值得收藏的关于指纹识别芯片技术和厂商的文章

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一个人身上所具有的独一性生物特征有不少，包括指纹、虹膜、掌纹等，指纹由于其独一性和便利性，目前已经广泛应用在考勤机、门禁、智能手机等领域，并逐渐向智能门锁等新兴产业延伸。

技术原理

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。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。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。由于每次捺印的方位不完全一样，着力点不同会带来不同程度的变形，又存在大量模糊指纹，如何正确提取特征和实现正确匹配，是指纹识别技术的关键。

指纹识别采集技术的三种方式

指纹识别技术很重要的一个指标就是准确率，而提高指纹识别准确率的核心在于能否更准确、高效的采集指纹图像（当然也可以通过后期算法来提升，但是提升的效果有限）。目前指纹识别采集技术主要有三种方式：光学识别、电容传感器识别、生物射频识别。

1、光学识别

光学识别是应用比较早的一种指纹识别技术，比如之前很多的考勤机、门禁都采用的就是光学指纹识别技术。主要是利用光的折摄和反射原理，将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，光从底部射向三棱镜，并经棱镜射出，射出的光线在手指表面指纹凹凸不平的线纹上折射的角度及反射回去的光线明暗就会不一样。用棱镜将其投射在电荷耦合器件上CMOS或者CCD上，进而形成脊线（指纹图像中具有一定宽度和走向的纹线）呈黑色、谷线（纹线之间的凹陷部分）呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。然后对比资料库看是否一致。

光学识别的缺点在于该类型指纹模块对使用环境的温度湿度都有一定的要求，并只能到达皮肤的表皮层，而不能到达真皮层，而且受手指表面是否干净影响较大。如果，用户手指

基于matlab指纹识别论文详解

《MATLAB语言》课程论文 Matlab指纹识别系统 姓名：江帅璋 学号：12013241957 专业：通信工程 班级：通信2班 指导老师：朱瑜红 学院：物理电气信息学院

完成日期：2014.11.11 Matlab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。

指纹识别系统

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1-1 1.2 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

指纹识别技术的研究

指纹识别技术的研究

指纹识别技术的研究 【摘要】由于指纹的唯一性和不变性，指纹识别己成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。本文以自动指纹识别系统的处理流程为线索，介绍了系统的三个部分：指纹预处理、特征提取和指纹匹配。在前人工作的基础上，我们在各个环节都提出了自己的方法，结合那些经典的算法，在很大程度上提高了图像的处理效果与匹配结果。在指纹增强阶段，我们结合方向图与频率图修改了Gabor滤波器；在细化阶段，我们对传统的OPTA算法进行了一些改进；在指纹匹配阶段，我们着重研究了基于点模式的细节匹配。此外，我们还成功的实现了各个算法，完成该指纹识别系统，经实验证明，该系统能够快速准确的识别指纹，达到了预期目的。 【关键字】图像分割，图像增强，二值化，细化，特征提取，特征匹配 一课题研究背景 （一）指纹识别的发展历史 最早记载的人的手印和脚印大约在4000年前古埃及建造金字塔的年代。在那个年代。一些粘土陶器上留有陶艺匠人的指纹，中国人曾经在官方文件上按自己的指纹，公元前300年前的按有指纹的文件现在还存在，直到现在这种签名方式仍然被采用。 早在1880年英国人亨利·福兹就提出了用指纹识别系统识别犯罪。到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，人们已开始研究使用计算机进行指纹的自动识别。目前世界各国都在争先研究和开发实用指纹识别系统。 （二）指纹识别的研究现状 指纹识别是生物识别技术中最早应用、价格最低廉的分支。目前的指纹自动识别系统采用了先进的光电识别办法，采集一个指纹信息，然后经相关的识别算法进行判断。 根据已掌握的报道资料来看，目前的自动指纹识别系统已具有如下特点： (1)可靠性：采用独特的容错技术，既使指纹有破坏，即指纹不全或指纹随时间有自然的变化时也不影响正确识别。 (2)快捷性：大多数系统鉴别时间仅需1-3s，登录注册一个新客户只需1分钟的时间。 (3)灵活性：一个指纹信息的代码可以压缩到几十个字节到几百个字节，因此可以存放在一个磁条上或者一张二维条码卡上或者IC卡上。 (4)安全性：所有个人代码都经过了特殊加密。通过所存储的代码不可能复原源指纹，彻底避免了指纹冒用。因此既使证卡丢失，也不存在安全问题。 (5)方便性：目前出现的各类指纹识别系统一般外观设计精巧、结实，采用了精密独特的光电系统，具有全程液晶提示，备有多种安装模式。 (8)实时性：可实现完整的跟踪、实时报警功能。 迄今为止，自动指纹识别技术的研究虽然已经取得了很大的成绩，但同时也面临一些严重的困难: (1)指纹采集技术有待提高 就实际应用来讲，目前的指纹采集设备还不能很好地满足需要，这己经成为制约自动指纹识别技术

指纹识别系统及系统硬件设计

指纹识别系统系统硬件设计 人的指纹具备的唯一性、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,尤其在民用生物识别技术中。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。 传统的指纹识别系统都是基于PC机的,这种系统具有识别速度快、样本存储量大、软件设计技术成熟等优点。但是,基于PC机的指纹识别系统由于价格昂贵、移动性能差、功耗高等缺点限制了其应用的进一步扩大。自二十世纪末以来,半导体技术和嵌入式技术的快速发展,为人们设计廉价的便携式指纹识别系统提供了一个技术上的实现平台。本文介绍了一种基于ALTERA公司推出的 SOPC(System on a Programmable Chip,片上可编程系统)技术的指纹识别系统的设计方案。该系统以ALTERA公司的Cyclone II系列FPGA和NIOSII软核处理器为核心,并采用富士通公司的MBF200指纹采集芯片设计,是一种简单实用的嵌入式指纹识别系统。 1 指纹识别系统原理 指纹识别系统一般由指纹图像采集、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。指纹识别系统的原理框图如图1所示。该系统首先由指纹采集设备采集到指纹图像并将其转化为数字图像;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：接着提取细化后的图像细节特征点;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,并输出识别结果。 2 系统硬件设计 2.1 SOPC技术与NIOS II软核处理器 SOPC (System on a Programmable Chip,片上可编程系统)是ALTERA公司提出来的一种灵活、高效的SOC解决平台。它将处理器、存储器、I／O口、LVDS、CDR等系统设计所需要的功能模块集成到一个PLD器件上,从而构建成一个可编程的片上系统。基于SOPC技术的系统设计十分灵活,用户可以根据自己的实际要求,并利用IPCore资源组合构建出不同的应用系统,从而实现软硬件协同设计。

论文：指纹识别过程的探究

分类号: 单位代码:10452 临沂大学理学院 毕业论文 指纹识别过程的探究 姓名刘冉 学号 200807690230 年级 2008 专业电子信息工程 系（院）理学院 指导教师樊三强 2012年03月15日

摘要 本文的主要工作是对指纹识别系统的基本流程进行了简单总结.首先概述了指纹识别的研究意义及现状,并对指纹识别的技术特点和基本原理进行了论述.其次把指纹识别过程的四个模块分成四节进行介绍,模块一主要讲的是指纹采集设备的分类并对其进行了对比,模块二是把图像预处理的详细过程分小节进行了论述,这一步也是指纹识别过程中关键的一步,因为指纹图像处理的好坏关系到最后的匹配,模块三介绍了指纹的特征以及提取的步骤,模块四主要介绍了特征匹配的方法.最后对指纹识别技术进行了简单的总结. 关键词：身份识别；指纹识别；图像处理；特征匹配

ABSTRACT The paper briefly summarizes the basic process of fingerprint identification system.First,there is an overview of theresearch significance and the current situation of fingerprint recognition, then the technological characteristics of fingerprint identifications and its basic principle is discussed. Second, four sections is used to introduce the four modules of the fingerprint identification: Module one is mainly about the classifications fingerprint collecting device and the contrasts between them. Module two we discuss the image preprocessing in details, this step is a significant one in the process of fingerprint identification ,as the stand or fall of the fingerprint image processing is crucial to the last match.Module three introduce the characteristics of fingerprint and the steps to extract.Module four is mainly introduced the methods of feature matching.And there is a summarization of the fingerprint recognition technology at the end of the paper. Key words: Identification, fingerprint identification. Image processing, feature matching

(完整版)第二章指纹识别的原理和方法

第二章指纹识别的原理和方法 指纹识别的采集及其参数[15] 指纹具有惟一性（随身携带、难以复制、人人不同、指指相异）。根据指纹学理论，将两人指纹分别匹配上12个特征时的相同几率仅为1/1050。指纹还具有终身基本不变的相对稳定性。指纹在胎儿六个月时已完全形成，随着年龄的增长，尽管人的指纹在外形大小、纹线粗细上会有变化，局部纹线之间也可能出现新细线特征，但从总体上看，同一手指的指纹纹线类型、细节特征的总体布局等无明显变化。指纹的这些特点为身份鉴定提供了客观依据。 指纹识别过程可以分为4个步骤：采集指纹图像、提取特征、保存数据和比对。通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像,取到指纹图像之后，要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。指纹辨识软件建立指纹的数字表示特征数据，软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的特征点，这些数据(通常称为模板)，保存为1K大小的记录。最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。 2.2.1指纹图像的采集[16][17][18] 指纹采集模式主要分为“离线式”和“在线式”两种。所谓“离线式”就是指在指纹采集时，利用某些中间介质（如油墨和纸张）来获取指纹图像，在通过一定的技术手段将图像数字化输入计算机，它属于非实时采集。目前“离线式”采集方式在大多数场合已经消失。所谓“在线式”是通过与计算机联机的先进指纹传感器的专用指纹采集设备，将真实的人体指纹直接变成数字图像数据，实时传输给计算机。 基于指纹传感器的“在线式”实时采集设备以其操作简单、实时性强、采集效率高、图像质量好等优点，广泛应用于自动指纹识别领域。 指纹传感器是采集指纹的装置,是一切自动指纹识别系统的必备设备,从原理上,目前见到的指纹传感器分下面3类： (1)光学录入

指纹识别技术的研究与实现

目录 1绪论 (1) 1.1指纹识别技术的研究背景及意义 (1) 1.2指纹识别技术的国内外研究现状 (3) 1.3本文主要的研究内容和章节安排 (4) 1.3.1研究内容 (4) 1.3.2章节安排 (5) 2指纹图像预处理 (7) 2.1图像规格化 (7) 2.2方向图 (8) 2.2.1点方向图 (9) 2.2.2块方向图 (9) 2.3图像分割 (12) 2.3.1基于灰度分割算法 (12) 2.3.2基于方向图的分割算法 (13) 2.4Gabor滤波 (14) 2.5二值化 (18) 2.6图像细化 (21) 2.61快速并行细化算法 (21) 2.62改进的OPTA细化算法 (22) 2.63合成细化算法 (24) 3特征点提取及匹配 (26) 3.1特征点提取 (26) 3.1.1端点和分叉点的提取 (26) 3.1.2伪特征点的去除 (27) 3.1.3实验结果及其分析 (29) 3.2特征点匹配 (32) 3.2.1图像校准 (32) 3.2.2细节点的匹配 (35) 3.3本章小结 (38) 4指纹识别技术在PC端和Android端的实现 (39) 4.1指纹识别技术在PC端的实现 (39) 4.1.1指纹图像处理模块 (40)

4.1.2指纹匹配模块 (43) 4.2指纹识别技术在Android端的实现 (45) 4.2.1搭建开发环境 (46) 4.2.2Android指纹识别系统的架构设计和实现 (46) 4.2.3指纹匹配测试 (53) 4.3本章小结 (56) 5总结与展望 (57) 5.1总结 (57) 5.2展望 (58) 参考文献 (59) 致谢 (63) V

论指纹识别技术的发展现状及发展方向

科学技术创新2019.22 (4)实现对监测数据的保存、 提取和打印功能,以备分析。4.2控制供电节能的子系统 供电节能具体包含照度、智能开关、 人体传感器、通讯设施、计算机管理、网络控制等众多部件。其中,智能开关包括控制命 令接收板块、通讯板块、系统供电与照明控制、 开关与状态型号的发送,以此构成有效的现场控制网络;红外传感器与照度负责收集人体探测信息与室内照度并且传递。而计算机管理部门整合管理要求,拟定软件管理过程,同时结合实时数据与信息对其发放控制要求,同时标注照明系统的整个工作状态。另外,控制系统需要整合光照度、课程时间与人体在教室内部是否需要远程控制进行综合处理。 需要系统落实的功能:(1)对于正常上课时间,需要整合光照信息与标准点,确定是否需要对教室照明供电,若系统不对照明系统提供电源,那么将无法使用照明系统。(2)针对特殊光照强度的教室,需要结合教室光照强度与相关参数判别是否需要单独供电,若系统不供电,那么将无法正常使用该系统。(3)下课时间系统可以断开照明系统的供电,手动开关将无法照明。(4)对于上课时间需要立即恢复照明与供电,部分教室会考虑手动开关,以恢复教室内部照明,虽然无人教室有电,但是依然不会使用。(5)整合校内规定,对于自习时间自动恢复一些教室的内部供电,不存在供电的教室将难以控制供电与断电。(6)系统应该整合管理要求,对每个照明系统进行设计。(7)结合作息制度与相关要求设置开关灯,结合作息要求对灯光灵活的控制,或者借助该平台对 于照明实施手动的远方为控制。 也可以整合校园内部网络,与平台进行衔接,将设备能够检测到的开灯数量、 教室内部人数等相关信息传递给平台。(8)对节电控制参数进行远程安排,具体包含 空调、人数、照明设备与作息时间等各个方面。 4.3校园节水方案 加强用水设备的日常维护和管理,及时维修损坏的供水管网和设施,定期检查更换水龙头、管道阀门、冲水阀等排、给水器具, 防止“跑、冒、滴、漏”等各种浪费情况。杜绝“长流水”现象。 绿化浇灌坚持使用节能设施浇灌,加强水资源的循环使用,倡导二次用水、多次用水,提高水资源的利用率。对于本次系统的相关要求,需要将红外感应器安装到卫生间,借助人体感应区的判断,让 控制器自动打开防水阀门,水流出一定时间后再关闭阀门。 放水的延时时间必须整合现场状态调节,这样才能达到控水与节能的目的。另外,阀门还具备手动开关的效果,它能快速解决无法冲水与停电等问题。 参考文献 [1]陈锦勇.校园智能视频监控系统的研究与设计[D].广州： 广东技术师范学院,2014. [2]齐岳,汪小婷,张喻姝.引入绿色基金参与高校绿色校园建设的探索研究[J].未来与发展,2019,4. [3]栾笛.高校建筑电气照明节能设计[J].电子技术与软件工程,2018(22). [4]许立冬,赵满成,吕启元.加强节水管理,建设可持续发展的节水型校园———清华大学建设节水型校园的实践[J].高校后勤研究,2010,6. [5]李杨.北京高校节水管理工作探析———以北京农学院为视角[J].科技经济导刊,2017,20. 作者简介:倪国英(1963-),汉,男,籍贯:山东济南市,大专学历,研究方向:节能减排。 论指纹识别技术的发展现状及发展方向 梁晓菊 （成都理工大学， 四川成都610000）1指纹识别技术简介 指纹识别技术是通过计算机来实现的身份识别手段，也是 当今应用最为广泛的生物特征识别技术， 在过去主要应用于刑侦系统，近几年来已逐渐地走向了民用市场。在具体的使用流程中用户首先需要将手指按压在传感器上来扫描读取采集与储存个人的指纹，然后再将指纹与其已采集的指纹进行指纹识别对比最后鉴定结果，以此来验证身份的真实性，是一项集计算机、网络、光电技术、图像处理、智能卡、数据库技术于一体的 综合高技术。每个人指纹的断点与交叉点都是不一样的， 指纹作为人体特征之一，因其重复率极小，被称为“人体身份证”，具 有唯一与终生不变的特点。所以建立在指纹基础上的指纹识别 技术同时也就具有着很高的可靠性及稳定性， 而且具有随时随地可以使用的特征，方便快捷。这些特征使得指纹识别技术在指纹解锁、指纹支付等方面都得到了大范围的应用。关于指纹 识别技术的发展要追溯到19世纪80年代。早在1880年，英国 人亨利就提出用指纹识别技术来识别犯罪系统， 直到二十世纪七十年代，随着计算机的不断发展及应用， 科学家们就逐步开始使用计算机进行指纹识别技术的相关研究。自二十世纪七十年代末开始，一些有关于指纹识别技术的实用系统就开始出现，相继的其他的有关指纹识别技术的科技产品也就逐步的开始被研究开发与应用。 2智能手机中的指纹识别技术 现目前，智能手机市场差不多已经达到了饱和的状态， 急需寻找一个新的创新点来增强智能手机各自的竞争力，指纹识别技术对于智能手机来说就是这样的一个创新点。每个人的手机中几乎都储存了大量的个人信息及隐私，对于摘要：据相关记载，指纹识别技术最早是应用在刑事鉴定方面，通过指纹来鉴定罪犯的身份， 后来随着指纹识别技术的不断成熟，指纹识别技术就被逐渐的运用到指纹解锁、指纹支付等其他生活领域。首先对指纹识别技术及指纹识别技术的发展进行简单的介绍，再对指纹识别技术在智能手机中及门禁控制系统中的应用来简介指纹识别技术的发展现状以及探讨其未来的发展方向。 关键词：指纹识别；指纹； 技术；应用中图分类号:TP391.4文献标识码:A 文章编号:2096-4390(2019)22-0076-02（转下页）76--

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 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。 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 Ex 2 t 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。文献[ 1 ]提出了基于脊线跟踪的方法能够指纹取像 图像预处理 特征提取 指纹识别 数据库管理

指纹识别的原理和方法

指纹识别的原理和方法 一、概述 指纹识别的背景知识 我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。依靠这种唯一性，我们就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，就可以验证他的真实身份。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。 目前，从实用的角度看，指纹识别技术是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。这是因为指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认。 最早的指纹识别系统应用与警方的犯罪嫌疑人的侦破，已经有30多年的历史，这为指纹身份识别的研究和实践打下了良好的技术基础。特别是现在的指纹识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段，正快速的应用于民用市场。 指纹识别系统通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，可以迅速、准确地鉴别出个人身份。 系统一般主要包括对指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。现代电子集成制造技术使得指纹图像读取和处理设备小型化，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行指纹比对运算的可能，而优秀的指纹处理和比对算法保证了识别结果的准确性。 指纹自动识别技术正在从科幻小说和好莱坞电影中走入我们实际生活中，就在今天，您不必随身携带那一串钥匙，只需手指一按，门就会打开；也不必记住那烦人的密码，利用指纹就可以提款、计算机登录等等。 指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。 在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，取到指纹图像之后，要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。 接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。软件从指纹上找到被称为―节点‖（minutiae）的数据点，也就是那些指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征。因为通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约490个数据。 有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。无论它们是怎样组成的，至今仍然没一流种模板的标准，也没一流种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。 最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。 指纹识别的原理和方法 二. 取得指纹图象 1.取象设备原理 取像设备分成两类：光学、硅晶体传感器和其他。

用单片机实现一个指纹识别系统的设计方案

用单片机实现一个指纹识别系统的设计方案 随着指纹识别在智能手机上面的普及，指纹识别技术在越来越多的场合中得到应用。除了手机应用之外，在移动支付、门禁系统、智能家庭等嵌入式场景中也逐渐普及开来。在系统实现上面，智能手机本身拥有强大的计算能力和丰富的内存资源，实现指纹识别并不困难，但在嵌入式系统中特别是基于MCU的应用场合，其运算能力、内存资源等都受到限制，本文介绍了一种基于单片机系统的指纹识别方案和设计要点。 如上 在具体实现上面，由于指纹识别算法涉及较多的浮点运算，以及需要暂存指纹点阵的原始数据和中间运算数据，故对于运算能力和存储空间有硬性的要求，在目前主流的单片机架构中Cortex-M4架构集成FPU浮点处理单元，在100MHZ主频下，其浮点数运算能力可以达到要求。指纹识别算法代码编译后占用上百K字节的代码空间，考虑到WiFi网络连接、应用层代码等整体上以1MB左右的Flash代码空间为宜，数据存储的需求以512KB的SRAM空间为宜。系统工作时，在指纹识别过程中需要强大的运算能力，而在没有指纹按压的时候则需要运行在低功耗状态，以适应嵌入式系统对功耗的要求。 在我们的方案中，选择了具有XIP特性的MCU，把代码存放在外置SPI Flash中并可以在系统执行，从而大大扩展了代码存储空间。外置SPI Flash中的代码在执行中由于需要内部Cache缓存，故执行速度略低。对于识别算法的核心代码，则可以在Boot阶段拷贝到SRAM中运行，从而提升运行速度。XIP + SRAM的代码空间分配方案兼顾了性能和成本，是此设计的一个亮点。 指纹识别芯片是系统实现的核心部件，当前比较主流的技术指标，要求指纹识别芯片基于电容技术、支持活体检测(Live Finger DetecTIon)、按压式、

指纹识别报告

数字图像处理报告 题目指纹识别算法研究学院信息学院 专业通信工程 班级通信ZY1101 姓名郑涛、江代民

摘要 随着计算机和网络的迅速发展，人们对身份认证的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求。基于生物特征识别的智能身份认证技术也逐渐受到广泛的关注。在众多的生物识别技术中，指纹识别技术是发展最早、应用最广泛的一种。指纹识别技术充分利用了指纹的普遍性、唯一性和永久性的生物特征，已逐步取代了传统的基于标志和数字的识别方式，目前在网络、银行、金融、医疗和安检等行业均得到了广泛应用。本文对指纹识别系统的原理和基本过程进行了分析研究，重点研究了指纹图像预处理算法，并且进行了验证。 在指纹图像预处理部分，论文对预处理的各个步骤包括规格化、图像分割、中值滤波、二值化、细化等以及各个步骤的方法进行了深入的分析和研究，选择了一种图像预处理方案。 在指纹特征提取部分，采用基于Matlab实现的指纹细节特征提取方法，并给出了去伪算法。指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点（即端点和分叉点），此特征点含有大量的伪特征，既耗时又影响匹配精度。采用了边缘去伪和距离去伪，使得特征点去伪前后减小了近1/3，然后提取可靠特征点信息，以便实现指纹匹配。 在指纹匹配部分，本文采用基于细节点的指纹匹配算法，并进行研究。 关键词指纹识别、预处理、特征提取、匹配

Fingerprint Recognition Algorithm Abstract With the rapid Progress of computer science and network technique，An accurate，secure and practical techno1ogy of Personal identification becomes more and more important. Technology of Personal identification based on Biometrics has received extensive attention. Technology of Fingerprint recognition is the earliest one and is app1ied widely in the all techniques of biometrics recognition, then is taking full advantage of the universality, uniqueness and permanency of the fingerprint, and gradually has taken place of traditional identification method that is based on symbol and number. Nowadays the technology of fingerprint identification is fully used in network, bank, finance, insurance and security. This paper research the basic principles and process of the fingerprint identification system，and focus on the pre-processing algorithms of fingerprint image and finally verify. In the fingerprint image processing section, thesis on preprocessing steps including specifications, image segmentation, median filtering, binarization, refinement, and so on, and each step of the way to in-depth analysis and research, is an image processing program. Part of the fingerprint feature extraction, fingerprint-based Matlab implementation details of feature extraction methods, and gives to the pseudo-algorithm. Fingerprint feature extraction is refined to get the details of fingerprint feature points (the endpoint and bifurcation points), this feature points contain a large number of false features, time-consuming and will affect the matching accuracy. Used and the distance to the edge of the false and counterfeit, makes the feature points to reduce the false front of nearly 1 / 3, and then extract a reliable feature point information, in order to achieve the fingerprint match. Part of the fingerprint match, the paper-based fingerprint minutiae matching algorithm, and conduct research. Keywords Fingerprint recognition、Pretreatment、Feature extraction、Matching

指纹识别技术原理及发展

指纹识别技术的基本原理 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）。但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。 指纹的特征 我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括： 环型（loop）, 弓型（arch）, 螺旋型（whorl）。其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便 1、模式区（Pattern Area） 模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。Aetex 的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。

2、核心点（Core Point） 核心点位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。 3、三角点（Delta） 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和跟踪的开始之处。 4、式样线（Type Lines） 式样线是在指包围模式区的纹路线开始平行的地方所出现的交叉纹路，式样线通常很短就中断了，但它的外侧线开始连续延伸。 5、纹数（Ridge Count） 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。局部特征局部特征是指指纹上的节点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征——节点，却不可能完全相同。 6、节点（Minutia Points） 指纹纹路并不是连续的，平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“节点”。就是这些节点提供了指纹唯一性的确认信息。 指纹上的节点有四种不同特性：

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1 是一个自动指纹识别系统 AFIS(Automated Fingerprint Identification System)的简单流程。 指纹取像→ 图像预处理 → 特征提取 → 指纹识别 ↓↑ 数据库管理———— 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 Ex2 t 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。文献[ 1 ] 提出了基于脊线跟踪的方法能够

(完整版)指纹识别的研究目的意义及国内外研究现状

指纹识别的研究目的意义及国内外 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指纹识别技术简介指纹识别的一般工作模式基于图像匹配的指纹识别系统的研究内容目前指纹识别的应用3国内外指纹识别系统的发展状况指纹识别的起源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。网络环境下，密码作为身份识别的标志已被广泛采用。但是密码容易被遗忘，也有被人窃取的可能，已不能满足人们的需要。人们逐渐把目光转向了生物特征识别技术。生物特征识别技术是为了进行身份验证而采用自动化技术测量其身体特征或个人行为特点，并将这些特征或特点与数据库的模板数据进行比较，完成认证的一种解决方案，被评为21世纪十大高科技之一。生物特征识别是目前最为方便和安全的识别技术，并且生物特征识别产品均借助于计算机技术实现，容易与安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理。1997年比尔·盖茨曾这

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）。但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。 有效的指纹辨识系统不仅仅依赖于辨识算法，还有其他的一些重要因素，这里称之为“系统问题”。包括注册和辨识过程，速度和工作学、用户信息的反馈、排斥欺骗和安全考虑。为了得到较好的识别率，重要的是在注册时尽量获得最好的指纹图象，这是因为注册一般只进行一次，而以后的辨识是经常的。一个较好的指纹识别系统应要求用户的指纹在登记指纹时多次获取指纹，然后，把最好的指纹或每次获得的指纹的综合的结果作为注册的指纹。 又一个方法可以作为指纹系统设计时的考虑，即我们可以多次取像直到得到一个确定的匹配，但这个过程在降低了拒判率的同时，提高了误判率。辨识不仅仅只用一个手指的指纹，可以用两个或更多的手指的指纹，这样可以增强识别率，当然这样一来会浪费用户的许多时间。 系统的工作学是很重要的。例如：在个人识别系统中，人们愿意等待时间的极限，这个极限时间根据特定的应用而不同，依赖于在处理的过程中人们正在做什么。例如：刷卡或输入ID号的过程，从0.5-1.5秒被认为是可接受的时间；另外，拒判而重复次数不应超过3次。 验证和辨识的过程、取像设备的设计拒判率和误判率关系的设定，为了尽可能的获得高质量的指纹图象而提示