基于matlab指纹识别论文详解
指纹图像预处理和特征提取算法的Matlab实现
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａ ｓｅｔ ｏｆ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｍｉｎｕｔｉａｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ
∥ ／燃
ａ末梢点 图１末梢点和分叉点
图２自动指纹识别系统流程图
３指纹图像的预处理
本文采用的图像预处理算法流程如图３所示。
方向滤波 图３指纹图像预处理算法流程图 各步骤得到的图像如图４所示。
－原始指纹图像 ｂ规格化后的图像 ｛ ｃ方向滤波后的图像
ｄ＝值化丘的盥像
ｅ细化后的图像
３．１规格化
图４预处理实验效果图
３．４细化
细化处理（Ｔｈｉｎｎｉｎｇ）是指在二值化的指纹图像上，在
不影响纹线连通性的基础上删除纹线的边缘像素，直到纹 线为单像素宽为止。细化后理想的结果是纹线骨架应该为 原始纹线的骨架中心，并保持纹线细节特征以及纹线的收 敛性、拓扑性、细化性和快速性。细化图像是基于点模式细 节特征点提取的前提，如果无法得到较好的细化图像，后续
不高。本文采用ＬｉｎＨｏｎｇ等人开发的基于最小均方估计
算法，即公式法。公式见式（３）、式（４）：
＝Ｇ（ｉ一１，歹一１）＋２Ｇ（ｉ，歹一１）＋
｛二
Ｇ（ｉ＋１，ｉ—１）一Ｇ（ｉ一１．ｉ＋１） ２Ｇ（ｉ，Ｊ＋１）一Ｇ（ｉ＋１，ｊ＋１） ＝Ｇ（ｉ一１，ｊ一１）＋２Ｇ（ｉ，Ｊ＋１）＋ Ｇ（ｉ一１，Ｊ＋１）一Ｇ（ｉ＋１，Ｊ一１）
基于计算机视觉的指纹图像识别研究
基于计算机视觉的指纹图像识别研究指纹作为人体生物特征之一，与每个人都有密切的关联。
指纹图像识别技术通过分析和比对指纹图像，能够快速准确地识别身份信息，因此在安全监控、银行金融、边境管理等领域具有广泛应用。
近年来，随着计算机视觉技术的迅速发展，基于计算机视觉的指纹图像识别技术也得到了快速的突破和发展。
本文就基于计算机视觉的指纹图像识别技术进行研究，从指纹图像采集、处理、识别、比对等多个方面进行阐述。
1. 指纹图像采集指纹图像采集主要涉及两个方面：硬件和软件。
硬件方面需要采用特殊的指纹采集设备，如指纹扫描仪、指纹识别器等，并保证设备的信号性能和采集精度，以确保采集到的指纹图像能够准确反映人体生物特征。
而软件方面主要涉及指纹图像的处理和优化。
指纹图像处理的主要目的是提高指纹图像的清晰度和质量，以便于后续的特征提取和识别。
常用的指纹图像处理方法包括去噪、增强、分割、纠偏等。
2. 指纹图像处理指纹图像处理是指对采集到的指纹图像进行处理和优化，以便于后续的特征提取和识别。
去噪是指对图像中存在的噪声和干扰进行消除。
这种方法主要通过滤波和降噪等技术进行处理，以减弱噪声和干扰对图像质量的影响，提高图像的清晰度和质量。
增强是指对图像进行明暗度、对比度等方面的调整，以便于提高图像质量和清晰度。
这种方法主要通过调整图像参数的方式进行处理。
分割是指对图像中的指纹纹理和生物特征进行提取和分割。
这种方法主要通过图像分割和二值化等技术进行处理，以便于后续的特征提取和识别。
纠偏是指对图像中的指纹进行旋转和校正，以确保指纹图像的方向和位置正确，以便于后续的特征提取和识别。
纠偏主要通过图像旋转和仿射变换等技术进行处理。
3. 指纹图像特征提取指纹图像特征提取是指对采集到的指纹图像进行特征分析和提取，得到能够标识指纹生物特征的特征向量或特征码。
指纹特征提取主要涉及两个方面：特征点和特征向量。
特征点是指指纹图像中具有独特性和标志性的关键点，可以通过滤波和分割等方法进行提取。
基于MATLAB的人脸识别系统的研究毕业论文
长沙民政职业技术学院毕业实践报告 题目:基于MATLAB 勺人脸识别系统的研扌旨导老师： ______ 谭刚林 ______________________ 系 另寸： 电子信息工程系 __________________ 班 级： ______________ 电子1133 ____________学号：1119013333 1119013334 1119013335 姓 名： 刘盼符思遥樊阳辉类型:2014年5月5日基于MATLAB勺人脸识别系统的研究符思遥、刘盼、樊阳辉指导老师：谭刚林苏宏艮马勇赞【摘要】人脸检测与识别技术是计算机视觉和模式识别等学科的研究热点之一，是进行身份认证最友好直接的手段，在出入境安全检查、内容检索、证件验证、门禁系统等领域都具有十分广泛的应用前景。
多年来，人脸识别技术中的很多问题都被深入地研究，而且大量的算法已经成功应用于人脸识别。
本文在研究了人脸检测和身份识别的关键技术和相关理论的基础上，重点讨论了在光照和背景不同的条件下，彩色静止图像的人脸检测和身份识别问题，它包括基于肤色分割的人脸粗检测、基于人眼检测的几何归一化和基于二维主成分分析法(2DPCA的身份识别。
本文主要工作如下：首先对彩色图像进行光照补偿，其次通过肤色检测获得可能的脸部区域并二值化，再用形态学开闭运算对图像进行滤波处理并通过一定规则确定人脸区域，然后运用水平垂直投影定位人眼坐标以此对人脸进行几何归一化，识别部分运用2DPCA勺图像映射方法对灰度图进行特征匹配，最后输出识别结果并进行语音播报。
实验结果表明，结合肤色和面部几何特征的算法能够对人脸进行较快速和准确的定位，同时2DPCAT法运用于身份识别也能达到较高的识别率。
本毕业设计对实际应用具有一定的参考价值，该系统的操作流程和输入输出方式是以实际应用为出发点，可应用于公安机关证件验证以及日常家庭的自动门禁系统等。
【关键词】人脸检测；肤色分割；人眼检测；2DPCA特征提取1绪论 (1)1.1选题的背景 (1)1.2人脸识别系统 (2)1.3人脸识别的典型方法 (2)2基于YCbCr颜色空间的肤色分割 (3)2.1三种色彩空间 (3)2.1.1 RGB色彩空间 (3)3基于2DPCA特征提取的身份识别 (4)3.1 2DPCA算法实验结果与分析 (5)3.1.1实验用数据库 (5)3.1.2实验结果与分析 (5)3.1.3 结论 (7)4人脸检测与识别系统设计与实现 (7)4.1系统环境 (7)4.2人脸检测与识别系统框图 (7)4.3系统功能模块 (8)4.4实验结果分析 (9)5总结与展望 (10)5.1总结 (10)5.2展望 (10)参考文献 (12)1绪论1.1选题的背景近年来随着计算机技术和互联网的发展，信息技术的安全变得越来越重要，生物特征识别技术得到广泛研究与开发，如人脸识别、指纹识别、掌形识别等。
(毕业论文)基于MATLAB的指纹识别系统设计
大连民族学院本科毕业设计（论文）基于MATLAB的指纹识别系统设计摘要生物识别技术已经成为身份识别和网络安全的发展技术之一，其中指纹识别技术是目前公认的安全，准确，方便的身份认证技术之一，使之成为人们研究的热点。
本文主要设计一个基于matlab 的指纹识别系统。
首先主要介绍了指纹识别技术研究的背景，意义，及现状。
其次，实现了指纹识别系统，描述了指纹识别系统的基本结构，并且对指纹图像的预处理、特征提取、特征匹配这三个必要的环节的算法进行了详细地研究，在指纹图像预处理阶段，本文使用基于灰度的算法对图像进行了分割，同时，针对二值化后图像中仍存在的噪声，也进行了相应的修整处理，尽可能的为以后指纹特征的提取打好基础，从而成功地实现了对指纹数字图像的处理、特征提取、保存和匹配等功能。
最后，对指纹识别系统进行了仿真，仿真结果表明该系统可以较好的进行识别，准确率达到了95.1%。
关键词：指纹识别；预处理；二值化；特征提取；特征匹配AbstractBiometric technology has become one of the developing technologies for identity recognition and network security. And fingerprint identification technology is now recognized as one of the most safe, accurate and convenient authentication technologies, and it is a focus for researchers.This paper designs a matlab-based fingerprint recognition system. The first introduces the fingerprint recognition technology research background, significance, and the status quo. Secondly, to achieve fingerprint identification system, describes the basic structure of the fingerprint identification system, and the fingerprint image preprocessing, feature extraction, feature matching these three essential aspects of the algorithm is studied in detail in the fingerprint image pre-processing stage this article uses an algorithm based on gray image segmentation carried out at the same time, for the image after binarization noise still exists, but also for the corresponding trimming process, as much as possible for the future lay the foundation for fingerprint feature extraction and thus successfully achieved fingerprint digital image processing, feature extraction, storage and matching functions. Finally, the fingerprint identification system for simulation, simulation results show that the system can identify a better accuracy rate reached 95.1%.Key Words：Fingerprint Recognition；Processing；Binarization；Feature Extraction； Feature Matching目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1本课题背景和意义 (1)1.2指纹识别技术研究现状 (1)1.3本文的章节安排 (2)2指纹识系统设计 (4)2.1指纹识别系统设计基本结构 (4)2.2指纹图像分割 (4)2.2.1指纹图像分割介绍 (4)2.2.2 均值方差法 (5)2.3指纹图像的细化 (6)2.3.1指纹图像细化的预处理 (6)2.3.2 指纹图像细化方法计算 (7)2.4指纹图像的特征提取 (8)2.4.1 指纹特征提取概述 (8)2.4.2指纹特征提取和去伪特征 (9)2.5 指纹图像匹配方法 (10)2.5.1指纹图像匹配介绍 (10)2.6本章小结 (11)3仿真结果及其分析 (12)3.1仿真结果及分析 (12)3.2本章小结 (14)结论 (16)参考文献 (17)附录 MATLAB程序 (18)致谢 (35)1 绪论1.1本课题背景和意义指纹识别技术的应用十分广泛，指纹因具有终生不变性及稳定性,而且不同人指纹相同的概率几乎为零,因此指纹自动识别系统被广泛应用于案例分析、商业活动中的身份鉴别等领域.目前有很多的生物测定技术可用于身份认证，包括虹膜识别技术、视网膜识别技术、面部识别、签名识别、声音识别技术、指纹识别等，具有安全、可靠的特点，其中自动指纹识别系统是目前研究最多、最有应用前景的生物识别系统。
指纹识别的原理和应用论文
甘肃政法学院本科学年论文（设计）题目指纹识别的原理和应用_公安分_院__侦查__专业_2013_ 级_ 2 _班学号：___201336010212____姓名：___何鹏龙__指导教师：___张奋成__成绩：___________________完成时间： 2015 年 11__月目录摘要 (1)关键词 (1)ABSTRACT (1)KEY WORDS (1)引言 (2)一．指纹识别的原理和方法 (2)（一）指纹的特征与分类 (2)（二）指纹识别的原理和方法 (3)二．指纹识别技术的主要指标和测试方法 (3)（一）算法的精确度 (3)（二）误识率和拒识率的测试方法 (4)（三）系统参数 (4)三、指纹识别技术的应用 (5)（一）利用现场指纹直接破案 (5)（二）利用现场指纹串并案件 (5)（三）利用十指指纹查积案 (6)（四）指纹技术在民用方面的应用 (7)四．指纹识别的可靠性 (8)参考文献 ............................... 错误!未定义书签。
目录摘要 (1)关键词 (1)Abstract (1)Keywords (1)引言 (2)一．指纹识别的原理和方法 (2)（一）指纹的特征与分类 (2)（二）指纹识别的原理和方法 (3)二．指纹识别技术的主要指标和测试方法 (3)（一）算法的精确度 (3)（二）误识率和拒识率的测试方法 (4)（三）系统参数 (4)三、指纹识别技术的应用 (5)（一）利用现场指纹直接破案 (5)（二）利用现场指纹串并案件 (5)（三）利用十指指纹查积案 (6)（四）指纹技术在民用方面的应用 (7)四．指纹识别的可靠性 (8)参考文献 (9)指纹识别原理及其应用何鹏龙【摘要】周知，从古到今，世界各国的许多学科和部门，都十分注意对人的手掌表面皮肤的研究和应用，尤其是公安、司法部门更为重视。
究其原因，是由于指纹具有直接反映人手接触部位的肤纹形态结构特征的印痕，又具有人各相异的特定性和终生基本不变的稳定性等特点，能直接认定人身，而且具有极强的证明力。
Matlab中的文字识别与OCR技术
Matlab中的文字识别与OCR技术近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）技术得到了广泛应用。
OCR技术能够将图片中的文字自动识别并转换为可编辑的文本形式，极大地方便了文字信息的处理与利用。
在这篇文章中，我们将重点介绍Matlab中的文字识别与OCR技术。
一、OCR的基本原理OCR技术的实现基于一系列的图像处理和模式识别算法。
其基本原理是将输入的图片经过预处理后，使用光学识别算法对其中的文字进行分割与识别，最终输出可编辑的文本形式。
在OCR技术中，图片的预处理是非常重要的一步。
由于图片可能存在不同的扭曲、光照、模糊等问题，这些因素都可能影响最终的文字识别效果。
因此，对于输入的图片，首先需要进行图像增强，包括对比度增强、噪声去除等操作，以提高文字的清晰度和可分辨性。
接下来是文字的分割与定位。
文字通常存在于图片的特定区域，因此需要进行文字的分割与定位，将不同的文字分割开来，以便后续的识别。
这一步通常采用基于连通域的算法，通过检测图像中的连通区域来确定文字的位置。
最后，通过使用光学识别算法对分割出来的文字进行识别。
光学识别算法通常基于机器学习和模式识别技术，根据不同的文字形态和特征进行模式匹配，从而将文字转换为文本形式。
二、Matlab中的OCR工具箱Matlab作为一种强大的数学计算和图像处理平台，提供了丰富的工具箱和函数，方便我们进行文字识别与OCR技术的实现。
其中，OCR工具箱（OCR Toolbox）是Matlab中专门用于文字识别的工具箱。
OCR工具箱提供了一系列的函数和算法，可以帮助我们实现文字的预处理、分割与定位等功能。
例如，我们可以使用imread函数读取图片，并使用imadjust函数对图片进行对比度增强。
同时，Matlab还提供了识别文字区域的函数，如vision.TextDetector，以及识别文字的函数，如ocr函数。
指纹识别研究报告
指纹识别研究报告第一点：指纹识别技术的起源与发展指纹识别技术的历史可以追溯到古代中国、印度和埃及，当时的人们通过指纹来标识身份和验证身份。
然而，真正意义上的指纹识别技术是在20世纪初开始的。
1924年，英国警官弗雷德里克·亨利·古德费洛首次提出了指纹识别的现代概念，并建立了世界上第一个指纹档案库。
自那时以来，指纹识别技术得到了迅速的发展和广泛的应用。
在过去的几十年里，指纹识别技术经历了多次重大的突破。
最初，指纹识别主要依赖于人工对比的方法，即由专业人员对指纹图像进行分析和比对。
然而，随着计算机技术和光学技术的进步，指纹识别逐渐向自动化和计算机化方向发展。
1991年，美国麻省理工学院的研究人员首次成功开发出了指纹识别的传感器，这标志着指纹识别技术进入了商业化阶段。
随着半导体技术和图像处理技术的不断进步，现代指纹识别系统已经取得了显著的改进。
目前的指纹识别技术主要包括以下几个步骤：首先，通过指纹传感器采集指纹图像；然后，利用图像处理算法对指纹图像进行预处理，包括去噪、增强和特征提取等；接下来，通过特征提取算法提取出指纹的特征点，如纹路起点、交叉点等；最后，通过特征比对算法将提取出的特征点与指纹库中的模板进行比对，以验证身份。
第二点：指纹识别技术的应用领域与挑战指纹识别技术在各个领域都有广泛的应用，主要包括安全认证、刑侦调查、边境控制和个人信息管理等方面。
首先，指纹识别技术在安全认证领域得到了广泛的应用。
在智能手机和电脑等电子设备中，指纹识别技术被用作解锁和身份验证的手段。
此外，指纹识别技术还被应用于门禁系统、保险柜等安全设备中，以保护个人和企业的财产安全。
其次，指纹识别技术在刑侦调查中发挥着重要的作用。
警方可以通过采集犯罪现场的指纹，与指纹数据库进行比对，以确定犯罪嫌疑人的身份。
此外，指纹识别技术还可以用于辨认无名尸体和失踪人员等。
此外，指纹识别技术在边境控制和个人信息管理方面也有着广泛的应用。
数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第10章 图像识别基础
• 以数据聚类的监督学习方法； • 以统计分类的无监督学习方法； • 通过对基本单元判断是否符合某种规则的结构模式识别方法； • 可同时用于监督或者非监督学习的神经网络分类法。 1.线性判用一条直线来划分已有的学 习集的数据，然后根据待测点在直线的那一边决定的分类。如下图可以做出一条直线来 划分两种数据的分类。但是一般情况下的特征数很多，想降低特征数维度。可以通过投 影的方式进行计算。然而使得一个多维度的特征数变换到一条直线上进行计算。可以减 少计算工作的复杂度。
10.2 模式识别方法
c.对称连接网络 对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上 权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因 为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有 隐藏单元的对称连接的网络被称为“玻尔兹曼机” 。 神经网络可以看成是从输入空间到输出空间的一个非线性映射，它通过调整权重和 阈值来“学习”或发现变量间的关系，实现对事物的分类。由于神经网络是一种对数据 分布无任何要求的非线性技术，它能有效解决非正态分布和非线性的评价问题，因而受 到广泛的应用。由于神经网络具有信息的分布存储，并行处理及自学习能力等特点，它 在泛化处理能力上显示出较高的优势。
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行 处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智 能的重要组成部分。
基于监督学习的模式识别系统由4大部分组成，即待识别对象、预处理、特征提取和分 类识别，如图10-1所示。
图10-1 模式识别流程图
基于MATLAB的手写体数字识别算法的实现与分析毕业论文
基于MATLAB的手写体数字识别算法的实现与分析摘要手写体数字识别是利用计算机自动辨认手写体阿拉伯数字的一种技术，是光学字符识别技术的一个分支。
手写体数字识别在邮政编码、财务报表、银行票据、各种凭证以及调查表格的识别等等方面有着重要应用，由于数字识别经常涉及财会、金融领域，其严格性更是不言而喻的。
所以，对识别系统的可靠性和识别率要求很高，构成了手写体数字识别面临的主要困难，大批量数据处理对系统速度又有相当高的要求。
本文基于MNIST数据集，通过Matlab平台，对决策树算法、SVM算法和人工神经网络（ANN）算法进行实现，并对分类算法的准确率进行评估。
实验结果表明，人工神经网络（ANN）的准确率最高，为99.69%，SVM算法次之，准确率为94.53%，决策树算法的准确率为83.53%。
三种分类算法中，决策树算法的速度最快，SVM算法的速度最慢。
另外，针对每一种分类算法在MNIST数据集上的实验结果，本文还得出以下结论：第一，MNIST数据集的归一化与否对决策树的分类效果几乎没有影响；对SVM的分类效果影响较大，未归一化时的准确率为11.35%，归一化之后的准确率为94.53%；对人工神经网络的分类效果影响较小，未归一化时的准确率为82.11%，归一化之后的准确率为99.69%。
这说明三种分类算法对数据的不平衡分布的敏感程度各不相同。
第二，对于SVM分类算法，当训练数据集的样本容量小于60000（MNIST训练数据集的最大样本容量）时，该算法对测试数据集分类预测的准确率随样本容量的增大而增大。
第三，针对人工神经网络，数据类标签的表示形式对分类预测的准确率的影响较大。
使用10位数据表示类标签是的准确率为99.69%，远远高于使用1位数据表示类标签时的准确率60.24%。
关键词：手写体数字识别；决策树算法；SVM算法；人工神经网络算法ABSTRACTHandwritten numeral recognition is a technique that uses computer to recognize handwritten Arabic numerals automatically and is a branch of optical character recognition technology. Handwritten numeral recognition has important applications in postal codes, financial statements, bank notes, various kinds of vouchers and the identification of survey forms. Since digital identification often involves accounting and finance, its strictness is self-evident. The demand for identification system of the reliability and recognition rate is very high, constituting a handwritten digital identification facing major difficulties, high-volume data processing on the system speed and a very high demand.In this paper, we use Matlab to implement decision tree algorithm, SVM algorithm and artificial neural network (ANN) algorithm based on MNIST dataset, and the accuracy of classification algorithms is calculated by using the real data tag. Experimental results show that the artificial neural network (ANN) the highest accuracy rate for 99.69%, SVM algorithm, followed by 94.53 percent accuracy rate, decision tree algorithm accuracy is 83.53%. In terms of speed, decision tree algorithm is the fastest, SVM algorithm is the slowest. In addition, for each classification algorithm we also concluded that:Firstly, whether or not the MNIST dataset is normalized has no effect in the classification tree; While it has a great impact on SVM classification. When it is not normalized the accuracy is 11.35%, and after normalized the accuracy is 94.53% ; The artificial neural network classification is less affected, and when it is not normalized the accuracy is 82.11% while after normalized the accuracy is 99.69%. This shows the sensitivity of the three classification algorithms to unbalanced distribution of data.Secondly, for the SVM classification algorithm, when the sample size is less than 60,000(maximum size of MNIST test data set), the accuracy increases with the increasing of sample size.Thirdly, for the artificial neural network, the impact of class label representation is large on the classification accuracy. When using 10 bits to represent class labels, the accuracy is 99.69%, far higher than the accuracy of 60.24% when using 1 bit to represent data labels.KEY WORDS: Handwritten numeral recognition; Decision tree algorithm; SVM algorithm; Artificial neural network algorithm目录ABSTRACT (II)1. 引言 (1)1.1 手写数字识别 (1)2. 分类算法 (1)2.1 决策树算法 (2)2.1.1 ID3算法 (2)2.1.2 C4.5算法 (3)2.1.3 CART算法 (3)2.1.4 SLIQ算法 (3)2.1.5 SPRINT算法 (3)2.1.6 经典决策树算法的比较 (4)2.2 支持向量机 (4)2.3 人工神经网络 (6)2.3.1人工神经网络的原理 (6)2.3.2反向传播网络（BP） (6)2.3.3 Hopfield网络 (8)3 实验过程与结果分析 (10)3.1 实验环境 (10)3.2实验数据集 (10)3.3数据预处理 (10)3.4决策树分类实验 (11)3.4.1实验过程 (11)3.4.2实验结果 (12)3.5 SVM分类实验 (13)3.5.1实验过程 (13)3.5.2实验结果 (14)3.6人工神经网络分类实验 (14)3.6.1实验过程 (14)3.6.2实验结果 (15)4 结论 (19)4.1 三种分类算法的比较 (19)4.2 决策树算法的分析 (19)4.3 SVM算法分析 (19)4.4 神经网络算法分析 (20)参考文献 (21)1.引言1.1手写数字识别手写数字识别是模式识别领域的一个重要分支，它研究的核心问题是：如何利用计算机自动识别人手写在纸张上的阿拉伯数字。
《基于MATLAB的人脸识别算法的研究》范文
《基于MATLAB的人脸识别算法的研究》篇一一、引言人脸识别技术是近年来计算机视觉领域研究的热点之一，其应用范围广泛，包括安全监控、身份认证、人机交互等。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件，为研究人员提供了丰富的工具和函数，使得人脸识别算法的研究和实现变得更加便捷。
本文将介绍基于MATLAB的人脸识别算法的研究，包括算法原理、实现方法、实验结果及分析等方面。
二、人脸识别算法原理人脸识别算法主要基于计算机视觉和模式识别技术，通过对人脸特征进行提取和匹配，实现身份识别。
常见的人脸识别算法包括特征提取、特征匹配等步骤。
其中，特征提取是关键步骤，需要从人脸图像中提取出有效的特征，如纹理、形状、颜色等。
特征匹配则是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对，找出最匹配的人脸。
三、基于MATLAB的人脸识别算法实现1. 预处理在人脸识别算法的实现中，首先需要对人脸图像进行预处理，包括灰度化、归一化、降噪等操作。
这些操作可以有效地提高图像的质量，为后续的特征提取和匹配提供更好的基础。
2. 特征提取特征提取是人脸识别算法的核心步骤之一。
在MATLAB中，可以使用各种算法进行特征提取，如主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
本文采用PCA 算法进行特征提取，通过降维的方式将高维的人脸图像数据转化为低维的特征向量。
3. 特征匹配特征匹配是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对的过程。
在MATLAB中，可以使用各种相似度度量方法进行特征匹配，如欧氏距离、余弦相似度等。
本文采用欧氏距离作为相似度度量方法，通过计算特征向量之间的欧氏距离来找出最匹配的人脸。
四、实验结果及分析为了验证基于MATLAB的人脸识别算法的有效性，我们进行了多组实验。
实验数据集包括ORL人脸库、Yale人脸库等。
在实验中，我们使用了不同的特征提取和匹配方法，对算法的性能进行了评估。
实验结果表明，基于PCA算法的特征提取方法和欧氏距离相似度度量方法在人脸识别中具有较好的性能。
基于matlab的文字识别算法课程设计报告
摘要本课程设计主要运用MATLAB的仿真平台设计进行文字识别算法的设计与仿真。
也就是用于实现文字识别算法的过程。
从图像中提取文字属于信息智能化处理的前沿课题，是当前人工智能与模式识别领域中的研究热点。
由于文字具有高级语义特征，对图片容的理解、索引、检索具有重要作用，因此，研究图片文字提取具有重要的实际意义。
又由于静态图像文字提取是动态图像文字提取的基础，故着重介绍了静态图像文字提取技术。
随着计算机科学的飞速发展，以图像为主的多媒体信息迅速成为重要的信息传递媒介，在图像中，文字信息（如新闻标题等字幕）包含了丰富的高层语义信息，提取出这些文字，对于图像高层语义的理解、索引和检索非常有帮助。
关键字：文字识别算法；静态图像文字提取；检索目录1 课程设计目的32 课程设计要求43 相关知识54 课程设计分析85 系统实现96 系统测试与分析176.1文字识别算法仿真结果176.2基于字符及单词的识别196.2.1 基于字符的识别196.2.2 基于单词的识别206.3现存算法的问题216.3.1 大多文字识别方法依赖于人工定义的特征216.3.2 脱离上下文的字符识别易造成显著的歧义216.3.3 简单的单词整体识别有着较大的局限性226.3.4 训练样本制作繁琐227 参考文献23图像文字提取又分为动态图像文字提取和静态图像文字提取两种，其中，静态图像文字提取是动态图像文字提取的基础，其应用围更为广泛，对它的研究具有基础性，所以本文主要讨论静态图像的文字提取技术。
静态图像中的文字可分成两大类：一种是图像中场景本身包含的文字，称为场景文字；另一种是图像后期制作中加入的文字，称为人工文字，如右图所示。
场景文字由于其出现的位置、小、颜色和形态的随机性，一般难于检测和提取；而人工文字则字体较规、大小有一定的限度且易辨认，颜色为单色，相对与前者更易被检测和提取，又因其对图像容起到说明总结的作用，故适合用来做图像的索引和检索关键字。
【毕业论文】基于matlab的人脸识别系统设计与仿真(含matlab源程序)
基于matlab的人脸识别系统设计与仿真（含matlab源程序）目录第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 人脸图像识别的应用前景 (3)1.3 本文研究的问题 (4)1.4 识别系统构成 (5)1.5 论文的内容及组织 (7)第二章图像处理的Matlab实现 (7)2.1 Matlab简介 (7)2.2 数字图像处理及过程 (8)2.2.1图像处理的基本操作 (8)2.2.2图像类型的转换 (8)2.2.3图像增强 (9)2.2.4边缘检测 (10)2.3图像处理功能的Matlab实现实例 (10)2.4 本章小结 (15)第三章人脸图像识别计算机系统 (15)3.1 引言 (15)3.2系统基本机构 (16)3.3 人脸检测定位算法 (17)3.4 人脸图像的预处理 (25)3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 (25)第四章基于直方图的人脸识别实现 (28)4.1识别理论 (28)4.2 人脸识别的matlab实现 (29)4.3 本章小结 (29)第五章总结 (30)致谢 (31)参考文献 (32)附录 (35)第一章绪论本章提出了本文的研究背景及应用前景。
首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。
1.1 研究背景自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。
在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。
人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。
完整版)基于matlab程序实现人脸识别
完整版)基于matlab程序实现人脸识别Based on MATLAB program。
face n is implemented。
1.Face n Process1.1.1 Basic PrincipleXXX carried out based on the YCbCr color space skin color model。
It has been found that the skin color clustering n in the Cb-Cr subplane n of the YCbCr color space will be XXX different from the central n。
Using this method。
image XXX-faces。
1.1.2 FlowchartXXX:1.Read the original image2.Convert the image to the YCbCr color spacee the skin color model to binarize the image and perform morphological processing4.Select the white area in the binary image。
measure the area attributes。
and filter to obtain all rectangular blocks5.Filter specific areas (height-to-width。
een 0.6 and 2.eye features)6.Store the rectangular area of the face7.Filter special areas based on other n and mark the final face area2.Face n Program1) Face and Non-XXXn result = skin(Y,Cb,Cr)SKIN Summary of this n goes hereDetailed n goes herea=25.39;b=14.03;ecx=1.60;ecy=2.41;sita=2.53;cx=109.38;cy=152.02;xishu=[cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)];If the brightness is greater than 230.the major and minor axes are expanded by 1.1 timesif(Y>230)a=1.1*a;b=1.1*b;endXXXCb=double(Cb);Cr=double(Cr);t=[(Cb-cx);(Cr-cy)];temp=xishu*t;value=(temp(1)-ecx)^2/a^2+(temp(2)-ecy)^2/b^2;If the value is greater than 1.it is not skin color and returns。
(完整word版)指纹识别毕业设计
基于飞思卡尔X128的指纹采集识别系统目录1、摘要…………………………………………………………………。
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12、方案论证 (2)3、方案说明………..。
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24、硬件方案设计………………………………………………………….。
.. 35、软件方案设计..................................................................。
(5)6、调试 (12)7、技术小结（结束语)…………………………………………………。
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138、参考文献 (14)9、附录(源程序代码、电路图等）…………………………………………...。
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15摘要人的指纹具备唯一性、终身不变性、易获取和难以复制等特点，使得指纹识别很早就成为身份识别中的一种技术手段。
随着科学技术的发展，指纹识别已经成为目前最为实用、应用最为广泛的生物识别技术，指纹识别技术已经在金融、医疗、公安、门禁系统等领域得到了广泛的应用.人们注意到，指纹在图案、断点和交叉点上是唯一的。
根据这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来。
这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术,指纹识别是生物识别技术的一种.本文所设计的指纹识别系统由指纹图像采集、指纹图像预处理、指纹特征提取、指纹特征匹配、特征数据库等几部分组成。
由于指纹采集模块较贵,此处采用美国AuthenTec公司的AF—S2指纹传感器,首先由指纹采集设备采集到指纹图像并用16位的飞思卡尔X128单片机进行图像处理，转化为数字图像,然后对指纹数字图像进行预处理,再通过图像增强、分割、平滑、细化等处理过程得到便于指纹特征提取的数字图像.最后将提取到的特征与特征数据库中的特征数据进行匹配，并将识别结果送入STC89C52单片机中进行显示。
关键字指纹采集，AF-S2指纹传感器，图像处理，STC89C52单片机1方案论证指纹识别技术相对于其他识别方法有许多独到之处，具有很高的实用性和可行性。
毕业论文-基于Matlab的指纹识别
DNA基因识别：基因识别是当今世界最准确的生物识别方法之一。但实现该技术所需的设备非常复杂而且非常昂贵，而且还需要专业的技术人员来进行操作这些设备，而且基因识别所花费的时间会很长，所以DNA基因识别技术到目前为止还不能广泛的应用在日常生活中。
(7)指纹识别
指纹识别技术：对 “全局特征”、“局部特征”进行分析的技术就是我们所说的指纹识别技术。而且我们每一个人的指纹都具有独一无二的特征点，而且这些特征点都是可以测量的。每一个特征点还会伴随着大概七个左右不同的特征。可想而知，我们有10个手指，将产生至少4900的独立功能并可以测量的数据。这将意味：指纹识别技术是一个门可靠的身份识别技术就是通过不断地测量、通过记录出语音的波形和声音的变化特征，再根据现场所采集到的语音样本和登记过的语音模板进行的匹配，最后再通过计算机来进行判断。
语言识别和其他的行为识别技术一样，因为人的语音变化的范围太大，所以有时候而很难进行一些精准的匹配；同时语音还会随着发音的音量、发音的速度和不同的音质变化导致采集到语音会与要对比的模板有不同的结果。
签名：_____________日期：_______________
摘要
随着科学技术的不断发展，自动化的指纹识别技术如今已经被人们广泛地应用在银行、商业交易、公安部门、海关部门等需要对人的身份进识别的领域，而本文所描述的是对自动化指纹识别系统的研究现状以及自动化指纹识别系统的基本算法和流程，本实验是利用MATLAB2012来进行了指纹识别系统的仿真和实验的。
1.2 生物特征识别分类
目前为止，有很多生物特征识别技术。但是，它们当中有的已经逐步得到应用和推广，而有的还仅仅处于实验研究的阶段。
(1)虹膜识别
虹膜识别技术:利用人眼虹膜终身不变性，虹膜差异，为人类识别的技术是虹膜识别技术。虹膜识别技术与其相对应的算法结合之后，可以达到很高的精度。
基于MATLAB的SUSAN指纹细节点提取
Ｅｘ ｅｉ ｅ ｔｌｒｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅｓ ｍ ｏ Ａ ｑ ｉａｅ ｔｔ ｅ ｋｉｔｇ ａ ｅ ｉｎ ｉ ｈ ｌｏ ｉｈ ，ｔｅｏ ｅａｉｎ ｉ ｐ ｒ ｎ ａ ｅ ｕｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｕ ｆｒＵＳ ｍ ｓ Ｎ ｅ ｕｖ ｌｎ Ｏｓ ｅ ｅ ｒｌｒｇｏ ｔ ｅａｇ ｒｔ ｍ ｎ ｎ ｈ ｐ ｒｔ ｓ ｏ
关 键 词 ：Ｓ ＡＮ；ＭＡ Ａ ＵＳ ＴＬ Ｂ；指纹 ；细 节 点 提 取 中 图 分 类 号 ：Ｔ ３ １ ４ Ｐ ９． １ 文 献标 识 码 ：Ａ
ＳＵＳ ＡＮ ｏ ｘｔａ ｔｏ ｆｆｎｇ ｒ ｉ ｉ ｔａ ａ ｅ ｎ Ｍ ＡＴＬＡＢ ｆ ｒ ｅ ｒ ｃ ｉ ｎ ｏ ｉ ｅ ｐｒｎｔｍ ｎｕ ｉｅ ｂ ｓ ｄ ｏ
分 运算 。本文基 于简化运算 的 目的， 首先建立 ＵＳ Ｎ 区域 ， Ａ 再观察 ＵＳ Ｎ 区域 的变化情 况来 判断特征点类 型 ， Ａ 最后 提 出了较完善 的基 于 Ｓ Ａ 原理 的指纹特征提 取算法 ， ＵＳ Ｎ 并且在 ＭＡ Ａ ＴＬ Ｂ下进行仿 真 。实验结 果证 明了本算法对 ＵＳ ＡＮ的求和相 当于求积分 ， 计算简单 、 抗噪声能力强 。
摘
要 ：在指纹识别 中， 指纹细节点 提取具有重要 的意义 ， 它直接关 系到指纹 匹配的可行性 。指纹细节特征提取通 常
直接从 灰度图像 中提 取特征点 ， 虽然这种算 法不必经 过二值化 和细化过程 ， 它要对处 理后的指纹 图象进行纹线修 但
MATLAB技术生物特征识别
MATLAB技术生物特征识别MATLAB技术在生物特征识别中的应用导言：近年来，随着科技的不断进步与创新，生物特征识别技术成为了一种新的热点研究领域。
其中，MATLAB（Matrix Laboratory）作为一种强大的数学计算和数据可视化工具，在生物特征识别中发挥了重要的作用。
本文将从指纹识别、人脸识别和声纹识别等方面，探讨MATLAB技术在生物特征识别中的应用。
一、指纹识别指纹，作为人类独有的生物特征之一，一直以来就被广泛应用于个人身份识别及犯罪侦查等领域。
MATLAB技术在指纹识别中的应用可以确保高精度的特征提取和匹配。
首先，使用MATLAB进行图像处理，通过预处理步骤，如降噪、增强、细化等，将原始指纹图像转化为二进制图像。
然后，利用MATLAB提供的图像处理工具箱，进行特征点提取和匹配操作。
通过计算指纹图像中每个细节点的位置、方向和行列坐标，并利用MATLAB内置的模式识别算法，提取指纹模式，以实现对指纹图像的自动化识别。
二、人脸识别人脸识别技术是一种基于人脸生物特征进行身份验证的方法，广泛应用于安全领域、智能监控系统以及人机交互等各个领域。
MATLAB技术在人脸识别中的应用主要包括图像处理和模式识别两个方面。
首先，通过MATLAB图像处理工具箱中的人脸检测算法，对图像进行预处理，提取出人脸区域。
随后，利用MATLAB的特征提取工具，例如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等算法，将人脸图像中的独特特征进行提取和描述。
最后，通过使用MATLAB内置的模式识别算法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等，进行人脸识别。
三、声纹识别声纹识别技术是一种基于人声谱图的生物特征识别方法，能够将个体的声音特征与录音中的声音进行匹配，实现身份验证。
MATLAB技术在声纹识别中的应用包括声音信号的数字化、特征提取和模式识别等方面。
首先，要通过MATLAB的信号处理工具箱，将声音信号进行分析和预处理，提取出其中的谱特征、共振峰等信息。
指纹识别毕业论文
指纹识别毕业论文指纹识别毕业论文指纹识别技术是一种广泛应用于生物特征识别领域的技术，它通过分析和比对人体指纹特征，实现对个体身份的准确识别。
指纹识别技术以其高度准确性和可靠性，被广泛应用于各个领域，如刑侦、安防、金融等。
本文将探讨指纹识别技术的原理、应用以及未来发展趋势。
一、指纹识别技术的原理指纹识别技术的原理基于每个人指纹独特的纹路和特征点。
人体指纹主要由脊线和脊间区域组成，脊线是指纹纹路的主干，脊间区域则是指纹纹路之间的空隙。
指纹纹路具有多样性和复杂性，每个人的指纹纹路都是独一无二的，即使是同卵双胞胎也具有不同的指纹特征。
指纹识别技术主要包括图像采集、特征提取和匹配三个步骤。
首先，通过指纹采集设备获取人体指纹图像，然后对图像进行预处理，如去噪、增强等，以提高后续处理的准确性。
接下来，通过特征提取算法，从指纹图像中提取关键特征点，如脊线、脊间区域等。
最后，将提取的特征与数据库中的指纹特征进行比对，以确定个体的身份。
二、指纹识别技术的应用指纹识别技术在各个领域都有广泛的应用。
在刑侦领域，指纹识别技术被用于破案和犯罪嫌疑人的身份确认。
通过与现场指纹数据库的比对，可以快速准确地找到嫌疑人的身份信息，为案件侦破提供重要线索。
在安防领域，指纹识别技术被应用于门禁系统和智能锁等设备中。
通过指纹识别，可以实现对特定人群的准确身份认证，提高安全性和便利性。
此外，指纹识别技术还可以应用于手机解锁、电子支付等场景，为用户提供更加安全和便捷的服务。
在金融领域，指纹识别技术被用于银行的身份认证和交易授权。
通过指纹识别，可以确保用户身份的真实性，防止身份冒用和欺诈行为。
指纹识别技术的应用，为金融行业提供了更高的安全性和可靠性，保护了用户的财产和隐私。
三、指纹识别技术的未来发展趋势随着科技的不断进步，指纹识别技术也在不断发展和完善。
未来，指纹识别技术可能在以下几个方面有更大的突破和应用。
首先，随着深度学习和人工智能的发展，指纹识别技术的准确性和鲁棒性将得到进一步提升。
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《MATLAB语言》课程论文Matlab指纹识别系统姓名：***学号：***********专业：通信工程班级：通信2班指导老师：***学院：物理电气信息学院完成日期：2014.11.11Matlab指纹识别系统（姓名江帅璋2013级2班）摘要本文系统地介绍了指纹识别技术的发展和国内外研究应用现状，阐述了建立指纹识别系统的必要性和意义。
以数字图像处理为基础，研究指纹识别的原理和方法，重点分析基于神经网络指纹识别算法、滤波特征和不变矩指纹识别算法和指纹匹配算法，将matlab作为仿真工具，针对已有的三种指纹识别算法进行编程识别；并通过实验论证各种算法的优缺点。
关键字：指纹识别；算法；matlab仿真目录第一章绪论 (4)1.1 引言 (4)1.2指纹识别技术的发展和研究现状 (5)1.3 指纹识别研究的目的和意义 (7)1.4 本论文结构 (8)第二章指纹识别的理论和方法 (9)2.1指纹识别的基本原理 (9)2.2指纹识别系统工作流程 (9)2.3指纹识别技术的方法 (10)2.3.1神经网络指纹识别算法 (10)2.3.2 滤波特征和不变矩指纹识别算法 (11)2.3.3指纹匹配算法 (13)第三章matlab仿真实验结果与分析 (16)3.1 算法matlab仿真结果 (16)3.2 结果分析 (17)第四章总结与展望 (18)参考文献 (19)附录 (20)致谢.............................................................................................. 错误!未定义书签。
第一章绪论1.1 引言随着网络信息化时代的快速发展，个人身份的数字化和隐性化水平也得到了提高。
如何准确鉴定一个人的身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个关键性社会问题。
目前，我国的各种管理大部分使用证件、磁卡、IC卡和密码，这些手段无法避免伪造或遗失，密码也很容易被窃取或遗忘。
这些都给管理者和使用者带来很大不方便。
生物特征身份鉴别方法可以避免这些麻烦。
因此，这一技术已成为身份鉴别领域的研究热点。
生物特征识别(BiometriCS)技术是指通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴别。
生理特征与生俱来，多为先天性的;行为特征则是习惯使然，多为后天性的。
这里将生理和行为特征统称为生物特征，用于身份鉴别的生物特征应具有普遍性，即任何人都具有这一特征;唯一性，不同人的这一特征各不相同;稳定性，这一特征不随时间、外界环境等的变化发生改变;可接受性，用这一特征进行人体身份鉴别可以被人们接受和认可;防伪性，这一特征不易仿造、窃取。
目前，常见的生物特征识别手段主要有人脸、指纹、手形、手部血管分布、虹膜、视网膜、手写体、声音和脸部热量图等。
它们有的已逐步得到推广和应用，有的还仅处于实验研究阶段。
其中，人脸、指纹、手形、手部血管分布、虹膜、视网膜和脸部热量图属于生理特征，手写体属于行为特征，而声音则兼有两方面的属性。
下面主要对其中指纹识别技术作介绍和研究。
指纹识别技术——不同人的指纹，即使同一个人不同手指的指纹，纹线走向及纹线的断点和交叉点等各不相同，也就是说，每个指纹都是唯一的。
另外，指纹不随年龄的增长而发生变化，是终生不变的。
依靠这种唯一性和稳定性，可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就能验证他的真实身份。
指纹用于身份鉴定的历史悠久。
早在古叙利亚和中国，指纹鉴别就己经开始应用。
19世纪初，科学研究发现了至今仍然承认的指纹的两个重要特征，一个是两个不同手指的指纹纹线的式样不同，另一个是指纹纹线的式样终生不变。
这个研究成果使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用。
早期的指纹识别依靠人工对比方式进行。
由于指纹结构的复杂性及对指纹识别要求的严格性，导致人工识别指纹难度大、速度慢并且识别准确性受专家经验制约，远不能适应实际工作的需要。
20世纪60年代，随着计算机技术的诞生、发展与不断进步，图像处理与模式识别方法的日臻完善，人们开始着手研究利用计算机来处理指纹。
从那时起，自动指纹识别系统(AFIS：Automated FingerprintIdentification System)在法律实施方面的研究和应用在世界许多国家展开。
20世纪80年代，个人电脑、光学扫描这两项技术的革新，使得它们作为指纹取像的工具成为现实，从而使指纹识别可以在其他领域中得以应用，比如代替IC卡，普通锁等。
20世纪90年代后期，低价位取像设备的引入及其飞速发展，可靠的比对算法的发现为个人身份识别应用的增长提供了舞台。
据统计，到20世纪末，全世界生物识别市场约为1.56亿美元，其中指纹识别约为1.2亿美元，这标志着指纹识别是当前最成熟稳定，并且应用最广泛的生物识别技术。
1.2指纹识别技术的发展和研究现状指纹应用可以追溯到几千年以前,但指纹学成为一门学科,却只有百余年的历史。
指纹应用可以分为三个时期。
第一时期：摸索时期；据考证,我国已经发现6千多年前的陶器上留下的指纹。
中国是运用指纹最早的国家之一,古代军队就设有箕斗花名册。
罪犯的供词也以捺印指纹为证。
在周代,指纹被用于民间契约的签署。
指纹在侦察断案中也有着2千余年的应用历史。
外国指纹应用比我国晚得多,巴比伦与西腊人,公元前2世纪在陶器上捺印指纹,以从鉴识。
据考证,埃及、罗马、印度这些具有悠久历史的国家应用指纹也有上千年的历史。
第二时期：指纹科学化时期；这一时期是从17世纪80年代开始的。
第二时期：指纹科学化时期；这一时期是从17世纪80年代开始的。
1684年,英国医学博士格留第一次对指纹做了分类。
1860年英国驻印殖民地行政长官威廉.赫谢尔,开始进行犯罪指纹登记实验,提出了指纹“人各不同,至死不变”的观点,建立了指纹分析和分类的方法。
从此,指纹研究逐步走向科学化的轨道。
指纹正式作为一种刑事登记制度最先始于英国。
1892年英国高尔顿研究指纹,最早提出了用指纹进行刑事登记的方法。
1895年,英国采用高尔顿的研究成果,开始实行指纹登记制度。
1897年,英国爱德华.享利发明指纹二部分析法,使指纹的分析、储存、查对趋于完善。
1901年,英国政府正式采用了享利指纹分析法。
从此,指纹的登记制度逐渐被世界各国重视和采用,并沿袭至今。
1903年,中国青岛市警察局首次应用汉堡式指纹法。
此后我国相继开展了指纹的应用及研究,还曾建立过“指纹学会”。
刘紫宛编写的《中华指纹法》一书是我国最早的指纹专著。
全国解放后,我国对指纹研究一直比较重视。
1955年编制了《中华人民共和国十指纹分析法》。
这可以说是我国指纹的科学时期。
第三时期：现代化、自动化时期；这一时期是从本世纪60年代开始的。
随着现代科学技术的发展,指纹应用迅速地实现了现代化和自动化,例如,指纹的电子计算机应用,使储存、查对、鉴定开始走向自动化和半自动化的轨道。
半自动管理,是采用人工或人与机器结合的半自动方式分析指纹,把人工鉴定方法计算机化。
实施的步骤是:借助于带有投影屏幕的指纹分析仪或光笔,将十指纹型、中心纹线的形态、中心花纹的特征数字加以表述。
再用电子计算机自动化储存和查对。
全自动化管理,不仅指纹储存和查对采用自动化的方式,而且指纹分析也由电子计算机自动进行图像识别。
利用电子计算机管理指纹的方法已在美国、日本、南非、罗马尼亚、德国等国实施,采取的方法有图像检查法和编码检索法两种。
法国CIMSA公司和M0R-PH0SYSTEMS公司为了提高工作的效率,研制出了用于获取指纹、处理存贮和比较检索的整套指纹处理装置,主要用子犯罪记录、图像存贮、传输照片、指纹、十指卡和现场指纹的犯罪检索等方面。
该系统包括指纹自动化分析系统和数字数据系统。
指纹自动分析系统的基本功能是获取指纹(图像处理)、编码(特征点检索)、识别(根据参照指纹检索)、证实(难证检索结果)。
数字数据系统的主要功能是能满足主管民事案件或刑事案件调查的各种指纹处理要求。
这种设计的主要优点是系统、简便、灵活,便于改进安装;同时,集中和分散的控制结构,具有添加处理器和专用外围设备的扩展能力;由于它的安全性和开发利用的方便,使得非专业人员也能运用这种系统开展工作,在不必全部重新组织原有系统的情况下,能适应用户的工作方式和满足开发等需要。
日本电气公司(NEC)发明的由计算机控制的指纹取样装置(FAIS),可使调查人员在极短的时间内将现场提取的指纹与过去有犯罪前科犯人的二指纹档案进行比较,速度达到每秒钟检索650枚指纹。
扫描器先用不到3秒钟的时间分析、记录下乳突纹线和纹形等指纹的细微特征。
然后,调查人员将分析资料输入带有图像屏幕的具有高分辨能力的监控器中,操作者根据监控器和计算机提供的大量资料处理模糊的指纹,纠正变形,采用外推法将一枚残缺指纹修复成一枚完整的指纹。
经过处理后的模糊指纹,被贮存在“光盘”中。
操作者再将“光盘”输入由微处理机驱动的分析器作指纹比较。
分析器每分钟可滤过万枚指纹,并告诉调查人员哪一级十指指纹与现场提取的指纹最接近,以便于指纹专家做最后的判断。
1984年2月,美国旧金山警察局用160万美元装备了“指纹自动识别系统”,六年成功识别指纹一千多例。
而在1990年以前,旧金山警察局平均每年查对指纹仅能成功70例。
这套“指纹自动识别系统”还配有远距离终端,警察在终端也能进行指纹检索。
我国从60年代起,开始着手指纹管理现代化的工作,目前,我国基本上形成了一个指纹工作网,在指纹理论研究上也取得了重要成果,指纹的应用日益广泛起来。
如民间把捺印指印作为合同和证件的凭证;在公安司法部门,指纹作为证实犯罪的证据;在医学方面,指纹用于诊断遗传病症等。
特别是在90年代后期,西安交大、清华大学先后开发了指纹自动识别系统,指纹门禁系统、指纹考勤系统等。
使指纹个人身份识别系统得到了实际运用,另外,美国国家银行根据这类技术将在21世纪初建成全国的个人身份认证网络系统。
1.3 指纹识别研究的目的和意义指纹识别作为一种生物鉴定技术，为人类的个体的定义提供了一个到目前为止最为快捷和可信的方法。
随着指纹识别的普及，人们之间的信任成本将大大降低，提高人类社会活动的效率。
在信息时代，一种安全便捷的身份认证方式显得越发重要。
“在网络上，没有人知道你是一只狗，”在这种情况下，任何基于网络环境下的交往活动都被蒙上了一层技术意义的灰色。
不可避免，所有基于这种网络技术基础之上的经济活动也因此被深深打上了不真实和不被信任的烙印。
面对如此伟大的技术，人类对它的应用仅仅局限于虚拟网络群落中的狂欢，而不能真正对经济交往模式和效率起到推动作用，实在是遗憾。
对于想从事和已经从事网络商务的公司来讲，确认交易人的身份是解决信用问题的第一步，而且是最重要的一步。