【正文】 圖 指紋識(shí)別子系統(tǒng)工作流程 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 19 從而提高特征提取的精度。 特征提取是把指紋圖像的紋線走向、紋線斷點(diǎn)、交叉點(diǎn)等能充分表示該指紋唯一性的特征用數(shù)值的形式表達(dá)出來。指紋數(shù)字圖像增強(qiáng)的目的是在增強(qiáng)脊線、谷線結(jié)構(gòu)對(duì)比度的同時(shí)抑制數(shù)字噪聲，連接斷裂的脊線和分離粘連的脊線，按特定的需要突出一幅數(shù)字圖像中的某些 信息，同時(shí)削弱或去除某些不需要的信息。指紋數(shù)字圖像包含的所有的特征信息構(gòu)成了龐大的指紋數(shù)字圖像特征集合。圖 示出三種指紋圖像質(zhì)量。 很多指紋增強(qiáng)算法是對(duì)細(xì)化指紋圖像進(jìn)行增強(qiáng)。 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 23 （ 1）一個(gè)好的濾波器必須滿足以下條件：必須是沿著指紋圖像的方向進(jìn)行增強(qiáng)的濾波器； （ 2）進(jìn)行圖像增強(qiáng)是依賴于所處理圖像鄰域的像素的灰度平均值 ， 而不是整幅圖像的灰度均值； （ 3）濾波器窗口的大小對(duì)應(yīng)于脊線和谷線的寬度總和 ， 信號(hào)的一個(gè)周期； （ 4）濾波器必須關(guān)于它的方向軸水平和垂直對(duì)稱 ， 并且濾波器尺寸為奇數(shù)。 目前己有不少文章研究了二值化指紋圖像的算法 ， 根據(jù)閥值選取角度的不同（閥值可以分為兩類：全局閡值和局部閡值） ， 算法可以分為以下兩種： 全局閥值算法：全局閡值是對(duì)整個(gè)圖像采用一個(gè)閉值進(jìn)行劃分。 如果 ， 如果 ， （ 3）平滑處理。 雖然經(jīng)過二值化處理的指紋圖像 ， 但是紋線仍具有一定的寬度 ， 在特征提取時(shí)只關(guān)心紋線的走向 ， 而并不關(guān)心它的粗細(xì)。 P 四周 區(qū)域內(nèi)包含 P 在內(nèi)的 9 個(gè)點(diǎn)依次標(biāo)記為：從左上開始第一行為 P1， P2， P3；第二行為 P4， P， P5；第三行為P6， P7， P8。其中 OPTA 算法 （ OPTA thinning algorithm） 和快速細(xì)化法（ Quick thinning algorithm） 是目前使用的比較多的兩種細(xì)化算法。 然后繼續(xù)尋找下一點(diǎn) P， 直至沒有點(diǎn)再滿足 上述 條件時(shí) 為止。常見的指紋細(xì)節(jié)特征如圖 所示： 目前 ， 最常用的細(xì)節(jié)特征細(xì)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)模型中利用端點(diǎn)和分叉點(diǎn)是美國聯(lián)邦調(diào)查局 [18][19]（ FBI）提出的。 （ 1） 為了方便大家理解算法 ， 再次給出點(diǎn)鄰域圖 。端點(diǎn)的 8 鄰域點(diǎn)共有 8 種組合 ， 這 8 種組合如圖 所示。同時(shí) ， 交叉、橋形和口形都可以看成是端點(diǎn)和分叉點(diǎn)的合成。目前所用到指紋識(shí)別技術(shù)絕大部分都是基于對(duì)指紋特征的識(shí)別而不是整幅指紋圖像的識(shí)別?？焖偌?xì)化算法速度很快 ，但是細(xì)化不徹底 ， 細(xì)化后的紋線不是單像素寬。 P1 P2 P3 P4 P P5 P6 P7 P8 （ 2）背景 點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)：背景點(diǎn)是圖像中除去目標(biāo)點(diǎn)之外的部分 ， 即不做處理的所有像素點(diǎn)目標(biāo)點(diǎn)定義為圖像中的紋線部分 ， 即為要處理的所有像素點(diǎn)。為了進(jìn)一步節(jié)省空間壓縮數(shù)據(jù) ， 同時(shí)方便以后指紋特征的提取 ， 這節(jié)將對(duì)指紋圖像進(jìn)行細(xì)化處理。具體的做法先將所得到的閉值分配到一個(gè)二維閉值數(shù)組中 ， 其中每一個(gè)像素對(duì)應(yīng)一個(gè)閉值 ， 按從左到右從上到下的順序 ， 使用 算術(shù)平均模板對(duì)整個(gè)閉值數(shù)組進(jìn)行一次濾波 ， 再將所得的閉值與指紋灰度值相比較來進(jìn)行二值化。這種方法雖然簡單 ， 但是噪聲比較大 ， 如果指紋圖像的質(zhì)量不好就會(huì)產(chǎn)生較大的噪聲。 圖像的二值化 指紋數(shù)字圖像二值化作為指紋數(shù)字圖像預(yù)處理過程的一部分，是進(jìn)行指紋數(shù)字圖像細(xì)化處理的基礎(chǔ)。 Lawrence O’Gorma [12]提出了一種方向自適應(yīng)濾波器對(duì)指紋圖像進(jìn)行濾波 ， 在這種方法中 ， 他們將濾波器和局部的指紋紋路方向重合實(shí)現(xiàn)指紋圖像濾波。而圖 b 濕化質(zhì)量指紋圖像中，脊線有許多的融合，這樣是原有的特征點(diǎn)經(jīng)過融合被消除了，所以會(huì)產(chǎn)生許多丟失的特征點(diǎn)，這對(duì)后續(xù)的指紋圖像處理及特征點(diǎn)的提取造成了一定的困難。 當(dāng)?shù)玫浇?jīng)過細(xì)化后的二值數(shù)字圖像后，接下來就是要對(duì)細(xì)化后的數(shù)字圖像進(jìn)行關(guān)鍵特征提取，從而達(dá)到識(shí)別不同的指紋數(shù)字圖像的目的。經(jīng)過對(duì)指紋數(shù)字圖像的非線性平滑處理等增強(qiáng)處理后，其中的紋線 (脊 )部分得到了增強(qiáng)，不過因?yàn)榧沟幕叶葦?shù)值存在差異，使脊的強(qiáng)度并不完全一樣。對(duì)細(xì)化后的指紋圖像 ， 一般可簡單的通過的模板檢測出常用的特征點(diǎn)?；叶葓D濾波法僅把指紋圖像簡單的當(dāng)作灰度圖來處理 ， 效果不是很好。 圖 自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的 組成 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 18 指 紋 圖 像 采 集指 紋 圖 像歸 一 化指 紋 圖 像增 強(qiáng)指 紋 圖 像二 值 化指 紋 圖 像細(xì) 化指 紋 特 征 點(diǎn)提 取指 紋 特 征 點(diǎn)匹 配輸 出 結(jié) 果開 始結(jié) 束 經(jīng)指紋傳感器采集得到的圖像 ， 常由于手指用力不均、擺放位置不當(dāng)及其它一些原因而造成指紋圖像變形 ， 也就是造成指紋圖像的噪聲過大。 圖 是按照三種線形將指紋分類的示意圖示例。通常可以用粉末法，選擇顏色對(duì)比大的粉末，撒在物品表面 提取出完整的指紋；另一方法是 磁粉 法，以微細(xì)的鐵粉顆粒，用磁鐵作為刷子，來回刷掃，顯現(xiàn)指紋。 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 15 3指紋圖像的預(yù)處理及 指紋算法 指紋的分類 指紋是人類手指末端指腹上由凹凸的皮膚所形成的紋路。 汽車在多年的發(fā)展過程中已經(jīng)成為了人類現(xiàn)代文明和國家發(fā)達(dá)與否的重要標(biāo)志。但隨著產(chǎn)品的本地化 ， 這一局面將會(huì)改變。因此 ， 開發(fā)出具有完全知識(shí)產(chǎn)權(quán)的指紋識(shí)別算法 ， 滿足一般小型的嵌入式及大容量比對(duì)的需要 ， 在此基礎(chǔ)上研制基于 DSP 及大規(guī)?？删幊唐骷莫?dú)立識(shí)別模塊 ， 利用此核心模塊開發(fā)出系列指紋門禁 ， 卡證應(yīng)用系統(tǒng)和條形碼防偽系統(tǒng) ， 這些都具有很好的市場前景。從研究開發(fā)實(shí)力看 ， 目前國內(nèi)公司都擁有一批有實(shí)力的技術(shù)人員 ， 許多公司里還擁有不少博士 ， 并與大學(xué)合資合作開發(fā)該項(xiàng)技術(shù) ， 這也是該項(xiàng)技術(shù)在國內(nèi)能快速發(fā)展的因素之一。近幾年國內(nèi)有很多公司開始涉足自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用開發(fā) ， 但真正在自主識(shí)別算法基礎(chǔ)上進(jìn)行硬件開發(fā)的為數(shù)不多 ， 為數(shù)更多的是在購進(jìn)國外指紋識(shí)別算法開發(fā)包的基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā)。 （ 四 ） 指紋圖像的壓縮存儲(chǔ)。方向矩陣的計(jì)算一般采用梯度方法或統(tǒng)計(jì)方法。 90 年代末到現(xiàn)在 ， 由于半導(dǎo)體指紋傳感器的出現(xiàn) ， 使得指紋識(shí)別的應(yīng)用領(lǐng)域迅速擴(kuò)大 ， 在個(gè)人電腦、個(gè)人數(shù)字助理、掌上電腦、手機(jī)、門禁系統(tǒng)、考勤系統(tǒng)、保險(xiǎn)箱控制系統(tǒng)等很多領(lǐng)域都開始使用 AFIS技術(shù) ， 所以指紋識(shí)別算法的研究重點(diǎn)從光學(xué)傳感器轉(zhuǎn)移到了半導(dǎo)體傳感器 ， 對(duì)算法的性能也提出了更高的要求。而在過去，為了獲得整個(gè)手指的指紋，不得不使用比手指更大的傳感器，必須整個(gè)手指同時(shí)按壓在傳感器之上。由于這一技術(shù)采用的北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 9 是活體識(shí)別技術(shù)，必須通過人體的微電流，因而即使割下別人的指紋來進(jìn)行確認(rèn)也沒有用，其它例如指模等更是無計(jì)可施，因而具有更高的安全性；同時(shí)由于不會(huì)受灰塵、油脂等影響，準(zhǔn)確率也更高。之后再將從這個(gè)圖像中尋找?guī)讉€(gè)特征點(diǎn)，再和數(shù)據(jù)庫中的記錄進(jìn)行核對(duì)。20 世紀(jì) 80年代 ， 個(gè)人電腦、光學(xué)掃描等技術(shù)的革新 ， 使得它們作為指紋取像的工具成為現(xiàn)實(shí) ， 從而使指紋識(shí)別可以在其他領(lǐng)域中得以應(yīng)用 ， 比如卡。 指紋識(shí)別技術(shù)在數(shù)十年前就已經(jīng)誕生，當(dāng)時(shí)主導(dǎo)研發(fā)的是赫赫有名的 FBI，主要應(yīng)用于內(nèi)部的安全設(shè)備，始終只是處于少數(shù)專業(yè)應(yīng)用的地步，并沒有真正邁入民用的陣營，這一局面直到九十年代才有所改變。從而達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。然而具有指紋識(shí)別解鎖的汽車來說，用戶再也不用擔(dān)心這樣的問題出現(xiàn)了。另外 ， 對(duì)輸入的指紋圖像提取關(guān)鍵特征后 ， 可以大大減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)呢?fù)擔(dān) ， 便于實(shí)現(xiàn)異地確認(rèn)。 同其他識(shí)別方法比較指紋識(shí)別具有如下性質(zhì) [4]： （ 1）指紋可以提供獨(dú)一無二的個(gè)體特征 ， 并且特征的精確度和復(fù)雜度足以滿足高精度的鑒別需要。 聲音識(shí)別對(duì)背景噪聲比較敏感 ， 而這一點(diǎn)在實(shí)際應(yīng)用中有很難控制 。 （ 5）聲音識(shí)別技術(shù) 與簽名識(shí)別相同 ， 聲音識(shí)別也是一種行為識(shí)別技術(shù)，聲音識(shí)別設(shè)備不斷地測量、紀(jì)錄聲音的波形和變化。 （ 4）簽名識(shí)別技術(shù) 簽名作為身份認(rèn)證的手段己經(jīng)用了幾百年了 ， 而且我們都很熟悉在銀行的格式表單中簽名作為我們身份的標(biāo)志。在生物特征識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域 ， 視網(wǎng)膜識(shí)別指的是利用視網(wǎng)膜上的血管分布模式進(jìn)行身份識(shí)別。虹膜隔離于外部環(huán)境而且不能通過手術(shù)修改。生物識(shí)別技術(shù)是根據(jù)人體自身的特征如指紋、聲音等來識(shí)別個(gè)人的身份的技術(shù)。 the software part are: fingerprint image capture, fingerprint matching and short message munications, and so on. First, the fingerprint image sensor gets the user’s fingerprint, then the central processor processeses the fingerprint image and matches the feature points extracted. If the fingerprint matching incorrect, the warning message will be sent to the user via GSM module. In order to achieve security and realtime monitoring of the vehicle. Key Words： Fingerprint identification， GSM module， vehicle thefts 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 1 目 錄 摘 要 ........................................................................................................................ 1 Abstract ........................................................................................................................... 2 1 緒論 ............................................................................................................................. 1 汽車指紋識(shí)別及防盜系統(tǒng)背景介紹 ................................................................. 1 生物識(shí)別技術(shù)簡介 ........................................................................................... 1 研究意義 ........................................................................................................... 5 論文內(nèi)容結(jié)構(gòu) ................................................................................................... 6 2 汽車指紋識(shí)別及防盜系統(tǒng)概述 ................................................................................... 7 指紋識(shí)別的發(fā)展史 ........................................................................................... 7 國內(nèi)外指紋識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀 ........................................................................ 9 汽車指紋識(shí)別及防盜系統(tǒng)的現(xiàn)狀與發(fā)展 ....................................................... 13 本章小結(jié) ......................................................................................................... 14 3 指紋圖像的預(yù)處理及指紋算法 ................................................................................. 15 指紋的分類 ..................................................................................................... 15 指紋識(shí)別系統(tǒng)原理 .....