【正文】 匹配，是指紋預(yù)留模板圖像與輸入樣板圖像中的所有特征點(diǎn)的匹配，目前在自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)中常采用可變大小的界限盒的指紋特征匹配算法。 指紋的生命特征與被測(cè) 對(duì)象的生命存在與否密切相關(guān)。這很容易理解，“把關(guān)”越嚴(yán)，誤識(shí)的可能性就越低，但是拒識(shí)的可 能性就越高。前者可以是一個(gè)公司、部門(mén)，后者可以是一個(gè)家庭的成員、銀行的營(yíng)業(yè)廳、金庫(kù)、財(cái)務(wù)部門(mén)、倉(cāng)庫(kù)等機(jī)要場(chǎng)所。盡管指紋只是人體皮膚的一小部分，但 用于識(shí)別的數(shù)據(jù)量相當(dāng)大，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)是需要進(jìn)行大量運(yùn)算的模糊匹配算法。 第 3 章 指紋圖像處理及特征提取與實(shí)現(xiàn) 方法概述 基于細(xì)節(jié)點(diǎn)特征 的指紋自動(dòng)識(shí)別技術(shù)是目前這方面研究中的主流，這種系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)有以下一些步驟如圖 31： 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 7 后處理細(xì)化指 紋圖 像特 征匹 配預(yù) 處 理特征提取濾波結(jié) 論二值化 圖 31 基于細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng) 預(yù)處理是將輸入 的（直接采集進(jìn)來(lái)的）低質(zhì)量、有噪音的指紋源圖象處理成已細(xì)化了的清晰的二值圖像 [3]。這兩個(gè)數(shù)的具體取值與圖像的分辨率有關(guān)，一般取 N=16，即取 16 個(gè)方向， n=8，即一個(gè)方向上取 8 個(gè)鄰點(diǎn)。 指紋圖像濾波有兩種方法： 方法一：利用 Gabor 濾波器的參數(shù)可利用指紋的方向性和紋理性，用 Gabor 濾波器來(lái)作為帶通濾波器，去除噪音，增強(qiáng)脊谷結(jié)構(gòu)。 圖 36 分離濾波器的權(quán)值 圖 37 基本濾波器的權(quán)值 用方向?yàn)V波器進(jìn)行濾波去噪時(shí)，根據(jù)塊方向圖中的該塊的方向，選用相應(yīng)的濾波器 (將水平方向的濾波器旋轉(zhuǎn)塊方向的角度后得到 )，進(jìn)行濾波。 所謂細(xì)化，就是從原來(lái)的圖中去掉一些點(diǎn)，但仍要保持原有的形狀。重復(fù)這個(gè)過(guò)程，直到?jīng)]有一個(gè)像素的值被改變。 2．細(xì)節(jié)點(diǎn)的方向，這個(gè)方向就是該細(xì)節(jié)點(diǎn)所在的塊的塊方向。 本章小結(jié) 本章詳細(xì)介紹了指紋識(shí)別過(guò)程的原理及算法的研究，具體算法將在后續(xù)章節(jié)給出。 1983年春天 ,Cleve Moler 到 Standford 大學(xué)講學(xué) ,MATLAB 深深地吸引了工程師 John Little 敏銳地覺(jué)察到 MATLAB 在工程領(lǐng)域的廣闊前景。在歐美等高校 ,MATLAB 已經(jīng)成為線性代數(shù)、自動(dòng)控制理論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)字信號(hào)處理、時(shí)間序列分析、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真等高級(jí)課程的基本教學(xué)工具；成為攻讀學(xué)位的大學(xué)生、碩士生、博士生必須掌握的基本技能。由于庫(kù)函數(shù)都由本領(lǐng)域的專(zhuān)家編寫(xiě)，用戶(hù)不必?fù)?dān)心函數(shù)的可靠性。 MATLAB 的出現(xiàn) ,為各國(guó)科學(xué)家開(kāi)發(fā)學(xué)科軟件提供了新的基礎(chǔ)。 MATLAB 產(chǎn)生的歷史背景 在 70 年代中期 ,Cleve Moler 博士和其同事在美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金的資助下開(kāi)發(fā)了調(diào)用EISPACK 和 LINPACK 的 FORTRAN 程序庫(kù)。 為了把細(xì)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)移到極坐標(biāo)系中去，需要在模板細(xì)節(jié)點(diǎn)集和輸入細(xì)節(jié)點(diǎn)集中各選一個(gè)參照點(diǎn)作為相應(yīng)的極坐標(biāo)系中的原點(diǎn)，并算出其它細(xì)節(jié)點(diǎn)相對(duì)于參照點(diǎn)的極坐標(biāo)。 假特征點(diǎn)的去除 這樣得到的特征中存在由指紋質(zhì)量、攝入噪聲等原因造成的很多假特征，如下圖 312五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 16 所示 (a)和 (b)中產(chǎn)生了假的端點(diǎn)； (c)和 (d)中形成了錯(cuò)誤的斷開(kāi)和連接； (e)中顯示的是一個(gè)由不平滑的脊引起的毛刺，出現(xiàn)了假端點(diǎn)和假分叉兩種特征： (f)~(g)是幾種錯(cuò)誤連接的例子，分別 稱(chēng)為橋形、三角形、梯形結(jié)構(gòu)。 (快速性 ) 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 14 圖 39 統(tǒng)一模塊 下面介紹一種適合于指紋圖像細(xì)化的算法，這種方法滿(mǎn)足上面的細(xì)化條件，而且可以提出快速算法。 3．對(duì) ? ?? ?01X k k w? ??? ?中極大點(diǎn)或極小點(diǎn)附近的波動(dòng) 做平滑處理； 4．找出 ? ?? ?01X k k w? ??? ?極大點(diǎn)和極小點(diǎn)位置及對(duì)應(yīng)的值，對(duì)極大值極小值求平均，五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 13 將此平均值作為該點(diǎn)二值化門(mén)限，稱(chēng)其為動(dòng)態(tài)閥值。 經(jīng)過(guò)平均濾波器過(guò)濾的圖像，其中每一點(diǎn)的灰度由其臨近的 24 個(gè)像素的灰度值共同決定。 于是我們采用在計(jì)算方向圖時(shí)，采用塊重疊的方式。計(jì)算方向圖的基本思想是：在原灰度圖像中每一點(diǎn)（或每一塊在各 個(gè)方向上的某個(gè)統(tǒng)計(jì)量（如灰度差、梯度等），根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)量在各個(gè)方向上的差異，確定該點(diǎn)（塊）的方向。在應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，要權(quán)衡易用性和安全性。避免了他人用圖章或身 份證復(fù)印件代領(lǐng)，而發(fā)放人員無(wú)法確定該人是故世的問(wèn)題，要憑本人的活體指紋，才可準(zhǔn)確發(fā)放養(yǎng)老金。 工作濕度：指紋設(shè)備正常工作時(shí)所允許的相對(duì)濕度變化范圍，一般是 30%～ 95%。 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 4 指紋識(shí)別技術(shù)的主要指標(biāo)和測(cè)試方法 算法的精確度 指紋識(shí)別系統(tǒng)性能指標(biāo)在很大程度上取決于所采用算法性能。永久性特征包括細(xì)節(jié)特征（中心點(diǎn)、三角點(diǎn)、端點(diǎn)、叉點(diǎn)、橋接點(diǎn)等）和輔助特征（紋型、紋密度、紋曲率等元素），在人的一生中永不會(huì)改變，在手指前端的典型區(qū)域中最為明顯，分布也最均勻。對(duì)生物識(shí)別 (指紋識(shí)別 )技術(shù)來(lái)說(shuō)，被廣泛應(yīng)用意味著它能在影響億萬(wàn)人的日常生活的各個(gè)地方使用。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過(guò)的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過(guò)的材料。s fingerprint has uniqueness and Fingerprint Identification Technology gradually developed as a new identity recognition mode， and with its good safety and reliability， it has replaced the traditional identification way trends. This paper briefly introduces the basic step of Fingerprint Identification， they are Fingerprint image preprocessing, Fingerprint characteristic extraction,Fingerprint the Fingerprint image preprocessing,in turn introduced the normalized processing, Image enhancement, Binary treatment and Refining processing pretreatment will get a picture for a pixel width of twentyfirstcentury binary image,then through the particular endpoint and intersection on the characteristics of the Fingerprint paper using Matlab programs all algorithm. Key words Fingerprint identification Image processing Feature extraction Feature matching 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) III 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說(shuō)明 原創(chuàng)性聲明 本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文），是我個(gè)人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。 指紋門(mén)禁系統(tǒng)通過(guò)將用戶(hù)的指紋特征與指紋特征數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)現(xiàn)用戶(hù)身份的鑒別，并不直接保存和使用用戶(hù)的指紋圖像信息，不會(huì)侵犯到用戶(hù)的隱私信息，是當(dāng)前技術(shù)最先進(jìn)、應(yīng)用最廣泛的門(mén)禁系統(tǒng)。實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)需求的不同，可以將人體的指紋特征分為：永久性特征、非永久性特征和生命特征。采集設(shè)備（即取像設(shè)備）分成幾類(lèi)：光學(xué)、半導(dǎo)體傳感器和其他。 工作溫度：指紋設(shè)備正常工作時(shí)所允許的溫度變化范圍，一般是 0～ 40 ℃ 。 指紋社會(huì)保險(xiǎn)系統(tǒng)的應(yīng)用為養(yǎng)老金的準(zhǔn)確發(fā)放起了非常有效的作用。拒識(shí)率實(shí)際上也是系統(tǒng)易用性的重要指標(biāo)。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。 （ A）原始圖像 （ B）改進(jìn)前的結(jié)果 （ C）改進(jìn)后的結(jié)果 圖 33 指紋圖像的方向圖 4．在計(jì)算指紋圖像方向圖多采用塊與塊直接不重疊的方式，但這樣求出的塊方向僅由該塊所包含的像素點(diǎn)所決定，沒(méi)有考慮其周?chē)袼?點(diǎn)的影響，很容易造成方向的不連續(xù)性。水平方向的平均濾波器的權(quán)值如右圖 35 所示，其中系數(shù)滿(mǎn)足： 0??? ZYX 。若所考察的當(dāng)前像素點(diǎn)恰好落在波谷上，則該點(diǎn)就是指紋脊線點(diǎn)，若所考察的當(dāng)前像素點(diǎn)恰好落在波峰上，則該點(diǎn)就是指紋谷點(diǎn)，而谷點(diǎn)到脊點(diǎn)間像素灰度的變化幾乎呈線性，正是基于指紋圖像在結(jié)構(gòu)上和像素灰度變化上的這些特點(diǎn)，本文提出了下述指紋圖像二值化方法： 1．將圖像分成大小為 NN 的小塊 ，用上述方向圖改進(jìn)方法計(jì)算各小塊的方向 ? ； 2．對(duì)圖像中的每一點(diǎn) ? ?,ij ，以其所在塊的方向 ? 作為該像素點(diǎn)的方向 ? ?,ij? ，并以該點(diǎn)為中心在其法方向上取 lw? ( ,lw一般為奇數(shù) )的矩形窗，計(jì)算矩形窗內(nèi)指紋方向每一列中像素點(diǎn)在 法方向上的加權(quán)平均 ? ? ? ? ? ?0 , 1 , , 1X X X w??? ?，具體公式為： ? ? ? ? ? ?10 ,l k d k ddX k c o e ffic e n t d f i j????? 0,1 1kw? ??? ? （ ） 其中 coefficent 為加權(quán)平均系數(shù)，滿(mǎn)足 ? ?10 1ld coefficent d?? ?? ， ? ?,kd kdij是 k 列上的第 d個(gè)像素的位置。 (中軸性 ) 7. 算法簡(jiǎn)單、速度快。如果 M 是端點(diǎn)，則它的八鄰域滿(mǎn)足： ? ? ? ?8 1 12N kC R k R k?? ? ? ?? ， ? ? ? ?91RR? （ ） 如果 M 是分叉點(diǎn)，則它的八鄰域滿(mǎn)足： ? ? ? ?8 1 16N kC R k R k?? ? ? ?? ， ? ? ? ?91RR? （ ） 這樣我們就可以在細(xì)化后的圖像中找到細(xì)節(jié)點(diǎn) (端點(diǎn)和分叉點(diǎn) )，并記錄它們?cè)趫D中的相對(duì)位置。 細(xì)節(jié)點(diǎn)集的校準(zhǔn)： 令 ? ? ? ?? ?1 1 1, , , , , ,TTP P P P P PM M MP x y x y??? ??? （ ） 表示模板圖像中的 M 個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)， ? ? ? ?? ?1 1 1, , , , , ,TTQ Q Q Q Q QN N NQ x y x y??? ??? （ ） 表示輸入圖像中的 N 個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)。除內(nèi)部函數(shù)外，所有 MATLAB 主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件，用戶(hù)通過(guò)對(duì)源程序的修改或加入自己編寫(xiě)程序構(gòu)造新的專(zhuān)用工具包。這種軟件的缺點(diǎn)是使用面窄 ,接口簡(jiǎn)陋 ,程序結(jié)構(gòu)不開(kāi)放以及沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的基庫(kù) ,很難適應(yīng)各學(xué)科的最新發(fā)展 ,因而很難推廣。 MATLAB 程序書(shū)寫(xiě)形式自由， 利用起豐富的庫(kù)函數(shù)避開(kāi)繁雜的子程序編程任務(wù)，壓縮了一切不必要的編程工作。在設(shè)計(jì)研究單位和工業(yè)部門(mén) ,MATLAB 被廣泛用于科學(xué)研究和解決各種具體問(wèn)題。同年 ,他和 Cleve Moler,Steve Bangert 一起，用C 語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了第二代專(zhuān)業(yè)版。 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 19 第 4 章 指紋識(shí)別算法的 MATLAB 實(shí)現(xiàn) MATLAB 簡(jiǎn)介 MATLAB 的概況 MATLAB 是 矩陣實(shí)驗(yàn)室（ Matrix Laboratory）之意。 3．細(xì)節(jié)點(diǎn)的類(lèi)型，即脊線端點(diǎn)或脊線分叉點(diǎn)。 這種算法的具體實(shí)現(xiàn)可引入查表法，即對(duì)所要處理的像素周?chē)０鍍?nèi)前 15 個(gè)點(diǎn)預(yù)先進(jìn)行編碼 (用雙字節(jié) 15 個(gè)位來(lái)表示，雙字節(jié)的最低位存放 15P 的值，依此類(lèi)推，次最高位存放15P 的值 )，把編碼值作為存儲(chǔ)地址，按上述細(xì)化法則，預(yù)先在存儲(chǔ)地址上存入相應(yīng)的細(xì)化值 (可用 0、 1 表示， 0 表示保留， 1 表示刪去 )。實(shí)際上，是保持原圖的骨架 [7]。 基于方向圖的動(dòng)態(tài)閥值指紋圖像二值化方法 二值化是指紋圖像預(yù)處理中必不可少的一步。這種算法難點(diǎn)在 于需要計(jì)算圖像的頻率圖 —— 將指紋圖像看成由脊和谷組成的周期圖像，在每一個(gè)局部領(lǐng)域內(nèi)都會(huì)有一個(gè)相對(duì)固定準(zhǔn)確的頻率。 點(diǎn) ? ?yx, 的方向?yàn)?dS 取值最小的方向。它的目的是減少低質(zhì)量的圖像對(duì)分類(lèi)識(shí)別結(jié)果的影響，預(yù)處理中一般包括圖像增強(qiáng)、濾波、二值化、細(xì)化等步驟。利用現(xiàn)代電子集成制