【正文】 算法包括 4 個(gè)步驟 : 確定指紋圖像的中心參考點(diǎn) ,以及要處理的指紋區(qū)域 ,記為 ROI 區(qū)域 ； 以參考點(diǎn)為中心 , 對(duì) ROI 區(qū)域進(jìn)行劃分 , 得到一定大小的塊 。 = 20。mat, r)。hu)。 它是把當(dāng)前取得的指紋特征值集合與事先存 的指 紋特征值模板進(jìn)行匹配的過(guò)程。主要表現(xiàn)為手指平移和旋轉(zhuǎn)的差異，形成平移誤差和旋轉(zhuǎn)誤差。 y = floor(index / length)。 return end if x ~= 0 theta = atan( y / x )。 arc = floor(theta /(2*pi/n_arcs))。 指紋匹配 算法 具有速度快、指紋模板小的優(yōu)點(diǎn)，但是容易受指紋圖像噪聲干擾。 next_x = 0。 end。 20 程序 2： function [out, real_end ] =end_track(in,end_list,branch_list) % 2/12 % this function will use the input image and the end_list to generate the % output image ( cleaned ) and the list of real minutiae ( end points ) % % out output image % real_end real minutiae (end points) % in input image % end_list the list of valid and invalid end points real_end = zeros(1,3)。 path(1,2) = end_list(i,2)。 is a end39。 curr_y == 0 39。 mean_y = 0。 real_end(end_count,1) = path(1,1)。老師淵博的 學(xué)術(shù)知識(shí)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度以及一絲不茍的工作作風(fēng) 給我留下了深刻的印象， 使我受益終生 。 end。 mean_x = mean_x / path_length。 end。is a branch39。 % check two conditions here % if any one of the condition match % break the loop [len ,ddummy] = size(path)。 out = in。 end。 end。 本文在分析指紋識(shí)別系統(tǒng)研究和發(fā)展的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，通過(guò)指紋算法的理論和三個(gè)算法進(jìn)行系統(tǒng)的研究分析，并通過(guò)對(duì)指紋圖像進(jìn)行 matkab 軟件仿真實(shí)驗(yàn)，研究具有一定的應(yīng)用價(jià)值。 濾波特征和不變矩指紋識(shí)別算法 的優(yōu)勢(shì)在于 它是基于直接線性變換的，因而無(wú)需確定與應(yīng)用相關(guān)的自適應(yīng)參數(shù)。 else if theta 0 theta = theta + 2*pi。 if rad (h_radius*h_radius) % innerest radius = 12 (144=12*12) sector_num = (n_sectors1)+1。 下圖 為 基于混合模式的指紋識(shí)別算法的流程圖 。指紋匹配的方法很多，包括基于奇異點(diǎn)的匹配、嵴模式的匹配、特征點(diǎn)的匹配、特征點(diǎn)線對(duì)（兩個(gè)特征點(diǎn)的連線）匹配，以及特征點(diǎn)組的匹配方法 。 cvReleaseImage(amp。m,0,0)。 IplImage* src。其中相似度度量采用歐式距離。 本文采用的是學(xué)習(xí)矢量量化 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 LVQ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其自身的自組織和聚類特性可以很好地給出模式在多維空間的概率分布估計(jì)從而可較好地完成指紋的識(shí)別 ,其識(shí)別模型如圖 所示 . 圖 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)指紋識(shí)別模型 濾波特征和不變矩指紋識(shí)別算法 濾波特征識(shí)別算法 ： 指紋圖像特征的表示要求滿足尺度不變性、 位移不變性和旋轉(zhuǎn)不變性 3 個(gè)特征。因?yàn)橥ǔＪ种干掀骄哂?70 個(gè)節(jié)點(diǎn)，所以這種方法會(huì)產(chǎn)生大約 490 個(gè)數(shù)據(jù)。兩枚指紋經(jīng)常會(huì)具有相同的總體特征，但它們的局部特征 特征點(diǎn)，卻不可能完全相同。多年來(lái)在各個(gè)公司及其研究機(jī)構(gòu)產(chǎn)生了許多數(shù)字化的算法（美國(guó)有關(guān)法律認(rèn)為，指紋 圖象屬于個(gè)人隱私，因此不能直接存儲(chǔ)指紋圖象）。介紹 課題研究背景意義及國(guó)內(nèi)外發(fā)展研究現(xiàn)狀； 第二章 指紋識(shí)別的理論和方法 。從而降低社會(huì)活動(dòng)中的信任成本，從根本上改變經(jīng)濟(jì)和社會(huì)交往模式改變，提高效率。在現(xiàn)實(shí)生活中，有些內(nèi)地考生為了取得成績(jī)優(yōu)勢(shì)，到偏遠(yuǎn)省份重新辦理一套身份系統(tǒng)，包括戶口、身份證、檔案等。相信隨著技術(shù)成熟和應(yīng)用成本降低，除了支付之外的任何網(wǎng)絡(luò)信任問(wèn)題都可以指紋識(shí)別得到極大改善，從而體高人們?cè)谛畔r(shí)代的行動(dòng)效率。不可避免，所有基于這種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)基礎(chǔ)之上的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)也因此被深深打上了不真實(shí)和不被信任的烙印。在公安司法部門 ,指紋作為證實(shí)犯罪的證據(jù) 。經(jīng)過(guò)處理后的模糊指紋 ,被貯存在“光盤”中。指紋自動(dòng)分析系統(tǒng)的基本功能是獲取指紋 (圖像處理 )、編碼 (特征點(diǎn)檢索 )、識(shí)別 (根據(jù)參照指紋檢索 )、證實(shí) (難證檢索結(jié)果 )。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展 ,指紋應(yīng)用迅速地實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)代化和自動(dòng)化 ,例如 ,指 紋的電子計(jì)算機(jī)應(yīng)用 ,使儲(chǔ)存、查對(duì)、鑒定開(kāi)始走向自動(dòng)化和半自動(dòng)化的軌道。從此 ,指紋的登記制度 逐漸被世界各國(guó)重視和采用 ,并沿襲至今。 1684年 ,英國(guó)醫(yī)學(xué)博士格留第一次對(duì)指紋做了分類。 第一時(shí)期：摸索時(shí)期；據(jù)考證 ,我國(guó)已經(jīng)發(fā)現(xiàn) 6 千多年前的陶器上留下的指紋。由于指紋結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性及對(duì)指紋識(shí)別要求的嚴(yán)格性，導(dǎo)致人工識(shí)別指紋難度大、速度慢并且識(shí)別準(zhǔn)確性受專家經(jīng)驗(yàn)制約，遠(yuǎn)不能適應(yīng)實(shí)際工作的需要。 指紋識(shí)別技術(shù) —— 不同人的指紋，即使同一個(gè)人不同手指的指紋，紋線走向及紋線的斷點(diǎn)和交 叉點(diǎn)等各不相同，也就是說(shuō)，每個(gè)指紋都是唯一的。唯一性，不同人的這一特征各不相同 。目前，我國(guó)的各種管理大部分使用證件、磁卡、 IC 卡和密碼，這些手段無(wú)法避免偽造或遺失，密碼也很容易被竊取或遺忘。 matlab 指紋識(shí)別系統(tǒng) 摘 要 本文系統(tǒng)地介紹了指紋識(shí)別技術(shù)的發(fā)展和國(guó)內(nèi)外研究應(yīng)用現(xiàn)狀，闡述了建立指紋識(shí)別系統(tǒng)的必要性和意義 。這些都給管理者和使用者帶來(lái)很大不方便。穩(wěn)定性，這一特征不隨時(shí)間、外界環(huán)境等的變化發(fā)生改變 。另外，指紋不隨年齡的增長(zhǎng)而發(fā)生變化，是終生不變的。20 世紀(jì) 60 年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的誕生、發(fā)展與不斷進(jìn)步，圖像處理與模式識(shí)別方法的日臻完善，人們開(kāi)始著手研究利用計(jì)算機(jī)來(lái)處理指紋。中國(guó)是運(yùn)用指紋最早的國(guó)家之一 ,古代軍隊(duì)就設(shè)有箕斗花名冊(cè)。 1860 年英國(guó)駐印殖民地行政長(zhǎng)官威廉 .赫謝爾 ,開(kāi)始進(jìn)行犯罪指紋登記實(shí)驗(yàn) ,提出了指紋“人各不同 ,至死不變”的觀點(diǎn) ,建立了指紋分析和分類的方法。 1903 年 ,中國(guó)青島市警察局首次應(yīng)用漢堡式指紋法。半自動(dòng)管理 ,是采用人工或人與機(jī)器結(jié)合的半自動(dòng)方式分析指紋 ,把人工鑒定方法計(jì)算機(jī) 4 化。數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)系統(tǒng)的主要功能是能滿足主管民事案件或刑事案件調(diào)查的各種指紋處理要求。操作者再將“光盤”輸入由微處理機(jī)驅(qū)動(dòng)的分析器作指紋比較。在醫(yī)學(xué)方面 ,指紋用于診斷遺傳病癥等。面對(duì)如此偉大的技術(shù)，人類對(duì)它的應(yīng)用僅僅局限于虛擬網(wǎng)絡(luò)群落中的狂 歡，而不能真正對(duì)經(jīng)濟(jì)交往模式和效率起到推動(dòng)作用，實(shí)在是遺憾。 從生物測(cè)量角度而言，指紋識(shí)別將是一種非常理想的工具，用來(lái)定位一個(gè)人的基本社會(huì)坐標(biāo)原點(diǎn)。在很多情況下，一個(gè)人的真實(shí)身份是很難被分辨的。指紋識(shí)別作為一種 生物鑒定技術(shù)，為人類的個(gè)體的定義提供了一個(gè)到目前為止最為快捷和可信的方法 。介紹指紋識(shí)別系統(tǒng)的基本理論和幾種常見(jiàn)算法； 第三章 matlab 仿真 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 。但指紋識(shí)別算法最終都?xì)w結(jié)為在指紋圖象上找到并比對(duì)指紋的特征 。 2． 指紋的特征點(diǎn) 指紋紋路并不是連續(xù)的、平滑筆直的，而是經(jīng)常出現(xiàn)中斷、分叉或打折。有的算法把節(jié)點(diǎn)和方向信息組合產(chǎn)生了更多的數(shù)據(jù)，這些方向信息表明了 各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，也有的算法還處理整幅指紋圖像。尺度不變性是滿足的。 算法程序：