基于MATLAB的指紋識(shí)別系統(tǒng)的研究

1、 指紋識(shí)別的意義與目的指紋識(shí)別的意義與目的 指紋識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r指紋識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r 指紋識(shí)別系統(tǒng)的基本原理指紋識(shí)別系統(tǒng)的基本原理 指紋識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法指紋識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法 一、指紋識(shí)別的意義目的一、指紋識(shí)別的意義目的 隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，人們對(duì)身份認(rèn)證隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，人們對(duì)身份認(rèn)證的準(zhǔn)確性、安全性與實(shí)用性提出了更高的要求。傳統(tǒng)的準(zhǔn)確性、安全性與實(shí)用性提出了更高的要求。傳統(tǒng)的加密方式已經(jīng)不能滿足現(xiàn)在的要求。指紋識(shí)別技術(shù)的加密方式已經(jīng)不能滿足現(xiàn)在的要求。指紋識(shí)別技術(shù)充分利用了指紋的普遍性、唯一性和永久性的生物特充分利用了指紋的普遍性、唯一性和永久性的生物特征，已逐步取

2、代了傳統(tǒng)的識(shí)別方式，目前在網(wǎng)絡(luò)、銀征，已逐步取代了傳統(tǒng)的識(shí)別方式，目前在網(wǎng)絡(luò)、銀行、金融、醫(yī)療和安檢等行業(yè)均得到了廣泛應(yīng)用。行、金融、醫(yī)療和安檢等行業(yè)均得到了廣泛應(yīng)用。 二、指紋識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r二、指紋識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r 國(guó)內(nèi)研究的發(fā)展?fàn)顩r國(guó)內(nèi)研究的發(fā)展?fàn)顩r 我國(guó)從我國(guó)從20世紀(jì)世紀(jì)80年代開(kāi)始研究指紋自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，年代開(kāi)始研究指紋自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，也取得了令人矚目的成績(jī)。比較出色的有北京大學(xué)的也取得了令人矚目的成績(jī)。比較出色的有北京大學(xué)的Delta-S系統(tǒng)，清華大學(xué)的系統(tǒng)，清華大學(xué)的CAFIS系統(tǒng)等。系統(tǒng)等。 近年，指紋識(shí)別系統(tǒng)的研究與應(yīng)用成為一個(gè)熱點(diǎn)，近年，指紋識(shí)別系統(tǒng)的研究與應(yīng)用成為一個(gè)熱

3、點(diǎn)，指紋考勤機(jī)，指紋門禁系統(tǒng)等產(chǎn)品得到廣泛使用。指紋考勤機(jī)，指紋門禁系統(tǒng)等產(chǎn)品得到廣泛使用。 現(xiàn)代的指紋匹配技術(shù)主要是現(xiàn)代的指紋匹配技術(shù)主要是16世紀(jì)后期產(chǎn)生。世紀(jì)后期產(chǎn)生。 20世紀(jì)世紀(jì)60年代，美國(guó)年代，美國(guó)FBI開(kāi)始開(kāi)展基于指紋的自動(dòng)生物開(kāi)始開(kāi)展基于指紋的自動(dòng)生物特征識(shí)別研究工作，美國(guó)在這一領(lǐng)域的研究水平處于世界最前特征識(shí)別研究工作，美國(guó)在這一領(lǐng)域的研究水平處于世界最前沿。沿。 在國(guó)外從事指紋識(shí)別研究和開(kāi)發(fā)的公司、科研機(jī)構(gòu)、學(xué)校在國(guó)外從事指紋識(shí)別研究和開(kāi)發(fā)的公司、科研機(jī)構(gòu)、學(xué)校比較多。其中較為著名的有：法國(guó)比較多。其中較為著名的有：法國(guó)Morph，日本，日本NEC。美國(guó)國(guó)。美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)局

4、視覺(jué)處理研究所，加州理工學(xué)院，新加坡南洋理工大家標(biāo)準(zhǔn)局視覺(jué)處理研究所，加州理工學(xué)院，新加坡南洋理工大學(xué)信號(hào)處理中心等。學(xué)信號(hào)處理中心等。國(guó)外研究發(fā)展?fàn)顩r國(guó)外研究發(fā)展?fàn)顩r三、指紋識(shí)別系統(tǒng)的基本原理三、指紋識(shí)別系統(tǒng)的基本原理 指紋的識(shí)別系統(tǒng)是典型的模式識(shí)別系統(tǒng)，它包含兩個(gè)主要的模塊：指紋的識(shí)別系統(tǒng)是典型的模式識(shí)別系統(tǒng)，它包含兩個(gè)主要的模塊：鑒定模塊和識(shí)別模塊。鑒定模塊和識(shí)別模塊。 目前指紋識(shí)別系統(tǒng)的基本流程為指紋采集、指紋圖像預(yù)處理、指紋目前指紋識(shí)別系統(tǒng)的基本流程為指紋采集、指紋圖像預(yù)處理、指紋圖像預(yù)處理、特征點(diǎn)提取及特征點(diǎn)匹配。圖像預(yù)處理、特征點(diǎn)提取及特征點(diǎn)匹配。（一）、指紋采集（一）、指紋采集

5、 指紋采集的方法指紋采集的方法 目前常用的指紋采集設(shè)備有三種：光學(xué)式，硅芯片式，超聲波式采目前常用的指紋采集設(shè)備有三種：光學(xué)式，硅芯片式，超聲波式采 集器。集器。 我們采用的是直接將指紋圖片存儲(chǔ)在電腦中讀取到我們采用的是直接將指紋圖片存儲(chǔ)在電腦中讀取到MATLAB中。用中。用imread 函數(shù)讀函數(shù)讀BMP格式。格式。 filename = e.bmp; imgRgb = imread(filename); % 讀入一幅圖像讀入一幅圖像 imshow(imgRgb); % 顯示圖像顯示圖像 四、指紋識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法四、指紋識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法（二）、圖像預(yù)處理（二）、圖像預(yù)處理 預(yù)處理的目的就

6、是去除圖像中的噪聲，把其變成一幅預(yù)處理的目的就是去除圖像中的噪聲，把其變成一幅清晰點(diǎn)線圖，這樣才能提取到正確的指紋特征，從而達(dá)到清晰點(diǎn)線圖，這樣才能提取到正確的指紋特征，從而達(dá)到后邊的正確匹配。預(yù)處理的過(guò)程主要包括：指紋圖像的歸后邊的正確匹配。預(yù)處理的過(guò)程主要包括：指紋圖像的歸一化、背景分割、二值化，細(xì)化。一化、背景分割、二值化，細(xì)化。 1、指紋圖像的歸一化、指紋圖像的歸一化 歸一化的目的，將指紋圖像的對(duì)比度和灰度調(diào)整到一個(gè)歸一化的目的，將指紋圖像的對(duì)比度和灰度調(diào)整到一個(gè)固定的級(jí)別上，為后續(xù)處理提供一個(gè)較為統(tǒng)一的圖像規(guī)格。固定的級(jí)別上，為后續(xù)處理提供一個(gè)較為統(tǒng)一的圖像規(guī)格。 200200( (

7、 , ) ( , )( ( , ) ( , )ARARARARVI i jMeanMI i jMVVI i jMeanMotherwiseVN i j指紋原圖像指紋原圖像 歸一化后的指紋圖像歸一化后的指紋圖像 2.指紋圖像的背景分割指紋圖像的背景分割 指紋圖像分割的目的是把指紋圖像中質(zhì)量很差，在后續(xù)處指紋圖像分割的目的是把指紋圖像中質(zhì)量很差，在后續(xù)處理中很難恢復(fù)的圖像區(qū)域與有效區(qū)域區(qū)分開(kāi)來(lái)，使后續(xù)處理能理中很難恢復(fù)的圖像區(qū)域與有效區(qū)域區(qū)分開(kāi)來(lái)，使后續(xù)處理能夠集中于有效區(qū)域。分割處理不僅能提高特征提取的精確度，夠集中于有效區(qū)域。分割處理不僅能提高特征提取的精確度，而且還能大大減少指紋處理的時(shí)間，

8、而且還能大大減少指紋處理的時(shí)間， 指紋圖像背景分割的方法有許多，下面具體介紹一下自適指紋圖像背景分割的方法有許多，下面具體介紹一下自適應(yīng)的局部閾值分割法。應(yīng)的局部閾值分割法。 自適應(yīng)局部閾值分割法的優(yōu)自適應(yīng)局部閾值分割法的優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單，分割效果較好。點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單，分割效果較好。 背景分割后的指紋圖像背景分割后的指紋圖像 圖像分割算法流程圖圖像分割算法流程圖 指紋識(shí)別要求的圖像只能是包含指紋識(shí)別要求的圖像只能是包含0和和1的信息的的信息的圖像，在圖像上面不能呈現(xiàn)出灰度的變化。其目的圖像，在圖像上面不能呈現(xiàn)出灰度的變化。其目的是在獲得背景分割的圖像之后，將其紋線的脊、谷是在獲得背景分割的圖像之后

9、，將其紋線的脊、谷區(qū)分開(kāi)來(lái)，便于從中提取指紋特征。區(qū)分開(kāi)來(lái)，便于從中提取指紋特征。 3.指紋圖像的二值化指紋圖像的二值化 局部閾值法局部閾值法 在指紋圖像二值化處理過(guò)程中，為盡可能減少信息丟失，將在指紋圖像二值化處理過(guò)程中，為盡可能減少信息丟失，將整幅指紋圖像分塊，結(jié)合各塊圖像的自身特點(diǎn)，為每塊圖像分別整幅指紋圖像分塊，結(jié)合各塊圖像的自身特點(diǎn)，為每塊圖像分別選取不同的閾值，對(duì)各塊指紋圖像區(qū)域進(jìn)行二值化處理。選取不同的閾值，對(duì)各塊指紋圖像區(qū)域進(jìn)行二值化處理。 該方法對(duì)一些噪聲的抗干擾能力較強(qiáng)，以及對(duì)紋線的斷線有該方法對(duì)一些噪聲的抗干擾能力較強(qiáng)，以及對(duì)紋線的斷線有一定的連接作用。一定的連接作用。

10、二值化后的指紋圖像二值化后的指紋圖像4、指紋圖像的細(xì)化、指紋圖像的細(xì)化 細(xì)化是二值圖像處理中很重要的一個(gè)處理環(huán)節(jié)。指紋細(xì)化是二值圖像處理中很重要的一個(gè)處理環(huán)節(jié)。指紋圖像紋線的細(xì)化處理，是指把紋線粗細(xì)不均勻的指紋圖像圖像紋線的細(xì)化處理，是指把紋線粗細(xì)不均勻的指紋圖像轉(zhuǎn)化成線寬僅為一個(gè)像素的條紋中心線圖像的過(guò)程。去除轉(zhuǎn)化成線寬僅為一個(gè)像素的條紋中心線圖像的過(guò)程。去除了大量的不需要的冗余信息，同時(shí)保持了原來(lái)圖像的拓?fù)淞舜罅康牟恍枰娜哂嘈畔ⅲ瑫r(shí)保持了原來(lái)圖像的拓?fù)溥B接關(guān)系。細(xì)化后的圖像更有利于特征提取及后續(xù)的圖像連接關(guān)系。細(xì)化后的圖像更有利于特征提取及后續(xù)的圖像識(shí)別。識(shí)別。 下面我們具體介紹一下取

11、改進(jìn)的下面我們具體介紹一下取改進(jìn)的OPTA細(xì)化算法細(xì)化算法 。細(xì)化算法流程圖細(xì)化后的指紋圖像 （三）指紋的特征提?。ㄈ┲讣y的特征提取 指紋的特征分為全局特征和細(xì)節(jié)特征。指紋的特征分為全局特征和細(xì)節(jié)特征。 端點(diǎn)端點(diǎn) 分叉點(diǎn)分叉點(diǎn) 分歧點(diǎn)分歧點(diǎn) 孤立點(diǎn)孤立點(diǎn) 環(huán)點(diǎn)環(huán)點(diǎn) 短紋短紋紋線紋線 模式區(qū)模式區(qū)指紋的全局特征指紋的全局特征 指紋的細(xì)節(jié)特征指紋的細(xì)節(jié)特征 指紋細(xì)化圖像的主要特征是紋線端點(diǎn)和分叉點(diǎn)，采用這兩種指紋細(xì)化圖像的主要特征是紋線端點(diǎn)和分叉點(diǎn)，采用這兩種主要特征構(gòu)造指紋特征向量，它的提取方法是模板匹配法。主要特征構(gòu)造指紋特征向量，它的提取方法是模板匹配法。 端點(diǎn)模板端點(diǎn)模板 分叉點(diǎn)模板分叉

12、點(diǎn)模板 模板匹配法有運(yùn)算量小、速模板匹配法有運(yùn)算量小、速度快的優(yōu)點(diǎn)。該算法基本上可以度快的優(yōu)點(diǎn)。該算法基本上可以提取所有的真特征點(diǎn)，但同時(shí)也提取所有的真特征點(diǎn)，但同時(shí)也提取出了幾乎所有的偽特征點(diǎn)，提取出了幾乎所有的偽特征點(diǎn)，因此需要進(jìn)一步處理以消除偽特因此需要進(jìn)一步處理以消除偽特征。征。特征點(diǎn)提取后的指紋圖像特征點(diǎn)提取后的指紋圖像偽特征點(diǎn)去除偽特征點(diǎn)去除 常見(jiàn)的偽特征點(diǎn)有端點(diǎn)、斷點(diǎn)、毛刺、小橋等。常見(jiàn)的偽特征點(diǎn)有端點(diǎn)、斷點(diǎn)、毛刺、小橋等。 對(duì)這些偽特對(duì)這些偽特征點(diǎn)進(jìn)行了去除征點(diǎn)進(jìn)行了去除。 消除毛刺后的特征點(diǎn)消除毛刺后的特征點(diǎn) 消除小橋后的特征點(diǎn)消除小橋后的特征點(diǎn)(四四)指紋圖像的匹配指紋圖像的匹配 指紋的匹配是指紋識(shí)別的指紋的匹配是指紋識(shí)別的最后一步，要最后確定兩枚指最后一步，要最后確定兩枚指紋是否來(lái)自同一枚手指。采用紋是否來(lái)自同一枚手指。采用指紋特征的點(diǎn)匹配算法，統(tǒng)計(jì)指紋特征的點(diǎn)匹配算法，統(tǒng)計(jì)待識(shí)別的指紋特征點(diǎn)與事先學(xué)待識(shí)別的指紋特征點(diǎn)與事先學(xué)習(xí)的指紋特征點(diǎn)的重合點(diǎn)對(duì)數(shù)習(xí)的指紋特征點(diǎn)的重合點(diǎn)對(duì)數(shù)目與特征點(diǎn)總個(gè)數(shù)之比是否大目與特征點(diǎn)總個(gè)數(shù)