【正文】 p61 p51 p41 p31 p81 p72 p62 p52 p42 p32 p21 p82 p11 p14 p13 p12 p22 p23 p83 p24 p33 p43 p53 p63 p73 p84 p34 p44 p54 p64 p74 1 2 3 4 6 8 7 5 第 20 頁 共 34 頁 其中 d′ 代表與 d 垂直的方向 ， 即 d′ =(d + 4)mod8； ),( jif 是點 ),( jip 的灰度值， ki是 d方向上的第 k點， dkf (ki , kj )，39。dS )， ),( jip 的方向取與 S對應的 d。 濾波器設計原則如下 ： 1) 濾波器模板的尺寸要合適。把指紋圖分成 w w(w為一個紋線周期 )的子塊 ， 在每一子塊內(nèi)計算灰度均值 ： (34) ),( jif 為子塊內(nèi) ),( ji 的灰度值。 圖 35 表示刪除過程的一個例子。 中值濾波就是用一個奇數(shù)的滑動窗口，將窗口中心點的值用窗口內(nèi)各點的 中值代替。常見的二維中值濾波窗口形狀有線狀、方型、圓形、十字形及圓環(huán)形等，其中心點一般位于被處理點上，對有有緩變的較長輪廓線物體的圖像，采用方形或者圓形窗口為宜，對于包含有尖角物體的圖像，適用十字形窗口，而窗口的大小則以不超過 圖像中最小有效物的尺寸為宜。常見的高通濾波器有： 1） 理 想高通濾波器 一個二維理想高通濾波器 )(IHPF 的傳遞函數(shù) 定義為 ? 00),( 0 ),( 1),( DvuD DvuDvuH ??? (38) 式中 2122 )(),( vuvuD ?? 是點 ),( vu 到頻率平面原點的距離， 0D 是頻率平面上從原點算起的截止距離既截止頻率。令 cN 為 p的 8鄰域中的連接成分數(shù) ， 則其由序列 p1p2p3p4p5p6p7p8p1中 0→ 1變化的次數(shù)可以得到。經(jīng)上述處理有利于特征提取。建立指紋數(shù)據(jù)庫 ， 一般要采集同一枚指紋的 3～ 5個樣本 ， 分別對這些樣本進行預處理和特征抽取 ， 由特征點間的相互位置關系確定樣本圖像是否兩兩匹配 ， 根據(jù)特征點被匹配上 的次數(shù) ， 確定該特征點的匹配權值 ， 從所有樣本圖像中找出權值大于給定閾值的特征點 ， 以這些特征為模板建立指紋數(shù)據(jù)庫樣本。根據(jù)第三章中介紹的算法，設置公式 (3)中的各界值。濾波時 ， 指紋圖中每一點的灰度值由其周圍的 48 個點的灰度值及相應的模板系數(shù)共同決定 (即灰度值與相應的模板系數(shù)相乘并把結果相加 ， 然后賦給中心像素點 ， 作為其灰度值 ) 。 z/3 2z/3 z z z 2z/3 z/3 y/3 2y/3 y y y 2y/3 y/3 x/3 2x/3 x x x 2x/3 x/3 u/3 2u/3 u u u 2u/3 u/3 x/3 2x/3 x x x 2x/3 x/3 y/3 2y/3 y y y 2y/3 y/3 z/3 2z/3 z z z 2z/3 z/3 39。 圖 47 細化后的指紋圖像 第 32 頁 共 34 頁 5 結論 本文對聯(lián)機式考勤系統(tǒng)進行了簡要的介紹，并詳細闡述了指紋識別中的取像技術和指紋處理過程中的預處理部分。 我要深深地感謝我的父母，他們?yōu)槲业某砷L付出了無數(shù)的心血。深深感謝他們對我論文設計的精心指點和生活上的關心與幫助，他們深厚的學術造詣、嚴謹治學的態(tài)度、不拘一格的思維方式和抓緊一切時間學習的精神給我留下了非常深刻的印象。 imshow(I1)。 , , ,ffffhhi h j hf x y f x i y j g i j?? ? ? ?? ? ??? (43) 其中 ? ?,g i j? 為相應濾波器模板的系數(shù)。 ? ?? ?? ?? ?? ?? ? ? ? ? ? ? ?5 1 81( , ) 1 2 , 3 1 5 2 2 1 2 2,NDDC i j D D N D N D N D N DD i j????? ? ? ? ? ? ????且 且其 它 第 29 頁 共 34 頁 圖 44 水平方向濾波器系數(shù) 各系數(shù)之間有關系 ： uxy=0 ， z0和 u+2x+2y2z=0。根據(jù)各點的亮暗可判斷其方向值。保留下來的特征點以鏈碼方式記錄它們之間的相對位置關系 ， 用以與指紋庫中的數(shù)據(jù)比對匹配。重復一、二步過程 ， 直至得到單位寬度 第 26 頁 共 34 頁 的線條為止。 細化過程中 ， 在判斷是否刪除一個前景像素點時 ， 需要考慮其 3 3鄰域中除其自身外的 8個像素點中的連接成分數(shù)。 在頻域中實現(xiàn)高通濾波，濾波的數(shù)學表達式是 ),(),(),( vuFvuHvuG ? (37) 其中 ),( vuF 是原圖像的傅立葉頻譜， ),( vuG 是銳化圖像的傅立葉頻譜， ),( vuH 是濾波器的轉移函數(shù)（即頻譜響應）。 二維中值濾波可由下式表示： }{ ijAij fMedy ? （ 36） 其中 A為窗口， }{ijf 為二維數(shù)據(jù)序列。在一定的條件下可以克服線性濾波器如最小均方濾波、平均值濾波（平滑濾波）等所帶來的圖像細節(jié)模糊，而且對濾波脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效。 圖 34表示填充算法的一個例子。二值化指紋圖像是將灰度圖像變成 0、 1兩個灰度級的圖像 ， 前景點 (指紋脊線 )取作 1， 背景點取作 0， 以把指紋脊線提取出來 ， 便于后續(xù)處理。一般情況下處理圖像只需一個濾波器 ， 而方向濾波器是一系列與像素點方向有關的濾波器 ， 使用時根據(jù)某一 塊區(qū)域的方向特征 ， 從一系列濾波器中選擇一 個相應的濾波器來對這一塊進行濾波。當1,2,3 ,8d ? 時分別求出 dS / 39。 圖 32 8 個方向 圖 33 9 9 鄰域窗口 分別求出沿各個方向的灰度變化 ： ? ? ? ?41,d d k k kkS f i j f i j???? 1,2,3 ,8d? (31) ? ? ? ?39。 (1) 方向圖的獲取 方向圖是用每一個像素點的方向來表示指紋圖像。由于在指紋攝取時手指用力不均勻 ， 在用力的區(qū)域紋線可能會出現(xiàn)誤連 ， 而在用力小的區(qū)域可能會出現(xiàn)紋 線誤斷。 積累在皮膚上的臟物和油脂對超聲波取像影響不大 ， 所以這樣獲取的圖像是實際指紋紋路凹凸的真實反映。 它通過感應壓在半導體表面上的指紋紋脊和遠離半導體表面的紋谷的溫度不同來獲得指紋圖像 。 技術 第 17 頁 共 34 頁 半導體取像傳感器是最近幾年才出現(xiàn)的，主要有： (1) 硅電容傳感器 。 反射光強的損失受壓在玻璃棱鏡表面指紋的紋脊和紋谷的深度 ， 以及皮膚與玻璃之間的油脂和水分的影響。 外圍控制器是通過一個 15 腳的連接器與 FDA01指紋識別模塊實現(xiàn)兩者之間的命令和數(shù)據(jù)的串行傳輸。 第 15 頁 共 34 頁 3 指紋識別模塊 指紋識別模塊是考勤系統(tǒng)的關鍵部分，其工作過程中的預處理部分是作者重點研究的部分。這種方法占用的 I/O口線比較少，并且需要采用位操作，因此在單片機系統(tǒng)中是最為常用的 。 串行通訊口用來與指紋識別模塊和計算機進行通訊。 ： (1)設置考勤機的進出狀態(tài)； (2)設置當前日期、時間。 LCD 液晶顯示器 4 4 鍵盤 蜂鳴器 CPU 中央 處理器 485 聯(lián)網(wǎng)通信接口 指紋識別模塊 電源供電 實 時時鐘 大容量存儲器 第 10 頁 共 34 頁 軟件功能介紹 指紋考勤機系統(tǒng)的軟件，根據(jù)系統(tǒng)結構劃分，可分為指紋考勤機上的控制軟件和計算機上的通訊接口管理設置軟件這兩 種。 指紋識別時，同樣是采集、預處理、提取指紋特征等步驟，之后與已經(jīng)存儲在模塊中的所有指紋特征進行比對，根據(jù)設置的識別率，判斷是否有相同或相似的指紋，并返回識別結果。在平時一般情況下，各臺指紋考勤機自行完成指紋的登記、識別、考勤登記、門控等功能，無須與管理 PC機發(fā)生關系。 (3) 第三部分介紹了指紋識別模塊，指紋識別模塊是指紋識別系統(tǒng)的核心部分，所以我們對指紋識別算法進行了詳細的闡述。例如采用四位數(shù)字密碼的系統(tǒng)，不安全概率為 %，如果同采用誤判率為 %指紋識別系統(tǒng)相比，由于不誠實的人可以在一段時間內(nèi)試用所有可能的密碼，因此四位數(shù)密碼并不安全，但是他絕對不可能找到一千個人去為他把所有的手指 (十個手指 )都試一遍。指紋的局部紋線特征和相互關系通過細節(jié)特征點的數(shù)量、位置和所在區(qū)域的紋線方向等參數(shù)來度量。更重要的是，使用這兩類特征點足以描述指紋的唯一性。 例如，用分塊的方法實現(xiàn)局部自適應閾值并得到該塊內(nèi)的脊方向。通過預處理，將采集到的指紋灰度圖像通過預濾波、方向圖計算、基于方向圖的濾波、二值化、細化等操作轉化為單像素寬的脊線線條二值圖像，基于此二值圖像對指紋的中心參考點以及細節(jié)特征點特征等進行提取。光線照到壓有指紋的玻璃表面，反射光線由 CCD 去獲得，反射光的量依賴于壓在玻璃表面指紋的脊和谷的深度和皮膚與玻璃間的油脂和水分。 指紋識別系統(tǒng)工作原理 一般來講，自動指紋識別算法體系大致由指紋圖像采集、指紋圖像預處理、特征提取、指紋分類和指紋比對幾個部分組成。 驗證就是通過把一個現(xiàn)場采集到的指紋與一個已經(jīng)登記的指 紋進行一對一的比對(onetoone matching)，來確認身份的過程。 1979 年，這項無損傷診斷技術獲得了諾貝爾獎，說明它對人類作出了劃時代的貢獻。首次獲得實際成功 應用的是美國噴氣推進實驗室（ JPL）。以指紋為代表的生物識別技術的發(fā)展和應用，不僅可以開發(fā)相關的系列產(chǎn)品，獲得巨大的經(jīng)濟效益，還可以帶動圖像處理、模式識別、光學、電子、生理學和計算機應用等相關學科的發(fā)展，具有很高的學術價值，會產(chǎn)生巨大的社會效益。 生物識別技術是目前最為方便與安全的識別技術，它不需要記住復雜的密碼，也不需隨身攜帶鑰匙、智能卡之類的東西。傳統(tǒng)的身份識別方法已經(jīng)遠遠不能滿足這種要求，人類必須尋求更為安全可靠、使用方便的身份識別新途徑。此外，生物識別技術產(chǎn)品均借助于現(xiàn)代計算機技術實現(xiàn)，很容易配合電腦和安全、監(jiān)控、管理系統(tǒng)整合，實現(xiàn)自動化管理。數(shù)字圖像處理 （ Digital Image Processing）又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數(shù)字信號并利用計算機對其進行處理的過程。在以后的宇航空間技術，如對火星、土星等星球的探測研究中，數(shù)字圖像處理技術都發(fā) 揮了巨大的作用。人們已開始研究如何用計算機系統(tǒng)解釋圖像，實現(xiàn)類似人類視覺系統(tǒng)理解外部世界，這被稱為圖像理解或計算機視覺。隨后在比對現(xiàn)場，先驗證其標識，然后，利用系統(tǒng)的指紋與現(xiàn)場的指紋比