基于matlab的指紋識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)-wenkub.com
2025-06-24 18:08 本頁(yè)面
【正文】 %else% i end。 real_end(end_count,2) = path(1,2)。 mean_y = mean_y / path_length。 for k = 1:path_length mean_x = mean_x + path(k,1)。 % no break j end。 curr is 039。 %need to delete it from output image % flag =1。 %need to delete it from output image % flag = 1。 curr_x = path(len,1)。 if is_single(path(1,1),path(1,2),out) == 1 %it is a single point (pore) it should be invalid minutia % and will be removed out(path(1,1),path(1,2)) = 0。 [number_of_end, dummy] = size(end_list)。end_count = 0。 %add it to the path path(length+1,1) = next_x。 if (path(length,2) 197) flag =1。 if (path(length,1) 197) flag =1。next_y = 0。 Vision Computing, 2007, 16(12–13):931939.[5] .[D].重慶：.[6] 孫玉明, 王紫婷. 基于Matlab的指紋識(shí)別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 電腦知識(shí)與技術(shù), 2009, 05(34):98039804.[7] 馮國(guó)進(jìn),顧國(guó)華,[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2004,(5):183186.[8] 田紀(jì)亞. 基于Matlab在指紋識(shí)別系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 長(zhǎng)春：吉林大學(xué), 2008.附錄程序1：function out = go_to_next_element(in, path)。在此謹(jǐn)向老師們致以誠(chéng)摯的謝意和崇高的敬意。當(dāng)今，指紋自動(dòng)識(shí)別技術(shù)仍是國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問題實(shí)現(xiàn)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性網(wǎng)絡(luò)化提高系統(tǒng)識(shí)別率是人們研究的目標(biāo)相信不久以后指紋識(shí)別將廣泛應(yīng)用于我們的生活為人們提供更方便更快捷的服務(wù)。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。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)。arc = floor(theta /(2*pi/n_arcs))。else if theta 0 theta = theta + 2*pi。 returnend if x ~= 0 theta = atan( y / x )。if rad (h_radius*h_radius) % innerest radius = 12 (144=12*12) sector_num = (n_sectors1)+1。y = floor(index / length)。下圖為基于混合模式的指紋識(shí)別算法的流程圖。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。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。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)行匹配的過程。cvReleaseImage(amp。hu)。m,0,0)。mat, r)。IplImage* src。 = 20。其中相似度度量采用歐式距離。濾波特征的提取算法包括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。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,. 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。無(wú)論它們是怎樣組成的，至今仍然沒有一種模板的標(biāo)準(zhǔn)，也沒有一種公布的抽象算法，而是各個(gè)廠商自行其是。軟件從指紋上找到被稱為（minutiae）的數(shù)據(jù)點(diǎn)，也就是那些指紋紋路的分叉、終止或打圈處的坐標(biāo)位置，這些點(diǎn)同時(shí)具有七種以上的唯一性特征。就是這些特征點(diǎn)提供了指紋唯一性的確認(rèn)信息。局部特征：局部特征是指指紋上的節(jié)點(diǎn)的特征，這些具有某種特征的節(jié)點(diǎn)稱為特征點(diǎn)。在考慮局部特征的情況下，只要比對(duì)13個(gè)特征點(diǎn)重合，就可以確認(rèn)為是同一個(gè)指紋。與人工處理不同，許多生物識(shí)別技術(shù)公司并不直接存儲(chǔ)指紋的圖象。2 指紋識(shí)別的理論和方法十九世紀(jì)初，科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)了至今仍然承認(rèn)的兩個(gè)重要特征：一是兩個(gè)不同手指的指紋紋脊的樣式（Ridge Pattern）不同，另外一個(gè)是指紋紋脊的樣式終生不變。但實(shí)際上，指紋識(shí)別的核心技術(shù)仍然存在許多尚未解決的難題，尤其是對(duì)殘缺、污損指紋圖象進(jìn)行識(shí)別的魯棒性和適應(yīng)性方面不能令人滿意。指紋識(shí)別承載了很多的社會(huì)意義，從最根本上來(lái)講，是可以良好的判斷和定義一個(gè)人的真實(shí)生物身份。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)。使指紋個(gè)人身份識(shí)別系統(tǒng)得到了實(shí)際運(yùn)用,另外,美國(guó)國(guó)家銀行根據(jù)這類技術(shù)將在21世紀(jì)初建成全國(guó)的個(gè)人身份認(rèn)證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。如民間把捺印指印作為合同和證件的憑證。第三時(shí)期：現(xiàn)代化、自動(dòng)化時(shí)期；這一時(shí)期是從本世紀(jì)60年代開始的。劉紫宛編寫的《中華指紋法》一書是我國(guó)最早的指紋專著。1901年,英國(guó)政府正式采用了享利指紋分析法。指紋正式作為一種刑事登記制度最先始于英國(guó)。第二時(shí)期：指紋科學(xué)化時(shí)期；這一時(shí)期是從17世紀(jì)80年代開始的。指紋在偵察斷案中也有著2千余年的應(yīng)用歷史。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。20世
公司管理相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1