【正文】 只能適用于固定場(chǎng)所。 需求分析 由于我們開發(fā)的是嵌入式指紋識(shí)別系統(tǒng)的原型系統(tǒng)，所選用的指紋傳感器、 DSP以及其它元器件都需要滿足低功耗、體積小、便攜等特點(diǎn)。系統(tǒng)采用具有強(qiáng)大信號(hào)處理能力的高速 DSP 處理器為核心的模塊實(shí)現(xiàn)指紋采集、預(yù)處理和特征提取比對(duì)以及保存；指紋采集模塊采用 滑動(dòng)式指紋傳感器，這類傳感器 半導(dǎo)體場(chǎng)效應(yīng)像素陣列的面積比常規(guī)指紋傳感器小很多倍，具有體積小、成本低、功耗低等特點(diǎn)；本文原始指紋圖像約為 50K bytes，對(duì)指紋圖像進(jìn)行特征提取后，每幅指紋的特征值所占存儲(chǔ)空間為 512 bits，所有的特征值存儲(chǔ)在外部擴(kuò)展的 FLASH 中，本系統(tǒng) 設(shè)計(jì)整體結(jié)構(gòu)框架如圖 31 所示 。基于 FPGA 的 NiosII 核的指紋識(shí)別系統(tǒng)造價(jià)較高，目前系統(tǒng)功能的穩(wěn)定性還不夠理想，不適宜進(jìn)行市場(chǎng)推廣 [49]。文中采用 Gabor 濾波器進(jìn)行圖像的增強(qiáng)，經(jīng)過(guò)大量實(shí)驗(yàn)獲取精確的頻率和方向帶通常量， 簡(jiǎn)化了 公式，大大縮短了濾波增強(qiáng)的時(shí)間；二值化處理 本文采用的就是一種迭代求圖像最佳分割動(dòng)態(tài)閾值的算法 ，該算法處理的圖像比較清晰、邊緣光滑；細(xì)化算法是在改進(jìn)的 OPTA 算法的基礎(chǔ)上將刪除模板由 8 個(gè)增加到 16 個(gè)，使得細(xì)化更加徹底，減少毛刺。另外，識(shí)別速度也是一個(gè)重要度量標(biāo)準(zhǔn)。 這種方法首先對(duì)待識(shí)別的兩幅圖像進(jìn)行定位，克服了待識(shí)別指紋圖像在采集時(shí)相對(duì)于注冊(cè)的指紋圖像所產(chǎn)生的旋轉(zhuǎn)、伸縮等的畸變，然后再對(duì)兩幅圖像中提取出的細(xì)節(jié)特征進(jìn)行比對(duì)，提高了匹配的準(zhǔn)確性。 在細(xì)化后的圖像里總是會(huì)有一些無(wú)關(guān)的細(xì)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)，這主要是因?yàn)樵紙D像中的噪聲或在平滑濾波和細(xì)化過(guò)程中人為引入的噪聲所引起的。如果不加處理，這些不足在以后特征提取的時(shí)候就會(huì)導(dǎo)致相當(dāng)多的偽特征點(diǎn)出現(xiàn)，極大的影響指紋識(shí)別的準(zhǔn)確性。 細(xì)化處理 細(xì)化處理是指在指紋圖像二值化以后，在不影響紋線連通性的基礎(chǔ)上，刪除紋線的邊緣像素，直到紋線為單像素寬為止 。閾值可以分為三類：全局閾值、局部閾值和動(dòng)態(tài)閾值 [37]。具體就求指紋方向圖的 算法描述如下： ① 將指紋圖像劃分為不重疊的大小為 ww? 的塊。方向圖分為兩種：一種是點(diǎn)方向圖，表示源指紋圖像中每一點(diǎn)脊線的方向；另一種是塊方向圖，表示源指紋圖像中每一塊脊線的大致方向。 c os si ny x y???? （ 23） Gabor 濾波器的四個(gè)參數(shù)： ? 、 f 、 x? 、 y? ，分別決定了濾波 器頻域通帶的中心方向、中心頻率、頻率通帶大小和方向通帶大小。在原始灰度圖像上進(jìn)行指紋增強(qiáng)的方法是依據(jù)局部紋線的兩個(gè)重要特性：紋線方向和紋線頻率，采用具有方向和頻率選擇特性的低通濾波器進(jìn)行指紋增強(qiáng)處理。因此為了提高整個(gè)系統(tǒng)的性能指標(biāo)，必須選擇合適的預(yù)處理。 指紋圖像預(yù)處理 在指紋識(shí)別系統(tǒng)中，指紋圖像的預(yù)處理是非常重要的一部分，它關(guān)系到后期指紋特征提取和匹配的效果 [714]。在這種情況下第二章 自動(dòng)指紋識(shí)別原理與算法設(shè)計(jì) 11 很難從圖像中正確地分離出指紋紋線，導(dǎo)致指紋特征的可靠提取變得非常困難。就是這些特征點(diǎn)提供了指紋唯一性的確認(rèn)信息，指紋的細(xì)節(jié)特征點(diǎn)主要是節(jié)點(diǎn)。三角點(diǎn)是指紋紋線的計(jì)數(shù)跟蹤的開始之處。 其它的紋型都基于這三種基本紋型。 (4) 特征匹配：預(yù)存的數(shù)據(jù)模版與當(dāng)前的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行比較，計(jì)算出他們的相似度，從而得到兩幅指紋 圖像的匹配結(jié)果。一個(gè)完整的自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)主要工作流程如圖 21 所示： 圖 21 指紋識(shí)別系統(tǒng)圖 其工作原理可以簡(jiǎn)要描述為： (1) 指紋采集：通過(guò)指紋取像設(shè)備讀取指紋的數(shù)字圖像。 本文結(jié)構(gòu)安排如下： 第一章 概述了生物識(shí)別以及指紋識(shí)別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，并對(duì)各種生物特征識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了比較。為了滿足人們對(duì)易用性、方便性和舒適性等多方面的追求，指紋識(shí)別設(shè)備正朝著小型化、嵌入式和全自動(dòng)方向發(fā)展，特別是基于 DSP 和嵌入式的便攜式指紋產(chǎn)品是指紋識(shí)別設(shè)備發(fā)展的主流方向。 目前，我們國(guó)家從事指紋技術(shù)的開發(fā)、應(yīng)用的科研企事業(yè)單位情況如下：部分國(guó)內(nèi)各大高校的相關(guān)專業(yè)的研究生在做學(xué)術(shù)研究開發(fā)，走向產(chǎn)品化的較少；從事指紋技術(shù)的公司中，比較 有名氣的、有自主開發(fā)實(shí)力的公司也有一些：杭州中正生物認(rèn)證技術(shù)有限公司 (Miaxis Biometrics Co., Ltd.)，北京北大高科指紋技術(shù)有限公司，北京中控科技股份有限公司，北京海鑫科金信息技術(shù)有限公司，北京艾迪沃德科技發(fā)展有限公司，深圳市泰迪科技發(fā)展有限公司，深圳市深安科技發(fā)展有限公司，深圳市派思數(shù)碼科技有限公司，上海安威士生物科技有限公司，上海安安指紋識(shí)別系統(tǒng)有限公司，上海眾義電子科技有限公司，南昌安必信信息工程有限公司，中科院長(zhǎng)春光機(jī)所，長(zhǎng)春鴻達(dá)光電子與生物識(shí)別統(tǒng)計(jì)技術(shù)有限公司，南京凹凸軟件 ，西安青松科技有限公司。美國(guó)、日本以及歐洲諸國(guó)相繼投入大量的資金和科研人員加快此項(xiàng)技術(shù)的研究與應(yīng)用。 與人 工處理不同，現(xiàn)代指紋識(shí)別技術(shù)并不直接存儲(chǔ)指紋的圖像，而是記錄從圖像中提取到的指紋特征，這樣做主要是考慮到存儲(chǔ)空間限制和隱私問題。早期的指紋識(shí)別由人工來(lái)完成，由有經(jīng)驗(yàn)的指紋專家對(duì)指紋逐個(gè)進(jìn)行比對(duì)、辨別。近年來(lái)，由于數(shù)字圖像處理學(xué)的迅速發(fā)展 [1,2]使得指紋識(shí)別作為最流行、最方 便、最可靠的身份認(rèn)證方式，己經(jīng)在社會(huì)生活的諸多方面得到廣泛應(yīng)用 。 電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文 2 生物特征識(shí)別技術(shù) 生物特征識(shí)別技術(shù)的特點(diǎn) 所謂生物特征識(shí)別技術(shù) 就是利用人體生理特征、行為特征進(jìn)行身份認(rèn)證的一種技術(shù)。如何自動(dòng)、快速及準(zhǔn)確地鑒別個(gè)人身份、保護(hù)信息安全是當(dāng)今信息化時(shí)代必須解決的關(guān)鍵性社會(huì)問題。同時(shí)在指紋采集方面引入一種 低功耗、低價(jià)格、小尺寸 的 滑動(dòng) 式指紋傳感器 LTTSS500，并提出了一種專門適用于 滑動(dòng) 式指紋傳感器的基于距離判別法的圖像重組算法，該算法巧妙地利用了有限個(gè)像素點(diǎn)的信息，有效地判斷手指在掃刮方向上的位移，以及在掃刮過(guò)程中的左右偏移，并能據(jù)此恢復(fù)出完整的沒有任何交疊的指紋圖像，充分利用高速運(yùn)行的 TMS320VC5509 DSP 芯片實(shí)時(shí)性和低功耗等優(yōu)良特性，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)既可單機(jī)運(yùn)行又可嵌入到其它產(chǎn)品中去的指紋識(shí)別原型系統(tǒng)。 作者簽名： 日期： 年 月 日 導(dǎo)師簽名： 日期： 年 月 日 摘 要 摘 要 伴隨 著信息時(shí)代的來(lái)臨，人們愈來(lái)愈多地面臨身份鑒別的問題。 作 者 簽 名： 日 期： 指導(dǎo)教師簽名： 日 期： 使用授權(quán)說(shuō)明 本人完全了解 大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學(xué)校可以采用影印、縮印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段 保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)校可以公布論文的部分或全部?jī)?nèi)容。 電 子 科 技 大 學(xué) UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA 工程碩士學(xué)位論文 ENGINEERING MASTER DISSERTATION 論 文 題 目： 便攜 式 指紋識(shí)別系統(tǒng) 設(shè)計(jì) 及實(shí)現(xiàn) 獨(dú) 創(chuàng) 性 聲 明 本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。對(duì)本研究提供過(guò)幫助和做出過(guò)貢獻(xiàn)的個(gè)人或集體，均已在文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。 涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。 本文在閱讀大量的文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上，對(duì)指紋圖像預(yù)處理、指紋特征提取、指紋特征匹配各環(huán)節(jié)關(guān)鍵算法進(jìn)行了深入的研究，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)各種算法的實(shí)際效果進(jìn)行比較，完成圖像算法的設(shè)計(jì)。這對(duì)個(gè)人身份鑒別技術(shù)提出了重大的挑戰(zhàn)。于是，生物特征識(shí)別技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。同時(shí)，它具有獨(dú)一無(wú)二的個(gè)體特征和良好的穩(wěn)定性，并且特征的精確度和復(fù)雜度足以滿足高準(zhǔn)確的鑒別需求。 19 世紀(jì)初，科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)了指紋的兩個(gè)重要特征： (1) 不同手指的指紋紋脊的式樣不同 (2) 指紋紋脊的式樣終生不變 這個(gè)研究成果至今仍然是被承認(rèn)的，并使得指紋在犯罪鑒別中得以正式應(yīng)用。據(jù)統(tǒng)計(jì)，到 20 世紀(jì)末，全世界的生物識(shí)別產(chǎn)品市場(chǎng)約為 億美元，其中指紋識(shí)別約為 億美元，這標(biāo)志著指紋識(shí)別是當(dāng)前最成熟、穩(wěn)定、并且應(yīng)用最廣泛的生物識(shí)別技術(shù) [2]。 指紋識(shí)別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀 幾十年來(lái)，指紋技術(shù)的研究一直為各國(guó)的科學(xué)家和政府所關(guān)注。較早涉足該領(lǐng)域的 Identicator 公司的 IDSafe生物識(shí)別產(chǎn)品已經(jīng)得到了較為廣泛的應(yīng)用，已有 5000 多萬(wàn)人登記使用 IDSafe 系統(tǒng)。 從指紋識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，當(dāng)今蓬勃發(fā)展的民用指紋識(shí)別市場(chǎng)以普通公司 和大眾為目標(biāo)，著眼于實(shí)現(xiàn)方便快捷高效安全的個(gè)人身份認(rèn)證功能。 3．根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際需求，構(gòu)建了一個(gè)包含主控電路 (DSP 芯片和存儲(chǔ)器 )、輸入通路 (指紋圖像采集部分 )、輸出通路 (RS23 USB 接口 )、人機(jī)交互設(shè)備 (LED顯示 )、調(diào)試端口 (JTAG )和電源管理及監(jiān)控電路等六大部分綜合而成的既可單機(jī)運(yùn)行又 可嵌入到其它產(chǎn)品中去的指紋識(shí)別原型系統(tǒng)。 第二章 自動(dòng)指紋識(shí)別原理與算法設(shè)計(jì) 7 第二章 自動(dòng)指紋識(shí)別原理與算法設(shè)計(jì) 指紋識(shí)別系統(tǒng)的算法結(jié)構(gòu) 指紋識(shí)別技術(shù)是指使用取像設(shè)備讀取指紋圖像，通過(guò)識(shí)別軟件提取出指紋圖像中的特征數(shù)據(jù)，然后根據(jù)匹配算法得到的結(jié)果鑒別指紋所 有人身份的生物特征識(shí)別技術(shù)。絕大多數(shù)指紋識(shí)別系統(tǒng)都采用指紋的端點(diǎn)和分叉點(diǎn)等結(jié)構(gòu)特征作為匹配的元素，特征提取算法多數(shù)針對(duì)已經(jīng)細(xì)化后的二值圖像進(jìn)行，由于抽取的特征可能包括偽特征，而偽特征對(duì)指紋的匹配影響非常大，所以在進(jìn)行最后的特征匹配前，一般要先進(jìn)行偽特征點(diǎn) 電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文 8 過(guò)濾。 (1) 總體特征 總體特征是指那些用人眼直接就可以觀察到的特征，比如環(huán)型、弓型和螺旋型，如圖 22 所示。 三角點(diǎn)： 三角點(diǎn)是位于從中心點(diǎn)開始的第一個(gè)分叉點(diǎn)、斷點(diǎn)、兩條紋線會(huì)聚處、孤立點(diǎn)、轉(zhuǎn)折處等。這些斷點(diǎn)、分叉點(diǎn)和轉(zhuǎn)折點(diǎn)就稱為 “特征點(diǎn) ”，如圖 24 所示。然而在實(shí)際中，受各種因素的影響，采集到的指紋圖像不能保證都很清晰，圖像中可能出現(xiàn)紋線粘連、紋線斷裂或?qū)Ρ榷炔痪鶆虻惹樾?。要獲得質(zhì)量較好的指紋圖像，首先應(yīng)該提高指紋采集設(shè)備的性能，其次是依靠用戶在采集指紋時(shí)的配合，最后是對(duì)指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理。如果在電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文 12 預(yù)處理環(huán)節(jié)上采用過(guò)于簡(jiǎn)化的處理方法，以期望達(dá)到快速匹配，往往得不償失。 有些指紋增強(qiáng)算法對(duì)細(xì)化指紋圖像進(jìn)行增 [1519]，有些方法采用直 接紋線分割來(lái)實(shí)現(xiàn)指紋增強(qiáng) [20,21]，還有一種做法是在原始灰度圖像上進(jìn)行指紋增強(qiáng) [2229]。 si n cosx x y???? （ 22） 39。 原始圖像 增強(qiáng)后的圖像 圖 25 Gabor 濾波增強(qiáng)效果圖 電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文 14 方向圖代表了指紋圖像中紋線的走向，它在指紋圖像分析中起著很重要的 作用，如指導(dǎo)方向?yàn)V波或指導(dǎo)二值化。 Bazen、 Kass 等 [35,36]提出了基于梯度分析的求方向圖方法，能夠得到任意精度的方向值，具有較好的效果，因此被很多指紋處理算法采用，本文所使用的即為該方法。 二值化的方法很多，算法的關(guān)鍵在于閾值的選取。用適當(dāng)?shù)哪０蹇扇コ讣y谷線中的離散黑點(diǎn)和填補(bǔ)指紋脊線中的空缺白點(diǎn)。這種算法能夠基本保證 單像素寬，但細(xì)化后會(huì)產(chǎn)生很多毛刺，且紋線的分叉點(diǎn)處并不是單像素寬度。 指紋圖像的特征點(diǎn)主要是由指紋圖像中的指紋脊線的端點(diǎn)和分叉點(diǎn)構(gòu)成，特征提取是將這些端點(diǎn)和分叉點(diǎn)的位置 (坐標(biāo) )、類 型和方向等信息存儲(chǔ)為一個(gè)特征文件，也叫特征模板 , 如圖 28 所示。 本文所使用的匹配方法是利用指紋的方向編碼的信息進(jìn)行指紋的旋轉(zhuǎn)對(duì)齊和匹配，這種方法稱作旋轉(zhuǎn)不變匹配 [46]，該算法的思想是： (1) 構(gòu)建模板和子圖像的方向編碼直方圖，并對(duì)所有可能的方向計(jì)算 2 個(gè)直方圖的相似度，相似度最大的被認(rèn)為是匹配的最佳位置，計(jì)算最佳位置的不相似度 D1； (2) 在上述最佳位置對(duì)二者進(jìn)行匹配，然后，用旋轉(zhuǎn)模板計(jì)算匹配不相似度 D2，最后，綜合 D1 和 D2 來(lái)選擇最優(yōu)者。在刑事應(yīng)用中，需要把可能的嫌疑人都找出來(lái)，應(yīng)盡量減小拒識(shí)率，所以誤識(shí)率非常大；而對(duì)于高度保密應(yīng)用場(chǎng)合來(lái)說(shuō)，誤接受造成的損失非常大，因此要求誤識(shí)率很低 [47]。 本章小結(jié) 本章在閱讀大量文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上，總結(jié)了指紋圖像預(yù)處理、特征提取、特征匹配常用的算法，