基于matlab的指紋識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)-畢業(yè)設(shè)計論文

武昌工學院本科畢業(yè)論文（設(shè)計）專用稿紙目錄TOC\o"1-2"\h\u摘要 IAbstract 21緒論 41.1引言 41.2指紋識別技術(shù)的發(fā)展和研究現(xiàn)狀 51.3指紋識別研究的目的和意義 62指紋識別的理論和方法 82.1指紋識別的基本原理 82.2指紋識別系統(tǒng)工作流程 82.3指紋識別技術(shù)的方法 103matlab仿真實驗結(jié)果與分析 163.1算法matlab仿真結(jié)果 163.2結(jié)果分析 17結(jié)論 18致

謝 19主要參考文獻 20附錄 211緒論1.1引言隨著網(wǎng)絡(luò)信息化時代的快速發(fā)展，個人身份的數(shù)字化和隱性化水平也得到了提高。如何準確鑒定一個人的身份，保護信息安全是當今信息化時代必須解決的一個關(guān)鍵性社會問題。目前，我國的各種管理大部分使用證件、磁卡、IC卡和密碼，這些手段無法避免偽造或遺失，密碼也很容易被竊取或遺忘。這些都給管理者和使用者帶來很大不方便。生物特征身份鑒別方法可以避免這些麻煩。因此，這一技術(shù)已成為身份鑒別領(lǐng)域的研究熱點。生物特征識別(BiometriCS)技術(shù)是指通過計算機利用人體所固有的生理特征或行為特征來進行個人身份鑒別。生理特征與生俱來，多為先天性的;行為特征則是習慣使然，多為后天性的。這里將生理和行為特征統(tǒng)稱為生物特征，用于身份鑒別的生物特征應具有普遍性，即任何人都具有這一特征;唯一性，不同人的這一特征各不相同;穩(wěn)定性，這一特征不隨時間、外界環(huán)境等的變化發(fā)生改變;可接受性，用這一特征進行人體身份鑒別可以被人們接受和認可;防偽性，這一特征不易仿造、竊取。目前，常見的生物特征識別手段主要有人臉、指紋、手形、手部血管分布、虹膜、視網(wǎng)膜、手寫體、聲音和臉部熱量圖等。它們有的已逐步得到推廣和應用，有的還僅處于實驗研究階段。其中，人臉、指紋、手形、手部血管分布、虹膜、視網(wǎng)膜和臉部熱量圖屬于生理特征，手寫體屬于行為特征，而聲音則兼有兩方面的屬性。下面主要對其中指紋識別技術(shù)作介紹和研究。指紋識別技術(shù)——不同人的指紋，即使同一個人不同手指的指紋，紋線走向及紋線的斷點和交叉點等各不相同，也就是說，每個指紋都是唯一的。另外，指紋不隨年齡的增長而發(fā)生變化，是終生不變的。依靠這種唯一性和穩(wěn)定性，可以把一個人同他的指紋對應起來，通過對他的指紋和預先保存的指紋進行比較，就能驗證他的真實身份。指紋用于身份鑒定的歷史悠久。早在古敘利亞和中國，指紋鑒別就己經(jīng)開始應用。19世紀初，科學研究發(fā)現(xiàn)了至今仍然承認的指紋的兩個重要特征，一個是兩個不同手指的指紋紋線的式樣不同，另一個是指紋紋線的式樣終生不變。這個研究成果使得指紋在犯罪鑒別中得以正式應用。早期的指紋識別依靠人工對比方式進行。由于指紋結(jié)構(gòu)的復雜性及對指紋識別要求的嚴格性，導致人工識別指紋難度大、速度慢并且識別準確性受專家經(jīng)驗制約，遠不能適應實際工作的需要。20世紀60年代，隨著計算機技術(shù)的誕生、發(fā)展與不斷進步，圖像處理與模式識別方法的日臻完善，人們開始著手研究利用計算機來處理指紋。從那時起，自動指紋識別系統(tǒng)(AFIS：AutomatedFingerprintIdentificationSystem)在法律實施方面的研究和應用在世界許多國家展開。20世紀80年代，個人電腦、光學掃描這兩項技術(shù)的革新，使得它們作為指紋取像的工具成為現(xiàn)實，從而使指紋識別可以在其他領(lǐng)域中得以應用，比如代替IC卡，普通鎖等。20世紀90年代后期，低價位取像設(shè)備的引入及其飛速發(fā)展，可靠的比對算法的發(fā)現(xiàn)為個人身份識別應用的增長提供了舞臺。據(jù)統(tǒng)計，到20世紀末，全世界生物識別市場約為1.56億美元，其中指紋識別約為1.2億美元，這標志著指紋識別是當前最成熟穩(wěn)定，并且應用最廣泛的生物識別技術(shù)。1.2指紋識別技術(shù)的發(fā)展和研究現(xiàn)狀指紋應用可以追溯到幾千年以前,但指紋學成為一門學科,卻只有百余年的歷史。指紋應用可以分為三個時期。第一時期：摸索時期；據(jù)考證,我國已經(jīng)發(fā)現(xiàn)6千多年前的陶器上留下的指紋。中國是運用指紋最早的國家之一,古代軍隊就設(shè)有箕斗花名冊。罪犯的供詞也以捺印指紋為證。在周代,指紋被用于民間契約的簽署。指紋在偵察斷案中也有著2千余年的應用歷史。外國指紋應用比我國晚得多,巴比倫與西臘人,公元前2世紀在陶器上捺印指紋,以從鑒識。據(jù)考證,埃及、羅馬、印度這些具有悠久歷史的國家應用指紋也有上千年的歷史。第二時期：指紋科學化時期；這一時期是從17世紀80年代開始的。第二時期：指紋科學化時期；這一時期是從17世紀80年代開始的。1684年,英國醫(yī)學博士格留第一次對指紋做了分類。1860年英國駐印殖民地行政長官威廉.赫謝爾,開始進行犯罪指紋登記實驗,提出了指紋“人各不同,至死不變”的觀點,建立了指紋分析和分類的方法。從此,指紋研究逐步走向科學化的軌道。指紋正式作為一種刑事登記制度最先始于英國。1892年英國高爾頓研究指紋,最早提出了用指紋進行刑事登記的方法。1895年,英國采用高爾頓的研究成果,開始實行指紋登記制度。1897年,英國愛德華.享利發(fā)明指紋二部分析法,使指紋的分析、儲存、查對趨于完善。1901年,英國政府正式采用了享利指紋分析法。從此,指紋的登記制度逐漸被世界各國重視和采用,并沿襲至今。1903年,中國青島市警察局首次應用漢堡式指紋法。此后我國相繼開展了指紋的應用及研究,還曾建立過“指紋學會”。劉紫宛編寫的《中華指紋法》一書是我國最早的指紋專著。全國解放后,我國對指紋研究一直比較重視。1955年編制了《中華人民共和國十指紋分析法》。這可以說是我國指紋的科學時期。第三時期：現(xiàn)代化、自動化時期；這一時期是從本世紀60年代開始的。隨著現(xiàn)代科學技術(shù)的發(fā)展,指紋應用迅速地實現(xiàn)了現(xiàn)代化和自動化,例如,指紋的電子計算機應用,使儲存、查對、鑒定開始走向自動化和半自動化的軌道。半自動管理,是采用人工或人與機器結(jié)合的半自動方式分析指紋,把人工鑒定方法計算機化。我國從60年代起,開始著手指紋管理現(xiàn)代化的工作,目前,我國基本上形成了一個指紋工作網(wǎng),在指紋理論研究上也取得了重要成果,指紋的應用日益廣泛起來。如民間把捺印指印作為合同和證件的憑證;在公安司法部門,指紋作為證實犯罪的證據(jù);在醫(yī)學方面,指紋用于診斷遺傳病癥等。特別是在90年代后期,西安交大、清華大學先后開發(fā)了指紋自動識別系統(tǒng),指紋門禁系統(tǒng)、指紋考勤系統(tǒng)等。使指紋個人身份識別系統(tǒng)得到了實際運用,另外,美國國家銀行根據(jù)這類技術(shù)將在21世紀初建成全國的個人身份認證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。1.3指紋識別研究的目的和意義指紋識別作為一種生物鑒定技術(shù)，為人類的個體的定義提供了一個到目前為止最為快捷和可信的方法。隨著指紋識別的普及，人們之間的信任成本將大大降低，提高人類社會活動的效率。在信息時代，一種安全便捷的身份認證方式顯得越發(fā)重要。從生物測量角度而言，指紋識別將是一種非常理想的工具，用來定位一個人的基本社會坐標原點。作為一個人，具有非常復雜的社會角色。在很多情況下，一個人的真實身份是很難被分辨的。指紋識別作為一個人基本社會角色定位點，其方便性和準確性已經(jīng)得到了全世界范圍內(nèi)的認可。指紋識別承載了很多的社會意義，從最根本上來講，是可以良好的判斷和定義一個人的真實生物身份。從而降低社會活動中的信任成本，從根本上改變經(jīng)濟和社會交往模式改變，提高效率。指紋識別作為一種生物鑒定技術(shù)，為人類的個體的定義提供了一個到目前為止最為快捷和可信的方法。隨著指紋識別技術(shù)的日漸成熟，圖像處理及模式識別界曾一度認為自動指紋識別問題已經(jīng)得到很好的解決。但實際上，指紋識別的核心技術(shù)仍然存在許多尚未解決的難題，尤其是對殘缺、污損指紋圖象進行識別的魯棒性和適應性方面不能令人滿意。指紋識別系統(tǒng)將隨著更小更廉價的指紋輸入設(shè)備的出現(xiàn)、計算能力更強更廉價的硬件以及互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用而進一步拓寬應用。其中，能適應在線應用的自動指紋識別系統(tǒng)的算法有待進一步改進，多種指紋識別方法的集成應用以及包括指紋識別在內(nèi)的多種生物特征鑒定技術(shù)的集成應用也將是今后研究的發(fā)展方向。因此，自動指紋識別技術(shù)現(xiàn)在是，未來幾年仍將是一個重要的、極具挑戰(zhàn)性的模式識別研究課題。2指紋識別的理論和方法十九世紀初，科學研究發(fā)現(xiàn)了至今仍然承認的兩個重要特征：一是兩個不同手指的指紋紋脊的樣式（RidgePattern）不同，另外一個是指紋紋脊的樣式終生不變。這個研究成果使得指紋在犯罪鑒別中得以正式應用。二十世紀六十年代，由于計算機可以有效地處理圖形，人們開始著手研究計算機來處理指紋，自動指紋識別系統(tǒng)AFIS在法律實施方面的研究與應用有就由此展開來。2.1指紋識別的基本原理指紋其實是比較復雜的。與人工處理不同，許多生物識別技術(shù)公司并不直接存儲指紋的圖象。多年來在各個公司及其研究機構(gòu)產(chǎn)生了許多數(shù)字化的算法（美國有關(guān)法律認為，指紋圖象屬于個人隱私，因此不能直接存儲指紋圖象）。但指紋識別算法最終都歸結(jié)為在指紋圖象上找到并比對指紋的特征。1．指紋的特征我們定義了指紋的兩類特征來進行指紋的驗證：總體特征和局部特征。在考慮局部特征的情況下，英國學者E.R.Herry認為，只要比對13個特征點重合，就可以確認為是同一個指紋?？傮w特征：總體特征是指那些用人眼直接就可以觀察到的特征，包括：基本紋路圖案環(huán)型（loop）,弓型（arch）,螺旋型（whorl）。其他的指紋圖案都基于這三種基本圖案。僅僅依靠圖案類型來分辨指紋是遠遠不夠的，這只是一個粗略的分類，但通過分類使得在大數(shù)據(jù)庫中搜尋指紋更為方便。局部特征：局部特征是指指紋上的節(jié)點的特征，這些具有某種特征的節(jié)點稱為特征點。兩枚指紋經(jīng)常會具有相同的總體特征，但它們的局部特征--特征點，卻不可能完全相同。2．指紋的特征點指紋紋路并不是連續(xù)的、平滑筆直的，而是經(jīng)常出現(xiàn)中斷、分叉或打折。這些斷點、分叉點和轉(zhuǎn)折點就稱為“特征點”。就是這些特征點提供了指紋唯一性的確認信息。2.2指紋識別系統(tǒng)工作流程指紋識別技術(shù)主要涉及四個功能：讀取指紋圖象、提取特征、保存數(shù)據(jù)和比對。系統(tǒng)開始，通過指紋讀取設(shè)備讀取到人體指紋的圖象，取到指紋圖象之后，要對原始圖象進行初步的處理，使之更清晰。接下來，指紋辨識軟件建立指紋的數(shù)字表示特征數(shù)據(jù)，一種單方向的轉(zhuǎn)換，可以從指紋轉(zhuǎn)換成特征數(shù)據(jù)但不能從特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為指紋，而兩枚不同的指紋不會產(chǎn)生相同的特征數(shù)據(jù)。軟件從指紋上找到被稱為（minutiae）的數(shù)據(jù)點，也就是那些指紋紋路的分叉、終止或打圈處的坐標位置，這些點同時具有七種以上的唯一性特征。因為通常手指上平均具有70個節(jié)點，所以這種方法會產(chǎn)生大約490個數(shù)據(jù)。有的算法把節(jié)點和方向信息組合產(chǎn)生了更多的數(shù)據(jù)，這些方向信息表明了各個節(jié)點之間的關(guān)系，也有的算法還處理整幅指紋圖像?？傊?，這些數(shù)據(jù)，通常稱為模板，保存為1K大小的記錄。無論它們是怎樣組成的，至今仍然沒有一種模板的標準，也沒有一種公布的抽象算法，而是各個廠商自行其是。最后，通過計算機模糊比較的方法，把兩個指紋的模板進行比較，計算出它們的相似程度，最終得到兩個指紋的匹配結(jié)果。指紋識別系統(tǒng)框圖如圖2.1所示。圖2.1指紋識別系統(tǒng)工作原理框圖2.3指紋識別技術(shù)的方法本文重點研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指紋識別算法、濾波特征和不變矩指紋識別算法和指紋匹配算法，，針對已有的三種指紋識別算法進行編程識別，通過matlab仿真，從而進一步論證三種算法的優(yōu)缺點。2.3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指紋識別算法用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行識別選用哪種特征是個關(guān)鍵問題考慮到本文這里的識別過程是在同類型指紋間進行的這些指紋具有相似的紋線走向指紋的方向信息在這里就顯得無關(guān)緊要了通過對同類型指紋的分析發(fā)現(xiàn)它們差別主要體現(xiàn)在具體的每個細節(jié)點上因此本文就提取了指紋的細節(jié)點特征作為識別特征每個樣本提取的細節(jié)點特征是一個80×1維的向量包含20個特征點每個特征點的特征值是個4維的向量分別是特征點的類型特征點與參考點的紋線方向差值特征點與參考點的距離特征點與參考點的角度我們認為特征點的這些信息即可充分體現(xiàn)同類型指紋間的細微差別也同時具有一定的抗平移和抗旋轉(zhuǎn)性。本文采用的是學習矢量量化LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其自身的自組織和聚類特性可以很好地給出模式在多維空間的概率分布估計從而可較好地完成指紋的識別,其識別模型如圖2.2所示.圖2.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動指紋識別模型2.3.2濾波特征和不變矩指紋識別算法濾波特征識別算法：指紋圖像特征的表示要求滿足尺度不變性、位移不變性和旋轉(zhuǎn)不變性3個特征。尺度不變性是滿足的。在濾波提取算法中,位移不變性是通過確定指紋圖像的中心參考點來實現(xiàn)的。圖像的旋轉(zhuǎn)不變性可以通過在匹配階段建立多角度旋轉(zhuǎn)特征向量來實現(xiàn)。濾波特征的提取算法包括4個步驟:確定指紋圖像的中心參考點,以及要處理的指紋區(qū)域,記為ROI區(qū)域；以參考點為中心,對ROI區(qū)域進行劃分,得到一定大小的塊;用一組Gabor濾波器在八個不同的方向?qū)OI區(qū)域進行濾波運算(在指紋圖像中,完全獲取指紋的局部脊線特征需要使用8個方向濾波器,獲取全局結(jié)構(gòu)信息僅需要4個方向濾波器)；在濾波圖像中,計算每一塊中灰度值相對于均值的平均絕對偏差,進而得到特征向量或特征編碼?；跒V波特征的指紋識別算法,首先對指紋圖像進行濾波特征提取,然后在濾波特征值構(gòu)成的特征向量的基礎(chǔ)上進行匹配。不變矩識別算法：算法的基本思路是:搜索預處理后的二值圖像中所有可能為目標的區(qū)域，計算區(qū)域的7個不變矩特征，認為與模板匹配程度最高的區(qū)域為目標。其中相似度度量采用歐式距離。算法程序：voidCOpenCVTest::TestMoment(){CvRectr;r.x=120;r.y=100;r.width=20;r.height=20;CvMomentsm;CvMatmat;IplImage*src;//8位圖必須為灰度圖像src=cvLoadImage("c:\\自然圖2.bmp",0);CvArr*arr;arr=cvGetSubRect(src,&mat,r);//獲取矩cvMoments(arr,&m,0);//獲取空間矩doublem00=cvGetSpatialMoment(&m,0,0);//獲取hu不變矩CvHuMomentshu;cvGetHuMoments(&m,&hu);CStringstr;str.Format("空間矩：m00=%f\nHu不變矩：h1=%f,h2=%f,h3=%f,h4=%f,h5=%f,h6=%f,h7=%f,",m00,hu.hu1,hu.hu2,hu.hu3,hu.hu4,hu.hu5,hu.hu6,hu.hu7);AfxMessageBox(str);cvReleaseImage(&src);cvWaitKey(0);}2.3.3指紋匹配算法指紋匹配就是指紋特征值比對過程。它是把當前取得的指紋特征值集合與事先存的指紋特征值模板進行匹配的過程。指紋匹配是一個模式識別的過程，判定的標準不是相等與不等，而是相似的程度。這個程度判定依賴于事先設(shè)定的閾值，以及與判定時比較的特征點的個數(shù)。閾值取的合理，特征點取的越多，誤判的機率就越小。指紋匹配的方法很多，包括基于奇異點的匹配、嵴模式的匹配、特征點的匹配、特征點線對（兩個特征點的連線）匹配，以及特征點組的匹配方法。指紋匹配之前需作指紋定位。指紋定位是使待驗證指紋的數(shù)個細節(jié)點的坐標值與指紋庫中的數(shù)個細節(jié)點的坐標值一一相互對準的過程，從而使兩個指紋圖像對準重合。由于在指紋采樣時，用戶手指每次放置的位置和角度不同，形成的指紋圖像也略有不同，因此各個指紋特征值的坐標值也就不同。主要表現(xiàn)為手指平移和旋轉(zhuǎn)的差異，形成平移誤差和旋轉(zhuǎn)誤差。解決指紋圖像的平移誤差和旋轉(zhuǎn)誤差是指紋比對算法面對的首要問題?？梢赃x取奇異點作為對準參數(shù)，也可以選擇某一區(qū)域內(nèi)的特征點及嵴方向、嵴密度作為對準參數(shù)。實際上，在除了處理兩種誤差之外，在指紋采集過程中，由于每次按壓的力度不同而形成的指紋圖像擠壓變形和拉伸變形，同樣是指紋匹配之前需處理的。下圖為基于混合模式的指紋識別算法的流程圖。圖2.3混合模式匹配算法流程圖算法程序：function[sector_num]=whichsector(index)%ModiofiedbyLuigiRosa%indexistheindexofcurrentpixelofcroppedimage(croppedimageis%175x175);sector_numistheoutputandrepresentswhatisthe%correspondingsector.globalimmaginen_bandsh_bandsn_arcsh_radiush_laton_sectorsmatricelength=h_lato;x=rem(index,length);y=floor(index/length);x=x-floor(length/2);y=y-floor(length/2);rad=(x*x)+(y*y);ifrad<(h_radius*h_radius)%innerestradius=12(144=12*12)sector_num=(n_sectors-1)+1;sector_num;returnendifrad>=(h_bands*n_bands+h_radius)^2%outtestradius=72(5184=72*72)sector_num=(n_sectors-1)+2;sector_num;returnendifx~=0theta=atan(y/x);elseify>0theta=pi/2;elsetheta=-pi/2;endendifx<0theta=theta+pi;elseiftheta<0theta=theta+2*pi;endendiftheta<0theta=theta+2*pi;endr=floor(rad^0.5);ring=floor((r-h_radius)/h_bands);arc=floor(theta/(2*pi/n_arcs));sector_num=ring*n_arcs+arc;3matlab仿真實驗結(jié)果與分析本課題通過matlab仿真軟件分別對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指紋識別算法、濾波特征和不變矩指紋識別算法、指紋匹配算法進行仿真實驗與分析。3.1算法matlab仿真結(jié)果圖3.1原始指紋圖像圖3.2經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和高斯濾波的指紋圖像圖3.3經(jīng)過不變矩的指紋圖像圖3.4經(jīng)過匹配細化后的指紋圖像3.2結(jié)果分析試驗結(jié)果顯示：LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)勢在于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，只通過內(nèi)部單元的互相作用，就可以完成十分復雜模式識別的分類處理，具有很好的模式識別特性。濾波特征和不變矩指紋識別算法的優(yōu)勢在于它是基于直接線性變換的，因而無需確定與應用相關(guān)的自適應參數(shù)。矩技術(shù)類型很多，現(xiàn)已被應用于圖像分類與識別處理的許多方面。從數(shù)學角度上看，矩是很簡單的。它的局限性在于無法對特定的目標特性進行精細計算，而且只能被應用于全局目標識別任務中。指紋匹配算法具有速度快、指紋模板小的優(yōu)點，但是容易受指紋圖像噪聲干擾?；谌痔卣髌ヅ浞绞街饕褂弥讣y紋理特征，具有特征穩(wěn)定、信息豐富的優(yōu)點，但是匹配精度不高、指紋模板比較大。。結(jié)論本文系統(tǒng)地介紹了指紋識別技術(shù)的發(fā)展和國內(nèi)外研究應用現(xiàn)狀，闡述了建立指紋識別系統(tǒng)的必要性和意義，提出了用Matlab工具來解決指紋識別技術(shù)的處理方法，通過matlab仿真軟件分別對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指紋識別算法、濾波特征和不變矩指紋識別算法、指紋匹配算法進行仿真實驗與分析，比較了三種算法各自的優(yōu)勢。當今，指紋自動識別技術(shù)仍是國內(nèi)外研究的熱點問題實現(xiàn)自動指紋識別系統(tǒng)的實時性網(wǎng)絡(luò)化提高系統(tǒng)識別率是人們研究的目標相信不久以后指紋識別將廣泛應用于我們的生活為人們提供更方便更快捷的服務。本文在分析指紋識別系統(tǒng)研究和發(fā)展的國內(nèi)外現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，通過指紋算法的理論和三個算法進行系統(tǒng)的研究分析，并通過對指紋圖像進行matkab軟件仿真實驗，研究具有一定的應用價值。致

謝這次的設(shè)計和論文是在各位老師的悉心指導下完成的。你們嚴肅的科學態(tài)度，嚴謹?shù)闹螌W精神，精益求精的工作作風，深深地感染和激勵著我。從課題的選擇到項目的最終完成，你們都始終給予我細心的指導和不懈的支持。在此謹向老師們致以誠摯的謝意和崇高的敬意。感謝武昌工學院來對我的大力栽培；感謝大學所有的老師給予我諄諄教誨，為我打下堅實的知識基礎(chǔ)；同時還要感謝所有同學們。撰寫論文也使我的知識體系也在不斷地拓展和成熟，希望在未來的工作和生活過程中，亦能一直保持不斷的學習，不斷的完善自我，走向成熟。最后，希望在以后的學習和研究中能以更加優(yōu)異的成績來答謝所有關(guān)心和幫助過我的老師和同學！再次謝謝您們！武昌工學院本科畢業(yè)論文（設(shè)計）專用稿紙主要參考文獻[1]王建永.指紋圖像的特征提取與匹配[D].大連：大連理工大學,2003.[2]王家文,曹宇.MATLAB6.5圖形圖像處理[M].北京:國防工業(yè)出版社,2004,5.[3]董日榮.指紋識別系統(tǒng)核心算法的研究[D].廣州：華南師范大學,2004.[4]KimYS,KimWY.Content-basedtrademarkretrievalsystemusingvisuallysalientfeatures[J].Image&VisionComputing,2007,16(12–13):931-939.[5]王崇文.自動指紋識別方法研究.[D].重慶：重慶大學.2002.[6]孫玉明,王紫婷.基于Matlab的指紋識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[J].電腦知識與技術(shù),2009,05(34):9803-9804.[7]馮國進,顧國華,張保民.指紋圖像預處理與特征提取[J].計算機應用研究,2004,(5):183-186.[8]田紀亞.基于Matlab在指紋識別系統(tǒng)中的應用研究[D].長春：吉林大學,2008.PAGEPAGE27附錄程序1：functionout=go_to_next_element(in,path);%calledbyend_track()%withtheinputimageandthepathlist,itwilltracktothenext%connectedelementoftheridge[ix,iy]=size(in);[length,dummy]=size(path);next_x=0;next_y=0;flag=0;%lengthisthelengthofthepath%simplygotothenextelementif(path(length,1)<4)flag=1;end;if(path(length,1)>197)flag=1;end;if(path(length,2)<4)flag=1;end;if(path(length,2)>197)flag=1;end;ifflag==0[next_x,next_y]=find_next(in,path);end;%addittothepathpath(length+1,1)=next_x;path(length+1,2)=next_y;out=path;程序2：function[out,real_end]=end_track(in,end_list,branch_list)%2/12%thisfunctionwillusetheinputimageandtheend_listtogeneratethe%outputimage(cleaned)andthelistofrealminutiae(endpoints)%%outoutputimage%real_endrealminutiae(endpoints)%ininputimage%end_listthelistofvalidandinvalidendpointsreal_end=zeros(1,3);end_count=0;'end_track'out=in;[number_of_end,dummy]=size(end_list);fori=1:number_of_end%pathisalistofthetrackedelementinthecurrently%trackingridgepath=zeros(1,2);path(1,1)=end_list(i,1);path(1,2)=end_list(i,2);ifis_single(path(1,1),path(1,2),out)==1%itisasinglepoint(pore)itshouldbeinvalidminutia%andwillberemovedout(path(1,1),path(1,2))=0;else%loopforntimes,n>maxpathlengthvalueflag=0;forj=1:25path=go_to_next_element(in,path);%checktwoconditionshere%ifanyoneoftheconditionmatch%breaktheloop[len,ddummy]=size(path);curr_x=path(len,1);curr_y=path(len,2);%threeconditionswillbreaktheloop.ifis_a_end_point(curr_x,curr_y,end_list)==1'>isaend'%needtodeleteitfromoutputimage%flag=1;break;elseifis_a_branch_point(curr_x,curr_y,branch_list)==1'>isabranch'%needtodeleteitfromoutputimage%flag=1;break;elseifcurr_x==0&curr_y==0'>curris0'flag=1;break;end;%nobreakjend;%endofthe25loop%thepathlengthoftheridgeis%longerthan24pixels%itconsiderasavalidminutia(endpoints)%storeitinthereal_endifflag==0[path_length,dddd]=size(path);mean_x=0;mean_y=0;fork=1:path_lengthmean_x=mean_x+path(k,1);mean_y=mean_y+path(k,2);end;mean_x=mean_x/path_length;mean_y=mean_y/path_length;theta=atan2((mean_x-path(1,1)),(mean_y-path(1,2)));end_count=end_count+1;real_end(end_count,1)=path(1,1);real_end(end_count,2)=path(1,2);real_end(end_count,3)=theta;end;end;%else%iend;基于C8051F單片機直流電動機反饋控制系統(tǒng)的設(shè)計與研究基于單片機的嵌入式Web服務器的研究MOTOROLA單片機MC68HC（8）05PV8/A內(nèi)嵌EEPROM的工藝和制程方法及對良率的影響研究基于模糊控制的電阻釬焊單片機溫度控制系統(tǒng)的研制基于MCS-51系列單片機的通用控制模塊的研究基于單片機實現(xiàn)的供暖系統(tǒng)最佳啟停自校正（STR）調(diào)節(jié)器單片機控制的二級倒立擺系統(tǒng)的研究基于增強型51系列單片機的TCP/IP協(xié)議棧的實現(xiàn)基于單片機的蓄電池自動監(jiān)測系統(tǒng)基于32位嵌入式單片機系統(tǒng)的圖像采集與處理技術(shù)的研究基于單片機的作物營養(yǎng)診斷專家系統(tǒng)的研究基于單片機的交流伺服電機運動控制系統(tǒng)研究與開發(fā)基于單片機的泵管內(nèi)壁硬度測試儀的研制基于單片機的自動找平控制系統(tǒng)研究基于C8051F040單片機的嵌入式系統(tǒng)開發(fā)基于單片機的液壓動力系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測儀開發(fā)模糊Smith智能控制方法的研究及其單片機實現(xiàn)一種基于單片機的軸快流CO〈,2〉激光器的手持控制面板的研制基于雙單片機沖床數(shù)控系統(tǒng)的研究基于CYGNAL單片機的在線間歇式濁度儀的研制基于單片機的噴油泵試驗臺控制器的研制基于單片機的軟起動器的研究和設(shè)計基于單片機控制的高速快走絲電火花線切割機床短循環(huán)走絲方式研究基于單片機的機電產(chǎn)品控制系統(tǒng)開發(fā)基于PIC單片機的智能手機充電器基于單片機的實時內(nèi)核設(shè)計及其應用研究基于單片機的遠程抄表系統(tǒng)的設(shè)計與研究基于單片機的煙氣二氧化硫濃度檢測儀的研制基于微型光譜儀的單片機系統(tǒng)單片機系統(tǒng)軟件構(gòu)件開發(fā)的技術(shù)研究基于單片機的液體點滴速度自動檢測儀的研制基于單片機系統(tǒng)的多功能溫度測量儀的研制基于PIC單片機的電能采集終端的設(shè)計和應用基于單片機的光纖光柵解調(diào)儀的研制氣壓式線性摩擦焊機單片機控制系統(tǒng)的研制基于單片機的數(shù)字磁通門傳感器基于單片機的旋轉(zhuǎn)變壓器-數(shù)字轉(zhuǎn)換器的研究基于單片機的光纖Bragg光柵解調(diào)系統(tǒng)的研究單片機控制的便攜式多功能乳腺治療儀的研制基于C8051F020單片機的多生理信號檢測儀基于單片機的電機運動控制系統(tǒng)設(shè)計Pico專用單片機核的可測性設(shè)計研究基于MCS-51單片機的熱量計基于雙單片機的智能遙測微型氣象站MCS-51單片機構(gòu)建機器人的實踐研究基于單片機的輪軌力檢測基于單片機的GPS定位儀的研究與實現(xiàn)基于單片機的電液伺服控制系統(tǒng)用于單片機系統(tǒng)的MMC卡文件系統(tǒng)研制基于單片機的時控和計數(shù)系統(tǒng)性能優(yōu)化的研究基于單片機和CPLD的粗光柵位移測量系統(tǒng)研究單片機控制的后備式方波UPS提升高職學生單片機應用能力的探究基于單片機控制的自動低頻減載裝置研究基于單片機控制的水下焊接電源的研究基于單片機的多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)基于uPSD3234單片機的氚表面污染測量儀的研制基于單片機的紅外測油儀的研究96系列單片機仿真器研究與設(shè)計基于單片機的單晶金剛石刀具刃磨設(shè)備的數(shù)控改造基于單片機的溫度智能控制系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)基于MSP430單片機的電梯門機控制器的研制基于單片機的氣體測漏儀的研究基于三菱M16C/6N系列單片機的CAN/USB協(xié)議轉(zhuǎn)換器基于單片機和DSP的變壓器油色譜在線監(jiān)測技術(shù)研究基于單片機的膛壁溫度報警系統(tǒng)設(shè)計基于AVR單片機的低壓無功補償控制器的設(shè)計基于單片機船舶電力推進電機監(jiān)測系統(tǒng)基于單片機網(wǎng)絡(luò)的振動信號的采集系統(tǒng)基于單片機的大容量數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的應用研究基于單片機的疊圖機研究與教學方法實踐基于單片機嵌入式Web服務器技術(shù)的研究及實現(xiàn)基于AT89S52單片機的通用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)基于單片機的多道脈沖幅度分析儀研究機器人旋轉(zhuǎn)電弧傳感角焊縫跟蹤單片機控制系統(tǒng)基于單片機的控制系統(tǒng)在PLC虛擬教學實驗中的應用研究基于單片機系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)通信研究與應用基于PIC16F877單片機的莫爾斯碼自動譯碼系統(tǒng)設(shè)計與研究基于單片機的模糊控制器在工業(yè)電阻爐上的應用研究基于雙單片機沖床數(shù)控系統(tǒng)的研究與開發(fā)基于Cygnal單片機的μC/OS-Ⅱ的研究基于單片機的一體化智能差示掃描量熱儀系統(tǒng)研究基于TCP/IP協(xié)議的單片機與Internet互聯(lián)的研究與實現(xiàn)變頻調(diào)速液壓電梯單片機控制器的研究基于單片機γ-免疫計