指纹识别系统综述简介
关于指纹识别技巧的参考文献综述[优质文档]
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关于指纹识别技术的参考文献综述一引言指纹识别技术不但是一门目前被广泛应用的实用性技术，更是一个不断面临挑战的研究方向，因为在国内它相对于其他学科来说，是相当新的，无论是从理论方面还是在技术方面都有很多值得做大量研究的地方。
近年来，国际模式识别学会组织的FVC，即国际指纹识别算法竞赛，吸引了越来越多的厂商和科研机构对该方面的研究。
这也说明了学术界和产业界对此技术的关注和重视。
从大量的资料中显示，指纹识别技术除了在传统的公安司法等部门得到应用之外，已经越来越多地被应用于银行，社保，门禁，考勤和信息安全等许多行业，正逐渐步入人门的日常生活，因此，指纹识别根据用途的不同，被分为了警用自动指纹识别系统，即警用AFIS，和民用指纹识别系统，即民用AFIS。
二指纹应用历史据介绍，利用指纹进行身份认证已有很长一段历史了。
考古证实，公元前７０００年到公元前６０００年，指纹作为身份鉴别已在古中国和古叙利亚使用。
从那时出土的粘土陶器上留有的陶艺匠人的指纹，纸稿上印有的起草者的大拇指指纹，古城市的房屋留下的砖匠一对大拇指指纹的印记中可以看出，指纹认证已被应用于当时社会的许多领域里。
１９世纪初，科学发现了至今仍被承认的指纹的两个重要特征，即两个不同手指的指纹纹脊的式样不同，和指纹纹脊的式样终生不改变。
这个有关指纹唯一性和终身不变性的研究成果在指纹鉴别犯罪中得到正式应用。
１９世纪末到２０世纪初，阿根廷、苏格兰等国相继将指纹识别技术应用于罪犯鉴别。
最初的指纹识别采用手工方法，即将指纹卡片存放在指纹库中，需要时在指纹库中人工查找由指纹专家比对指纹卡。
２０世纪６０年代后，人们利用计算机代替了效率低、投入高的手工方式来处理指纹，个人电脑和光学扫描仪成为指纹取像工具。
９０年代后期，低价位取像设备的出现，为个人身份识别技术的发展提供了舞台。
三典型产品及国际问题当前市场上已有了相当一部分比较完善的指纹识别产品。
如，在指纹传感器类的AFS 系列电场式指纹传感器；指纹采集类的AST2100型指纹采集仪；指纹采集认证设备类的AST1000型PCI指纹处理卡；嵌入式指纹识别模块中的FP-DSP指纹识别模块；指纹门锁和门禁控制类的ES2000指纹门禁；指纹考勤设备类的BIOCLOCKIII指纹考勤门禁机；指纹算法软件类的BIOKEY指纹识别算法SDK，以及指纹应用软件类的EBIOGUARDPC指纹卫士等，都是同类产品中的具有代表性的典型产品。
指纹识别技术概述
指纹识别技术概述指纹识别技术是一种生物识别技术，通过对人体指纹特征的识别来实现身份验证和访问控制。
指纹识别技术是一种非常成熟和广泛应用的身份验证技术，它比传统的密码和PIN码等验证方式更加可靠和安全。
指纹识别技术基本原理是通过采集人体指纹的图像，并对指纹图像进行处理和分析，提取出指纹的特征信息，将特征信息与预先存储的指纹特征模板进行比对，判断是否匹配。
指纹识别技术可以分为静态指纹识别和动态指纹识别两种类型。
静态指纹识别是指采集人体指纹图像时，手指处于静态状态下不做任何运动，这种指纹识别方式适用于门禁、安全柜、电脑登录等场景。
静态指纹识别的优势在于速度快，精度高，缺点是需要手指在采集过程中保持静态，不太适用于运动场景。
动态指纹识别是指采集人体指纹图像时，手指处于动态状态下进行运动，例如指纹识别手机、指纹识别车门等场景。
动态指纹识别的优势在于克服了静态指纹识别需要保持手指静态的缺点，能够适应不同手指的运动状态，但也因此需要更加复杂的算法和更高的硬件要求。
指纹识别技术的应用非常广泛，常见的场景包括门禁系统、安全柜、手机、车门、银行卡、护照、签到系统、考勤系统等等。
指纹识别技术在这些场景中可以提供更加快捷、安全、精确的身份验证和访问控制功能。
指纹识别技术的优点包括：1. 确定性高：每个人的指纹特征都是唯一的，指纹识别技术可以对个体进行精确的辨识。
2. 方便快捷：指纹是人体上最容易获取的生物特征之一，无需携带任何额外设备，只需要按压指纹传感器即可完成身份验证。
3. 安全性高：指纹识别技术可以对指纹图像进行加密和存储，避免了被篡改和盗用的风险。
4. 可靠性高：指纹识别技术可以避免人为造成的密码泄露和遗忘等问题，提高了系统的可靠性。
指纹识别技术也存在一些缺点和挑战：1. 成本高：要想实现指纹识别技术，需要相应的硬件和软件支持，成本比较高。
2. 精度受影响：手指的污垢、水分、湿度和温度等因素都会影响指纹识别的精度。
指纹识别系统
指纹识别系统概述指纹识别系统是一种生物识别技术，通过分析和比对人体手指上的指纹图像，可以对人体进行识别和认证。
指纹识别系统已经广泛应用于各个领域，如手机解锁、门禁控制、身份认证等。
本文将介绍指纹识别系统的原理、应用场景以及一些最新的技术发展。
原理指纹识别系统的原理是基于每个人手指上的指纹图案是唯一的，没有两个人的指纹图案完全相同。
通过图像采集设备（如指纹传感器）获取手指上的指纹图像，然后对图像进行处理和特征提取，最后将提取到的特征与已存储的指纹特征进行比对，从而实现对人体身份的认证或识别。
指纹图像的采集通常使用光电传感器或压电式传感器，光电传感器使用光学透镜和光电二极管来捕捉指纹图像，而压电式传感器则是通过感应手指压力来获取图像。
采集到的指纹图像一般是二值化的图像，即黑白图像，黑色部分表示指纹线纹，白色部分表示指纹间隙。
图像的处理和特征提取是指纹识别系统的关键步骤。
常见的处理方法包括图像增强、边缘检测、细化等，这些方法可以使得指纹图像更加清晰可见。
特征提取主要是通过对指纹图像进行分析和计算，提取出一些具有唯一性和可区分性的特征，例如指纹纹线的形状、方向、密度等。
指纹特征的比对通常使用模式匹配算法，最常见的是基于特征的匹配算法和基于相似度的匹配算法。
基于特征的匹配算法将指纹特征表示为特征向量，然后计算特征向量之间的相似度或距离，从而进行比对。
基于相似度的匹配算法则是通过计算指纹图像之间的相似度来进行比对，一般使用相关性、欧氏距离等度量指标来衡量相似度。
应用场景指纹识别系统在各个领域有广泛的应用，下面列举几个常见的应用场景：手机解锁手机解锁是最常见的指纹识别应用之一。
通过在手机上搭载指纹传感器，用户可以将自己的指纹注册到手机系统中，并设置指纹解锁功能。
在解锁时，用户只需将手指放在指纹传感器上，系统会自动比对并认证指纹，从而解锁手机。
门禁控制指纹识别系统在门禁控制领域也有广泛的应用。
通过在门禁系统中搭载指纹识别设备，用户可以通过指纹认证来开启门禁。
指纹识别讲稿
细化后处理主要算法描述：
If(P==0){ if （(p2==0&&p0==0)||(p 2==0&&p4==0)||(p6== 0&&p4==0)||(p0==0& &p6==0)） P=1; else P=0； }
指纹预处理效果图
（a）指纹原图 （b）阈值化后的图（c）指纹分割（d）规格 化后的图（e）指纹增强（f）指纹二值化（g）指纹细化
二、指纹特征
三、指纹识别原理
人体原理： 指纹每个人都不相同，就像人的DNA一样，找 不到两个人相同的，所以可以用指纹来记录人，识 别人，分辨人。
识别原理：
只要生命活动存在，就不断的有汗液，皮脂液 排出，只要手指接触到识别器表面，就会像原子印 章一样，脊会留下和原纹路一致的分泌物条纹，而 谷则不会留下痕迹。或是指纹的脊和谷的性质差异 可以带来不同的的物理信息，如电容的大小和不同 频率的声波的回波等，由此可以描绘出不同的指纹 纹理。
指纹图像 的预处理
k=1,2,……M L=1,2,……M 设定阈值T，若V>T，则该块作为前景(指纹图像有指纹部 分)留下，并把该块整块标示为一个矩阵A;若V<T，则该块作 为背景（无指纹部分）去除，并把该块整块表示为矩阵B， 以后只处理A。
不同滤波方法下的识别率
序号 1 2 3 滤波增强方法 邻域平均 高斯平滑 中值滤波 识别率 76.5% 89.5% 92.5%
分叉点的提取
在八邻域的所有状态中，满足 分拆点特征条件的情况也有8种， 分叉点满足的条件是自身值为0， 周围值的和为5（自身是黑点，
周围三点是黑点，这里三点必定 是分开的，因为之前已经对像素 图做过细化的处理）。
指纹识别技术简介
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生物特征的采集 生物特征采集设备的构成
生物特征采集设备由以下部分组成：
•传感器
传感器是一种能把物理量或化学量转变成电信号的器件，是生物 特征采集设备的核心
•辅助硬件装置
实现一些采集时必要的辅助功能
•软件
对原始数据初步处理
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指纹识别原理-局部特征点比例
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指纹识别原理-自动指纹识别系统
一个典型的自动指纹识别系统流程如图所示。它包含两个模块:训练模块 和鉴别模块。 训练模块完成注册指纹的功能，鉴别模块完成识别指纹的功能。由于隐私 和节约储存量的原因，所以在数据库中储存的数据是指纹的特征点信息， 而不是指纹图像，训练模块和鉴别模块由同一套特征提取算法提取出特征 信息，两个模块其实对应指纹识别的两个阶段，即注册阶段和识别阶段。
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指纹识别原理-自动识别原理
自动指纹识别技术主要有两种:一种是基于指纹图像统计信息的方法， 一种是基于指纹本身所固有的特征点结构的方法。 基于图像统计匹配方法主要是通过直接或间接地比较两幅原始指纹 图像的统计相识程度，从而达到判断两枚指纹是否是属于同一个人 的目的，例如：利用二维相关系数来直接识别指纹的方法，首先它 需要储存所有注册用户的一幅完整的指纹图像，在识别时，计算录 入指纹和已经注册的用户指纹图像两者之间的相关系数，然后将此 相关系数与一个闭值比较得出识别结果。
预处理
主要包括指纹图像灰度归一化和均衡 化、指纹图像分割、指纹图像二值化和二值 化后处理及细化等步骤
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指纹图像的预处理-灰度归一化和均衡化
无人机射频指纹识别方法综述
远距离
射频信号具有较远的传播距离 ，能够实现对较大范围的目标 环境进行探测和识别。
实时性
无人机具有快速移动能力和实 时传输数据的能力，能够实现 实时的目标识别和数据传输。
高可靠性
射频指纹识别技术具有高可靠 性和稳定性，能够适应各种复
杂的环境条件和目标变化。
03
无人机射频指纹识别方法
基于信号特征的识别方法
发展
随着无人机技术的不断发展和应用领域的不断扩展， 无人机射频指纹识别技术也将不断进步和完善。未来 ，该技术将面临更多的挑战和机遇，如提高识别精度 、降低计算复杂度、增强抗干扰能力等。同时，随着 5G、物联网等新技术的不断发展，无人机射频指纹识 别技术也将与这些新技术相结合，实现更高效、更智 能的无人机身份认证和授权控制。
信号干扰
无人机射频信号在传输过程中可能受到其他无线电信号的干扰，导致信号失真或 丢失。
噪声
环境中的噪声，如雷电、电磁场等，可能对射频信号产生干扰，影响信号质量。
挑战二：特征提取与选择
特征提取
从射频信号中提取有效特征是识别过程中的关键步骤。如何 提取稳定、鲁棒的特征是一个挑战。
特征选择
面对大量特征时，如何选择最相关的特征是一个问题。这需 要有效的特征选择算法和策略。
硬件设备
无人机搭载射频信号发射和接收 设备，以及必要的天线、滤波器 等辅助设备。
软件系统
无人机控制软件和数据处理软件 ，用于控制无人机的飞行轨迹、 信号发射和接收，以及数据处理 和目标识别。
无人机射频指纹识别特点
高精度
射频指纹识别技术具有高精度 、高分辨率的特点，能够实现 对目标环境的精细识别和区分
频指纹识别技术的快速发展和应用。
指纹识别综述
指纹识别方法的综述摘要: 对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、神经网络等关键性原理和技术做了详细的说明,并对在各个过程中用到的方法做了进一步的比较,讨论了各种方法的优越性。
关键词: 指纹识别; 模式识别; 图象处理0 引言自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的,利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。
近年来,随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中,自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国内外学术界和商业界的热点。
相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别,指纹识别具有许多独到的优点,更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术,有着十分广泛的应用前景,是将来生物特征识别技术的主流。
1 指纹取像图1 是一个自动指纹识别系统AFIS(Automated Fingerprint Identification System) 的简单流程。
将一个人的指纹采集下来输入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步骤。
指纹图像的获取主要利用设备取像,方便实用,比较适合AFIS。
利用设备取像的主要方法又利用光学设备、晶体传感器和超声波来进行。
光学取像设备是根据光的全反射原理来设计的。
晶体传感器取像是根据谷线和脊线皮肤与传感器之间距离不同而产生的电容不同来设计的。
超声波设备取像也是采用光波来取像,但由于超声波波长较短,抗干扰能力较强,所以成像的质量非常好。
图1 AFIS 流程简图2 图像的预处理与特征提取无论采取哪种方法提取指纹,总会给指纹图像带来各种噪声。
预处理的目的就是去除图像中的噪音,把它变成一幅清晰的点线图,以便于提取正确的指纹特征。
预处理是指纹自动识别过程的第一步,它的好坏直接影响着指纹识别的效果。
常用的预处理与特征提取( Image Preprocessing and Feature Ex2t raction) 方法的主要步骤包括方向图计算、图像滤波、二值化、细化、提取特征和后处理。
指纹识别
指纹识别技术指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。
每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。
依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术一、简介1)背景：1809年Bewick把自己的指纹作为商标。
1823年解剖学家Purkije将指纹分为九类。
1880年，Faulds 在《自然》杂志提倡将指纹用于识别罪犯。
1891年Galton提出著名的高尔顿分类系统。
之后，英国、美国、德国等的警察部门先后采用指纹鉴别法作为身份鉴定的主要方法。
随着计算机和信息技术的发展，FBI和法国巴黎警察局于六十年代开始研究开发指纹自动识别系统(AFIS)用于刑事案件侦破。
目前，世界各地的警察局已经广泛采用了指纹自动识别系统。
九十年代，用于个人身份鉴定的自动指纹识别系统得到开发和应用。
2）简介：指纹识别:即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。
由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。
其实，我国古代早就利用指纹(手印)来签押。
1684年，植物形态学家Grew发表了第一篇研究指纹的科学论文。
每个人包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，呈现唯一性且终生不变。
据此，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过将他的指纹和预先保存的指纹数据进行比较，就可以验证它的真实身份，这就是指纹识别技术。
指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。
二、原理指纹其实是比较复杂的。
与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象。
多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图象属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图象）。
指纹识别技术
挑战与问题：尽管指纹识别技术具有广泛的应用前景，但也面临着一些挑战和问题，如安 全性、隐私保护等
指纹识别技术标准 化的意义：促进技 术交流，提高技术 水平，推动产业发 展
技术标准化现状： 国际标准不断更新 和完善，国内标准 也在逐步跟进
产业协同发展：加 强产业链上下游企 业的合作，共同推 动指纹识别技术的 发展
技术标准化与产业 协同发展的重要性 ：提高指纹识别技 术的市场竞争力， 推动其在各行业的 应用和普及
指纹识别技术的 典型案例分析
应用范围：iPhone 5s及更高 版本，iPad Air 2及更高版本
技术原理：利用指纹识别技 术实现手机解锁和支付验证
安卓的指纹识别技术
微软的Windows Hello技 术
对比分析：各品牌的优缺 点和适用场景
指纹识别技术的 未来展望与思考
5G技术将为指纹识别带来新的发展机遇 指纹识别技术将与人工智能、物联网等技术融合发展 5G时代的指纹识别技术将更加注重用户体验和隐私保护 5G时代的指纹识别技术将应用于更多领域，如智能家居、智慧城市等
基于傅里叶变换的 指纹图像二值化处 理
小波变换的定义 和作用
基于小波变换的 指纹图像处理算 法的基本流程
小波变换在指纹 图像处理中的应 用及优势
基于小波变换的 指纹图像处理算 法的优缺点及改 进方向
预处理：增强、滤波、二值 化等
指纹图像采集
特征提取：脊线、谷线等特 征提取方法
模式匹配：将提取的特征与 目标指纹进行匹配
指纹采集：通过指纹采集仪获取指纹图像 预处理：对指纹图像进行噪声去除、增强等处理 特征提取：从处理后的图像中提取出指纹特征 匹配：将提取出的指纹特征与已有的指纹数据进行匹配比对
指纹解决方案
指纹解决方案指纹识别技术是一种高效、安全的生物特征识别技术，已广泛应用于各个领域，例如手机解锁、支付验证、出入口控制等。
本文将详细介绍指纹解决方案及其应用。
一、指纹识别技术简介指纹识别技术是利用指纹脊线特征的不可重复性和唯一性进行身份识别的一种技术手段。
指纹通常由脊线、线点和部分间隙组成，每个人的指纹图案各不相同，形成了一种天然的身份标识符。
指纹识别技术的原理主要包括采集、提取和匹配三个步骤。
在采集阶段，通过指纹传感器获取用户的指纹图像；提取阶段将指纹图像转换为特征向量，通常使用图像处理和模式识别算法实现；匹配阶段通过将提取出的特征与数据库中已存储的指纹特征进行比对，从而判断身份。
二、指纹解决方案的应用领域1. 移动设备安全性提升：指纹解决方案在移动设备中广泛应用，如指纹解锁、支付验证等。
通过采集用户的指纹信息，可以实现手机开锁的快捷、安全操作。
2. 出入口控制：指纹解决方案可用于门禁系统和考勤系统中，取代传统的刷卡和密码验证方式。
通过指纹识别设备，实现对特定区域的安全控制，大大提升了出入口的安全性。
3. 金融领域应用：指纹解决方案能够提供更可靠的用户身份验证手段，可以应用于银行业务的身份验证、交易授权等环节，防止身份冒用和欺诈行为。
4. 公共事务管理：指纹解决方案可以在各类证件的身份验证和管理中得到应用，如护照、身份证等。
通过指纹识别技术，可以准确识别身份信息，提高公共事务管理的效率和安全性。
三、指纹解决方案的优势1. 高安全性：指纹解决方案基于个体指纹的独特性，具有非常高的安全性。
相比于传统的密码、刷卡等验证方式，指纹识别更难被模拟和冒用。
2. 高效便捷：指纹解决方案可以实现快速的身份验证，避免了记忆复杂密码和携带钥匙卡的麻烦。
用户只需将指纹放在识别设备上，即可完成验证过程。
3. 无接触操作：相比于其他生物识别技术，如虹膜识别或人脸识别，指纹解决方案无需用户和设备之间接触，更加卫生便捷。
4. 适应性强：指纹作为一种稳定、可靠的生物特征，不会随时间、年龄等因素发生改变，能够长期使用，适应各种环境和场景。
指纹识别系统2
一、指纹识别的概述1.1 指纹识别的历史与发展前景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，一是两个不同手指的指纹纹脊的式样(radge pattern)不同，另外一个是指纹纹脊的式样终生不改变。
这个研究成果使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用。
主要代表性的事件有：1896 年阿根廷首次应用，然后是1901年的苏格兰，20 世纪初其他国家也相继应用到犯罪鉴别中。
20 世纪60 年代，由于计算机可以有效的处理图形，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 Fingerprint Identification 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。
现在(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。
相对于其他身份鉴定技术，指纹识别技术之所以优于其他身份鉴定技术而被广泛采用的原因：（1）．指纹是独一无二的，两人之间不存在着相同的指纹：（2）．指纹是相当固定的，不会随年龄、健康状况的变化而改变；（3）．指纹样本易于采集，难以伪造，便于开发，实用性强；（4）．每个人十指的指纹皆不相同，可以利用多个指纹构成多重口令，提高系统的安全性；（5）．指纹识别中使用的模板并非最初的指纹图像，而是由图像提取的关键特征，使所需存储的信息量减小，而且在实现异地确认时，可以大大减少网络传输负担，支持网络功能。
可以看出，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。
因此，指纹识别成为最流行、最方便、最可靠的身份认证方式，己经在社会生活的诸多方面得到广泛应用。
1.2 指纹识别中的基本概念指纹图像其实是比较复杂的，它有着许多不同于其他图像的特征。
指纹识别系统(文献综述)
曲阜师范大学杏坛学院指纹识别技术综述课题名称指纹识别技术专业班级通信工程310班学号************ 姓名张喆指导老师周崇波目录1.1 课题背景 (5)1.2 目的和意义 (7)1.3 理论基础 (7)1.4 指纹识别技术的具体表现 (8)1.4.1 在涉及国家刑事领域的应用 (8)1.4.2 在经济生活方面 (8)1.4.3 在公共事务管理方面 (8)2.1 本课题目标 (9)2.2 功能需求 (9)2.3性能需求 (10)2.4 开发工具的选择 (10)2.5 系统设计原则 (10)指纹识别系统总体设计 (11)2.6系统总体设计 (11)2.6.1指纹图像的获取 (11)2.6.2 指纹图像预处理 (12)2.6.3 特征的提取 (13)2.6.4 模板匹配 (13)2.6.5 本章小结 (13)指纹图像预处理之一 (14)2.7.1 引言 (14)2.7.2 系统算法描述 (14)2.7.3 归一化 (15)2.7.4 产生方向图 (15)2.7.5 图像增强算法 (18)2.7.6 图像分割 (20)2.7.7 二值化 (25)2.7.8 细化算法 (26)2.7.9 指纹的匹配 (27)2.8 本章小结 (27)第三章实验结果与分析 (29)3.1 评估标准 (29)3.2 实验结果 (29)3.2.1 图像分割算法结果比较 (30)3.2.2 图像增强算法结果比较 (31)3.3 本章小结 (31)第四章结论 (32)致谢 (32)参考文献 (33)摘要:指纹具有唯一性和不变性，指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，指纹识别成为目前最流行，最可靠的个人身份认证技术之一。
自动指纹识别系统，在很多领域也得到了广泛的应用，例如身份证，电子商务，自动银行等。
指纹图像预处理是指纹识别的前提，它的好坏直接影响到指纹识别的成败，但由于指纹图像降质带来的困难，并根据指纹图像的特征提出了合理的假设，再根据假设提出了增强指纹图像对比度的算法，提取指纹有效区域的算法，根据方向信息分割图像的算法以及去除图像中气泡噪声的算法，这些算法处理效果好，能有效地解决指纹图像的预处理问题。
指纹识别系统的原理与发展
指纹识别系统的原理与发展二〇一三年十二月指纹识别系统的原理与发展摘要：当今社会，指纹识别技术在我们的生活中的变得越来越常见，大到银行、公司，小到个人电脑、手机，无一例外都采用了指纹识别的技术。
本文将对指纹识别系统的原理和其发展做一个简要介绍，并对其未来发展趋势做一个简单推测。
关键词：指纹识别原理发展1指纹识别的原理1.1指纹特征指纹（fingerprint），是人手指表皮上突起的纹线。
由于人的遗传特性，所有人皆有指纹但各不相同——每两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的细节特征不会完全相同。
指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或转折。
这些断点、分叉点和转折点被称为指纹的"特征点"，就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息，也是在指纹识别中的确认信息。
指纹纹线的3种基本模式是环型、弓形和螺旋形。
同一家庭的成员一般有相同的指纹模式，因此一般认为这些模型是有遗传性的。
1.2指纹识别原理指纹识别技术是一种生物识别技术。
指纹识别系统是一套包括指纹图像获取、处理、特征提取和比对等模块的模式识别系统。
包括以下几个方面。
1、指纹图像获取：通过专门的指纹采集仪可以采集指纹图像。
指纹采集仪用到的指纹传感器按采集方式主要分为划擦式和按压式两种，按信号采集原理目前有光学式、压敏式、电容式、电感式、热敏式和超声波式等。
另外，也可以通过扫描仪、数字相机等获取指纹图像。
2、指纹图像压缩：大容量的指纹数据库必须经过压缩后存储，以减少存储空间。
3、指纹图像处理：包括指纹区域检测、图像质量判断、方向图和频率估计、图像增强、指纹图像二值化和细化等。
4、指纹特征提取：从预处理后的图像中提取指纹的特征点信息（终结点、分叉点...)，信息主要包括类型、坐标、方向等参数。
5、指纹特征匹配：计算特征提取结果与已存储的特征模板的相似程度。
2指纹识别系统的组成2.1硬件系统指纹识别系统的硬件系统组要用于对指纹进行识别和采集，目前市场上常用的指纹采集设备有光学式、电容器式、射频指纹识别式三种。
指纹识别系统(文献综述)
指纹识别方法的综述摘要: 对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、神经网络等关键性原理和技术做了详细的说明,并对在各个过程中用到的方法做了进一步的比较,讨论了各种方法的优越性。
0 引言自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的,利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。
近年来,随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中,自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国内外学术界和商业界的热点。
相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别,指纹识别具有许多独到的优点,更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术,有着十分广泛的应用前景,是将来生物特征识别技术的主流。
1 指纹取像图AFIS(AutomatedFingerprint的简→→↓↑————将一个人的指纹采集下来输入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步骤。
指纹图像的获取主要利用设备取像,方便实用,比较适合AFIS。
利用设备取像的主要方法又利用光学设备、晶体传感器和超声波来进行。
光学取像设备是根据光的全反射原理来设计的。
晶体传感器取像是根据谷线和脊线皮肤与传感器之间距离不同而产生的电容不同来设计的。
超声波设备取像也是采用光波来取像,但由于超声波波长较短,抗干扰能力较强,所以成像的质量非常好。
2 图像的预处理与特征提取无论采取哪种方法提取指纹,总会给指纹图像带来各种噪声。
预处理的目的就是去除图像中的噪音,把它变成一幅清晰的点线图,以便于提取正确的指纹特征。
预处理是指纹自动识别过程的第一步,它的好坏直接影响着指纹识别的效果。
常用的预处理与特征提取( Image Preprocessing and Feature Ex2t raction) 方法的主要步骤包括方向图计算、图像滤波、二值化、细化、提取特征和后处理。
当然这些步骤可以根据系统和应用的具体情况再进行适当变化。
指纹识别技术的简要介绍
1 Poincare (i, j ) 2
( k )
k 0
Ne
d 其中 ( k ) d d
d 2 d 2 其他
特征点匹配
本研究采用基于指纹特殊点的匹配方法，匹配过程中为减少拒 判时间，把匹配分成“初匹配”和“全局匹配”两个方面，在提 高了指纹识别的效率的同时，也大大提高了识别成功率。 因为两幅指纹图像不可能所有的特征点都匹配，本研究设定一 个阈值，如果匹配的特征点数大于该阈值则认为这两幅指纹图像 匹配成功，否则匹配失败。
特征点提取
特征点提取分两种情况，即：对端点和交叉点的提取；对指纹特征奇 异点的提取。本研究采用基于交叉数的特征性提取算法 ［7（即 ］通过 扫描某点［黑点］，根据该点周围 8 点（顺时针相邻两点灰度的差值情 况） 来判断该点是端点还是叉点，并记录该特征点的位置、类型和方向 信息。指纹特征奇异点提取别系统组成
1、指纹结构
指纹由手指皮肤上交错排列的脊线和谷线组成的
凹凸有致的纹路。如图 2.1 所示，其中，手指纹
线凸起深色部分称为脊线，其粗细大约在 100um
到 300um 之间。手指纹线凹下浅色部分称为谷 线，脊线和谷线大致呈现周期性的排列方式，两者 之间的宽度大约为 500um，它们基本是先天遗传 因素的结果。
指纹图像的分割
图像分割的目的是将指纹前景区域和背景区域分割开来。因前景区域和
背景区域在灰度和梯度上存在差异，故均采用阈值分割方法处理。分割阈
值的确定：根据灰度直方图分析可知，指纹图像前景和背景在灰度直方图
中体现为两个峰值，故取前景和背景两峰值间峰谷处的谷值灰度作为分割 阈值即可有效分割指纹图像。
分布，扩展了像素点灰度的取值范围，增强了图像的对比度。
指纹识别发展概况
基于带选择性傅里叶谱的指纹活性检测
• 指纹是脊谷交错的纹理。当把指纹图像转换到频域时， 将主要产生两个环状区域。第一个环的半径反映了指 纹图像脊的间距d=N/r，其中d、N、r依次代表在空 间域脊的间距、指纹影像的宽度以及第一个环的半径。 换句话说，该幅值的大小（所谓的频谱能量）反映了 脊谷纹理的强度。 • 当我们利用明胶和硅胶制造假手指时，很难复制的与 活体指纹完全相符。对于不同材料和形状的假手指， 活体指纹和假手指的指纹图像有所不同，即假指纹与 活体指纹看起来非常像，可以通过分析频谱的能量差 别检测指纹活性。
• 20世纪70年代，由于计算机的广泛应用和模 式识别理论的发展，人们开始利用计算进行 指纹自动识别的研究。 • 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，从而使得指纹识别可以在其他领 域中得以应用。 • 20世纪90年代后期，低价取像设备的引入及 其飞速发展，为指纹识别的应用提供了舞台。
六测指纹活性的方法
• 基于硬件的方法包括：1）血压检测2） 温度检测，3）皮肤电阻或电容检测，以 及4）气味检测。 • 特点：生理特征明确的优势，，但价格 昂贵且笨重。
• 基于软件的方法包括： • 1）基于汗渍：只有活体手指能出汗，因此可 以通过图像分析检测汗水。但此方法容易受到 一系列特征因素的影响包括手指压力敏感，环 境，使用者和时间间隔等。 • 2)基于皮肤变形：当手指在指纹传感器上按压 并旋转时，不同的硬度会产生不同的变形。可 以通过比较这些扭曲检测手指的活性。该方法 的关键在于材料硬度的差别。因此，当假材料 的硬度类似于活体皮肤时该方法表现不佳。
二指纹识别的基本原理
• 指纹识别可归结为利用智能算法在指纹 图像上找到并比对指纹的特征。而指纹 的特征主要分为两类以进行指纹的验证： 总体特征和局部特征。
指纹识别技术概述
指纹识别技术概述1、指纹特征模式区是表征指纹纹形特征的区域，从模式区能够分辨出指纹是属于上述那一种类型。
核心点位于指纹纹路的渐进中心，它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。
三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。
三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处。
指模式区内指纹纹路的数量。
在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。
终结点（分叉点（分歧点（孤立点（环点这样形成的一个小环称为环点。
短纹（上面图表的特征点还具有下列不同的方向（Orientation）-- 节点可以朝着一定的方向；曲率（Curvature）-- 描述纹路方向改变的速率；位置（Position）-- 节点的位置通过（x, y）坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的。
2、指纹密钥指纹密钥：指纹密钥的建立与辨识验证取决于两项核心技术，一是指纹特征的提取技术或称方法，二是基于模糊理论的指纹匹配算法技术。
随着现代微电子集成制造技术的高速发展，指纹提取技术获得长足进步，从基于光学扫描的指纹图像录取向基于半导体硅感的电量测量进化，从半导体硅感又在向超声波传感进军。
光学成像：20世纪80年代，个人PC和光学扫描技术的进步，使得它们作为指纹图像提取工具成为现实，我们把它称之为第一代指纹密钥应用系统。
光学成像需要一个光源从棱镜反射按在一个取像头的手指，光线照亮指纹从而采集到指纹图像，通过光电转换成图像数据，生成和比对指纹图形构成密钥。
由于光学扫描不能穿透皮肤表层，录取的是指纹表层的二维纹形特征，不能探测到真皮层细微特征。
因此，指纹密钥容易被脱模仿制，给采用非法手段或暴力手段获取指纹密钥提供了可能性。
例如，2010年底内蒙古监狱越狱案，越狱犯人砍下狱警手指打开光学成像指纹门禁。
又如，近期各大媒体争相报道，在淘宝网上花100元左右就可定做到硅胶指模，可以用其轻易通过光学指纹系统的验证，上班一族专门用它替代指纹通过指纹考勤机。
指纹识别技术概述
指纹识别技术概述摘要：如今社会步入互联网大数据时代，个人信息的安全性尤为重要，指纹识别技术便应运而生，这种模式识别的仿生技术比传统的数字密码更加安全可靠，因为每个人的指纹都是独一无二的。
本文主要介绍指纹识别技术的原理，以及该技术的主要指标与测试方法，最后介绍它的可靠性和在现今社会的应用领驭。
关键词：指纹识别；指纹识别技术的原理与方法；指纹识别的主要指标和测试方法；指纹识别技术的可靠性；指纹识别技术的应用引言自2013年的iPhone5s面世以后，不少厂商已推出具有指纹识别功能的新机，进一步提高产品在消费者尤其是商务领域的安全性能。
国金证券在研报中指出，2013年全球指纹识别市场规模约30亿美元。
目前iPhone5s使用的指纹识别模组价格在15美元左右，假设未来三年50%的智能手机和平板电脑配备指纹识别模组，指纹识别市场将达到131亿美元，市场空间将增长330%。
面对如此巨大的市场利润空间，一些已具有指纹识别设备制造技术企业，如北京君正，公司正评估指纹识别芯片进入二代身份证领域的可能性；另外一些制造指纹识别系统的企业，如达实智能，公司C3系统已被多家指纹和面部识别设备商采用。
随着指纹识别技术慢慢地涉进更多领域，可以为用户在工作场所、移动电子商务或现实世界购物和活动提供诸多便利，并且这种仿生技术安全可靠性更高。
一、指纹识别的原理与方法1.1 指纹特征特征点指纹，英文名称为fingerprint，两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的细节特征，却不可能完全相同。
指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或转折。
这些断点、分叉点和转折点就称为"特征点"。
特征点提供了指纹唯一性的确认信息，其中最典型的是终结点和分叉点，其他还包括分歧点、孤立点、环点、短纹等。
特征点的参数包括方向（节点可以朝着一定的方向）、曲率（描述纹路方向改变的速度）、位置（节点的位置通过x/y 坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的）。
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指纹识别系统1.1 指纹识别系统原理指纹识别系统的组成原理。
如图1-1所示。
图中的学习模块负责采集用户指纹数据，对指纹图像进行预处理，提取这些指纹的特征，作为将来的比对模板存人数据库。
而识别模块则负责采集和处理指纹图像，在提取特征后与数据库中的指纹模板进行比对，然后判断是否匹配．得出结论。
整个系统的核心就是图像处理、特征提取以及指纹比对。
图1-11.2 指纹采集与指纹图像处理方法目前，主要的指纹采集方法有两种：一种是光学采集器；另一种是用半导体传感器。
光学采集器采集指纹是通过把手指沾上油墨后按在白纸上，然后用摄像机把图像转换为电信号。
光学采集受外界干扰小、采集精度较高，但是数据量较大，因此处理时问较长。
而对于半导体传感器来说，手指的温度、湿度对其测量结果有影响，但是数据量不大，处理比较方便。
随着半导体技术的发展，半导体传感器的成本低、体积小、方便集成等优点逐步体现，它已逐步代替光学采集器。
指纹鉴定过程的第一个阶段是指纹图像的采集阶段，也就是指纹模板的录A阶段。
为了初步确定图像预处理方法，我们必须首先了解指纹传感器获得的图像的尺寸和质量。
根据不同的指纹传感器，我们设计不同的方案进行图像采集，并将从各个图中提出特征点储存到数据库中，来产生“活模板”，为后面的指纹鉴定做准备。
指纹图像处理是整个指纹识别过程的核心。
常见的指纹图像处理包括滤波增强、二值化、细化、提取特征点四个步骤。
在采集指纹图像的过程中，由于采集环境，皮肤表面的性质，采集设备的差异等各种因素的影响，采集的图像会不同程度的受到各种噪声的干扰，从而影响了采集图像的质量。
所以实际的指纹图像首先通过一个滤波增强来改善图像的质量，恢复脊线原来的结构。
特征提取算法的性能和其它指纹识别技术的好坏取决于输入指纹图像质量的好坏。
本系统采用一种用Gabor滤波与方向滤波结合对图像进行增强的方法该方法结合Gabor滤波器善下分离粘连脊线和方向滤波器善于连接断裂接线的特点，能够对低质量的指纹图像进行有效的增强。
完成图像增强后．第二步是对图像进行二值化处理。
二值化是指把灰度指纹图像根据所选取的值化为0～1取值的二值目像。
第三步，对纹路进行细化，细化能够减少大量的多余信息．细化后的指纹图像中的每条纹线都足用单像素来表示点线，更加突出了指纹特征。
最后一步则是纹路特征点的提取，在特征提取阶段，选择脊线端点和分歧点作为特征点，记录每-特征点的类别、位置和方向信息，从而得到特征点(特征模板)。
经过以上几个步骤，系统便完成对指纹图像的处理过程，得到最终模板。
依据上述指纹识别预处理算法,通过CCS2.2的模拟功能,实现了指纹识别预处理的DSP 处理,达到了DSP处理指纹图像的应用目的。
2.1 硬件设计系统硬件电路主要包括：DSP芯片，TMS320VC5402传感器FPS200、FLASH、SROM 以及显示和键盘结构框图如图3-1所示图3-1系统的核心处理单元是TI公司推出的高性能数字信号处理器TMS20VC5402片具有精度高、灵活性太、可靠性高、时分复用等特点。
其采用程序空间与数据空间完全独立的哈佛总线结构．指令的执行采用流水线结构，内部有一到多个处理内核，带有片上硬件乘法器，指令执行速度最快为几十纳秒，处理能力为100 MIPS。
片内有8条总线、片上存储器和片上外围电路等硬件，并且有高度专业化的指令系统.MSC5402直接数据寻址空间为64kB，程序空间寻址能力可达 1 MB，但是通过程序空间来扩展数据空间将影响系统处理速度。
但是MTS320VC5402在实际使用过程中，程序和数据的一次连续处理一般都不会超过64 KB，所以把核心的程序常驻TMS320VC5402内16kB空间，一般控制在l～2kB，再留7～8kB的空间调用所需的程序，程序在片内的执行速度要比片外的快许多，通过来回到程序，就能实现程序的全速运行。
数据空间可以通过CPLD片选来进行扩展。
由于DSP外部最多支持扩展32 k 数据空间．但是我们实际扩展了64 k的SRAM，因此SRAM的A15地址线由DSP通过CPLD中的逻辑电路来控制，由此来选择使用SRAM的高地址段32 k存储空间或者地址段32 k存储空间，这样既符合DSP的外扩空间要求，又使系统增加了更多的数据存储空间。
CPI是由一种被IEEE认定的标准硬件描述语言VHDL(VHDL主要用于描述数字系统的结构、行为、功能和接口)实现的。
在系统终端我们选用LCM液晶显示模块，直接显示需要的指纹图像和数据结果。
要显示的图像或数据先由DSP存人缓冲器，再由LCM读取，这样可以避免了由于DSP 和LCM读写速度不匹配而发生错误。
由于该模块板必须具有完全独立运行指纹图像检测;特征提取;特征提取和特征模板存储等程序综合各个方面因素因此采用了TI 公司的DSP 处理器TMS320VC5402 该芯片的主要特征有最高频率100MHz 性价比极高它含4k 16bits 片内ROM 16k 16bits 片内DARAM 6 个DMA通道2 个McBSP 2 个Timer 外部程序空间可扩展到1M16bits 可工作在3 种低功耗方式(IDLE1 IDLE2 IDLE3)本设计中为该处理器分别扩展了512k 16bits 的Flash和SRAM 各1 片使用Altera 公司的CPLD 芯片EPM3032A为Flash 和SRAM 等产生部分控制信号利用MAX3111 为DSP 扩展一个与PC 机通信的异步串口指纹检测芯片采用Veridicom 公司的FPS200 指纹检测芯片整个模块板的系统。
图像采集电路是整个系统中极其重要的部分，高质量指纹图像的采集大大的降低了在鉴定指纹时的误识率和拒识率，提高整个系统的性能。
系统采用的是美国Veridicom公司的FPS200固态指纹感器作为图像采集电路的核心器件。
芯片适用于更复杂的指纹和更恶劣的气候条件。
它采用标准COMS工艺制造，获取图像为256×300像素，分辨率为5。
OPJ。
提供二三种接口方式：标准8位微处理器总线、集成高速USB接口、串行外设接口SPI。
图像传输速度分别为30帧／s、13帧／s、10赖/s.FPS200芯片由256列和300行电容阵列组成，芯片内设计有两个采样保持电路用于指纹图像的采集。
通过测量每个传指感单元在每次充电后的电压值和放电后的电压值的差来获得每路。
系个传感单元的电容值。
每次捕捉每行图像后，在该内的每个传感单元内就有待数字化的电容值。
因此通过改变放电电流大小和放电时间就可以改变FPS200的灵敏度。
整个图像采集流程网如网3-2所示。
图3-2（1）DSP 处理器与FPS200 指纹检测芯片相连指纹检测芯片采用了Veridicom 公司的电容式指纹传感器FPS200 该芯片提供了3 种可供选择的接口分别为USBSPI 和并行接口使用了SPI 接口与DSP 的McBSP1 互联DSP 处理器的McBSP 接口为高速全双工多通道缓存串行接口每个McBSP 接口包含6 个管脚引线分别为BCLKX(传送参考时钟) BDX(传送数据) BFSX(传送帧同步信号)BCLKR(接收参考时钟) BDR(接收数据)和BFSR(接收帧同步信号) 在与FPS200 的SPI 接口互联时DSP 处理器采用主方式FPS 的SPI 采用从方式连接如图3-3所示图3-3（2）DSP 存储空间扩展由于 DSP 本身所带的数据存储器只有16kB 的DARAM程序存储器也只有4kB 的ROM 我们所采集的一幅原始指纹图像就有75kB 再加上指纹处理所需的数据空间以及运行和存储程序所需的程序空间芯片上所带空间无法符合使用要求必须扩展数据存储器和程序存储器在该模块板上扩展了512k 16bits 的Flash 芯片用于存储指纹处理程序和指纹特征模板此外还扩展了512k 16bits 的SRAM 芯片用于运行指纹处理程序提供保存采集到的指纹图像以及程序运行过程中所需的临时数据所需空间Flash 与SRAM 的D[0..15]以及A[0..14]总线直接与DSP 的Data[0..15]以及Add[0..14]相连另外的/WE /OE /CE 和A[15..18]等信号线的控制信号将通过CPLD 产生相应的译码信号如图所示CPLD 所产生的译码逻辑将在后面加以说明由于DSP 的数据寻址空间只有64 16bits 在对数据空间操作时DSP 的地址线A16-A19 将处理高阻状态，因此无法直接对512k 16bits 的数据空间进行操作将128k 16bits的SRAM 划分给数据空间将剩下的384k 16bits 的SRAM和全部512k 16bits 的Flash 划分给程序存储空间DSP 在对数据空间操作时当标志位OVLY 为1 时系统把低32kB的寻址空间映射到片内DARAM 和ROM 中外部扩展的数据空间若地址在0000h~7FFFh 范围内的则无法操作再把外扩的128k 16bits 的数据空间分成4 页分时影射到8000h~ffffh 的地址空间中即高32kB 的数据空间如图3-4所示。
最终数据空间的寻址范围为0000h~ffffh 其中高32k的空间可通过页面切换共4 个页面总共有144kB 的数据空间外部程序间共有896kB 寻址空间为00000h~dffffh图3-4（3）扩展串行通信口DSP 所提供的McBSP 的接口为高速全双工的串口与PC 机所提供的异步串口操作方式不同无法直接相连我们通过一个异步串口收发器Max3111 来实现操作方式的转换该芯片已包含了2 个RS322 电平转换器这样就不再需要MAX232 进行电平转换利用DSP 的McBSP0 端口与MAX3111 互联DSP 的发送时钟信号(BCLKX0) 作为MAX3111 的串行时钟输入发送帧同步脉冲信号(BFSX0)作为MAX3111 的片选信号(CS) BDX0 与DIN 连接作为发送数据线BDR0 与DOUT 连接作为接收数据线MAX3111的TX 与T1IN 连接RX 与R1OUT 连接以便利用其片内的转换器实现UART 到RS-232 电平的转换MAX3111 的中断信号(IRQ)与DSP 的外部中断相连连线如图3-5 所示图3-5（4）其他电路设计除以上功能模块外再就如下几点作简要说明整个模块板采用+5V 单一电源供电经电源调整模块TPS767D318 输出+3.3V 与1.8V 电压模块板中所有芯片均采用3.3V 电压DSP 的核心电压采用1.8V板中通过IO 口HD0 和HD1 扩展了两个功能按钮两个均采用低电平触发方式两个按钮连线通过或门功能产生一个中断信号连接DSP 的/INT2 管脚使用中断方法对该两个按钮进行编程模块板中提供了一个10 芯JTAG 接口用于对CPLD 芯片进行编程板中还提供了一个14 芯的JTAG接口用以对DSP 进行调试模块板中使用3 组调线分别连到DSP 的CLKMD1CLKMD2 和CLKMD3 管脚用于设置DSP 的倍频的倍数。