指纹识别技术的研究与设计-指纹图像预处理之一
指纹识别的研究目意义与国内外的研究现状
指纹识别的研究目的意义及国内外研究现状1研究的目的和意义2指纹识别技术简介2.1指纹识别的一般工作模式2.2基于图像匹配的指纹识别系统的研究内容2.3目前指纹识别的应用3国内外指纹识别系统的发展状况3.1指纹识别的起源3.2 指纹识别的研究与发展历程1研究的目的和意义在网络化时代的今天，我们每个人都拥有大量的认证密码，比如开机密码、邮箱密码、银行密码、论坛登陆密码等等；并配备了各种钥匙，如门锁钥匙，汽车钥匙，保险柜钥匙等。
这些都是传统的安全系统所采用的方式，随着社会的发展，其安全性越来越脆弱。
而我们的生活随时都需要进行个人身份的确认和权限的认定，尤其是在信息社会，人们对于安全性的要求越来越高，同时希望认证的方式简单快速。
为了解决这一问题，人们把目光转向了生物识别技术，希望能借助人体的生理特征或行为动作来进行身份识别。
这样您可以不必携带大串钥匙，也不用费心去记各种密码。
另外，生物特征具有唯一性，不可复制性，例如指纹，有学者推论：以全球 60 亿人口计算，300 年内都不会有两个相同的指纹出现。
以电子商务、电子银行的安全认证为例，目前在电子商务中他人会假冒当事人的身份，如果通过生物特征进行论证，就可有效防止此类事件的发生。
另外，网络、数据库和关键文件等的安全控制，机密计算机的登陆认证，银行 ATM、POS 终端等的安全认证，蜂窝电话，PDA 的使用认证等等，都离不开可靠安全的生物特征识别。
可见，生物特征识别不但有可观的经济效益，还有不可估量的国家信息安全效益。
长期以来，验证身份的方法是验证该人是否持有有效的信物，如照片、密码、钥匙、磁卡和IC卡等。
从本质上来说，这种方法验证的是该人持有的某种“物”，而不是验证该人本身。
只要“物”的有效性得到确认，则持有该“物”的人的身份也就随之得到确认。
这种以“物”认人的办法存在的漏洞是显而易见的：“物”的丢失会导致合法的人无法被认证，以及各种信物容易被伪造、破译。
指纹识别系统中的图像预处理算法研究的开题报告
指纹识别系统中的图像预处理算法研究的开题报告
一、研究背景
随着指纹识别技术在行业应用中的广泛普及，提高指纹识别系统的准确性和可靠性成为研究热点。
图像预处理是指纹识别中一个重要的环节，直接影响着指纹图像的质量和后续的处理效果。
因此，研究指纹图像预处理算法，对于提高指纹识别系统的性能和应用效果具有重要意义。
二、研究目的
本文旨在研究指纹识别中的图像预处理算法，探究其对指纹图像质量影响的规律和优化策略，提高指纹识别系统的准确性和可靠性。
三、研究内容
（1）指纹图像的采集与处理方法
a. 硬件采集设备的选择和使用
b. 数据预处理方法：去噪、归一化等
c. 图像增强方法：灰度拉伸、直方图均衡化等
（2）指纹图像预处理算法
a. 颜色空间转换
b. 边缘检测
c. 形态学处理
d. 图像分割和去除背景
（3）指纹图像预处理算法的优化和比较
a. 基于遗传算法的优化
b. 基于模型的比较
c. 算法实例对比
四、预期结果
本文预计可以提出一组优秀的指纹图像预处理算法，能够有效地提高指纹识别系统的准确性和可靠性。
同时，结合实验结果，对优化和比较方法进行评估和验证，为指纹识别研究提供一定的参考意义。
五、研究意义
指纹识别是一种广泛应用于生物识别领域的手段，图像预处理作为其重要环节，对其准确性和可靠性具有重要影响。
因此，本文的研究可以提高指纹识别系统的性能和应用效果，为生物识别技术研究和应用提供更多的方案和支持。
同时，研究过程中的优化和比较方法也有一定的理论和方法价值，对于其他图像处理方法的研究也具有参考意义。
指纹识别技术的研究与设计--指纹图像预处理之二 计算机科学与技术专业毕业设计 毕业论文
毕业设计〔论文〕题目名称：指纹识别技术的研究与设计--指纹图像预处理之二院系名称：计算机学院班级：软件052班学号：200500834218学生姓名：王思远指导教师：杜俊俐2021 年6 月指纹识别技术的研究与设计--指纹图像预处理之二The Fingerprint Recognition Technology's Research and Designs---Second fingerprint image pretreatment院系名称：计算机学院班级：软件052班学号：200500834218学生姓名：王思远指导教师：杜俊俐2021 年6 月摘要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，人们之间的信任本钱将大大降低，提高人类社会活动的效率。
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。
在信息时代，一种平安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。
不可防止，所有基于这种网络技术根底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。
随着科技的进步，指纹识别技术已经开始慢慢进入计算机世界中。
目前许多公司和研究机构都在指纹识别技术领域取得了很大突破性进展，推出许多指纹识别与传统IT技术完美结合的应用产品，这些产品已经被越来越多的用户所认可。
对指纹图片进行识别前的预处理工作，希望不吝指正。
关键词：指纹、图像、预处理、指纹识别技术。
AbstractThe fingerprint recognition takes one bioassay technology, has provided for humanity's individual's definition so far most quickly and the credible method.Along with fingerprint recognition popularization, between people's trust cost will reduce greatly, raises the efficiency which the human society moves. Regarding wanted to be engaged in with already was engaged in the network commerce the company saying that the seal bargain person's status was solves the credit problem first step, moreover was most important one step. In the information age, one security convenient status authentication way appears even more important. “in the network, nobody knew that you are a dog,〞in this case, any based on network environment under contact by Mongolia in a technical significance gray. Inevitable, possessed the economic activity therefore deeply has also been gotten based on this kind of networking foundation above not real and not the brand mark which trusted.Along with the technical progress, the fingerprint recognition technology already started to enter in slowly the computer world. At present many companies and the development facility have made the very big breakthrough progress in the fingerprint recognition area of technology, promotes many fingerprint recognitions and the traditional IT technology perfect union application product, these products were already approved by more and more users.Before this system uses Visual the C++ 6.0 for fingerprint pictures to carry on the recognition the pretreatment work, hoped that the liberal with points out mistakes.Key word: Image, pretreatment, fingerprint recognition technology.目录摘要 (I)Abstract............................................................................................................ I I 第1章指纹识别概述 (5)1.1 指纹识别技术 (5)1.1.1 指纹识别的简介 (5)1.1.2 指纹识别的关键技术 (5)1.1.3 指纹识别的研究历程 (5)1.2 预处理技术 (6)指纹识别技术的应用 (6)指纹识别的可靠性 (7)第2章指纹识别系统的需求分析 (9)2.1 指纹识别系统的目标 (9)2.2 指纹识别系统的功能需求 (9)2.2.1 指纹图象的点运算 (9)2.2.2 指纹图像的几何变换 (9)2.2.3 指纹图像的图像增强 (9)2.2.4 指纹图像的形态学变换 (9)2.2.5 指纹图像的图像分割 (10)2.2.6 查看直方图 (10)2.3 指纹识别系统的性能需求 (10)2.3.1 运行平台的低要求 (10)2.3.2 系统的实时性 (10)2.3.3 系统的有效性 (10)2.4 指纹识别系统的结构 (10)2.4.1 指纹识别系统框架图 (10)2.4.2 指纹识别系统模块功能划分 (12)指纹识别模块 (12)2.5 开发工具 (12)第3章指纹识别系统中预处理的设计与实现 (13)3.1 预处理功能模块的设计 (13)3.2 预处理模块的详细设计 (15)3.2.1 点运算模块 (15)3.2.2 几何变换模块 (18)3.2.3 图像增强模块 (22)3.2.4 形态学变换模块 (25)3.2.5 图像分析模块 (26)3.2.6 查看模块 (28)3.3 预处理实验结果与分析 (30)3.3.1 预处理实验结果 (30)3.3.2 预处理结果的分析 (38)第4章系统工程目录说明 (39)4.1 系统工程目录 (39)4.2 系统主要的类 (40)4.2.1 CDlgIntensity类的成员函数与成员数据 (40)4.2.2 CDlgLinerPara类的成员函数与成员数据 (41)4.2.3 CDlgMidFilter类的成员函数与成员数据 (43)4.2.4 CDlgPointStre类的成员函数与成员数据 (44)4.2.5 CDlgPointThre类的成员函数与成员数据 (46)4.2.6 CDlgPointWin类的成员函数与成员数据 (48)4.2.7 CDlgSmooth类的成员函数与成员数据 (49)第5章系统的调试、运行与测试 (52)5.1 程序设计中出现的问题与解决方法 (52)5.1.1 点运算 (52)5.1.2 几何变换 (54)5.1.3 图像增强 (56)5.1.4 形态学变换和图像分析 (57)5.2 系统测试局部结果显示 (59)5.2.1 图像信息载入出错显示： (59)5.2.2 功能处理过程中出错提示： (59)5.2.3 提示用户保存信息显示： (59)5.2.4 主界面显示： (59)第6章结论 (61)参考文献 (62)致谢 (63)附录 (64)第1章指纹识别概述1.1 指纹识别技术指纹识别的简介指纹识别技术通过分析指纹的局部特征，从中抽取详尽的特征点，从而可靠地确认个人身份。
指纹识别的预处理.
基于梯度的指纹分割方法
基于梯度的方法一般用梯度的一致性作为特征 来分割指纹图像 , 因指纹有效区域是平行的线 形结构 , 所以前景区域的一致性一般都高于背 景区域。在(i,j)点的一致性可定义为:
其中,Vx,Vy分别代表在G(i,j)点x,y方向的梯度,W为 窗口大小。
此方法在初步分割过后 , 可能存在孤立的小前景或者 小的前景空洞。本文通过连通域检测对其进行优化。 (1) 孤立小前景。对于孤立的小前景 , 如果其面积小于 设定的阈值,则强制归为背景。 (2) 前景小空洞。对于前景小空洞 , 对于面积小于一定 阈值的连通域进行优化处理。在优化过程中合置信度, 如果该连通域内像素的置信度不是很小 , 则强制归为 前景; 否则说明该区域图像质量较差 ,视作指纹中图像 质量不好的区域,不做强制归整。
二值化后处理
由于灰度滤波的不完全性 , 而且在二值化过程 中有时会引入新的噪声 , 需要对图像进行滤波 处理。 采用加权中值滤波的方法 , 根据前景点的不同 方向选用不同的权值模板进行滤波 , 以便于消 除纹线上的孔洞和缺口。
细化处理
二值化后的纹线仍然有一定宽度 , 需要细化为 单个像素宽度的骨架。细化算法很多 , 这里采 用骨架提取技术。 算法描述如下:目标点标记为1,背景点标记为0。 定义边界点本身标记为 1, 而其 8 个邻域中至少 有1个标记为0的点
指纹图像二值化
二值化的目的是把灰度指纹图像变成0、1取值 的二值图像 , 目前最常用的方法是阈值法。由 于不同图像的灰度变化差异较大 , 即使是同一 幅图像 , 其各部分的明暗也有很大的差别 , 因此 固定阈值方法显然是不可取的。 另一种方法是局部阈值法 , 它能根据前景各小 块的明暗来调整阈值的大小,效果较好。
指纹识别算法研究的开题报告
指纹识别算法研究的开题报告题目：指纹识别算法研究一、选题背景随着生物识别技术的不断发展，指纹识别技术已成为应用最广泛的一种。
指纹识别技术以其高效、准确、便捷的特点，在安全、金融、人员管理等领域得到广泛的应用。
然而，目前的指纹识别技术也存在一些问题，如指纹图像质量问题、橙皮效应、容易受到猜测攻击等问题。
因此，研究指纹识别算法，提高指纹识别的准确性和安全性，具有重要的理论和应用价值。
二、研究目的和内容目的：本研究旨在深入探讨指纹识别算法的原理、发展历程和应用领域，研究指纹图像预处理、特征提取、匹配算法等关键技术，提出一种高效、准确的指纹识别算法，以实现更加精确和安全的指纹识别应用。
内容：1. 指纹识别技术的背景和概述2. 指纹图像预处理技术研究3. 指纹特征提取算法研究4. 指纹匹配算法研究5. 算法设计和实现6. 实验和结果分析三、研究方法1.收集和分析文献，系统研究指纹识别技术的发展和现状；2.对指纹图像进行预处理和特征提取，并进行特征选择和降维；3.比较和分析不同的匹配算法，提出一种新的高效、准确的匹配算法；4.设计和实现指纹识别系统，进行实验测试。
四、预期结果本研究预期结果是提出一种高效、准确的指纹识别算法，能够有效解决现有识别技术存在的问题，使指纹识别更加精确和安全。
五、研究意义本研究对指纹识别技术的发展和应用具有重要的理论和实践意义，为指纹识别技术的进一步发展提供重要的指导和支持。
同时，此研究也对提高安全保障、优化社会资源的利用和实现智慧城市的建设等方面具有实际和深远的经济、社会和科技价值。
指纹图像预处理算法
概述指纹图像预处理算法1 概述1.1 研究的目的指纹识别技术作为一种生物特征识别技术,具有传统识别技术无法比拟的优点。
近年来,随着嵌入式计算机的蓬勃发展和指纹传感器性价比的提高,这一充满生机的技术作为一种高级安全认证手段已越来越频繁地出现在手机、笔记本电脑、PDA、蜂窝电话等多种数码产品中,广泛地应用在刑侦、IT、医疗、金融等诸多行业。
这不仅体现了该技术乐观的市场前景,更对其提出了更高的要求。
在激烈的市场竞争中,能否研发出高效、健壮的指纹识别算法显得尤为重要。
指纹图像的预处理和特征提取是任何一种指纹识别算法中的关键部分[1],因为它直接关系到后续的指纹匹配,进而影响指纹识别系统的识别率和识别速度。
近年来,以指纹识别技术为代表的生物识别技术引起了人们的广泛关注。
自动指纹识别系统大多是依靠细节特征实现指纹的识别,可靠、准确的提取细节特征是自动指纹识别实现的前提和基础。
细节特征提取的准确性严重依赖指纹图像的质量。
在实践中,由于手指本身的因素和采集条件的限制,采集到的指纹图像会不同程度的受到各种噪声的干扰。
因此,在细节特征的提取和匹配之前一般要对采集到的指纹图像进行预处理。
预处理的目的是:去噪声,把原图像变成一幅清晰的二值点线图,易于正确的特征提取。
要求预处理在消除噪声的同时应尽量保存原图像的真实特征不受损失[2]。
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，就能验证他的身份。
在实验的任务是：理解、掌握指纹识别系统的工作原理；理解、掌握MATLAB 程序设计方法；用MATLAB编写指纹图像预处理算法的程序，对程序运行结果进行分析。
指纹图像的预处理和特征提取是任何一种指纹识别算法中的关键部分,因为它直接关系到后续的指纹匹配,进而影响指纹识别系统的识别率和识别速度。
指纹识别ppt课件
将指纹识别技术应用于门禁系统，可以实现 进出人员的身份识别和权限控制，提高了门 禁系统的安全性和智能化水平。
指纹识别在考勤管理中的 应用
通过指纹识别技术，可以实现员工考勤的自 动化管理，有效避免了代打卡等作弊行为，
提高了考勤管理的准确性和公正性。
身份认证和权限控制
指纹识别在身份认证中的应用
基于电容、电感等半导体 技术，通过感应手指表面 电荷分布来捕捉指纹图像 。
超声波指纹采集器
利用超声波穿透性强、方 向性好等特点，捕捉手指 内部的指纹信息。
图像处理算法
预处理算法
包括去噪、增强、二值化等操作，用 于提高指纹图像的质量和可识别度。
特征提取算法
匹配算法
将提取出的特征点与数据库中的指纹 特征进行比对，找出相似的指纹信息 。
细节点匹配
通过比较两枚指纹图像中细节点 的类型和位置信息进行匹配，具
有较高的准确性和鲁棒性。
纹理匹配
利用指纹图像中脊线和谷线形成 的纹理特征进行匹配，对于质量 较差的指纹图像具有一定的优势
。
深度学习匹配
通过训练深度学习模型学习指纹 图像中的特征表示，并进行相似 度计算，具有自适应性强、性能
稳定等优点。
随着科技的不断进步和创新，指纹识别技术将不断升级和完善， 提高识别精度、速度和安全性。
应用领域拓展
指纹识别技术将广泛应用于金融、安防、智能家居、医疗等领域， 为人们提供更加便捷、安全的身份认证和访问控制服务。
产业链不断完善
随着指纹识别技术的不断发展和应用，相关产业链也将不断完善和 成熟，形成更加完整的产业生态体系。
细化
对二值化后的指纹图像进行细化操作，将指纹的纹路细化为单像素宽度，便于后续的指纹特征分析和处理。常用 的细化算法包括OPTA算法、Hilditch算法等。这些算法通过不断去除图像边缘的像素点，最终得到细化后的指纹 图像。
指纹识别中的图像处理研究-指纹图像的特性分析(一)
指纹识别中的图像处理研究--指纹图像的特性分析（一）2 指纹图像的特性分析一副指纹数字图像是一个二维阵列，其阵列的元素值称为灰度值或者亮度值，在指纹图像还没有被量化成数字图像之前，它是一个连续亮度函数的集合，指纹的特征信息就包含在这些亮度值中，在现有的指纹取像器件中，大部分是将指纹图像量化成256个不同灰度级，也有32个灰度级的，对于确定身份的指纹识别技术而言，256个灰度级是应用最广泛的，本论文所指的指纹图像如无特殊说明均指256个灰度级的指纹图像。
图2.1所示的是一个256灰度级的数字指纹图像。
2.1数字图像的几何特性对一幅数字图像，如果要对其中包含目标物体进行识别和定位，经常使用图像区域的一些简单的特性，如大小、位置、方向，如果目标物体的尺寸和形状完全不同，则可以利用尺度和形状特性来识别目标物体。
下面分别对数字图像的大小、位置、方向进行说明。
2.1.1尺寸和位置对于一幅m&TImes;n二值图像B［i，j］，其目标区域的面积A（或零阶矩）由公式（2.1）给出，目标区域的位置，用区域中心位置（x，y）表示来，目标区域中心（x，y）可以用公式（2.2）来表示，将公式（2.2）进一步化简可得到区域中心的计算公式（2.3）。
其中x和y是目标区域中心在图像中的行数和列数由上式可以看出，区域中心是通过对图像进行全局运算得到的一个点，因此它对图像中的噪声相对来说不敏感。
2.1.2 方向计算目标物体的方向比计算它的位置要复杂，某些形状（如圆）的方向不是唯一的，为了定义唯一的方向，一般假定物体是长形的，其长轴方向被定义为物体的方向。
通常地，二维平面上与最小惯量轴同方向的最小二阶矩轴被定义为长轴。
图像中物体的二阶矩轴是指这样的一条直线，物体上的全部点到该直线的距离平方和最小，以二值图像B［i，j］为例，图像上目标区域到最小二阶矩轴的距离平方和χ2可用公式（2.4）表示。
其中rij是目标区域点［i，j］到直线的距离。
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。
指纹图像的预处理算法
噪声， 在指纹脊线上仍然会存在一些气泡， 脊线边沿也有不少 毛刺， 所以有必要对二值图像再进行一次滤波。 文献 ［ 9 ］提出 了窗口搜索法， 此方法对于窗口的尺度很难把握， 因为窗口过 大， 会损坏口形特征， 窗口过小又不能发挥滤波的作用。 本文 改变思路： 对于不同大小、 形状的气泡和毛刺， 不要求一次性 消除， 而是从最基本的情况入手， 对噪声象素点一一击破， 逐 步消除所有噪声。 所以这里气泡填补和毛刺消除的条件都比 较严格， 在一定程度上避免了窗口的尺度和形状难以确定的 难题。 当它 8 邻域内的黑色象素 # ）对于 7 - . 即白色象素点， 至少有 9 个时， 把它作为气泡处理， 予以填充； ! ）对于 7 - # 即黑色象素点， 当它 8 邻域内的白色象素 至少有 : 个时， 把它作为毛刺处理， 予以消除。因为黑色象素 点是特征点的概率比较大， 为了避免损坏特征， 毛刺消除的条 件更为苛刻一些； " ）通过迭代， 使较大的气泡和毛刺也满足上述条件， 最 终除去。当没有象素点变化时停止迭代。
&!
算法构造及实验结果
我们在实验中所使用的指纹图像是通过 aMVQXQ9:; 公司
推出的第三代半导体指纹传感器 Y?*"## 采集得到的。 获取的 图像是 "0, 级灰度图像， 大小为 "0, b (## 象素， 分辨率为 0##XWQ。 图像中黑色纹线为脊线， 白色纹线为谷线。 &1 &! 背景提取 一幅从指纹采集仪输入的指纹图像由指纹前景有效信息 区域和背景区域两部分组成。 在预处理之前把背景分割出来， 只对前景区域进行处理， 不但可以节省处理时间， 而且还能减
来实现识别认证的。 对于一幅充满噪声的原始指纹图像， 预处 理所要达到的目的是： 去除原图像中的噪声， 把它变成一幅清 晰的二值点线图， 便于正确提取指纹特征。 这就要求预处理在 消除噪声、 减少冗余信息的同时还要尽量保护原图像的真实 特征不受损失。 但是常用的均值滤波、 中值滤波、 ‘GUUQR 滤波 等算法应用在指纹识别预处理中， 都存在以下问题： & ）未能 较好地处理指纹图像的背景部分， 影响了特征的提取；" ）未 能利用指纹图像的特征信息， 如方向性等， 对图像的边界有一 定的模糊性， 降低了特征提取的正确率。 本文提出一套指纹预处理算法， 试图通过背景提取、 平 滑、 二值化、 二值滤波、 细化五个处理环节解决以上问题。
指纹识别技术的研究与分析
提 取 的主要 有两类 ： 异点 和 结构 特征 ， 异点 包括 核 技术 之 一 ， 文对 指纹识 别技 术 的概念 、 理作 了详 细 奇 奇 本 原 形、 三角 形和 涡轮形 三 种 ； 结构 特征 包括 端 点 、 分叉 点 、 的介 绍 ，并 根据指 纹识 别技术 的应 用分 别 从指 纹 的图
征 点提取 一 般分为 提 取特 征点 和 伪特 征点 的剔 除两 个 阶段 。
参考 文献 ： １ 】 自动 Ｄ． 新 指 纹 图像 特 征提 取 的方 法 主 要有 两 种 ：从 指纹 的 ［ 安 健 ， 指 纹 识 别算 法 的研 究 与 实 现 ［】 新 疆 ， 疆 大 学 ，
２ 指 纹识别 技 术原理 、 ３ 指纹 图像预处 理 ． ２
指纹 是人 手 指表 皮 上 突起 的纹 线 。 由于人 的遗 传
一
在 指纹 数字 图像 采集 的过程 中 ，由于受 手指 的破
特性 ， 何人 的指纹 都 不尽相 同 。 任 在指纹 的纹线 中包 含 损 、 压方式 或采集 环 境 的影 响 ， 按 使输 入 的指纹 图像 是 着每 个指 纹 的特 征 点 ， 起 点 、 如 终点 、 分又 、 合 等 ， 结 并 幅含有 噪声较 多的灰 度 图像 。噪声 的 产生一 般都 是 且 所有 的指纹 纹路 还存 在 着或 者连续 、或 者平 滑 等特 随机 的 、 规则 的 ， 无 噪声会 干扰 正 常 的信 号 ， 导致 指 纹 点 ， 至有些 经 常 出现 中断 、 又 或打 折 ， 甚 分 因此形 成 的 图像 的断裂 、 模糊 等 。 纹 图像预 处理操 作是 利用信 号 指 指 纹特 征点无 规则 的排 列 ，每个 人 的指纹 甚 至每 一个 处理 技术去 除 图像 中的各种 噪 声干扰 ，尽 量恢 复指 纹 指 纹 的每一条 纹线 都是 独立 的 、 唯一 的 ， 且是 终 生不 的脊 线结构 ， 它变成 一幅清 晰 的指纹 图像 。 并 将 指纹 图像 变。指 纹识 别技术 的研 究 主要 是对指 纹 的两类 特 征进 预处 理过程 是在 图像 识别 之前 ，它 是正 确地进 行 特征 行 验证 ： 总体 特征 和局 部特征 。 体特征 是可通 过 人 眼 提取 、 配等操作 的基 础 ． 总 匹 指纹 图像 的预 处理 过程 包括 直 接就 可观察 到 的特 征 ， 部特 征是 指纹 的特 征点 ， 局 不 图像 归 一 化 、 像分 割 、 图 图像增 强 、 值 化 和细 化 等过 二 同指纹 或许 可能具 有 相 同的总 体特 征 ，但 它们 的 特征 程 。
基于图像处理的指纹识别算法研究
基于图像处理的指纹识别算法研究概述：指纹识别作为生物特征识别技术的一种，广泛应用于人们的生活中。
随着科技的不断进步，基于图像处理的指纹识别算法得到了极大的发展和应用。
本文旨在研究和探讨基于图像处理的指纹识别算法的原理、方法及其在实际应用中的优势和挑战。
1. 指纹的特性与图像处理概述指纹作为一种常用的生物特征，每个人的指纹都具有独特性和稳定性。
基于这一特性，指纹识别技术利用图像处理的方法来提取和比对指纹图像中的特征点，以实现身份认证和鉴定等应用。
2. 基于图像处理的指纹识别算法原理基于图像处理的指纹识别算法的核心在于特征提取和匹配。
其中，特征提取是指从指纹图像中提取出能够代表指纹纹线和纹型特征的信息，而匹配则是通过比对这些特征信息来判断指纹的一致性。
- 基于纹型的指纹识别算法：该方法主要关注指纹图像中的纹型特征，通过分析纹线的走向、类型和空间关系等来提取指纹特征，并应用模式匹配算法进行比对。
- 基于特征点的指纹识别算法：这种方法通过检测和提取指纹图像中的特征点，如脊线终止点和分叉点等，然后利用这些特征点进行匹配。
- 基于小区域的指纹识别算法：该方法将指纹图像分成多个小的局部区域，然后针对每个区域提取和匹配指纹特征，最后将局部的匹配结果综合起来得到最终的识别结果。
4. 基于图像处理的指纹识别算法优势- 高准确性：利用图像处理技术可以对指纹图像进行精确的特征提取和匹配，从而提高指纹识别的准确性。
- 高效性：图像处理算法能够快速提取和匹配指纹特征，对于大规模指纹库的识别任务具有较高的效率。
- 非侵入性：指纹识别技术通过采集指纹图像进行处理，不需要额外的物理接触，非常便于实施。
- 数据质量：指纹图像的质量和干扰因素（如污染和伪造等）会对提取和匹配算法的准确性造成一定的影响和挑战。
- 多模态特征融合：为了提高指纹识别系统的准确性和可靠性，需要将指纹的多种特征综合起来进行识别，如纹型、纹线、细节等，这对算法的设计和优化提出了更高要求。
指纹图像预处理
目录摘要 (II)Abstract (III)第一章概述 (4)1.1 指纹及其识别 (4)1.2 指纹识别算法概述 (4)1.3采集指纹图像的技术 (5)1.4 指纹预处理 (6)1.5 指纹图像预处理过程及一般算法 (7)1.6特征拾取、验证和辨识 (8)1.7 指纹识别的主要应用 (9)1.8本次设计的任务要求 (10)第二章设计方案 (11)2．1 平滑处理 (11)2，1．1 增强对比度 (11)2．1．2 指纹图像规格化和滤波 (11)2．2 锐化处理 (12)2．3 二值化 (13)2.4 细化 (14)2.5 特征值的提取 (15)2.6 伪特征点的去除 (16)2.7本章小结 (17)第三章 MATLAB软件设计 (18)3.1MATLAB的简介 (18)3.2 程序调试 (20)3.2.1设计思路 (20)3.3图像处理 (21)3.4本章小结 (31)结束语 (32)致谢 (33)参考文献 (34)摘要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。
用Matlab实现这种方法，既能分步对指纹图像预处理算法进行仿真测试，又可以很直观地看到图像预处理算法的效果。
实验证明，用Matlab实现的处理结果比较理想，满足识别的应用性。
本文介绍用matlab实现了指纹图像的对比度增强、有效区域的选取、指纹图像的二值化、指纹的特征值提取等。
并选取较好的处理步骤和算法参数解决指纹图像预处理的问题。
关键字指纹图像预处理，二值化，对比度，特征点提取AbstractFingerprint image pre-processing is a prerequisite of fingerprint recognition, it will have a direct impact on the success of fingerprint recognition, fingerprint image degradation because of the difficulties caused by the characteristics of fingerprint images based on reasonable assumptions made, and made under the assumption that contrast enhancement algorithm for fingerprint images, fingerprint extraction algorithm effective area, according to the direction of the image segmentation algorithm and the information to remove noise in the image bubble algorithms deal with the effect, It can effectively solve the problem of fingerprint image preprocessing.Every part of fingerprint images preprocessing algorithms can be simulated and testd by matlab，and the effect of images processing algorithms can be observed intuitively．The experimental results show that Matlab can get ideal processing result，and can meet the requirement of recognition．We introduce the use of matlab to achieve a fingerprint image contrast enhancement, the effective selection of the region, the fingerprint image binarization in this text. And to select the best of processing steps and algorithm parameters to solve the fingerprint image pre-processing problems.Key word Fingerprint image preprocessing，Binarization，Contrast，Feature point extraction第一章概述1.1指纹及其识别指纹是人类手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的纹路。
指纹图像预处理和特征提取算法研究的开题报告
指纹图像预处理和特征提取算法研究的开题报告一、研究背景指纹识别作为生物特征识别技术的一种，已经被广泛应用于安全、警务、金融、医疗等领域。
指纹识别的基础是对指纹图像的预处理和特征提取，对于指纹识别系统的识别率和鲁棒性均有很大的影响。
目前，指纹图像预处理和特征提取算法已经取得了很多进展，但是还存在一些问题。
例如，部分算法对噪声和光照等因素比较敏感，识别率较低；部分算法时间复杂度较高，不能满足实时性要求。
二、研究目的本次研究旨在探讨针对指纹图像预处理和特征提取算法的优化方法，提高指纹识别的准确性和实时性。
三、研究内容1. 针对指纹图像的预处理算法对指纹图像进行增强、去噪和分割等预处理操作，提高指纹图像质量，减少噪声和干扰。
2. 针对指纹图像的特征提取算法采用基于脊线和谷线的特征提取算法，提取指纹图像的关键特征，支持快速匹配和识别。
3. 性能优化结合实际应用场景，对算法进行性能优化，降低时间复杂度，提高系统的实时性。
四、研究方法1. 文献综述对现有的指纹图像预处理和特征提取算法进行综述和分析，查找优化算法的思路和方法。
2. 算法实现在Matlab、Python等平台下，对优化算法进行实现和测试，验证算法的准确性和实时性。
3. 系统优化结合实际应用场景，对算法进行优化，提高系统的实际应用价值。
五、预期成果本次研究将完成以下预期成果：1. 提出一种针对指纹图像预处理和特征提取算法的优化方法，提高指纹识别的准确性和实时性；2. 实现优化算法，并在数据集上进行测试，验证算法的有效性；3. 提供一种高效、准确、实时的指纹识别算法，可用于安全、警务、金融、医疗等领域。
六、研究计划本次研究计划分为以下几个阶段：1. 研究前期调研和文献综述，了解现有的指纹图像预处理和特征提取算法，明确研究目标和方法，完成开题报告和指导教师指导意见；2. 研究算法实现和测试，完成算法实现和测试方案，验证算法的有效性，撰写论文的文章；3. 系统优化和实验验证，结合实际应用场景，对算法进行优化，并在实验环境中完成算法的验证，收集相关数据，撰写论文的文章；4. 论文写作和答辩，整理撰写论文，并进行答辩。
指纹识别技术
拓展指纹识别技术在公共安全 领域的应用，如刑侦、出入境
管理等。
06
总结回顾与拓展思考
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
本次课程重点内容回顾
01
指纹识别技术基本 原理
详细介绍了指纹识别的生物学基 础、指纹特征提取和匹配算法等 核心内容。
02
指纹识别技术应用 领域
门禁系统身份验证功能实现
身份验证
指纹识别技术可用于门禁系统的 身份验证，通过比对指纹信息， 实现进出人员的快速、准确识别 。
安全性提升
相比传统的门禁卡或密码方式， 指纹识别具有更高的安全性，可 以避免卡片丢失或密码泄露带来 的风险。
企业考勤管理解决方案
考勤记录
指纹识别技术可用于企业考勤管理， 员工通过指纹打卡记录上下班时间， 提高了考勤的准确性和效率。
跨模态生物特征识别
利用不同生物特征之间的互补性，实现更高效的身份认证。
融合算法与技术
研究多模态生物特征融合的算法和技术，提高系统的性能和稳定性 。
深度学习在指纹识别中应用前景
深度学习算法
01
应用深度学习算法对指纹图像进行特征提取和匹配，提高识别
速度和准确性。
大规模指纹数据库处理
02
利用深度学习技术处理大规模指纹数据库，实现快速检索和比
关注新兴应用领域
鼓励学员们关注指纹识别技术在新兴领域的应用，如智能家居、物 联网等，探索新的应用场景和商业模式。
加强跨学科学习
建议学员们加强计算机、生物识别、安全控制等相关学科的学习， 提升综合能力和跨学科创新思维。
THANKS
感谢观看
03
关键技术挑战及解决方案
基于图像处理的指纹识别算法研究与实现
基于图像处理的指纹识别算法研究与实现指纹识别是一种常用的生物特征识别技术，广泛应用于各种安全领域。
基于图像处理的指纹识别算法是指通过对指纹图像进行处理和分析，提取出指纹图像中的特征，并与数据库中的指纹特征进行比对，从而实现自动识别的过程。
本文将从图像处理的角度，对基于图像处理的指纹识别算法进行研究与实现。
首先，对指纹图像进行预处理是指纹识别算法的第一步。
指纹图像通常受到各种因素的干扰，比如噪声、模糊等，这些干扰会影响指纹特征的提取和匹配。
因此，对指纹图像进行预处理是十分重要的。
预处理过程包括图像增强和图像去噪。
图像增强技术主要用于提高指纹图像的对比度和清晰度，常用的算法有直方图均衡化等。
而图像去噪技术则主要用于去除指纹图像中的噪声，常用的算法有中值滤波和小波变换等。
接下来，特征提取是指纹识别算法的关键步骤之一。
通过特征提取，可以将指纹图像中的特征转化为数学特征，并用于后续的匹配和识别。
在特征提取过程中，最常用的方法是将指纹图像分割为小的区域，然后针对每个区域提取特征。
常用的特征提取方法包括图像中的细节纹理特征、频域特征和形状特征等。
对于细节纹理特征，常用的方法有Gabor滤波和方向梯度直方图等；对于频域特征，常用的方法有傅里叶变换和小波变换等；对于形状特征，常用的方法有轮廓提取和角点检测等。
在特征提取之后，需要对提取到的特征进行匹配，在数据库中找到与之相似的指纹特征。
指纹特征匹配算法是指纹识别算法中的核心部分。
常用的特征匹配算法包括相似度匹配和模式匹配等。
相似度匹配算法基于相似性度量，通过计算两个指纹特征之间的相似度来判断是否匹配。
常用的相似度度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
而模式匹配算法则基于模式匹配的原理，通过将指纹特征和数据库中的模式进行比对来判断是否匹配。
常用的模式匹配算法有K最近邻算法和支持向量机等。
最后，需要对指纹识别系统进行性能评估和实现。
性能评估是指对指纹识别系统的性能进行客观评价，常用的评价指标有识别率、误识率和准确率等。
指纹识别预处理算法
指纹识别预处理算法指纹识别预处理算法是一种专门用来识别指纹的计算机算法，它被广泛应用于指纹认证系统来鉴别指纹的真伪。
随着信息技术的发展，指纹认证系统越来越受到重视，指纹识别预处理算法也受到了广泛的应用。
本文详细介绍了指纹识别预处理算法的原理，实现方法，原理及其优势等。
一、指纹识别预处理算法的原理指纹识别预处理算法是一种模板比较算法，它可以提取指纹的纹路特征，然后将提取的纹路特征与样本指纹的模板进行比较，以此来判断指纹的真伪。
指纹识别预处理算法首先以图像处理的方法将指纹图像进行清晰化处理，然后采用边缘检测、缺口检测等方法来进行提取指纹特征，将提取到的指纹特征和样本指纹模板进行比较，以此来识别指纹的真伪。
二、指纹识别预处理算法的实现方法1、图像处理在指纹识别预处理算法中，首先将指纹图像进行图像处理，具体的处理步骤如下：（1）首先，对指纹图像进行去噪平滑处理，去除图像上的杂讯和噪声；（2）然后，对图像进行增强处理，增强图像的对比度，使纹理特征更加清晰；（3）最后，再对图像进行缩放和旋转等处理，使指纹图像更加统一。
2、边缘检测边缘检测是利用梯度检测算法，通过检测图像局部区域中的灰度变化量，来检测图像中的边缘。
边缘检测的结果被用来提取指纹的纹路特征，将提取出的纹路特征存储到特征模板，以此来确定指纹的本质特征。
3、缺口检测缺口检测是一种可以检测指纹图像中缺口位置的检测算法，它是利用指纹图像的熵值比较来实现的，首先将指纹图像分成若干个小区域，计算每个区域的熵值，然后对熵值进行比较，缺口区域的熵值会明显比其它区域的熵值低，从而实现缺口检测。
三、指纹识别预处理算法的原理及其优势1、原理指纹识别预处理算法是基于模板比较，利用指纹纹路特征与样本指纹模板进行比对，来识别指纹真伪的计算机算法。
它主要包括图像处理、边缘检测、缺口检测等步骤，最终得到指纹的纹路特征，并将特征与样本指纹模板进行比较，以此来鉴别指纹的真伪。
2、优势指纹识别预处理算法具有准确性高、操作方便、抗干扰性强等优点，因此得到了广泛的应用。
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指纹识别技术的研究与设计-指纹图像预处理之一摘要指纹图像预处理与是图像处理与模式识别的分支之一，经过若干年的发展技术日趋成熟。
由于指纹的唯一性和不变性，以及指纹识别技术的可行性和实用性，指纹识别已成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。
尽管在此技术上已有多种成型产品，但因为许多核心技术因商业利益和保密需要而未经公开，以及社会的发展对系统的性能提出了更高的要求，所以从事该领域研究，仍具有重要的理论意义和实用价值。
本文完成了如下工作：1．通过比较多种预处理算法，本文选择并实现了指纹图像分割、图像增强、求方向图、二值化等算法。
2．在细化及识别处理方面，本文提出了8邻域查表的细化算法。
对上述各算法，本文均进行了模拟实验。
结果表明，算法的性能达到了设计要求，使整个系统能够快速、准确、可靠地工作。
能够完成对256级的灰度指纹图像的处理任务。
关键词指纹识别；图像处理；图像分割；图像增强；目录摘要 (I)Abstract ..........................................................................错误！未定义书签。
目录......................................................................................................... I II 第1章绪论.. (1)1.1 课题背景 (1)1.2 目的和意义 (2)1.3 理论基础 (2)1.4 指纹识别技术的具体表现 (3)1.4.1 在涉及国家刑事领域的应用 (3)1.4.2 在经济生活方面 (3)1.4.3 在公共事务管理方面 (4)1.5 本文的主要研究内容 (4)第2章需求分析 (5)2.1 本课题目标 (5)2.2 功能需求 (5)2.3 性能需求 (5)2.4 开发工具的选择 (6)2.5 系统设计原则 (6)第3章指纹识别系统总体设计 (7)3.1 系统总体设计 (7)3.1.1 指纹图像的获取 (7)3.1.2 指纹图像预处理 (8)3.1.3 特征的提取 (9)3.1.4 模板匹配 (9)3.2 本章小结 (9)第4章指纹图像预处理之一 (10)4.1 引言 (10)4.2 系统算法描述 (10)4.2.1 归一化 (11)4.2.2 产生方向图 (12)4.2.3 图像增强算法 (15)4.2.4 图像分割 (17)4.2.5 二值化 (23)4.3 细化算法 (24)4.4 指纹的匹配 (25)4.5 本章小结 (26)第5章实验结果与分析 (27)5.1 评估标准 (27)5.2 实验结果 (27)5.2.1 图像分割算法结果比较 (29)5.2.2 图像增强算法结果比较 (29)5.3 本章小结 (30)第6章结论 (31)致谢 (32)参考文献 (33)附录1 (34)附录2 系统用户手册 (36)附录3 程序源代码 (37)专业编制可行性研究报告了解更多详情..咨询公司网址第1章绪论1.1课题背景人体生物特征鉴别技术是一项快速发展生命力旺盛的新兴技术，经过若干年的发展与推广已经被广泛应用在犯罪证据的提取和监狱安全等方面，而且它在极其广泛的日常生活领域也具有巨大的潜力，主要体现在如下几个方面：1．国防安全，现金提取、电子货币传输、ATM安全、信用卡验证。
2．人员出入控制，如重要机关、单位、场所的人员出入控制。
3．海关出入境管理。
4．国家ID系统，为每个人建立唯一的个人标识，以用于政府部门的管理。
5．私有设备的使用控制，如移动电话、个人计算机以及汽车等需要钥匙的设备。
6．其它可以取代钥匙的场合。
在人体生物特征鉴别技术的迅速发展中，产生了指纹自动识别技术，其实人们使用指纹进行个人身份鉴定已经有很长的历史。
早在公元650年，唐代作家贾公秀在其作品中就着重提到了指纹是确认个人身份的方法。
我国将指纹应用于民间契约及断案有悠久的历史，但是由于缺乏专门性研究，未能将指纹识别技术上升为一门科学。
现代指纹识别起源于16世纪后期。
苏格兰医生Henry Fauld于1880年10月28日首次在英国《Nature》上发表论文，指出人的指纹各不相同，恒久不变，并利用现场指纹来鉴定罪犯。
接着，William Hersche也在《Nature》上发表了他本人关于指纹的20多年来的研究成果，从此揭开了现代指纹识别的序幕。
1892年，英国Sir Francis Galton对指纹进行了系统地研究，并提出了指纹细节特征分类，将指纹分为斗、箕、弧三大类，使指纹识别应用进入了一个崭新的时期。
1899年，英国Edward.Henry建立了著名的henry指纹分类系统并于1901年被英国政府正式采用，随后西方各国亦相继采用，指纹识别的应用正式走上了科学化道路。
随着电子计算机的出现，采集技术的发展以及对指纹识别的研究，人们逐渐将人工的指纹识别向指纹自动识别转变。
在这个电子互联程度越来越高的信息化社会里，能够对人体进行精确的鉴别变得越来越重要。
在此之前传统的人体鉴别方法或是利用人们只有自己知道的东西，例如个人的密码，id标识等或是利用用户自己拥有的物品，如身份证、钥匙、解码口令等。
尽管如此这些方法都不能满足电子事务中对高安全运行的专业编制可行性研究报告了解更多详情..咨询公司网址需求。
其共同的弱点是，不能有效及时的区分合法用户，和通过非正常手段已经获得了这些东西的非法使用者。
人体生理行为特征身份验证正是基于人体的生理上的特征（如视网膜）或行为习惯的特征（如签名）来验证用户身份的，由于这些都是人体所固有的特征，因此这些方法具有有效区分假冒者的能力。
因此作为人体生理行为特征鉴别技术的分支，指纹鉴别技术越来越受到社会许多领域的欢迎。
与其它生理特征相比，指纹具有更加准确、更加方便等特点，因此是今后应用的主流。
虽然目前已经有大量的自动指纹识别系统投入使用，但还是难以满足社会对该类系统的需求。
尽管对自动指纹识别技术的研究已经进行了很多年，自动指纹识别技术的设计也已经取得了令人可喜的进步，但诸如阻碍性能的瓶颈等问题却依然存在，识别的准确率程度不能满足在大量用户的使用下保持较高精度和速度，并且其应用的领域还很有限，大多数系统还只是针对某一特定具体领域开发的，但当转向新的领域时却不能继续保持在上一领域高的准确率和稳定性。
因此能够开发出具有更高精度和更广泛应用领域的自动指纹识别系统具有极其重要的现实意义和价值。
1.2目的和意义因为指纹具有唯一性、终生不变性、难于伪造性等优良优点，所以将指纹作为法庭证据已经有非常悠久的历史。
自从基于计算机系统的自动指纹鉴别技术诞生以来，指纹鉴别技术在过去的二三十年中已经取得了很大进展。
作为人体生物特征识别技术中的分支，指纹鉴别技术已经发展很成熟，应用很广泛，具有很大的规模。
指纹鉴别技术已应用到门禁、海关、银行保险、国防等领域。
但是指纹识别技术仍是国内外科研人员研究的热点之一。
这是因为一方面，出于知识产权保护和商业利益的原因，指纹识别的核心技术只被少数企业和技术机构所拥有；另一方面，人们日益增长的物质文化需求对指纹识别系统的性能提出了更高的要求。
再者，现有的指纹鉴别算法也还仍然存在一些问题，例如在非理想采集条件下对指纹的鉴别效果不佳，指纹鉴别的若干处理步骤时间复杂度过高等弊端。
所以本文将对在非理想采集条件下，及低时间复杂度条件下，对指纹鉴别的若干关键问题进行研究与学习。
将有助于提高和改进现有的指纹鉴别技术，从而使其应用到更加广泛的领域。
对指纹自动识别技术的研究既有很强的理论价值，也有很高的实用价值和现实意义。
1.3理论基础人体生物特征鉴别，是指通过计算机系统对人体的生理或行为特征的识别，来专业编制可行性研究报告了解更多详情..咨询公司网址验证用户个人身份的技术。
对其应用，虽曾有争议但最终还是被广泛接受。
理论上讲，满足以下要求的生理或行为特征可以用来进行身份验证：普遍性:是指每个人都必须具有的特征。
唯一性:任何两个人在该特征上的表现异同。
永久性:个人的该项特征不随时间的变化而变化。
可采性:该项特征可以方便、定量地进行测量。
除此之外在实际应用中，还应考虑以下因素：环境苛刻性：环境对精确的影响程度和环境要求。
可接受性：用户能接受的程度。
安全性：防止伪造者的能力。
基于以上理论要求便可设计出依托于计算机系统的指纹识别系统。
1.4指纹识别技术的具体表现1.4.1在涉及国家刑事领域的应用1.在枪支的管理方面。
我们通过指纹采集器把枪支持有者的信息输入系统,那么枪支将会因此而具有人身识别的唯一性, 而对枪支的管理也会因此显得轻松而且有效果。
2.在侦查破案方面。
刑侦领域的主要对象是犯罪嫌疑人和身份不明者，目的是从公众指纹库、犯罪指纹库或现场指纹库中查找有无此人，从而判断此人是否是罪犯。
1.4.2在经济生活方面1.在银行安防领域的应用。
银行的安全防范历来是重中之重, 指纹识别信息系统在银行的安全防范领域中也逐步得到运用。
2.在社会保障领域的应用。
指纹自动识别技术在此领域的具体应用方式就是将离退休人员指纹识别信息系统建立起来, 将指纹的唯一性和不变性作为身份认证识别的基础, 通过计算机技术确定人的身份。
3.在电子商务领域的应用。
调查显示,消费者在网上购物的总额逐年递增。
但相应的, 其中潜在的不安全性也越来越明显, 通过身份证号码和密码来取代传统的直专业编制可行性研究报告了解更多详情..咨询公司网址接接触是显而易见地过时了。
指纹自动识别技术则带来了曙光。
在现有的系统崩溃之前, 随着原有的系统一个一个地失败, 指纹识别技术逐渐成为一种公认的身份认证的好手段。
1.4.3在公共事务管理方面1.在人口综合信息管理方面的应用。
第一、对身份证、驾驶证和准考证等证件的管理。
将指纹识别技术应用于对这些证件的管理之中可以有效地防止伪造, 打击犯罪, 极大地减少人们的损失。
第二、对人事考勤的管理。
指纹考勤系统是指纹识别技术在人事考勤中的一项成功应用, 与传统的打卡机相比, 它彻底改变了以往认卡不认人而出现的虚假考勤, 以及还需不断购买考勤卡等诸多缺陷。
2.在行政业务处理方面的应用。
第一、出入境管理方面。
如果我们在各出入境人员的有关证件上通过指纹采集器输入每人的十指指纹信息, 那么就可以有效地遏制伪造护照或走私等违法犯罪活动。
第二、重要会议的安全保卫方面。
由于指纹的难以伪造性, 这必然使得其具有极高的保密性。
第三、在门禁通道管理方面的应用。
1.5本文的主要研究内容本文将在学习已有理论成果的基础上，对指纹识别过程中若干处理步骤如图像分割、图像增强、二值化等进行研究与学习，最后将得到的实验结果进行分析与对比。