【正文】 紋線跟蹤到了端點(diǎn) ， 再也沒有可以跟蹤的像素點(diǎn)了 ， 所以紋線跟蹤到了端點(diǎn)就停止了跟蹤。下面本文將具體介紹該特征提取算法。因此在大部分自動(dòng)指紋識別系統(tǒng)中 ， 通常是使用端點(diǎn)和分叉點(diǎn)兩類特征。目前已經(jīng)定義的指紋的特征類型已經(jīng)達(dá)到了 150 多種 ， 但是這些特 征出現(xiàn)的概率并不相等 ，許多特征是非常少見的。這使有效信息集中 ， 節(jié)省了存儲(chǔ)空間 ， 因此加快了運(yùn)算速度。 則 將 此處 點(diǎn) P 除去。 文獻(xiàn) [17]采用了逐層迭代算法 ， 本文中采用該算法對指紋圖像進(jìn)行細(xì)化。 目前 ， 圖像細(xì)化的算法種類有很多 ， 通?？梢苑譃槿?： 串行細(xì)化、并行細(xì)化和混合細(xì)化。在細(xì)化操作中 ， 統(tǒng)一約定目標(biāo)點(diǎn)的像素值為 1（黑色） ， 背景點(diǎn)的像素值為 0（白色）。 在圖 中 ， 存在任意像素點(diǎn) P。 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 25 細(xì)化處理的目的就是將二值化圖像變成只有一個(gè)像素寬度的圖像 ， 本文稱之為骨架圖像。這一過程就是指紋數(shù)字圖像的細(xì)化過程?；叶戎荡笥陂]值則將值定為 0，灰度值小于等于閉值 ， 則將值定為 1。具體算法如下： （ 1）將指紋圖像劃分為不重疊的大小為的塊； （ 2）對每一塊進(jìn)行如下處理 ①求平均灰度值 T； ② Nh = 灰度值大于等于 T的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)； ③ Nt = 灰度值小于的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)； ④如果 | | （ ， 則 T 為閉值。 局部閉值算法：將圖像分成一些子塊 ， 對于每一塊選定一個(gè)閥值。對指紋數(shù)字圖像進(jìn)行二值化，其基本要求就是二值化后的數(shù)字圖像能真實(shí)地再現(xiàn)原指紋數(shù)字圖像。目前指紋數(shù)字圖像細(xì)化方式都是基于二值化后的指紋數(shù)字圖像進(jìn)行的。只要抓住這個(gè)特點(diǎn) ， 就非常清晰了 [16]。其中預(yù)先估計(jì)紋路的方向 ， 而根據(jù)圖像的特點(diǎn)而預(yù)先設(shè)置了一個(gè)范圍確定紋路的寬度 Sherlock[13]提出了一種基于 Fourier方向的濾波器的方法 ， 在這種方法中 ， 他們首先根據(jù)不同的紋路方向和寬度設(shè)計(jì)出一種分離濾波器 ， 然后分別利用不同的濾波器對圖像濾波并得到一組濾波圖像 ， 最后利用局部紋路方向?qū)⒉煌臑V稗甲像拱行重組來重建濾波圖像。指紋圖像增強(qiáng)的目的就是對指紋圖像進(jìn)行濾波處理 ，去除無用的噪聲信息 ， 強(qiáng)化有用的指紋信息 ， 增強(qiáng)指紋的質(zhì)量 ， 使得指紋圖像變得清晰 ， 然后對指紋特征進(jìn)行提取。最后是圖 c 干化質(zhì)量指紋圖像，從圖中可以看到有許多脊線發(fā)生了斷裂，這樣在斷開了兩部分有多處兩個(gè)端點(diǎn)，實(shí)際上多出來的這兩個(gè)端點(diǎn)是虛假的特征點(diǎn)，所以這樣的圖像會(huì)增加許多虛假的特征點(diǎn)，雖然不會(huì)使原來 的特征點(diǎn)消失，但是增加的這些虛假特征點(diǎn)也會(huì)成為后續(xù)處理指紋圖像的干擾點(diǎn)，后續(xù)可以經(jīng)過濾波處理將一部分虛假的特征點(diǎn)去除。 指紋圖像質(zhì)量分為三種。 特征提取是指將指紋數(shù)字圖像的紋線走向、端點(diǎn)、交叉點(diǎn)等特征用數(shù)值的形式表示出來，從而能夠充分的表示指紋圖像的唯一性，即從預(yù)處理后的指紋圖中提取出全局特征或局部特征的過程。 指紋圖像的特征提取 指紋數(shù)字圖像中包含很多特征信息，其特征可以反映不同的指紋數(shù)字圖像相似的程度。此時(shí)二值化的作用是要使脊的灰度數(shù)值調(diào)整趨向一致，將整幅數(shù)字圖像簡化為只有黑和白的二元信息圖了。 指紋圖像預(yù)處理的過程一般分為三個(gè)步驟： （ 1） 數(shù)字圖像增強(qiáng) （ 2） 數(shù)字圖像二值化 （ 3） 數(shù)字圖像細(xì)化 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 20 第一步是指紋數(shù)字圖像增強(qiáng)。有的則還需要尋找總體特征點(diǎn)如核心點(diǎn)和二角點(diǎn)等。細(xì)化時(shí)應(yīng)保證紋線的連接性、方向性和特征點(diǎn)不變 ， 紋線的中心也應(yīng)基本不變 [11]。方向圖濾波法利用了指紋紋線的方向性的特點(diǎn) ， 效果較好。圖像分割是把圖像劃分為若干區(qū)域 ， 各自對應(yīng)不同的物理實(shí)體。通過圖像預(yù)處理 ， 可以去除噪聲 ， 把圖像變成清晰的點(diǎn)線圖 ， 增強(qiáng)圖像的可識別性 ， 以便后面能正確地提取出指紋特征。如圖 所示。 圖 b 尖拱形 圖 中心點(diǎn)和三角點(diǎn) 圖 指紋的五種分類 圖 a 拱形 圖 c 左環(huán) 圖 d 右環(huán) 圖 e 漩渦 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 17 上圖 所示中，拱形和尖拱形屬于弓形分類中的兩種不同類型；左環(huán)和右環(huán)屬于箕形指紋中兩種不同的類型；漩渦形則是斗型指紋最常見的類型。 箕型指紋是 皮下組織 對指肚表皮頂壓方向的不同造就了這不同的類型。如果指紋留在紙張、卡片、皮革、木頭等吸水性物品的表面，必須經(jīng)過化學(xué)處理才能在化驗(yàn)室顯形。潛伏指紋往往是手指先接觸到油脂、汗液或塵埃后，再接觸到干凈的表面而留下，雖然肉眼無法看到這些指 紋，但是經(jīng)過特別的方法及使用一些特別的 化學(xué)試劑 加以處理，即能顯現(xiàn)出這些潛伏的指紋。指紋能使手在接觸物件時(shí)增加摩擦力，從而更容易發(fā)力及抓緊物件。據(jù)統(tǒng)計(jì) ， 深圳市每年有上千輛汽車失竊 ， 而美國汽車失竊速率為 輛 /秒 [9]。全世界每年汽車銷售量達(dá) 5000多萬輛 ， 保有量已超過 4億 輛 [8]。因此作為中國重要產(chǎn)業(yè)之一的汽車行業(yè)，自然也不排除在外。 汽車指紋識別 及防盜系統(tǒng)的 現(xiàn)狀與發(fā)展 就目前來說，指紋識別技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入到產(chǎn)業(yè)的上升階段，其廣泛的應(yīng)用已經(jīng)涵蓋了大部分領(lǐng)域，例如，手機(jī)解鎖、安防門禁、辦公考勤等。國外目前正在研究將指紋識別應(yīng)用于電子商務(wù)中支付系統(tǒng)的身份認(rèn)證 ， 以后這方面的應(yīng)用將非常廣泛。 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 13 （ 2） 國外發(fā)展現(xiàn)狀 目前 ， 利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行指紋識別的技術(shù)在國外己比較成熟 ， 并且已經(jīng)開始大規(guī)模推廣。 市場 ： 雖然目前的產(chǎn)品性能還滿足不了市場需要 ， 但國內(nèi)市場己啟動(dòng) ， 發(fā)展也是非常快的。 應(yīng)用 ： 目前國內(nèi)公司多以指紋門禁作為主導(dǎo)產(chǎn)品 ， 并開發(fā)出適合考勤 ， 汽車門鎖 ， 銀行、證券領(lǐng)域的內(nèi)部授權(quán) ， 保管箱 ， 計(jì)算機(jī)開啟 ， 醫(yī)療 ， 選舉 ， 門票 ， 付費(fèi)電視等應(yīng)用產(chǎn)品。技術(shù)國內(nèi)有長春鴻達(dá)、西安青松等公司開發(fā)出了有自主知識產(chǎn)權(quán)的指紋識別模塊 ， 其算法有的達(dá)到國際先進(jìn)水平。這樣的開發(fā)就只能局限于個(gè)人計(jì)算機(jī)或是一些嵌入式計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)上進(jìn)行 ，軟件和硬件成本都很高 ， 不利于指紋識別產(chǎn)品的推廣。國內(nèi)的清華大學(xué)、北京大學(xué)、 中科院自動(dòng)化研究所等己經(jīng)做出了比較實(shí)用的硬件產(chǎn)品。關(guān)于指紋圖像的壓縮方面 ， 美國聯(lián)邦調(diào)查局已經(jīng)公布了一個(gè)基于小波變換的指紋圖像壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)。由于指紋圖像的分類對于大容量的指紋數(shù)據(jù)庫特別重要 ，所以這方面的研究也很受重視。 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 11 （ 二 ） 特征提取和指紋圖像分類。目前自動(dòng)指紋識別技術(shù) 的研究方向主要集中在 [3]： （ 一 ） 預(yù)處理 ， 包括圖像增強(qiáng)和圖像分割 ， 以及圖像恢復(fù)。指紋雖然穩(wěn)定性很好 ， 但是仍然存在脫皮等問題 ， 這個(gè)時(shí)候往往對算法性能產(chǎn)生 極大的挑戰(zhàn) ， 也是 AFIS 研究者需要努力克服的問題。 國內(nèi)外指紋識別技術(shù)研究 現(xiàn)狀 指紋識別算法是自動(dòng)指紋識別系統(tǒng)（ AFIS:Automatic Fingerprint Identification System）的核心技術(shù) ， 這方面的研究早在 19 世紀(jì)初就開始了 ， 但北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 10 這方面的深入研究是從 20世紀(jì) 60年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的引入而開展起來的。而由于滑動(dòng)式傳感器的誕生，傳感器可以做的很小，一方面可以控制體積，二來也可以降低成本。但是目前超聲波傳感技術(shù)很容易受溫度和光線的干擾，耐久性也還有待改進(jìn)，加個(gè)也還相當(dāng)昂貴，因而沒有進(jìn)入市場，還是處在實(shí)驗(yàn)室的階段。但是電容式指紋識別技術(shù)也有一定的不足，首先是穩(wěn)定性不如光學(xué)傳感技術(shù)；其次成本較高，因而目前硅晶體電容傳感器相比都要袖珍很多，指紋取像區(qū)域往往都小于 1平方英寸；最后，硅晶體電容傳感器很容易受到靜電的影響，輕則影響圖像取樣，重則直接損壞傳感器。 1998年，硅晶體電容傳感器誕生，得益于這一設(shè)備的出現(xiàn)，電容式指紋識別技術(shù)隨之和我們見面。光學(xué)掃描技術(shù)發(fā)展成熟、成本低廉，耐用性也相當(dāng)不錯(cuò)，因而成為早期指紋識別技術(shù)的主流。 就某種意義而言，光學(xué)傳感技術(shù)可以說是掃描儀的縮小版。 20世紀(jì) 90 年代中期開始出 現(xiàn)半導(dǎo)體的指紋傳感器。 1988年 ， 英國人亨利 指紋在中國古代的借貸契約、買賣文憑、婚約休書、獄詞供狀、軍隊(duì)名籍等方面的廣泛應(yīng)用 ， 反應(yīng)了我國人民已經(jīng)根據(jù)經(jīng)驗(yàn) ， 認(rèn)識到指紋可以代表一個(gè)人。以地球上的人口為 60億，每人 10根手指計(jì)算，則需要 300 年才可能出現(xiàn)重復(fù)的指紋，因而出現(xiàn)兩根手指的指紋完全相同的概率幾乎是零。 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 7 2汽車指紋識別及防盜系統(tǒng) 概述 指紋識別的 發(fā)展 史 現(xiàn)在指紋識別技術(shù)幾乎成為了一種標(biāo)準(zhǔn)配置。對指紋識別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)由樂意個(gè)初步的認(rèn)識。 論文內(nèi)容結(jié)構(gòu) 本文主要是對目前汽車防盜系統(tǒng)做了進(jìn)一步的改進(jìn)，利用指紋識別技術(shù)以及 GSM 短信模塊來對汽車防盜進(jìn)行防治和通知用戶。 由此可實(shí)現(xiàn)車輛與用戶指紋的唯一關(guān)聯(lián)，從源頭上解決了車輛不安全的因素。 （ 5）指紋的采集方式屬于非損傷性和非敏感性的采集 ， 易于被操作者接受 ， 并且采集設(shè)備較為簡單 ， 容易小型化 ， 價(jià)格低廉。 （ 3）一個(gè)人的十個(gè)指紋皆不相同 ， 因此不僅可以提供多個(gè)指紋樣本 ，還可以方便地利用多個(gè)指紋構(gòu)成多重口令 ， 提高系統(tǒng)安全性。并且每個(gè)人的指紋特征是相當(dāng)穩(wěn)定的 ， 很難發(fā)北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 5 生變化。 表 不同生物特征識別技術(shù)的比較 鑒別方法 獨(dú)特性 持久性 采集性 性能 接受性 防偽性 指紋 高 高 中 高 中 高 面部 低 中 高 低 高 低 簽名 中 低 中 中 中 低 虹膜 高 高 中 高 低 高 視網(wǎng)膜 高 中 低 高 低 高 語音 低 低 中 低 高 低 上圖可知 ， 從綜合性能講 ， 指紋識別要優(yōu)于其他幾種技術(shù)。 （ 6）指紋識別技術(shù) 指紋識別作為識別技術(shù)已經(jīng)有很長的歷史了 ， 有 著堅(jiān)實(shí)的市場后盾 ， 指紋識別技術(shù)通過分析指紋的全局特征和局部特征 ， 特征點(diǎn)如脊、谷和終點(diǎn)、分叉點(diǎn)或分歧點(diǎn) ， 從指紋中抽取的特征值可以非常的詳盡 ， 以便可靠地通過指紋來確認(rèn)一個(gè)人的身份。聲音識別基于將現(xiàn)場采集到的聲音同登記過的聲音模板進(jìn)行精確的匹配 。聲音識別是較早開始研究的生物特征識別手段之一，又稱為聲紋識別 。 使用手寫體進(jìn)行身份識別有兩個(gè)明顯的優(yōu)勢使用手寫體作為身份識別的手段已有很長的歷史，為人們所廣泛接受。將簽名數(shù)字化是這樣一個(gè)過程 ， 測量圖像本身以及整個(gè)簽名的動(dòng)作 — 在每個(gè)字母以及字母之間的不同速度、順序和壓力簽名識別和聲音識別一樣 ， 是一種行為測定學(xué)。 （ 3）面部識別技術(shù) 面部識別技術(shù)通過對面部特征和它們之間的關(guān)系來進(jìn)行識別 ， 識別技術(shù)基于這些唯一的特征時(shí)是非常復(fù)雜的 ， 這需要人工智能和機(jī)器知識學(xué)習(xí)系統(tǒng) ， 用于捕捉面部圖像的兩項(xiàng)技術(shù)為標(biāo)準(zhǔn)視頻和熱成像技術(shù)。將一束低亮度光線照向人的眼球 ， 即可通過相應(yīng)設(shè)備采集到視網(wǎng)膜圖像。 由于采集虹膜圖像時(shí) ， 要將一束強(qiáng)光投射到人的眼睛上 ， 使人們感到不舒服 ， 從而接受起來有些困難。從理論上講 ， 虹膜的這些特性使得虹膜識別可以成為防偽性能最好的生物特征識別手段之一。虹膜識別技術(shù)是通過一個(gè)全自動(dòng)照相機(jī)拍攝眼睛的虹膜 ， 通過對所采集到的 ， 虹膜特征進(jìn)行對比 ， 而實(shí)現(xiàn)身份識別的。生物識別技術(shù)的研究幾十年來一直為各國科學(xué)家和政府所關(guān)注 ， 美、日、歐等相繼投入了大量的資金和人員 ， 加快此技術(shù)的研究和應(yīng)用。為應(yīng)對此現(xiàn)象，市場上也有許多防盜系統(tǒng)的問世，常見的防盜系統(tǒng)有以下幾類 [2]： (l)機(jī)械式防盜器； (2)電子防盜器； (3)網(wǎng)絡(luò)式防盜系統(tǒng)； (4)指紋識別防盜系統(tǒng)。2021年全國汽車生產(chǎn) 567萬輛 ， 2021年 700萬輛 ， 2021年達(dá)到 1000萬輛。如果指紋匹配不正確則會(huì)通過 GSM模塊向用戶發(fā)送報(bào)警短信， 以此來實(shí)現(xiàn)車輛的安全及對車輛的實(shí)時(shí)監(jiān)控。利用人體獨(dú)有的特征：指紋的唯一性進(jìn)行防盜，它具有安全性能高、便捷、實(shí)時(shí)監(jiān)控等特點(diǎn)。北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 1 摘 要 目前 汽車被竊事件頻繁發(fā)生，已經(jīng)成為了一個(gè)受人重視和關(guān)注的問題。本系統(tǒng)利用了數(shù)字圖像處理等相關(guān)技術(shù)，通過對采集到的指紋進(jìn)行指紋圖像的處理及特征點(diǎn)的提取，再采用指紋識別算法對指紋進(jìn)行自動(dòng)匹配，由于指紋的唯一性，使用戶的安全得到了提高 ，同時(shí)使用戶不必?cái)y帶大串鑰匙，提高了便攜性。 關(guān)鍵詞： 指紋識別 GSM 模塊 車輛防盜 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 2 Fingerprint Identification and GSM Security System Applying for Auto Abstract Currently car thefts occur frequently, it has bee a subject of attention problems and concern