【正文】 （論文） 1 摘 要 目前 汽車被竊事件頻繁發(fā)生，已經(jīng)成為了一個受人重視和關(guān)注的問題。為了解決這個問題，汽 車制造商已經(jīng)采取了許多措施，研發(fā)出了各種防盜方法。利用人體獨有的特征：指紋的唯一性進(jìn)行防盜，它具有安全性能高、便捷、實時監(jiān)控等特點。 本系統(tǒng)由硬件和軟件兩部分組成，硬件部分包括指紋圖像傳感器， GSM短消息模塊，中央處理器等；軟件部分主要有：指紋圖像采集，指紋匹配及短消息通訊等部分。如果指紋匹配不正確則會通過 GSM模塊向用戶發(fā)送報警短信， 以此來實現(xiàn)車輛的安全及對車輛的實時監(jiān)控。s unique features: fingerprint uniqueness to avoid theft, it has a high safety performance, convenience, realtime monitoring and so on. The system uses digital image processing and other related technologies, through the fingerprint feature point extraction and the fingerprint image processment, and then using fingerprint recognition algorithm for automatic fingerprint matching, since the uniqueness of fingerprints, allowing users to get much more safety, while the users do not have to carry a large bunch of keys, so that it improved portability. The system consists of hardware and software ponents, hardware includes a fingerprint image sensor, GSM module, the central processing unit and so on。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。 這說明未來汽車將成了人們生活中不可或缺的交通工具 。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)。研究和經(jīng)驗表明 ， 人的指 紋、掌紋、面孔、發(fā)音、虹膜、視網(wǎng)膜、骨架等都具有唯一性和穩(wěn)定性 ， 即每個人的這些特征都與別人不同 ， 且終生不變 ， 因此可以據(jù)此識別出人的身份。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。這里 ， 簡單地介紹一下幾種生物識別技術(shù) [3]。虹膜識別技術(shù)是通過一個全自動照相機(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 ， 而實現(xiàn)身份識別的。它具有唯一性并終生不變。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。幾年前 ， 美國的 IriScan 公司已經(jīng)推出了基于虹膜的生物特征識別系統(tǒng) ， 并聲稱可以達(dá)到很高的準(zhǔn)確率。 由于采集虹膜圖像時 ， 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。 （ 2）視網(wǎng)膜識別技術(shù) 視網(wǎng)膜也是一種被用于生物識別的特征 ， 某些人認(rèn)為視網(wǎng)膜是比虹膜更為唯一的生物特征 ， 視網(wǎng)膜識別 技術(shù)要求激光照射眼球的背面以獲得視網(wǎng)膜特征的唯一性。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。它也具有唯一性、隔離干外部環(huán)境并不能通過手術(shù)修改等特性。 （ 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技術(shù)為標(biāo)準(zhǔn)視頻和熱成像技術(shù)。一個算法和一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)加上一個轉(zhuǎn)化機(jī)制就可以將一副指紋圖像變成數(shù)字信號 ， 最終產(chǎn)生匹配或不匹配信號 ， 實現(xiàn)識別。將簽名數(shù)字化是這樣一個過程 ， 測量圖像本身以及整個簽名的動作 — 在每個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)。靜態(tài)方式己為人們所熟知，它是利用手寫簽名的靜態(tài)幾何特征來進(jìn)行辨識的。 使用手寫體進(jìn)行身份識別有兩個明顯的優(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。但由于手寫體識別技術(shù)本身的復(fù)雜性，要想達(dá)到很高的準(zhǔn)確率難度很大。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 。依賴內(nèi)容的聲音 識別是預(yù)先規(guī)定好待識者的說話內(nèi)容，而不依賴內(nèi)容的聲音識別則允許待識者隨意選擇說話的內(nèi)容。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 。 但在實際應(yīng)用中 ， 因為客觀存在很多人聲音非常相象的情況 ， 作到完全正確區(qū)分非常北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 4 困難 ， 幾乎難以達(dá)到象指紋或視網(wǎng)膜識別那樣高的準(zhǔn)確率 。 （ 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 著堅實的市場后盾 ， 指紋識別技術(shù)通過分析指紋的全局特征和局部特征 ， 特征點如脊、谷和終點、分叉點或分歧點 ， 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)一個人的身份。同時 ， 由于指紋的使用和采集都很方便 ， 這使得百姓樂于使用它。 表 不同生物特征識別技術(shù)的比較 鑒別方法 獨特性 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)。指紋是指手指末端正面皮膚上凹凸不平的紋路 ， 這些紋路在圖案、斷點和交叉點上各不相同 ， 依據(jù)這些不同的特征 ， 就可以把一個人同他的指紋對應(yīng)起來 ， 通過將他的指紋特征與預(yù)先保存好的指紋特征進(jìn)行比對 ， 就可驗證其真實身份。并且每個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（論文） 5 生變化。目前已有標(biāo)準(zhǔn)的指紋樣本庫 ， 方便了識別系統(tǒng)的軟件開發(fā)。 （ 3）一個人的十個指紋皆不相同 ， 因此不僅可以提供多個指紋樣本 ，還可以方便地利用多個指紋構(gòu)成多重口令 ， 提高系統(tǒng)安全性。 （ 4）指紋識別中使用的模板并非最初的指紋圖像 ， 而是指紋圖像中提取的關(guān)鍵特征 ， 因而存儲量小 ， 同時具有不可恢復(fù)性 ， 即不能通過特征值獲得指紋圖像。 （ 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 ， 價格低廉。 而且 ， 指紋不隨年齡的增長而發(fā)生變化 [6]。 由此可實現(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。與傳統(tǒng)的解鎖方式相比，用戶再也不用擔(dān)心鑰匙 沒有帶在身上而非常麻煩的回去再取，倘北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 6 若該用戶住在二三十層的高樓，一去一回 將會損失大量的時間，這些時間說不定就至關(guān)重要。 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。 第二章：對指紋識別技術(shù) 原理及指紋識別技術(shù) 和 GSM 短消息技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展進(jìn)行了介紹，讓讀者對目前國內(nèi)國外該技術(shù)的發(fā)展有一個總體的認(rèn)識，對指紋識別及 GSM 通訊有一個初步的了解。對指紋識別技術(shù)的實現(xiàn)由樂意個初步的認(rèn)識。 第 五 章：對系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計，包括程序的編寫的思路，系統(tǒng)運行的流程，以及對系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試。 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（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。不過指紋識別技術(shù)究竟是如何發(fā)展起來的呢？我們現(xiàn)在就來看看指紋識別技術(shù)的過去、現(xiàn)在和將來，對指紋識別技術(shù)有個比較全面的了解。以地球上的人口為 60億，每人 10根手指計算，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。在指紋識別時，軟件會選取指紋中的幾個特征點，進(jìn)行核對，目前國際上通用的標(biāo)準(zhǔn)是 7/32，即識別系統(tǒng)只采集 32個特征點，需要其中的 7 個點和存儲的特征點對應(yīng)，這在理論上誤認(rèn)率約為1/1000000，這個概率可以說 已經(jīng)非常之小，基本上和買彩票中頭獎的概率差不多。 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 ， 認(rèn)識到指紋可以代表一個人。這個研究成果使得指紋在犯罪事件的鑒別中得以正式應(yīng)用。 1988年 ， 英國人亨利 20 世紀(jì) 60 年代 ，北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 8 由于計算機(jī)可以有效地處理圖形 ， 人們開始著手研究利用計算機(jī)來處理指紋。 20世紀(jì) 90 年代中期開始出 現(xiàn)半導(dǎo)體的指紋傳感器。 進(jìn)入九十年代，由于微電子技術(shù)的不斷進(jìn)步，指紋識別的成本和設(shè)備的大小大幅減小，同時由于大量民間公司對指紋識別技術(shù)的研究，指紋識別技術(shù)開始逐漸走入民用。 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。光線照射到指紋上的下凹部分時，就會發(fā)生全反射， 光線被反射到 CCD，而照射到凸起部分時，光線不會發(fā)生全反射， CCD 接收到的光線就比較少，從而得到了指紋的圖像。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，因而成為早期指紋識別技術(shù)的主流。我們今天不少電子設(shè)備都集 成了指紋識別，這在當(dāng)時完全是不可想像的。 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。由于我們的真皮會發(fā)出微弱的電波，同時在皮膚表現(xiàn)存在凹凸部分，這樣當(dāng)用戶將手指按壓在傳感器表面時，傳感器便能夠產(chǎn)生一個由不同電容值構(gòu)成的信號陣列，這些信號陣列經(jīng)過專用的算法轉(zhuǎn) 換之后便能夠生成指紋圖像。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。超聲波傳感技術(shù)采用聲波感應(yīng)技術(shù)，傳感器發(fā)射聲波，通過接收手指反射的信號來測量手指上凹處的深度，得到指紋的圖像。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)，加個也還相當(dāng)昂貴，因而沒有進(jìn)入市場，還是處在實驗室的階段。何謂滑動式傳感器？目前我們市場上所有筆記本上的傳感器都屬于滑動式傳感器，我們將手指從傳感器 上劃過，系統(tǒng)就能獲得整個手指的指紋。而由于滑動式傳感器的誕生，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。事實證明， UPEK研發(fā)的滑動式傳感器非常成功，相比傳統(tǒng)的按壓式傳感器，滑動式傳感器更 加清晰準(zhǔn)確。 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（論文） 10 這方面的深入研究是從 20世紀(jì) 60年代后隨著計算機(jī)技術(shù)的引入而開展起來的。隨著技術(shù)的發(fā)展 ， 到 90 年代初才開始進(jìn)行聯(lián)機(jī)的活體指紋識別算法的研究 ， 這個時期的研究都是針對光學(xué)傳感器所做的 ， 由于這個時候 AFIS 在特殊的行業(yè)部門使用 ， 所以往往使用了價格比較昂貴的專用 DSP 等硬件附加設(shè)備來解決指紋識別的實時性問題。指紋雖然穩(wěn)定性很好 ， 但是仍然存在脫皮等問題 ， 這個時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。但是 ， 國外一些發(fā)達(dá)國家由于起步較早 ， 研究手段和設(shè)備比較先進(jìn) ， 因此在這方面的研究已經(jīng)比較成熟 ， 自動指紋識別系統(tǒng)在這些國家的很多領(lǐng)域己經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。目前自動指紋識別技術(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)。在指紋圖像預(yù)處理過程中 ， 指紋的方向矩陣起著重要的作用 ， 通常要利用方向矩陣來設(shè)計有向濾波器來對指紋圖像進(jìn)行濾波 ， 或利用方向矩陣進(jìn)行圖像增強(qiáng)和圖像分割。 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 11 （ 二 ） 特征提取和指紋圖像分類。尋找一種高效可靠的特征提取算法是解決指紋自動識別的根本途徑。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。主要方法有點集匹配 ， 即將所有的特征點視為一個點集圖的匹配 ， 即將所有的特征點連接起來構(gòu)成一個圖 ， 從而利用圖的匹配算法。關(guān)于指紋圖像的壓縮方面 ， 美國聯(lián)邦調(diào)查局已經(jīng)公布了一個基于小波變換的指紋圖像壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)。將