【導(dǎo)讀】于人類自身身份識(shí)別的準(zhǔn)確性、安全性與實(shí)用性提出更高要求。傳統(tǒng)的身份識(shí)別方法已經(jīng)。遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(shí)別新途徑。生物識(shí)別技術(shù)悄然興起，并應(yīng)運(yùn)而生為一種新的身份識(shí)別技術(shù)。生物特征是唯一的。生物識(shí)別系統(tǒng)對(duì)生物特征進(jìn)行取樣，提取其唯一的特征并且轉(zhuǎn)化成數(shù)字代碼，并進(jìn)。征并與數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征模板進(jìn)行比對(duì)，以確定是否匹配，從而決定接受或拒絕該人。隨身攜帶鑰匙、智能卡之類的東西。此外，生物識(shí)別技術(shù)產(chǎn)品均借助于現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)，很容易配合電腦和安全、迄今為止，最為人們所關(guān)注、最。展，研究的重點(diǎn)主要集中在如何提高識(shí)別的準(zhǔn)確率和速度。目前，己經(jīng)有很多自動(dòng)指紋識(shí)。字信號(hào)并利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理的過(guò)程。隨后又對(duì)探測(cè)飛船發(fā)回的近十萬(wàn)張照片進(jìn)行更為復(fù)雜的圖像。較早出現(xiàn)的活體指紋采集設(shè)備是光電式的，現(xiàn)在仍為大多數(shù)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)所使用。

　　

【正文】 代算法。本算法把一次迭代分作兩次掃描 ， 細(xì)化過(guò)程中由周邊向中間逐層細(xì)化 ， 使細(xì)化結(jié)果位于原圖的“中軸”。 令 BN為 3 3窗口內(nèi)目標(biāo)像素的個(gè)數(shù) ： 81iBN Pi???， 兩次掃描中需滿足的條件為 ： 1) 2≤ BN≤ 6 (排除 p為端點(diǎn)和內(nèi)部像點(diǎn)的情況 ) ； 2) 若已標(biāo)記 pi視為 1時(shí) ， 有 cN = 1(保證刪除當(dāng)前像素不會(huì)改變?cè)瓐D的連通性 )； 3) p的值是 1(保證 p為前景點(diǎn) )； 4) 當(dāng) p3或 p5已標(biāo)記時(shí) ， 若視 p3， p5為 0， 依然有 cN = 1(保證寬度為 2的線條只刪除一層像點(diǎn) ， 避免其斷開(kāi) )。 本細(xì)化算法重復(fù)執(zhí)行如下兩個(gè)步驟 ： 第一步 ： 從左到右 ， 從上到下順序掃描圖像 ， 對(duì)同時(shí)滿足以上條件的像素 ， 如果 p1p3p7 = 0且 p1p5p7 = 0， 則將其作上標(biāo)記 ； 第二步 ： 從左到右 ， 從上到下順序掃描圖像 ， 對(duì)同時(shí)滿足以上條件的像素 ， 如果 p1p3p5 = 0且 p3p5p7 = 0， 則將其作上標(biāo)記。 當(dāng)掃描完整幅圖像后 ， 去掉作了標(biāo)記的像素。重復(fù)一、二步過(guò)程 ， 直至得到單位寬度 第 26 頁(yè) 共 34 頁(yè) 的線條為止。經(jīng)過(guò)此細(xì) 化算法處理后 ， 得到單像素寬的 8連通的指紋圖像。經(jīng)上述處理有利于特征提取。 指紋特征提取和比對(duì) 1. 指紋的特征提取和剪枝 由細(xì)化所得的指紋點(diǎn)線圖 ， 很容易找到指紋的細(xì)節(jié)特征 ： 端點(diǎn)和分叉點(diǎn) ， 記錄這些特征的位置、類型和方向。因?yàn)橹讣y預(yù)處理的不完善性 ， 在細(xì)化后的紋線圖中總存在或多或少的偽特征點(diǎn)。因此 ， 就有必要對(duì)這些粗篩選出的特征進(jìn)行剪枝 ， 以達(dá)到去偽存真的目的。細(xì)節(jié)特征剪枝的標(biāo)準(zhǔn)主要依賴于以下三個(gè)條件 ： a) 特征點(diǎn)到邊緣的距離 ； b) 細(xì)節(jié)特征間的距離和角度關(guān)系 ； c) 指紋脊線和細(xì)節(jié)特征的空間分布。 根據(jù)以上三個(gè)條件組合各種特征剪枝的標(biāo)準(zhǔn) ， 凡符合標(biāo)準(zhǔn)的特征點(diǎn)刪除 ， 其余的給予保留。保留下來(lái)的特征點(diǎn)以鏈碼方式記錄它們之間的相對(duì)位置關(guān)系 ， 用以與指紋庫(kù)中的數(shù)據(jù)比對(duì)匹配。 2. 指紋的比對(duì) 在進(jìn)行指紋比對(duì)之前 ， 一定要存在指紋數(shù)據(jù)庫(kù)。建立指紋數(shù)據(jù)庫(kù) ， 一般要采集同一枚指紋的 3～ 5個(gè)樣本 ， 分別對(duì)這些樣本進(jìn)行預(yù)處理和特征抽取 ， 由特征點(diǎn)間的相互位置關(guān)系確定樣本圖像是否兩兩匹配 ， 根據(jù)特征點(diǎn)被匹配上 的次數(shù) ， 確定該特征點(diǎn)的匹配權(quán)值 ， 從所有樣本圖像中找出權(quán)值大于給定閾值的特征點(diǎn) ， 以這些特征為模板建立指紋數(shù)據(jù)庫(kù)樣本。對(duì)于待匹配的指紋 圖像 ， 經(jīng)預(yù)處理和特征提取后 ， 形成一個(gè)坐標(biāo)鏈碼記錄 ， 根據(jù)這些特征的相互位置關(guān)系與指紋數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本做圖形匹配 ， 得到最終的識(shí)別結(jié)果。 第 27 頁(yè) 共 34 頁(yè) 4 基于指紋預(yù)處理算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 指紋圖像的獲取 首先，對(duì)指紋進(jìn)行灰度化處理。實(shí)現(xiàn)程序如下： I=rgb2gray()； %灰度化 figure， imshow(I)； 得到圖像如圖 41所示 圖 41 指紋灰度 圖像 方向圖的獲取 根據(jù)像素點(diǎn)鄰域中的灰度分布來(lái)判斷 ， 反映指紋圖上紋線的方向。 根據(jù)對(duì)指紋圖中 的每一像素都按第三章中方向?yàn)V波算法中介紹的算法進(jìn)行操作 ， 可以得指紋的方向圖如圖 42所示。將方向圖中各像素點(diǎn)的方向值乘以 30， 并作為該點(diǎn)的灰度值。根據(jù)各點(diǎn)的亮暗可判斷其方向值。 圖 42 指紋的方向圖 第 28 頁(yè) 共 34 頁(yè) 方向圖求出后，需要平滑圖中的噪音。根據(jù)第三章中介紹的算法，設(shè)置公式 (3)中的各界值。 (41) 得到的平滑圖如下： 圖 43 平滑后的方向圖 方向?yàn)V波器的設(shè)計(jì) 根據(jù)第三章的設(shè)計(jì)原則，設(shè)計(jì)指紋濾波器。先求水平濾波器的設(shè)計(jì)其它方向的濾波器可以通過(guò)旋轉(zhuǎn)得到。 首先確定濾波器模板的尺寸。濾波器大小一般為 n n， n約為一個(gè)紋線周期 ， 本實(shí)驗(yàn)中設(shè)置取 n =7。濾波器的系數(shù)分布如圖 44所示。 ? ?? ?? ?? ?? ?? ? ? ? ? ? ? ?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(yè) 共 34 頁(yè) 圖 44 水平方向?yàn)V波器系數(shù) 各系數(shù)之間有關(guān)系 ： uxy=0 ， z0和 u+2x+2y2z=0。每一行的系數(shù)由中間向兩端很快地衰減 ， 這是為了避免破壞大曲率的紋線構(gòu)型。濾波時(shí) ， 指紋圖中每一點(diǎn)的灰度值由其周圍的 48 個(gè)點(diǎn)的灰度值及相應(yīng)的模板系數(shù)共同決定 (即灰度值與相應(yīng)的模板系數(shù)相乘并把結(jié)果相加 ， 然后賦給中心像素點(diǎn) ， 作為其灰度值 ) 。 得到水平方向的濾波器后 ， 其它 方向 (2～ 8) 的濾波器可由水平方向的濾波器按下式旋轉(zhuǎn)相應(yīng)的角度得到。旋轉(zhuǎn)后濾波器的坐標(biāo)為 )39。,39。( ji ， 水平方向?yàn)V波器的坐標(biāo)為 ),( ji 。 (42) 濾波時(shí) ， 在指紋圖上 ， 從上到下 ， 從左到右 ， 逐點(diǎn)移動(dòng) ， 根據(jù)每一個(gè)像素的方向值 ，選用相應(yīng)的濾波器模板進(jìn)行卷積濾波運(yùn)算 ： ? ? ? ? ? ?39。 , , ,ffffhhi h j hf x y f x i y j g i j?? ? ? ?? ? ??? (43) 其中 ? ?,g i j? 為相應(yīng)濾波器模板的系數(shù)。經(jīng)過(guò)上述濾波處理后 ， 一些斷裂和叉連現(xiàn)像被消除了 ， 紋線也得到了增強(qiáng) ， 如圖 45所示。 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。39。c o s s ins in c o siij j?? ??? ? ? ?? ??? ? ? ??? ? ? ? ?? 第 30 頁(yè) 共 34 頁(yè) 圖 45 濾波后的指紋圖像 圖像的二值化 用 Matlab二值化函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行二值化，得到圖像如圖 46所示。實(shí)現(xiàn)程序如下： I=imread（ ’ ’ ） 。 I1=im2bw(I,)。 figure。 imshow(I1)。 圖 46 二值化后的指紋圖像 第 31 頁(yè) 共 34 頁(yè) 圖像的細(xì)化 首先對(duì)二值化后的圖像進(jìn)行一次二值濾波處理，然后通過(guò)逐層迭代算法，得到如圖 47所示的指紋細(xì)化圖像 。 圖 47 細(xì)化后的指紋圖像 第 32 頁(yè) 共 34 頁(yè) 5 結(jié)論 本文對(duì)聯(lián)機(jī)式考勤系統(tǒng)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹，并詳細(xì)闡述了指紋識(shí)別中的取像技術(shù)和指紋處理過(guò)程中的預(yù)處理部分。當(dāng)前用于自動(dòng)指紋提取的設(shè)備還存在著多多少少的問(wèn)題，指紋識(shí)別要走向市場(chǎng)，還需要降低指紋提取設(shè)備的成本，提高指紋圖像的質(zhì)量。通過(guò)對(duì)指紋預(yù)處理的研究，讓我了 解到，要加快指紋識(shí)別的速度，還應(yīng)考慮簡(jiǎn)化圖像的預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)在灰度圖上直接抽取指紋細(xì)節(jié)特征。隨著指紋提取設(shè)備的小型化，指紋識(shí)別算法也要能夠根據(jù)最小量的特征對(duì)指紋進(jìn)行匹配，并能克服因指紋旋轉(zhuǎn)等帶來(lái)的偏差，增強(qiáng)算法的可行性。 第 33 頁(yè) 共 34 頁(yè) 致謝 在此論文完成之際，我要向所有在我進(jìn)行畢業(yè)設(shè)計(jì)期間指導(dǎo)、支持、幫助和鼓勵(lì)過(guò)我的老師、同學(xué)、親人和朋友，致以我最誠(chéng)摯的感謝 ! 由衷感謝我的導(dǎo)師馮月亮教授和肖助明老師。他們淵博的學(xué)識(shí)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)精神，忘我的工作熱情，務(wù)實(shí)的態(tài)度和對(duì)問(wèn)題的高瞻 遠(yuǎn)矚使我受益匪淺。深深感謝他們對(duì)我論文設(shè)計(jì)的精心指點(diǎn)和生活上的關(guān)心與幫助，他們深厚的學(xué)術(shù)造詣、嚴(yán)謹(jǐn)治學(xué)的態(tài)度、不拘一格的思維方式和抓緊一切時(shí)間學(xué)習(xí)的精神給我留下了非常深刻的印象。我將永遠(yuǎn)銘記各位老師對(duì)我在學(xué)習(xí)、生活等各方面的諄諄教誨和無(wú)微不至的關(guān)懷。 我要深深地感謝我的父母，他們?yōu)槲业某砷L(zhǎng)付出了無(wú)數(shù)的心血。在物資和精神上對(duì)我一貫的支持和鼓勵(lì)，他們的教誨和無(wú)私的關(guān)愛(ài)是我不斷前進(jìn)的動(dòng)力，沒(méi)有他們的支持，我無(wú)法完成自己的學(xué)業(yè)。 再一次對(duì)曾經(jīng)幫助過(guò)我的所有老師、同學(xué)、親人，表達(dá)我內(nèi)心最深的謝意 ! 第 34 頁(yè) 共 34 頁(yè) 參考文獻(xiàn) [1] 王松 .基于背線采樣的指紋識(shí)別算法 [C]. 電子學(xué)報(bào) .2021年 .第 31卷第 10期 . 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