【正文】 第 IV頁(yè) 算法比較 ............................................................................................................. 1 偽特征點(diǎn)的濾除 ......................................................................................................... 18 偽特征點(diǎn)分類(lèi)及特點(diǎn) ....................................................................................... 18 偽特征點(diǎn)的剔除算法 ....................................................................................... 19 特征提取算法 Matlab 算法仿真 ................................................................................ 21 本章小結(jié) ..................................................................................................................... 24 4 總結(jié)與展望 .......................................................................................................................... 25 總結(jié) ............................................................................................................................. 25 展望 ............................................................................................................................. 25 致謝 .......................................................................................................................................... 26 參考文獻(xiàn) .................................................................................................................................. 27 附錄 A 主程序 ......................................................................................................................... 30 附錄 B 提取特征點(diǎn)程序 ......................................................................................................... 31 附錄 C 剔除偽特征點(diǎn)程序 ..................................................................................................... 33 第 1 頁(yè) 1 緒 論 引言 隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們的工作生活越來(lái)越依賴(lài)現(xiàn)代信息技 術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，越來(lái)越多的場(chǎng)合，小到個(gè)人的虛擬賬戶密碼，大到一個(gè)公司甚至是國(guó)家機(jī)密都需要對(duì)使用者、來(lái)訪者進(jìn)行身份識(shí)別，從而達(dá)到對(duì)自身的信息、資料以及財(cái)產(chǎn)進(jìn)行可控制的保護(hù)，努力避免被不法分子非法入侵或者占有。同時(shí)由于黑客技術(shù)借助互聯(lián)網(wǎng)傳播的十分泛濫，這類(lèi)高科技犯罪活動(dòng)追究起來(lái)過(guò)程非常復(fù)雜，導(dǎo)致了現(xiàn)在黑客犯罪活動(dòng)十分地猖獗。如何保護(hù)人們的信息安全已經(jīng)成為不得不面對(duì)的問(wèn)題。 目前常見(jiàn)的身份識(shí)別方法主要是基于實(shí)物（如證件、簽名等等）的識(shí)別技術(shù)和基于電子技術(shù)的密鑰或者密碼的識(shí)別技術(shù)，而這些認(rèn)證手段存在諸多缺陷。其次，這些認(rèn)證手段并不是隨身攜帶的，都面臨著證件丟失，密碼遺忘等問(wèn)題。目前，為了提高安全性、可靠性，一般采取經(jīng)常更換密鑰、甚至是證件等方式。因此可以說(shuō)這兩種身份識(shí)別技術(shù)已經(jīng)無(wú)法滿足現(xiàn)實(shí)的需要，傳統(tǒng)的身份識(shí)別技術(shù)己無(wú)法滿足現(xiàn)代生活的需要，社會(huì)迫切的需要一種更高可靠性的，更方便的保密驗(yàn)證手段。 生物識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 生物識(shí)別 [2](Biometrics)，簡(jiǎn)單來(lái)講，就是利用人體生物特征進(jìn)行人的身份辨別的過(guò) 第 2 頁(yè) 程。模式識(shí)別定義為：對(duì)表征事物或現(xiàn)象的各種方式的（數(shù)值的、文字的或邏輯關(guān)系的）信息進(jìn)行處理和分析，以對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類(lèi)和解釋的過(guò)程，是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。通過(guò)視覺(jué)信息識(shí)別文字、圖片和周?chē)沫h(huán)境，通過(guò)聽(tīng)覺(jué)信息識(shí)別與理解語(yǔ)言。生物識(shí)別遵循模式識(shí)別的原則規(guī)律，它通過(guò)判定相似度來(lái)確認(rèn)生物特征相不相同。 生物識(shí)別的對(duì)象是人，生物識(shí)別的主體是機(jī)器系統(tǒng)或者計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。一是它必須基于“人的生物特征是各不相同”這一基本規(guī)律，否則無(wú)法根據(jù)人的生物特征來(lái)辨識(shí)不同對(duì)象。外化表示通過(guò)專(zhuān)門(mén)的電子化、自動(dòng)化的生物特征采集設(shè)備，直接獲得生物特征數(shù)據(jù)，輸送給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)。人的生物特征包括生理特性和行為方式。 目前，全球來(lái)講，在指紋識(shí)別、臉形識(shí)別、虹膜識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別四個(gè)方面的研究成果較多，產(chǎn)品化程度也較高。 指紋識(shí)別技術(shù) 指紋識(shí)別簡(jiǎn)介 指紋，由于其具有終身不變性、唯一性和方便性，已幾乎成為生物特征識(shí)別的代名詞。任何手指指紋都 獨(dú)一無(wú)二，而且不同人的指紋特征相同的可能性幾乎為零。 第 3 頁(yè) 指紋特征是人終生不變的特征之一，人體指紋含有天然的密碼信息，其具有作為密碼信息必須具備的三個(gè)重要性質(zhì)： (1) 廣泛性，指每一個(gè)正常的人都有指紋。 (3) 終身不變性，指非意外事故指紋終身不變。因此，作為一 種可靠的方法，可以運(yùn)用指紋鑒定進(jìn)行身份認(rèn)定。由于每個(gè)人的指紋不同，就是同一人的十指之間，指紋也有明顯區(qū)別，因此指紋可用于身份鑒定。 1684 年，植物形態(tài)學(xué)家 Grew 發(fā)表了第一篇研究指紋的科學(xué)論文。 1823 年解剖學(xué)家 Purkije 將指紋分為九類(lèi)。1889 年 Edward Herry 提出了著 名的 Herry 系統(tǒng)來(lái)對(duì)指紋進(jìn)行分類(lèi) [4]。隨著計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)的發(fā)展， FBI 和法國(guó)巴黎警察局于六十年代開(kāi)始研究開(kāi)發(fā) 指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（ AFIS）用于刑事案件偵破。九十年代，用于個(gè)人身份鑒定的自動(dòng) 指紋識(shí)別系統(tǒng) 得到開(kāi)發(fā)和應(yīng)用。指紋識(shí)別技術(shù)涉及圖像處 理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、小波分析等眾多學(xué)科 。目前許多公司和研究機(jī)構(gòu)都在指紋識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域取得了很大突破性進(jìn)展，推出許多指紋識(shí)別與傳統(tǒng) IT技術(shù)完美結(jié)合的應(yīng)用產(chǎn)品，這些產(chǎn)品已經(jīng)被越來(lái)越多的用戶所認(rèn)可。 （ 1） 第一 代指紋識(shí)別系統(tǒng) 眾所周知，在兩年前就有部分品牌的筆記本采用指紋識(shí)別技術(shù)用于用戶登錄時(shí)的身份鑒定 ，但是，當(dāng)時(shí)推出的指紋系統(tǒng)屬于光學(xué)識(shí)別系統(tǒng)，按照現(xiàn)在的說(shuō)法，應(yīng)該屬于第一代指紋識(shí)別技術(shù)。 在這種情況下，手指表面的干凈程度，直接影響到識(shí)別的效果。并且，如果人們按照手指，做一個(gè)指紋手模，也可能通過(guò)識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)于用戶而言，使用起來(lái)不 是很安全和穩(wěn)定。兩者之間的恒量電介質(zhì)的傳感器檢測(cè)變化來(lái)生成指紋圖像。 （ 3） 射頻指紋識(shí)別技術(shù) 發(fā)展到今天，出現(xiàn)第三代生物射頻指紋識(shí)別技術(shù)（射頻原理真皮指紋核心技術(shù)（線型采集器）） ，射頻傳感器技術(shù)是通過(guò)傳感器本身發(fā)射出微量射頻信號(hào)，穿透手指的表皮層去控測(cè)里層的紋路，來(lái)獲得最佳的指紋圖像。因?yàn)樯漕l傳感器產(chǎn)生高質(zhì)量的圖像，因此射頻技術(shù)是最可靠，最有力的解決方案。 第 5 頁(yè) 指紋識(shí)別的優(yōu)缺點(diǎn) 優(yōu)點(diǎn)： （ 1） 指紋是人體獨(dú)一無(wú) 二的特征，并且它們的復(fù)雜度足以提供用于鑒別的足夠特征； （ 2） 如果要增加可靠性，只需登記更多的指紋、鑒別更多的手指，最多可以多達(dá)十個(gè)，而每一個(gè)指紋都是獨(dú)一無(wú)二的； （ 3） 掃描指紋的速度很快，使用非常方便； （ 4） 讀取指紋時(shí)，用戶必需將手指與指紋采集頭相互接觸，與指紋采集頭直接接觸是讀取人體生物特征最可靠的方法； （ 5） 指紋采集頭可以更加小型化，并且價(jià)格會(huì)更加的低廉； 缺點(diǎn)： （ 1） 某些人或某些群體的指紋特征少，難成像； （ 2） 過(guò)去因?yàn)樵诜缸镉涗浿惺褂弥讣y，使得某些人害怕 “ 將指紋記錄在案 ” 。 目前的自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)是集計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、光電技術(shù)、圖像處理、智能卡、數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)于一體的綜合高端技術(shù)。下面就以 上各部分做簡(jiǎn)要的介紹。隨著光學(xué)儀器、傳感器及數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，各種快速精確、方便小巧的采集設(shè)備都得到了應(yīng)用。前者用激光照在手指上，然后用 CCD 陣列攝取其反射光，由于反射光隨著 第 6 頁(yè) 指紋的脊線和谷線的深度不同而不同，因此可以得到指紋圖像。 （ 2）指紋圖像預(yù)處理 預(yù)處理在整個(gè)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)中是很關(guān)鍵的一步。然而在實(shí)際應(yīng)用中，由于采集條件 (手指太濕、太干或太臟 )和采集設(shè)備等因素的制約，采集到的指紋圖像質(zhì)量比較差，含有大量的噪音，容易導(dǎo)致很多問(wèn)題，影響后續(xù)的處理效果。 （ 3）特征提取 傳統(tǒng)的特征提取方法主要有兩種：第一種是直接從原始指紋圖 像上進(jìn)行細(xì)節(jié)特征提取，另一種是從細(xì)化后的指紋圖像上進(jìn)行特征提取。指紋圖像存在兩種待提取的特征：全局特征和局部特征。目前最常用的細(xì)節(jié)特征是美國(guó)聯(lián)邦調(diào)查局 (FBI)提出的細(xì)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)模型，它利用端點(diǎn)和分叉點(diǎn)這兩種特征，只需要一個(gè) 33 模板便可將端點(diǎn)和分叉點(diǎn)提取出來(lái)。這個(gè)過(guò)程也就是我們所說(shuō)的指紋識(shí)別 /認(rèn)證的過(guò)程，它是指紋識(shí)別系統(tǒng)的核心。 指紋圖像特征提取 指紋特征提取包括紋線細(xì)化、特征點(diǎn)（交叉點(diǎn)、斷點(diǎn)、中心點(diǎn)、三角點(diǎn)等）檢測(cè)與分類(lèi)、偽特征點(diǎn)消除、特征點(diǎn)特性參數(shù)計(jì)算、特征參數(shù)壓縮編碼、全局特征（ “ 斗 ” 、“ 箕 ” 、“ 旋向 ” 等）檢測(cè)等步驟 ， 特征提取算法應(yīng)能適應(yīng)噪聲、畸變、位移、旋轉(zhuǎn)、缺損、變 第 7 頁(yè) 形等常見(jiàn)的實(shí)際情況。 然而，在實(shí) 際 中由于指紋圖像本身存在噪聲或在提取特征時(shí)，濾波和細(xì)化引入了噪聲，我們無(wú)法得到完美的指紋圖像細(xì)化圖，在提取特征時(shí)會(huì)產(chǎn)生一些虛假細(xì)節(jié)特征。因此，在特征提取時(shí) ， 往往需要進(jìn)行虛假細(xì)節(jié)特征刪除 ，一 般采用啟發(fā)式算法對(duì)虛假特征進(jìn)行刪除。 特征提取的結(jié)果一般保存為特征模板，它包括脊終點(diǎn)或分叉類(lèi)型、位置坐標(biāo)以及該特征的方向。 主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排 主要內(nèi)容 指紋圖像的處理，包括指紋圖像預(yù)處理、特征提取和特征匹配三個(gè)部分工作。本文主要研究指紋圖像的特征提取，介紹了特征點(diǎn)的提取以及偽特征點(diǎn)剔除的算法。具體安排如下： 1．介紹了生物識(shí)別技術(shù)所包含的內(nèi)容，指紋識(shí)別技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)與發(fā)展現(xiàn)狀，以及指紋識(shí)別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，簡(jiǎn)要介紹了本文研究的主要內(nèi)容。 3．指紋特征的提取。接著介紹常用的特征提取方法，以及它們的優(yōu)缺點(diǎn)。 。 第 9 頁(yè) 2 指紋圖像的預(yù)處理 對(duì)于一幅指紋采集頭采集的原始圖像，為了使后續(xù)特征提取的操作能夠正常有效的進(jìn)行，必須對(duì)原始指紋圖像進(jìn)行一定的處理。 下面將依次介紹預(yù)處理是如何實(shí)現(xiàn)的。這給建立統(tǒng)一的、有效的后續(xù)指紋圖像處理算法帶來(lái)了極大的不便。 指紋圖像的歸一化主要是通過(guò)求取指紋圖像的灰度均值和方差，將灰度均值和方差調(diào)整到一個(gè)期望的范圍。 圖 像增強(qiáng)