【正文】 tion method, the use of a fingerprint recognition algorithm based on BP neural network, neural network identification, can effectively improve the robustness of fingerprint identification.Keywords: BP neural network。 less efficient feature matching。在指紋的識(shí)別方法中，本文使用了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識(shí)別算法，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別，能有效的提高指紋識(shí)別的魯棒性。實(shí)驗(yàn)顯示，matlab實(shí)現(xiàn)的處理結(jié)果比較理想，滿足識(shí)別的應(yīng)用性。本文給出了用matlab對(duì)指紋圖像的處理算法以及處理結(jié)果。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與模式識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，提出一種對(duì)解決指紋識(shí)別技術(shù)中的問題切實(shí)有效的解決辦法。指紋識(shí)別由于具有唯一性、可靠性，基于指紋識(shí)別的技術(shù)的身份識(shí)別系統(tǒng)以其獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和成本優(yōu)勢(shì)廣泛的應(yīng)用于個(gè)領(lǐng)域。湖 南 科 技 大 學(xué)畢 業(yè) 設(shè) 計(jì)（ 論 文 ）題目基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識(shí)別系統(tǒng)研究作者顏金偉學(xué)院專業(yè)學(xué)號(hào)指導(dǎo)教師二〇〇 年 月 日iii湖 南 科 技 大 學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書 院 系（教研室）系（教研室）主任: （簽名） 年 月 日學(xué)生姓名: 學(xué)號(hào): 專業(yè): 1 設(shè)計(jì)（論文）題目及專題： 2 學(xué)生設(shè)計(jì)（論文）時(shí)間：自 年 月 日開始至 年 月 日止3 設(shè)計(jì)（論文）所用資源和參考資料：4 設(shè)計(jì)（論文）應(yīng)完成的主要內(nèi)容：5 提交設(shè)計(jì)（論文）形式（設(shè)計(jì)說明與圖紙或論文等）及要求：6 發(fā)題時(shí)間： 年 月 日指導(dǎo)教師： 學(xué) 生： 湖 南 科 技 大 學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）指導(dǎo)人評(píng)語指導(dǎo)人： 年 月 日 指導(dǎo)人評(píng)定成績(jī)： 湖 南 科 技 大 學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）評(píng)閱人評(píng)語評(píng)閱人： （簽名）年 月 日 評(píng)閱人評(píng)定成績(jī)： 湖 南 科 技 大 學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）答辯記錄日期： 學(xué)生： 學(xué)號(hào)： 班級(jí)： 題目： 提交畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）答辯委員會(huì)下列材料：1 設(shè)計(jì)（論文）說明書 共 頁2 設(shè)計(jì)（論文）圖 紙 共 頁3 指導(dǎo)人、評(píng)閱人評(píng)語 共 頁畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）答辯委員會(huì)評(píng)語：答辯委員會(huì)主任： 委員： 答辯成績(jī)： 總評(píng)成績(jī)： 湖南科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）摘 要隨著信息技術(shù)的和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，信息安全越來越引起人們的重視。為了保護(hù)，自身的信息、財(cái)產(chǎn)、以及資料安全，很多場(chǎng)合和設(shè)備都需要對(duì)來訪者和使用者進(jìn)行身份驗(yàn)證。目前指紋匹配系統(tǒng)的主要問題存于這幾個(gè)方面：在系統(tǒng)采集的指紋圖像易受噪聲和皮膚彈性等因素影響；特征匹配的效率較低；容易受偽特征點(diǎn)的影響；對(duì)模糊和有一定位移、旋轉(zhuǎn)的圖像無法準(zhǔn)確識(shí)別等。概括起來，本文主要對(duì)指紋識(shí)別系統(tǒng)的以下幾個(gè)方面進(jìn)行了深入研究。主要使用了，圖像的頻域增強(qiáng)，自適應(yīng)閥值二值化和指紋的細(xì)化。在指紋的特征點(diǎn)提取技術(shù)研究中，本文采用了全局的一個(gè)指紋走向特征和局部的細(xì)節(jié)特征點(diǎn)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的特征，從而達(dá)到準(zhǔn)確識(shí)別指紋圖像的目的。關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；指紋圖像預(yù)處理；指紋特征提?。粋沃讣y特征處理AbstractWith the development of information technology and network technology, more and more people pay attention to information security. In order to protect their own information, property, as well as data security, on many occasions and equipment needs of visitors and user authentication. Fingerprint recognition due to unique, reliability, identification systems based on fingerprint recognition technology with its unique technical advantages and cost advantages of a wide range of applied field.Fingerprint matching system stored in these aspects: the fingerprint image acquisition by the system is susceptible to noise and skin elasticity and other factors。 vulnerable to the impact of false feature points。 fingerprint image preprocessing。 pseudo fingerprint feature processing目 錄摘 要 iAbstract ii第一章 緒 論 1 生物識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 1 指紋識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)簡(jiǎn)介 3 本文的主要工作 4 第二章 指紋圖像的預(yù)處理及其實(shí)現(xiàn) 5 指紋的概述 5 指紋的形成 5 指紋的特性 5 指紋識(shí)別的基本原理 6 指紋的采集技術(shù) 9 圖像頻域增強(qiáng) 11 圖像頻域增強(qiáng)簡(jiǎn)介 11 圖像頻域增強(qiáng)的基本步驟 11 圖像的二值化 12 圖像二值化算法 12 二值化算法的matlab的仿真 13 指紋圖像的細(xì)化 14 指紋圖像的細(xì)化算法 14 細(xì)化算法的matlab仿真 14 第三章 指紋特征的提取 15 15 基于灰度圖像的直接提取法 15 基于細(xì)化圖像的鄰域法 15 兩種算法的比較 16 偽特征點(diǎn)的剔除 17 17 偽特征點(diǎn)剔除算法 18 本章小節(jié) 19 第四章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋的識(shí)別 20 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其原理 20 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 20 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) 21 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要功能 21 BP網(wǎng)絡(luò)輸入向量構(gòu)建 22 基于紋路整體走向的總體特征提取 22 基于端點(diǎn)和分支點(diǎn)統(tǒng)計(jì)特性的局部特征提取 23 用自適應(yīng)步長的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行指紋識(shí)別 23 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 24 第五章 總結(jié)與展望 26 總結(jié) 26 展望 26 致 謝 27 參 考 文 獻(xiàn) 28 第一章 緒 論 生物識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 已經(jīng)有許多的生物識(shí)別技術(shù)，如指紋識(shí)別，掌形識(shí)別，虹膜識(shí)別，視網(wǎng)膜識(shí)別，面部識(shí)別，簽名識(shí)別，語音識(shí)別，但部分技術(shù)含量高的生物特征識(shí)別方法仍處于實(shí)驗(yàn)階段。傳統(tǒng)的識(shí)別方法，包括身份的物品（如鑰匙，ID，ATM卡等）和身份（如用戶名和密碼）的知識(shí)，但主要是通過在體外材料鑒定項(xiàng)目，一旦身份證明和鑒定被盜或遺忘的知識(shí)其身份被假冒或替換。不容易被遺忘的生物特征識(shí)別技術(shù)，安全功能，難以偽造或被盜，便攜式攜帶，可隨時(shí)，隨地，等等。普通的密碼，IC卡，條碼，磁卡或鑰匙丟失，遺忘，復(fù)制和未經(jīng)授權(quán)使用的諸多不利因素。系統(tǒng)管理員不必忘記密碼無奈。生物識(shí)別技術(shù)可廣泛應(yīng)用于政府，軍隊(duì)，銀行，社會(huì)福利和安全，電子商務(wù)，安全和國防。該業(yè)務(wù)部門是現(xiàn)代生物識(shí)別技術(shù)虹膜識(shí)別系統(tǒng)。其中有一些遵循傳統(tǒng)的公安部門所使用的方法，以局部細(xì)節(jié)，比較指紋，有的直接通過所有的特點(diǎn)，確定一些獨(dú)特的方法，如指紋波紋邊緣模式和超聲波。在所有生物識(shí)別技術(shù)中，指紋識(shí)別是目前使用最廣泛的指紋識(shí)別更適合室內(nèi)安防系統(tǒng)，因?yàn)榭梢杂凶銐虻慕逃团嘤?xùn)，并為用戶提供系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境是可控的條件。 指紋識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介指紋識(shí)別是基于生物特征識(shí)別的一種，具有所有生物識(shí)別的共性。指紋識(shí)別技術(shù)是目前最成熟且價(jià)格便宜的生物特征識(shí)別技術(shù)。： 指紋識(shí)別的一般步驟總的來說，指紋識(shí)別的原理包括指紋采集原理、指紋圖像處理原