指纹识别结题报告.doc

基于指纹识别公共安全防范系统关键技术研究 摘要：指纹识别技术是目前安防领域的研究热点，而且指纹识别因为拥有安全、易用、非侵害性和价格便宜等优点，而备受人们的关注。在阅读相关文献资料后，本文简单介绍了指纹识别技术的应用背景，讨论了指纹识别的现状、适用场合、基本原理以及图像增强的基本实现方法。 关键字：指纹、指纹识别、图像处理、图像增强 1.前言 随着科学技术的不断进步,越来越多的电子设备不断进入人们的日常生活。例如电脑、ATM机、门禁控制、各种身份识别的智能卡等。这些产品对个人安全、方便的身份识别认证技术的要求越来越高。利用智能卡、身份证、口令等传统的保护措施来进行身份识别,已不能满足社会发展的需要。因此,包括指纹识别、虹膜识别、面相识别等生物特征的生物识别技术正越来越多的受到重视。其中,指纹识别技术是使用最早也是最为成熟的生物识别技术。 2.指纹识别的应用 指纹是指人的手指末端正面皮肤上凹凸不平产生的纹线，纹线有规律的排列形成不同的纹型，纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点。指纹识别是目前国际公认的应用最广、造价最低、易用性最高的身份认证技术。市场上推出的产品有指纹门锁、指纹考勤机、笔记本电脑等，由于指纹的唯一性、稳定性,识别技术的成熟性、可靠性,使其在越来越多的领域如社会安全、金融安全、个人安全、公司考勤、考试系统、门禁管理、机场海关等诸多领域得到广泛应用。 3.指纹识别的基本原理 采集到的指纹经过预处理（包括图像增强），再经过特征提取最后在经过匹配算法，就完成指纹识别的基本步骤。 指纹识别系统框图 3.1图像采集 指纹图像采集通过指纹读取设备读取人体指纹图像，采集到的指纹图像的质量好坏直接影响到后续图像的处理。高质量的指纹图像可以简化指纹图像的处理算法，提高识别率，减小拒识率。当今采用的指纹采集技术主要有光学指纹采集技术、半导体电容指纹采集技术和超声波指纹采集技术。 3.2 预处理 经指纹采集器采集得到的原始指纹图像,由于各种原因,通常含有较多的噪声,而指纹图像的特征提取的准确性又严重依赖指纹图像的质量。因此,在特征提取之前,必须对指纹图像进行预处理。预处理的目的就是利用各种图像处理技术,去除图像中的各种噪声干扰,恢复指纹的脊线纹理特征为后续指纹特征提取和指纹匹配打好基础。预处理可分为以下三步:①图像增强:②图像分割与二值化:③细化: 3.2.1 指纹图像增强 图像增强用以滤除指纹图像中的噪声，在视觉上体现为得到一幅纹路清晰的指纹图，图像增强通常都是基于方向图的，求方向图的方法有很多，利用指纹图像脊线和谷线间的灰度差异来，可把纹线方向分为 8 个，分别求取各个方向上的象素灰度平均值，并把八个方向分为四组相互垂直的方向，取每组中两个平均值的差值，差值的绝对值最大者所对应的两个方向即为可能的脊线方向，再取这两个方向中灰度平均值与该像素的灰度值比较接近的那个方向作为该像素点的点方向。还可利用纹线灰度梯度的统计信息来估计方向场，把指纹图像划分成若干个不重叠的小块，计算各个小块内各象素的横坐标和纵坐标梯度，运用最小均方估计的方向估计出这个小块内纹线的方向。在估计出访向后，就可以根据象素点的方向选用滤波器来对当前象素点作滤波处理了。也可根据指纹纹线的方向来选择相应的上下文相关滤波器来增强指纹图像，还有利用 Gabor 滤波器的增强方法，该算法利用 Gabor 滤波器具有最佳时域和频域联合分辨率的特性，对低质量指纹图像也能取得较好的效果。 图像增强技术常包括：扩展对比度，增强图像中对象的边缘，清除噪声或保留图像中感兴趣的某些特性而抑制另一些特性。按作用域分为空间域方法和频率域方法两大类。 直方图修正法是常见的空间域方法。灰度直方图反映了各灰度级出现频数的分布情况，进而反映图像对比(清晰)度，但不反映各灰度级的空间位置分布。 原图 原图的直方图 偏暗的图像及其直方图 偏亮的图像及其直方图 动态范围偏小的图像及其直方图 动态范围正常的图像及其直方图 通过以上的几组图像及其直方图的对比，不难发现只有动态范围正常的图像，其视觉效果是最好的，所以利用直方图修正法可以有效地改变图像的动态范围。 图像在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地存在着外部干扰和内部干扰，均会使图像质量变差，使图像模糊。因此除了利用直方图修正法可以改变图像的视觉效果，还可以通过图像的平滑来改变图像的效果。图像的平滑可以去除或衰减图像中噪声和假轮廓。以便于获取有效的、高质量的图像。图像平滑常常采用的方法有：邻域平均法、图像平均法、中值滤波法 (1)、邻域（局部）平均法（Neighborhood Averaging）即用某点邻域的灰度平均值来代替该点的灰度值； S：(m,n)点邻域中点的集合，但其中不包括(m,n)点； N