【正文】 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(shù)字圖像特征。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。因此如何準確高效的提取指紋數(shù)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(shù)字圖像匹配工作奠定基礎，也是指紋數(shù)字圖像特征提取部分主要討論的內(nèi)容。 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。 通過上面的介紹不難發(fā)現(xiàn) ， 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(shù)指紋紋路的方向與寬度。反之，如果該階段引入數(shù)字噪聲，就會直接降低數(shù)字圖像質量，影響辨別精度。 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。指紋數(shù)字圖像的細化的目的是為了提取指紋數(shù)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(shù)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。 （ 1） 4 鄰域、 4 連通和 8 鄰域、 8 連通的概念。符合上述條件即為單像素寬。 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(shù) ， 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(shù)。 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(shù)、標記 ， 使得用這些參數(shù)、標一記能把每一個指紋唯一的區(qū)別出來。 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。 （ 3）計算交叉點： ∑ | | ，其中 () ∑ ( ) () 如果在計算過程中出現(xiàn)符合式（ ）、式（ ）的像素點 ， 那么這個像素點就是。大量的統(tǒng)計結果和實際應用也表明 ， 使用這兩類特征點就足以描述指紋的唯一性。指紋的總體特征通常被用來進行指紋的大體分類指紋的局部特征 ， 也就是細節(jié)特征 ， 通常被用來進行指紋的匹配。該算法把一次迭代分為兩次掃描 ， 細化過程中由周邊向中間逐層細化 ， 使細化后的脊線位于原圖的中軸。 （ 3）邊界點：屬于目標點，且其 4 鄰點中至少有一個為背景點。同時細化算法應該滿足下列條件： （ a）細化性：骨架紋線的寬度為單像素寬（ 1 個像素）； （ b）連接性：紋線的連接性不被破壞； （ c）拓撲性：保持原圖像的基本結構特性 ， 不引起紋線的逐步吞食 （ d）保持性：保護指紋的細節(jié)特征； （ e）收斂性：迭代必須是收斂的； （ f）中軸性：骨架盡可能接近條紋中心線； （ g）快速性：算法簡單而且速度快。 實驗表明 ， 對指紋圖像進行二值化處理 ， 這種以區(qū)域灰度幅度為函數(shù)的平滑自適應閉值法完全適合。對選取的閥值應盡量使該塊圖像內(nèi)大于該閉值的像素點和小于該閉值的像素點個數(shù)相等。對指紋數(shù)字圖像二值化的好處在于使得數(shù)字圖像的幾何性質只與 0 和 1 的位置有關，不再涉及像素的灰度數(shù)值，使處理變得簡單，這給存儲和處理帶來了巨大的方便，同時也提高了系統(tǒng)的性能。Toshio Kamei[14]提出了另外一種基于 Fourier 的指紋圖像增強方法 ， 在這種方法中 ， 他們利用了兩個分別處理紋路和局部方向的分離的濾波器 ， 此外 ， 他們還定義了一個選擇圖像特征的能量函數(shù)。 圖 a 正常質量指紋圖像 圖 b 濕化質量指紋圖像 圖 c 干化質量指紋圖像 圖 指紋圖像質量對比 圖 a 端點 圖 b 分叉點 圖 端點和分叉點示意圖 北京科技大學本科生畢業(yè)設計（論文） 22 圖像增強 指紋數(shù)字圖像增強是對低質量的指紋圖像采用一定的算法進行處理，使其紋線結構清晰化，盡量突出和保留固有的特征信息以避免產(chǎn)生偽特征信息的圖像處理過程。 在當前的指紋識別技術中，采用的較為普遍的特征提取是提取細節(jié)點（ minutia points），主要是提取兩種細節(jié)特征點：端點和分叉點。 最后一步是細化。指紋匹配時主要依據(jù)下述信息細節(jié)點的位置、方向、指紋的紋型、脊線的趨勢、細節(jié)特征點之間的脊線數(shù)目等。圖像二值化是設定閉值 ， 把灰度圖像變換成用和分別表示目標和背景的二值圖像。圖像預處理一般包括圖像增強、分割、濾波、二值化、細化等幾個步驟 [10]。 由上圖我們可以清楚的看到弓型指紋（圖 a 和圖 b）具有的一個中心點，箕型指紋（圖 c 和圖 d）具有一個中心點和一個三角點，斗型指紋（圖 e）具有一個中心點和兩個三角點。 指紋分類根據(jù)指紋中的兩類特殊結構 core 點 delta 點（如圖 所示）的數(shù)目和位置不同可將 指紋劃分為不同的類型 [5]。是 人類進化 過程式中自然形成的。隨著人們生活水平的不斷提高，汽車數(shù)量的增加，汽車給人們帶來許多方便。另外在需要密碼的保險柜、手機和筆記本電腦等產(chǎn)品上 ， 指紋辨識技術的應用十分廣泛。許多大公司有專門的機構從事該項技術的研究、開發(fā)、應用 ， 包括 IBM、 Inter、 Microsoft、 Digitalpersona、 Identix、 Motorola、韓國現(xiàn)代、朝鮮培富士、法國 TLOMAOM、臺灣 Aeter 公司、 Veridi、 BAC 等 ， 其中 Identix公司在生物識別技術領域獨樹一幟 ， 韓國現(xiàn)代、朝鮮培富士在識別算法上都達到世界先進水平。有的產(chǎn)品還不太成熟 ， 特別是應用到網(wǎng)絡上的產(chǎn)品。 （ 1） 國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀 近年來 ， 特別是從 1998 年來 ， 我國在指紋識別技術方面得到較大發(fā)展 ， 可以說是日新月異 ， 除有引進技術外 ， 還有國內(nèi)公司獨立研究開發(fā)出的自主知識產(chǎn)權的多項指紋識別類產(chǎn)品。 （ 五 ） 開發(fā)用于實時特征提取和 匹配的專用電路。一般的特征提取算法容易受到圖像質量的影響 ， 不夠穩(wěn)定。 目前 ， 在指紋識別算法的研究方面 ， 國內(nèi)外指紋識別算法基本上都是采用基于細節(jié)點特征的 ， 從研究角度來說 ， 國內(nèi)外的差距并不明顯。首款采用滑動式傳感器的筆記本便是 IBM 的 T42，當時 IBM向 ST（意法半導體）提出需求，希望對方能夠為其研制可以在筆記本上使用的指紋傳感器，后者為此成立了一家子公司，就是如今在指紋識別領域赫赫有名的 UPEK。 在未來，指紋識別技術又會如何發(fā)展呢？目前比較熱門 的要屬超聲波傳感技術。但是它也存在較多的缺陷：如手指表面的灰塵和油脂對掃描質量影響很大，而精心復制的指模也可以將該系統(tǒng)輕松欺騙；此外，對應的光學掃描設備體積龐大、耗電量較高、圖像獲取的時間也比較長，無法用于筆記本電腦、掌上電腦、移動電話等便攜電子產(chǎn)品中。 90 年代后期 ， 低價位取像設備的引入及其飛速發(fā)展 ， 可靠的對比算法為個人身份識別應用提供有利的條件 [7]。 19世紀初 ， 科學研究發(fā)現(xiàn)了至今仍然承認的指紋的兩個重要特征 ， 一是兩個不同手指的指紋紋脊的式樣不同 ， 另外一個是指紋紋脊的式樣終生不變 ， 即指紋的唯一性和不變性。對于很多朋友而言，指紋識別也確實是個很方便很有效的技術。當指紋匹配不正確時，便會通過 GSM 短消息通知用戶，然后用戶便可以直接通過回復短信對汽車進行遠程控制，給人們生活帶來了許多便捷，具體內(nèi)容包括以下幾個方面： 第一章：論述了本課題的研究背景，研究內(nèi)容及研究方法，對整個系統(tǒng)做了初步的介紹。 研究意義 就目前市場上的安全防護系統(tǒng)來說，其有著 共同的特點：功能比較單調、報警行為大多為報警鳴笛 ， 這已經(jīng)不能滿足人們生活著如此復雜變化多端的社會中的要求了 ， 現(xiàn)在考慮的是能否將網(wǎng)絡式報警的一部分與指紋識別系統(tǒng)兩者相結合的方式來降低汽車被盜地可能性， 所以本文介紹的是采用指紋識別系統(tǒng)與短消息通訊相結合的方式驗證或報警的方式來完成電動車防盜系統(tǒng)的基本框架設計。 （ 2）指紋樣本便于獲取 ， 易于開發(fā)識別系統(tǒng) ， 實用性強。每人都有十個獨一無二的指頭 ， 都是唯一的識別代碼 ， 它杜絕了通過模具取得他人指紋 ， 仿冒他人身份的可能性 ， 這種代碼成本為零 ，安全系數(shù)高 ， 終身可用。 聲音識別分為依賴內(nèi)容和不依賴內(nèi)容兩種方式。利用簽名進行身份識別有兩種方式 靜態(tài)方式； 動態(tài)方式。視網(wǎng)膜識別與瞳孔識別具有很大的相似性。這一技術在身份識別中簡單、有效 ， 它有潛力成為將來生物特征識別技術的主流。生物識別技術具有非凡的理論意義和廣泛的應用領域。根據(jù)中國公安部統(tǒng)計 ， 2021年上半年 ， 中國機動車保有量達 ， 跟 2021年保有量相比較 ， 增加 %， 其中汽車保有量超過 5300萬輛 ， 預計到 2021年 ，中國的汽車保有量將超過 7000萬輛 [1]。本系統(tǒng)利用了數(shù)字圖像處理等相關技術，通過對采集到的指紋進行指紋圖像的處理及特征點的提取，再采用指紋識別算法對指紋進行自動匹配，由于指紋的唯一性，使用戶的安全得到了提高 ，同時使用戶不必攜帶大串鑰匙，提高了便攜性。利用人體獨有的特征：指紋的唯一性進行防盜，它具有安全性能高、便捷、實時監(jiān)控等特點。2021年全國汽車生產(chǎn) 567萬輛 ， 2021年 700萬輛 ， 2021年達到 1000萬輛。生物識別技術的研究幾十年來一直為各國科學家和政府所關注 ， 美、日、歐等相繼投入了大量的資金和人員 ， 加快此技術的研究和應用。從理論上講 ， 虹膜的這些特性使得虹膜識別可以成為防偽性能最好的生物特征識別手段之一。將一束低亮度光線照向人的眼球 ， 即可通過相應設備采集到視網(wǎng)膜圖像。將簽名數(shù)字化是這樣一個過程 ， 測量圖像本身以及整個簽名的動作 — 在每個字母以及字母之間的不同速度、順序和壓力簽名識別和聲音識別一樣 ， 是一種行為測定學。聲音識別是較早開始研究的生物特征識別手段之一，又稱為聲紋識別 。 （ 6）指紋識別技術 指紋識別作為識別技術已經(jīng)有很長的歷史了 ， 有 著堅實的市場后盾 ， 指紋識別技術通過分析指紋的全局特征和局部特征 ， 特征點如脊、谷和終點、分叉點或分歧點 ， 從指紋中抽取的特征值可以非常的詳盡 ， 以便可靠地通過指紋來確認一個人的身份。并且每個人的指紋特征是相當穩(wěn)定的 ， 很難發(fā)北京科技大學本科生畢業(yè)設計（論文） 5 生變化。 （ 5）指紋的采集方式屬于非損傷性和非敏感性的采集 ， 易于被操作者接受 ， 并且采集設備較為簡單 ， 容易小型化 ， 價格低廉。 論文內(nèi)容結構 本文主要是對目前汽車防盜系統(tǒng)做了進一步的改進，利用指紋識別技術以及 GSM 短信模塊來對汽車防盜進行防治和通知用戶。 北京科技大學本科生畢業(yè)設計（論文） 7 2汽車指紋識別及防盜系統(tǒng) 概述 指紋識別的 發(fā)展 史 現(xiàn)在指紋識別技術幾乎成為了一種標準配置。 指紋在中國古代的借貸契約、買賣文憑、婚約休書、獄詞供狀、軍隊名籍等方面的廣泛應用 ， 反應了我國人民已經(jīng)根據(jù)經(jīng)驗 ， 認識到指紋可以代表一個人。 20世紀 90 年代中期開始出 現(xiàn)半導體的指紋傳感器。光學掃描技術發(fā)展成熟、成本低廉，耐用性也相當不錯，因而成為早期指紋識別技術的主流。但是電容式指紋識別技術也有一定的不足，首先是穩(wěn)定性不如光學傳感技術；其次成本較高，因而目前硅晶體電容傳感器相比都要袖珍很多，指紋取像區(qū)域往往都小于 1平方英寸；最后，硅晶體電容傳感器很容易受到靜電的影響，輕則影響圖像取樣，重則直接損壞傳感器。而由于滑動式傳感器的誕生，傳感器可以做的很小，一方面可以控制體積，二來也可以降低成本。指紋雖然穩(wěn)定性很好 ， 但是仍然存在脫皮等問題 ， 這個時候往往對算法性能產(chǎn)生 極大的挑戰(zhàn) ， 也是 AFIS 研究者需要努力克服的問題。 北京科技大學本科生畢業(yè)設計（論文） 11 （ 二 ） 特征提取和指紋圖像分類。關于指紋圖像的壓縮方面 ， 美國聯(lián)邦調查局已經(jīng)公布了一個基于小波變換的指紋圖像壓縮編碼標準。這樣的開發(fā)就只能局限于個人計算機或是一些嵌入式計算機的基礎上進行 ，軟件和硬件成本都很高 ， 不利于指紋識別產(chǎn)品的推廣。 應用 ： 目前國內(nèi)公司多以指紋門禁作為主導產(chǎn)品 ， 并開發(fā)出適合考勤 ， 汽車門鎖 ， 銀行、證券領域的內(nèi)部授權 ， 保管箱 ， 計算機開啟 ， 醫(yī)療 ， 選舉 ， 門票 ， 付費電視等應用產(chǎn)品。 北京科技大學本科生畢業(yè)設計（論文） 13 （ 2） 國外發(fā)展現(xiàn)狀 目前 ， 利用計算機進行指紋識別的技術在國外己比較成熟 ， 并且已經(jīng)開始大規(guī)模推廣。 汽車指紋識別 及防盜系統(tǒng)的 現(xiàn)狀與發(fā)展 就目前來說，指紋識別技術已經(jīng)進入到產(chǎn)業(yè)的上升階段，其廣泛的應用已經(jīng)涵蓋了大部分領域，例如，手機解鎖、安防門禁、辦公考勤等。全世界每年汽車銷售量