【正文】 目標(biāo)區(qū)域 中脊線 的結(jié)構(gòu)特征 ，采取 較好 的濾波方法，提高指紋 脊線 清晰度，平滑 脊線 邊緣的 毛刺 和空洞，抑制圖像噪 聲，保證指紋特征的可靠提取， 并使灰度圖像轉(zhuǎn)化成黑白的二值圖像，最終得到 脊線 結(jié)構(gòu)清晰的單像素寬的二值圖像。 9 第 2 章 指紋圖像預(yù)處理 圖像預(yù)處理 是 對原始圖像進(jìn)行的一種前期處理 ， 方便后續(xù)的模塊識別 。 Matlab 語言的所有計(jì)算都 是 基于矩陣 的 ， 所以 matlab 中的所有變量都 被 定義為矩陣 , 它是一種解釋型語言 , 因此 幾乎沒有 語法 格式上的限制。 Matlab 在指紋識別中的應(yīng)用 Matlab 是一種 高級 的計(jì)算機(jī)語言 , 具有 獨(dú)特的 數(shù)學(xué)運(yùn)算能力是 matlab語言最 突出 的 優(yōu)點(diǎn)。 8 指紋圖像采集分割二值化細(xì)化增強(qiáng)濾波指紋特征提取匹配結(jié)果指紋匹配指 紋 預(yù) 處 理 圖 14 指紋識別 流程 指紋作為人類與生俱來的 特征 ， 因?yàn)?其獨(dú)有的特性而成 為 具有法律地位的 有力 證據(jù) 。 指紋識別技術(shù)主要 包括 三大 部分： 指紋圖像采集、指紋預(yù)處理 、特征提取與匹配。這些皮膚的紋路 會(huì) 在 交叉點(diǎn)，斷點(diǎn)上有很大 的 區(qū)別。 英國學(xué)者 認(rèn)為 , 只要 有 13 個(gè)特征點(diǎn) 能 重合 , 就可以確認(rèn) 這兩枚指紋 是 同 一指紋 [3]。 指紋紋路一般 都 會(huì)有斷點(diǎn)和 分 叉點(diǎn) , 因此會(huì)形成一些 獨(dú)特的 節(jié)點(diǎn) 。 7 ( a ) 弓 形 線( b ) 環(huán) 形 線 ( c ) 箕 形 線( d ) 螺 形 線 ( e ) 曲 形 線( f ) 棒 形 線 圖 13 脊線的 一般形態(tài) 指紋識別的原理 及應(yīng)用 在 指紋識別 的 技術(shù) 中 , 一般 都 采用總體 特征 和 局部 特征來 進(jìn)行 識別 。一切指紋 的自動(dòng) 識別系統(tǒng)，都是 根據(jù) 這些 獨(dú)特的 性質(zhì)，進(jìn)行身份的 識 別和確認(rèn)的。指紋的這個(gè)特點(diǎn)，是與手掌表面附著面的污垢的性能緊密相關(guān)的 。 （ 3） 可分類性： 指紋 可根據(jù) 脊線和谷線的走向 進(jìn) 行 分類， 一般可分為如圖 12 所示的弓 形 、環(huán)形和螺旋形。指紋的確定性，還表現(xiàn)在它具有一定的復(fù)原性和難于毀滅 的特 性。 （ 1） 確定性：指紋 脊線 的輪廓和細(xì)節(jié)特征是 在人的 一生 中 基本 上保持 6 不變 。根據(jù) 指紋 中的細(xì)節(jié)特征 我們 常將 指紋特點(diǎn)分為 端點(diǎn)和分叉點(diǎn)， 如圖 11 所示 。 指紋識別的應(yīng)用前景是 非常 廣闊的 ， 它的 應(yīng)用將滲透到社會(huì) 生活，經(jīng)濟(jì)貿(mào)易 的每一個(gè)角落， 將 成為保護(hù) 我們個(gè)人以及國家信息 的 重要手段 。 所以 總體上來說， 國外的指紋識別 應(yīng)用己經(jīng)進(jìn)入了正規(guī)的應(yīng)用階段。 在國外，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，指紋識別技術(shù)的軟 件和 硬件相對 來說都 比 5 較成熟。 生物識別技術(shù)是利用人體生物特征進(jìn)行身份認(rèn)證的一種技術(shù) ， 它 主要有指紋、 手形 、 臉形 、聲音 、 虹膜、視網(wǎng)膜、簽名 、 掌紋、和臉部熱譜圖等 ， 在生物識別技術(shù) 中 指紋識別 技術(shù)是目前相對成熟的一種 。因此我們在與機(jī)器交互時(shí)急需 一種準(zhǔn)確、安全 快捷 的識別技術(shù)來 取代現(xiàn)有的身份驗(yàn)證 。 對個(gè) 人身份識別技術(shù) 的要求不斷提高， 如果沒有安全可靠和快捷的身份識別技術(shù)，電子商務(wù)、網(wǎng)上購物等 就存在重大隱患 。 The main feature extraction is extracted from the end of the fingerprint image after thinning and bifurcation point。該結(jié)果 證明，用 matlab 實(shí)現(xiàn)的 這些 算法 的 處理結(jié)果比較理想，滿足識別的 可行性和 應(yīng)用性。 圖像 預(yù)處理 包括四個(gè)步驟： 圖像分割、濾波 增強(qiáng) 、二值化、細(xì)化 ， 對指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理后，去除了原圖像的冗余部分，方便后續(xù)的識別 處理 ；特征提取主要是提取 指紋圖像細(xì)化后 的端點(diǎn)和分叉點(diǎn) ； 特征 匹配 是 利用兩個(gè)指紋 的 圖像進(jìn)行 特征點(diǎn) 比較，來 確定兩幅圖像是否來自于同一手指 。 1 指紋識別算法的 matlab 實(shí)現(xiàn) 專業(yè)：電子信息工程 姓名：馬飛 指導(dǎo)老師：劉文博 摘 要 由于指紋所具有的普遍性，唯一性和不變性，以及指紋識別技術(shù)具有很高的可行性和實(shí)用性， 使之 成為目前最流行、 也 最可靠的個(gè)人身份認(rèn)證技術(shù)之一。 本文 主要對指紋圖像進(jìn)行三方面處理：圖像預(yù)處理、特征提取和特征匹配。 本 文給出了 指紋圖像預(yù)處理、特征提取、特征匹配的 matlab 程序 及處理結(jié)果。 關(guān)鍵 詞 分割 ， 二值化 ， 細(xì)化 ， 特征 點(diǎn) 提取 ， 匹配 ， Matlab 2 Abstract Because of the universality, uniqueness and constantness of a fingerprint, and fingerprint identification technology has very high feasibility and practical applicability, make it to be one of the most popular, and most reliable personal identity authentication technology. This paper focuses on three aspects of the fingerprint image processing：image preprocessing, feature extraction, feature matching. Image preprocessing including four steps: image segmentation, filtering, binary, Refining, after The fingerprint image preprocessing, in addition to the original image of redundancy part, convenient subsequent identification processing。 Feature matching is use two fingerprint image feature point is to determine whether the two images from the same finger. This paper provides the fingerprint image preprocessing, feature extraction, feature matching use matlab and handling results, The results prove that these algorithms had ideal results be used by matlab, Be satisfied with the recognition and feasibility of the application. Key Words: Segmentation, Binary, Refining, Feature point extracting, Matching, Matlab 3 目錄 第 1 章 緒論 ................................................................................................................................ 4 指紋識別概述 ................................................................................................................ 4 研究背景及意義 .................................................................................................. 4 國內(nèi)外研究狀況 .................................................................................................. 4 指紋識別的原理和方法 ................................................................................................. 5 指紋的基本知識 .................................................................................................. 5 指紋識別的原理及應(yīng)用 ...................................................................................... 7 Matlab 在指紋識別中的應(yīng)用 ......................................................................................... 8 第 2 章 指紋圖像預(yù)處理 ............................................................................................................ 9 圖像的分割 ..................................................................................................................... 9 圖像歸一化 ........................................................................................................ 10 圖像分割的方向法 ............................................................................................ 11 圖像分割 的方差法 ............................................................................................ 12 圖像的二值化 .............................................................................................................. 13 方向圖 ................................................................................................................ 13 指紋圖像二值化 ................................................................................................ 14 靜態(tài)閾值二值化 ................................................................................................ 15 基于方向場的二值化 ........................................................................................ 15 指紋圖像的濾波 .......................................................................................................... 17 圖像細(xì)化 ...................................................................................................................... 20 快速細(xì)化算法 .................................................................................................... 21 改進(jìn)的 OPTA 算法 .............................................................................