xì)化，就是從原來的圖中去掉一些點(diǎn)，但仍要保持原有的形狀。顯然，該波形圖的波谷對(duì)應(yīng)指紋圖像的脊線 (指紋圖像中暗的紋線 )，而波峰則對(duì)應(yīng)指紋圖像的谷 (指紋圖像中亮的紋線 )。 圖 36 分離濾波器的權(quán)值 圖 37 基本濾波器的權(quán)值 用方向?yàn)V波器進(jìn)行濾波去噪時(shí)，根據(jù)塊方向圖中的該塊的方向，選用相應(yīng)的濾波器 (將水平方向的濾波器旋轉(zhuǎn)塊方向的角度后得到 )，進(jìn)行濾波。 濾波器的大小由指紋圖像中脊線的周期決定，在我們的試驗(yàn)中，周期取為 5，因而這里以 Sx5 大小的濾波器為例。 指紋圖像濾波有兩種方法： 方法一：利用 Gabor 濾波器的參數(shù)可利用指紋的方向性和紋理性，用 Gabor 濾波器來作為帶通濾波器，去除噪音，增強(qiáng)脊谷結(jié)構(gòu)。 這里用簡單的梯度算子 [4]： xG ? ?ji, = ? ? ? ? ? ?? ?1,1,121,1 ??????? jifjifjif ? ? ? ? ? ?? ?1,1,121,1 ???????? jifjifjif （ ） ? ??jiGy , ? ? ? ? ? ?? ?1,11,21,1 ??????? jifjifjif ? ? ? ? ? ?? ?1,11,21,1 ???????? jifjifjif （ ） 3．用下面公式計(jì)算 MM? 塊的方向 ? ， ? ? ? ?? ? ? ?? ?????????????????? ?? ??????????10102210101,2t a n21 MiMjyxMiMjyxjiGjiGjiGjiG? 0?xG 且 0?yG （ ） 當(dāng) MM? 的塊中 xG 或 yG 為 零的比率很大時(shí)，塊方向應(yīng)直接設(shè)為 0 或 ? ，這樣 MM?塊中的每一個(gè)像素的方向都等于 ? 。這兩個(gè)數(shù)的具體取值與圖像的分辨率有關(guān)，一般取 N=16，即取 16 個(gè)方向， n=8，即一個(gè)方向上取 8 個(gè)鄰點(diǎn)。 方向圖描述了指紋圖像中每一像素點(diǎn)所在脊線或谷線在該點(diǎn)的切線方向，也可看作是指紋源圖像的一種變化表示方法，既用紋線的方向來表示該紋線。 第 3 章 指紋圖像處理及特征提取與實(shí)現(xiàn) 方法概述 基于細(xì)節(jié)點(diǎn)特征 的指紋自動(dòng)識(shí)別技術(shù)是目前這方面研究中的主流，這種系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)有以下一些步驟如圖 31： 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 7 后處理細(xì)化指 紋圖 像特 征匹 配預(yù) 處 理特征提取濾波結(jié) 論二值化 圖 31 基于細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng) 預(yù)處理是將輸入 的（直接采集進(jìn)來的）低質(zhì)量、有噪音的指紋源圖象處理成已細(xì)化了的清晰的二值圖像 [3]。盡管指紋識(shí)別系統(tǒng)存在著可靠性問題 ，但其安全性也比相同可靠性級(jí)別的“用戶 ID+密碼”方案的安全性要高得多。盡管指紋只是人體皮膚的一小部分，但 用于識(shí)別的數(shù)據(jù)量相當(dāng)大，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)是需要進(jìn)行大量運(yùn)算的模糊匹配算法。網(wǎng)上銀行、網(wǎng)上貿(mào)易、電子商務(wù)等一系列網(wǎng)絡(luò)商業(yè)行為就有了安全性保障。前者可以是一個(gè)公司、部門，后者可以是一個(gè)家庭的成員、銀行的營業(yè)廳、金庫、財(cái)務(wù)部門、倉庫等機(jī)要場所。 比對(duì)時(shí)間：指紋設(shè)備對(duì)兩組指紋特征模版進(jìn)行比對(duì)所耗費(fèi)的時(shí)間，通常要求不超過 1 s。這很容易理解，“把關(guān)”越嚴(yán)，誤識(shí)的可能性就越低，但是拒識(shí)的可 能性就越高。通過計(jì)算機(jī)模糊比較的方法，把兩個(gè)指紋的模板進(jìn)行比較，計(jì)算出它們的相似程度，最終得到兩個(gè)指紋的匹配結(jié)果。 指紋的生命特征與被測 對(duì)象的生命存在與否密切相關(guān)。 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 3 第 2 章 指紋識(shí)別的基本理論及應(yīng)用 指紋識(shí)別的原理和方法 指紋的特征與分類 指紋識(shí)別學(xué)是一門古老的學(xué)科，它是基于人體指紋特征的相對(duì)穩(wěn)定與唯一這一統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)果發(fā)展起來的。指紋圖像濾波增強(qiáng)的目的是將有噪聲干擾的指紋圖像變得更加清晰，使得指紋圖像的脊線更黑，谷線更白，當(dāng)前在實(shí)際指紋圖像增強(qiáng)算法的應(yīng)用中一般是幾種濾波增強(qiáng)方式結(jié)合起來使用，主要的方案是基于傅里葉變換結(jié)五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 2 合濾波和指紋圖像點(diǎn)方向場的下上下濾波器；指紋圖像二值化，是將指紋圖像變成灰度值只有 0和 255 兩種顏色的圖像，當(dāng)前，在自動(dòng)指紋識(shí)別中常采用的是根據(jù)指紋圖像的點(diǎn)方向場在指紋紋線方向和指紋紋線垂直方向上對(duì)指紋圖像進(jìn)行 二值化處理；指紋圖像細(xì)化是指刪除指紋紋線的邊緣像素，使之只有一個(gè)像素寬度，目前在自動(dòng)指紋識(shí)別技術(shù)中常用的是 OPTA 算法的改進(jìn)的圖像模板細(xì)化算法；指紋特征提取，是將細(xì)化后使用計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù)采集指紋圖像中奇異點(diǎn)、端點(diǎn)、叉點(diǎn)等指紋特征數(shù)據(jù)，目前常用的特征提取算法是先對(duì)細(xì)化后的指紋圖像進(jìn)行初步去噪，然后提取特征點(diǎn)，再根據(jù)閾值去除偽特征點(diǎn)；指紋匹配，是指紋預(yù)留模板圖像與輸入樣板圖像中的所有特征點(diǎn)的匹配，目前在自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)中常采用可變大小的界限盒的指紋特征匹配算法。指紋識(shí)別技術(shù)的發(fā)展得益于現(xiàn)代電子集成制造技術(shù)的進(jìn)步和快速可靠的算法的研究。本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。 關(guān)鍵詞 ：指紋識(shí)別， 圖像處理，特征提取，特征匹配 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) II Abstract With the continuous development of Biometric Identification Technology,People found that each person39。因此指紋識(shí)別技術(shù)逐步發(fā)展為一種新的身份識(shí)別方式，并且憑借其良好的安全可靠性，大有取代傳統(tǒng)身份識(shí)別方式的趨勢。對(duì)本研究提供過幫助和做出過貢獻(xiàn)的個(gè)人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。 涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。通過取代個(gè)人識(shí)別碼和口令，生物識(shí)別（指紋識(shí)別 ）技術(shù)可以阻止非授權(quán)的 “訪問”，可以防止盜用 ATM、蜂窩電話、智能卡、桌面 PC、工作站及其計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)；在通過電話、網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的金融交易時(shí)進(jìn)行身份認(rèn)證；在建筑物或工作場所生物識(shí)別技術(shù)（指紋識(shí)別）可以取代鑰匙、證件、圖章等。當(dāng) 噪聲增大時(shí)，提取了許多虛假細(xì)節(jié)點(diǎn)，還有可能丟失細(xì)節(jié)點(diǎn)，這就是傳統(tǒng)的基于細(xì)節(jié)點(diǎn)識(shí)別算法的不足之處之一，因?yàn)樗焕昧酥讣y圖像中的一小部分信息（細(xì)節(jié)點(diǎn)位置和方向）作為特征進(jìn)行匹配，丟失了蘊(yùn)涵在圖像中的其他豐富的結(jié)構(gòu)信息。細(xì)節(jié) 特征是實(shí)現(xiàn)指紋精確比對(duì)的基礎(chǔ)，而紋形特征、紋理特征等則是指紋分類及檢索的重要依據(jù)。 指紋識(shí)別的原理和方法 指紋識(shí)別技術(shù)主要涉及四個(gè)功能：讀取指紋圖像、提取特征、保存數(shù)據(jù)和比對(duì)。為了便于采用量化的方 法表示其性能，引入了下列兩個(gè)指標(biāo)： 拒識(shí)率（ false rejection rate， FRR）：是指將相同的指紋誤認(rèn)為是不同的，而加以拒絕的出錯(cuò)概率。針對(duì) FAR=%的指標(biāo)，應(yīng)采用不少于 1415 幅不同的指紋圖像作循環(huán)測試，總測試次數(shù)為 1000405 次，如果測試中發(fā)生一次錯(cuò)誤比對(duì)成功，則 FAR=1/1000405；針對(duì) FRR=%，應(yīng)采用不少于 46 幅屬于同一指紋 的圖像組合配對(duì)進(jìn)行測試，則總提交測試的次數(shù)為 1035 次數(shù)，如果發(fā)生一次錯(cuò)誤拒絕，則 FRR=1/1035。 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 5 指紋識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用 指紋識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成熟，其應(yīng)用日益普遍，除了刑事偵察用之外，在民用方面已非常廣泛，如指紋門禁系統(tǒng)、指紋考勤系統(tǒng)、銀行指紋儲(chǔ)蓄系統(tǒng)、銀行指紋保管箱、指紋醫(yī) 療保險(xiǎn)系統(tǒng)、計(jì)劃生育指紋管理系統(tǒng)、幼兒接送指紋管理系統(tǒng)、指紋獻(xiàn)血管理系統(tǒng)、證券交易指紋系統(tǒng)、指紋槍械管理系統(tǒng)、智能建筑指紋門禁管理系統(tǒng)、駕駛員指紋管理系統(tǒng)等。該技術(shù)把卡的主人的指紋（加密后）存儲(chǔ)在 IC 卡上，并在 IC 卡的讀卡機(jī)上加裝指紋識(shí)別系統(tǒng)，當(dāng)讀卡機(jī)閱讀卡上的信息時(shí)，一并讀入持卡者的指紋，通過比對(duì)就可以確認(rèn)持 卡者是否是卡的真正主人，從而進(jìn)行下一步的交易。 指紋識(shí)別的可靠性 指紋識(shí)別技術(shù)是成熟的生物識(shí)別技術(shù)。因此，指紋識(shí)別技術(shù)己經(jīng)非常簡單實(shí)用。通常用比對(duì)兩個(gè)或更多的指紋來達(dá)到不損失易用性的同時(shí)，極大提高系統(tǒng)的安全性。這種方法計(jì)算量比較大，在求頻率圖容易產(chǎn)生偏差，不利于單片機(jī)的實(shí)現(xiàn)。 方向圖的計(jì)算 求點(diǎn)方向圖 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 8 設(shè) ? ?yxf , 是指紋圖像中點(diǎn) ? ?yx, 的灰度值，要計(jì)算該點(diǎn)的方向 ? ?yxD , ，需要先求出 dS （該點(diǎn)臨域沿 d 方向的灰度變化）。 此方向求得的方向特點(diǎn)： 1．方向取值不是 0～ 2? 中的任意值，而是有限的幾個(gè)數(shù)。這樣可以使方向圖精度可以大大提高。這是一種簡單但效果良好的上下文濾波器，上下文濾波法也是基于方向圖的，這是一系列上下文相關(guān)的濾波器，使用時(shí)根據(jù)某一快的方向從一系列濾波器中選擇一個(gè)相應(yīng)的濾波器來對(duì)這一塊進(jìn)行濾波。即對(duì)于第 i 行 j 列的點(diǎn)的灰度值 ? ?jif , 的處理如下： 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 11 圖 34 斷裂與叉連 圖 35 平均濾波器的權(quán)值 ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ??? ?? ?? ??????????? 2 2 2 2 2 2 ,1,2, m m m mjifXmjifYmjifZjif ? ? ? ?? ??? ?? ????????2222 ,2,1m m mjifZmjifY （ ） 若圖像中出現(xiàn)斷點(diǎn)，即這一點(diǎn)的灰度值比周圍點(diǎn)都小得多，則經(jīng)過平均濾波器的處理，它的灰度值就接近鄰近點(diǎn)的灰度值了，所以平均濾波器有連接斷點(diǎn)的作用。 將指紋圖像自身的方向結(jié)構(gòu)特點(diǎn)與源圖像灰度值變化特點(diǎn)結(jié)合起來，確定對(duì)圖像中每一像素點(diǎn)二值化的動(dòng)態(tài)閥值。 5．將當(dāng)前像素點(diǎn)的加權(quán)平均灰度值（即 12lX ???????）與動(dòng)態(tài)閥值進(jìn)行比較，若小于動(dòng)態(tài)閥值，同時(shí)，當(dāng)前像素點(diǎn)在波形圖極小點(diǎn)一個(gè)有限的鄰域內(nèi)，則當(dāng)前像素點(diǎn)為脊線點(diǎn)，否則即為谷點(diǎn)，即： ? ? 110, 22255llXf i j ?? ? ? ? ? ? ??? ? ? ?? ? ? ? ???? ??? ? ? ? ???動(dòng) 態(tài) 閥 值 極 小 點(diǎn) 位 置其 他 （ ） 其中 ? 的取值與指紋讀入器的分辨率有關(guān)，通常取為指紋周期的四分之一，本文取2?? 。一種好的細(xì)化方法應(yīng)滿足下列條件： 1．迭代必須收斂的。 這種算法采用 44? 模板，如圖 39 所示，左上角的 33?