基于切缝法求方向图的指纹奇异点定位
第6卷第6期
2007年12月
江南大学学报(自然科学版)
Journal of Jiangnan University(Natural Science Edition)
V o l.6 N o.6Dec. 2007
文章编号:1671-7147(2007)06-0804-04
收稿日期:2007-05-15; 修订日期:2007-06-17.
基金项目:江苏省高校自然科学基金项目(07K JB520133);扬州大学自然科学基金项目(K K0413160). 作者简介:邹军(1983-),男,江苏无锡人,计算机应用技术专业硕士研究生.
*通讯联系人:王正群(1965-),男,江苏南通人,副教授,硕士生导师,工学博士.主要从事模式识别、人工智能等
研究.Email:yzw zq@126.co m
基于切缝法求方向图的指纹奇异点定位
邹军, 王正群*, 侯艳平, 沈杰
(扬州大学信息工程学院,江苏扬州225009)
摘 要:基于指纹识别技术中指纹奇异点定位在实现指纹分类和实现指纹识别的重要性,提出一种基于切缝法求方向图的奇异点定位算法,求出的方向图具有细节保留能力强、去噪能力强等特点.结合改进的Poincare index 法和切缝法求出的方向图在FVC2000指纹数据库上进行指纹奇异点定位,在时间复杂度和准确性上取得了较好的效果,可满足实际使用的需要.关键词:指纹分类;指纹方向图;奇异点定位中图分类号:TP 391
文献标识码:A
The Algorithm of Fingerprint Singularity Location Based on The Directional
Image Obtained from The Method of Ridge Valley
ZOU Jun, WANG Zheng qun *, H OU Yan ping, SH EN Jie
(College o f Inf ormat ion Eng ineering ,Y ang zho u U niv ersity ,Y ang zho u 225009,China)
Abstract:T he technolo gy of fingerprint identification is a w idely used kind of bio metr ics.T he mo st important step of fing er print identification is fingerprint classification so as to incr ease the speed and efficiency of fingerprint identificatio n.The singularity location of fing erprint is an important premise of fingerprint classification and fing erprint identify.An alg orithm o f singularity lo cation based o n ridg e valley directional image is propo sed.It has the character istics of strong m inutiae conservation and noise ablate ability.The paper coalesceds this algor ithm and the alg orithm o f improved porincare index to locate singularity of the fing erprints of FVC2000.T his algo rithm can satisfy the requirement of practical use.
Key words:fing erprint classificatio n;fingerprint directional image;singularity lo catio n
随着计算机技术和信息技术的飞速发展,利用计算机进行身份识别的研究领域不断扩大.指纹具有不变性和惟一性,指纹识别技术已成为应用最广泛的身份验证和识别技术之一.
指纹数据库中包含的指纹图像数量众多,要在数据库中查询匹配指纹会花费很长的时间,所以要求指纹识别系统能提供一种检索机制,也就是指纹分类.传统的指纹分类方法按照脊的全局模式进行分类,可
以分为弧形、弓形、左旋形、右旋形和漩涡形5类[1].
指纹图像就其本质而言,属于纹理图像,具有很强的方向性.因此,对方向图的研究成为指纹识
别中的重点.这主要是因为方向图具有真实性、渐变性和抽象性的特点,可以以一个相对简单的模式将指纹的方向变化平滑地表示出来.指纹图像中有两类奇异点:一类为中心点,是指纹图像中曲率最大的点,位于指纹纹路的渐进中心,周围纹线大致呈半圆趋势;另一类为三角点,是指纹图像中离典型分叉处最近的点,周围纹线由3部分组成,每一部分均呈双曲线趋势[2].指纹方向图在奇异点(中心点和三角点)区域的规律性变化可以用简单的方法在指纹方向图的基础上确定奇异点的位置,进而确定指纹所属类别.
计算指纹方向图的方法很多,各有其优缺点.例如基于梯度法[3]所求方向图的算法比较简单,但是方向的精确度不高;用投影法[4]求方向图的算法有很强的去噪声能力,但是对图像细节方向的损失比较严重.方向图的保留细节能力和去噪声能力的强弱直接影响对指纹分类的准确性.文献[5]介绍了一种连续分布的方向图,这在一定程度上提高了方向图的细节保留能力和抗噪能力.但是由于指纹个体在纹线宽度上的差异和指纹采集过程中图像质量的影响,用这种方法得到的方向图在某些方向变化较大的指纹图像区域和脊线谷线交替区域容易出现方向细节的丢失,对奇异点的定位和指纹的分类结果产生不利影响.
文中采用切缝法求方向图,在此基础上进行指纹奇异点定位,取得了较好的效果.
1 基于切缝法求点方向图
切缝法[6]最初用于图像的局部阈值二值化,后经过对阈值的变化,也可以用于求取局部指纹脊线的方向.切缝法将纹线方向量化为8个方向,如图1所示.具体算法如下:
1)设C为待求方向的像素点,以C为中心取一个9 9像素矩形窗口,如图2所示.
2)计算图2中标号为i的方向上8个像素的灰度和S i,i=1,2,,8,称为切缝和.
3)根据式(1)进行方向选取.满足条件的就将切缝和最大的方向赋予当前像素点,否则就将切缝和最小的方向赋予当前像素点.
D(x,
)if(4C+S max+S min>3
8
!7
i=0
S i)
min)Ot her (1) 将矩形窗口在指纹图像P(x,y)上遍历一遍,计算每一个点的方向,从而得到指纹的方向图D(x,y).
图1 8个方向
Fig.1 8Direction
图2 方向图模板
Fig.2 Directional image formwork
2 平滑点方向图
由于在用切缝法求出的点方向图中存在噪声,因此要对其进行平滑处理,以减少噪声影响,保证点方向图的准确性.可以分析某一像素点P(x,y)周围w w窗口内点的方向从而决定P(x,y)的方向(w在文中取17).具体做法为:以P(x,y)点为中心w w大小的窗口内统计方向值为i(i=0,1, 2,,7)的像素个数N i,把像素个数N i值最大的方向作为点P(x,y)的方向,即
O(x,y)=Ord(M ax(N i))(2)其中,Or d(A i)=i,Ord()为取数组A元素A i的下标i的函数.
对点方向图D(x,y)中每一像素点进行以上处理,得到经过平滑的方向图O(x,y),如图3所示.
由于切缝法的方向考虑8个方向上的分量,又充分利用了指纹的纹理信息,所以求出的方向图比较精确,其本身具有较强的细节保留能力,能够准确地反映指纹脊线方向的变化情况.经过平滑处理后提高了方向图抗噪性的鲁棒性,避免了指纹采集过程中噪声对指纹奇异点定位产生的不良影响.方
805
第6期邹军等:基于切缝法求方向图的指纹奇异点定位
向图不仅很好地反映了指纹方向的细节信息,而且具有较强的抗噪声能力
.
(a)指纹原图 (b)指纹方向图
图3 指纹图
Fig.3 Fingerprint directional image
3 Poincare index 方法
Poincare index 是指纹奇异点检测中最经典、直观、简洁的方法.其基本原理为,给定指纹图像的任意一点,在其邻域内作一条包围该点的闭合曲线,沿该闭合曲线逆时针旋转一周,计算旋转角度总和(Po incare index 值)是不同的.中心点对应的值为180?,三角点对应为负180?,而一般图像区域点对应值为0?.利用这一特性便可以找出指纹图像中的奇异点.
文献[7]改进了Poincare index 方法,使之既能反映方向的旋转角度,又能反映方向的旋转方向.具体做法如下:
1)取一条封闭数字曲线计算Poincare index 值.以当前点(i,j )为中心,距离(i,j )为1的点组成的曲线,长度为4.
2)按如下公式计算Poincare index 值Poincar e (i,j ):
Poincare (i,j )=116!N-1
k=0 (k)
(3)
(k )=
(k) if | (k)|<4 (k)+8if (k)#-4 (k)-8
Otherw ise
(4)
(k)= (x (K+1)mod N ,y (K+1)mod N )- (x K ,y K )(5)其中:(i,j )为当前像素点;N 为封闭数字曲线上的像素点个数;(x k ,y k )为封闭数字曲线上沿逆时针方向第K 个点坐标.
对指纹中的每一像素点(i,j ),根据以上所求得的Poincare index 值,设置奇异点的判据:(1)若Poincare (i,j )=+8,,则该点(i,j )为core 点;(2)若Poincare (i,j )=-8,则该点(i,j )为delta 点;(3)否则,该点(i,j )为普通点(非奇异点).
由于曲线模板尺寸越小,检测到的奇异点位置
越精确,且图像边缘处的奇异点越易检测到.同时由于用指纹图像的矩阵表示,所取(i,j )点距离为1的4个点组成的曲线较其他曲线更加精确,且计算量比文献[5]中采用的两条曲线更小.
4 实验分析
在FVC2000的指纹数据库上用以上方法进行处理,得到平滑过的指纹方向图.在此基础上再利用文献[7]中改进的Poincare index 法进行奇异点定位,得到结果如图4所示.其中图4(a),(c)为FVC2000库中指纹原图,(b),(d)为指纹奇异点图示,白色正方形位置为中心点,白色圆圈位置为三角点.
(a)指纹原图 (b)指纹奇异点
(c)指纹原图 (d)指纹奇异点
图4 奇异点检测结果
Fig.4 Result of singularity detection
分别用文献[5]和文中方法在FVC2000指纹
库上进行指纹奇异点定位的结果见表1.可以看出,在一次平滑的情况下,文中方法降低了定位所消耗
的时间,并且产生了较少的伪奇异点.
表1 算法比较结果
Tab.1 Result of compare between algorithms 比较项文献[5]的方法文中方法
平均每幅图像计算时间/s 13.25
9.38
平均每个奇异点产生的伪奇异点个数
4.3 2.8
利用切缝法所求的方向图具有精确、细节保留能力强、对噪声鲁棒性强等特点,因此保证了在利用方向图定位奇异点时既不会产生大量细节被丢
806 江南大学学报(自然科学版) 第6卷
失的现象,又不会出现大量的伪奇异点,减少了为去除伪奇异点而进行的二次平滑,进而降低了算法的时间复杂度.
5 结 语
切缝法原来用于局部阈值二值化,阈值变化后
可以用来求取指纹方向图.这种方法求出的方向图克服了指纹方向骤变对方向图准确性的影响,并且充分利用了指纹的纹理信息,所以利用切缝法求方向图进行指纹奇异点定位,不仅能够精确地定位奇异点,而且抗噪声能力强,时间复杂度低,为快速、精确的指纹分类提供了保证.
参考文献:
[1]Kar u K ,Jain A K.F inger pr int classification [J].Patter n Reco gnition,1995,29(3):389 404.
[2]W A NG X C,L I J W,N IU Y M .D ef initio n and ex tr action o f stable po int s fro m fing erprint imag es [J].Patter n
Reco gnit ion,2007,40(6):1804 1805.
[3]Rao A R.A T axo no my fo r T ex ture Description and Identif ication [M ].New Yo rk:Spr ing er er lag ,1990.
[4]Sher lock B G ,M o nro D M ,M illar d K.F inger pr int enhancement by directio nal four ier filtering [J].Pr oc Inst Elect Eng
Visual Image Sig nal P rocessing,1994,141(2):87 94.
[5]聂桂军,吴陈.自动指纹识别系统中连续分布方向图的研究[J].中国图象图形学报,2005,10(3):315 319.
NI E G ui jun,W U Chen.Studies o n co ntinuously distributed directio nal imag e in auto mated finger pr int ident ificatio n sy stem [J].Jo ur nal of I mag e and G raphics,2005,10(3):315 319(in Chinese).
[6]Caudela G T ,Gro ther P J.PCasys a patter n level classificatio n aut omatio n system for fing erprints [R].Gaither sburg ,
M D,U SA :NIST T ech,Repo rt NIST IR 5647.1995:1 5.
[7]聂桂军,吴陈,叶锡君,等.基于连续分布方向图和改进P oincare Index 的指纹分类[J].电子学报,2006,34(5):947 952.
NI E G ui jun,WU Chen,Y E X i jun,et al.F inger print classificatio n based o n both co ntinuously distr ibuted dir ectional image and mo dified versio n o f po incare index [J].A cta Electro nica Sinica,2006,34(5):947 952(in Chinese).
[8]M aio D,M altoni D.Dir ect g ra y sca le minut iae detectio n in f ing erpr ints [J].IEEE T r ans P A M I,1997,19(1):27 40.[9]Kaw ago e M ,T ojo A.F ing erpr int patter n classificatio n[J].P attern Recog nitio n,1984,17(3):295 303.[10]罗希平,田捷.自动指纹识别中的图像增强和细节匹配算法[J].软件学报,2002,13(5):946 956.
LU O Xi ping ,T IA N Jie.Imag e enhancement and minutia matching algo rithms in automat ed fing erprint Ident ificatio n sy stem[J].Jo ur nal of So ftwar e,2002,13(5):946 956(in Chinese).
[11]臧兰云,刘瑞华.指纹方向图提取算法研究[J].计算机工程,2005,31(增刊):239 243.
ZA NG Lan y un,LIU Rui hua.Study on sev eral algo rithms o f f ing erpr int o rientatio n map [J].Co mputer Engineer ing ,2005,31(Suppl):239 243(in Chinese).
[12]林国清,李见为,王崇文.指纹图像的预处理[J].计算机工程,2002,28(9):171 172.
LIN G uo qing ,L I Jian w ei,W AN G Chong w en.Pre pro cess of finger pr int image [J].Co mputer Eng ineering ,2002,8(9):171 172(in Chinese).
[13]张磊,卢朝阳,杨德英.几种指纹方向图算法及对比分析[J].微机发展,2003,13(6):24 26.
ZHA N G L ei,LU Chao yang,Y A NG De y https://www.wendangku.net/doc/ca15912980.html,paring o f severa l a lg orithms of finger pr int dir ect ional map [J].M icro co mputer Develo pment,2003,13(6):24 26(in Chinese).
[14]Jain A K ,H ong L ,Bolle R.On line finger pr int ver ificatio n [J].I EEE T r ans on Patt er n Analy sis M achine Intellig ence,
1997,19(4):302 303.
(责任编辑:杨 勇)
807
第6期邹军等:基于切缝法求方向图的指纹奇异点定位
指纹识别模块程序及原理图
程序： #include
uchar code ri[]={"日"}; uchar code xinqi[]={"星期"}; uchar code mao=0x3a; unsigned char code text1[]={" 请按指纹"}; unsigned char code text2[]={" 请再次按指纹"}; unsigned char code text3[]={" 指纹采集成功"}; unsigned char code text4[]={"请按任意键继续"}; unsigned char code text5[]={" 指纹采集失败"}; unsigned char code text6[]={"输入删去的指纹号"}; unsigned char code text7[]={" 删指纹号成功"}; unsigned char code text8[]={"按键一：增加指纹"}; unsigned char code text9[]={"按键二：删去指纹"}; unsigned char code text10[]={" 请重新按指纹"}; unsigned char code text11[]={"清空指纹库成功"}; unsigned char code text12[]={" 没搜索到指纹"}; unsigned char code text13[]={"请先按键再刷指纹"}; unsigned char code text14[]={" 请重新操作"}; unsigned char code text15[]={" 删去失败"}; unsigned char code text16[]={" 接收包出错"}; unsigned char code text17[]={" 编号为："}; unsigned char code text18[]={"指纹已找到请进"}; unsigned char code text19[]={" 该指纹已存储"}; unsigned char code text20[]={" 请输入密码"}; unsigned char code text21[]={" 密码错误"}; unsigned char code text22[]={"按键三：更新密码"}; // @@@ unsigned char code text23[]={"请再次输入密码"}; unsigned char code text24[]={"两次输入的密码不"}; unsigned char code text25[]={"一致，请重新操作"}; unsigned char code text26[]={" 密码更新成功"}; 另外： void delay(uint tt) { uchar i; while(tt--) { for(i=0;i<125;i++); } } void initialize51() {
缝艺教程 手缝机缝基本针法
缝艺教程手缝机缝基本针法 1. Running stitch（平针） 平针：这是最常用最简单的一种手缝方法，通常用来做一些不需要很牢固的缝合，以及做褶裥、缩口等。可以一次多挑几针然后一起拉紧线头。平针的针脚距离一般保持在0.5厘米左右。 2. Tacking Stitch / Basting（疏缝） 疏缝、假缝：和平针的针法一样，但针距较大，这种手缝方法通常用来做正式缝合前的粗略固定，为的是方便下一步的缝合，作用类似于珠针。 3. Backstitch（回针） 回针、倒针：这是类似于机缝而且最牢固的一种手缝方法，用这种方法可以缝合拉链、裤裆、包包等牢固度要求较高的地方。
4. Oversewing Stitch / Overcasting（锁边针） 锁边缝：这种方法一般用来缝制织物的毛边，以防织物的毛边散开。 5. Blanket & Buttonhole Stitch（包边缝&扣眼缝） 包边缝（上图左）和扣眼缝（上图右）：这是两种极为相似的缝法, 用途和锁边缝一样，但后两者的装饰性和实用性都要更强一些。
6. Drawing Stitch（藏针缝） 藏针缝：这是很实用的一种针法，能够隐匿线迹，常用于不易在反面缝合的区域。 在开始手工缝制时，我们首先要给线打上结，以防止脱落。如何打这个结也是有学问的。手缝针一般是以一股或者两股线进行缝合工作，下面分别介绍这两种方式的起针打结法：单股线打结法：
双股线打结法：
机缝基础教程-常用拼缝方法 (2011-03-21 12:54:41) 转载▼ 标签： 分类：拼布 转载 原文地址：新手入门-机缝基础教程-常用拼缝方法作者：Tina 平缝 从老式的脚踏缝纫机到如今的多功能电动缝纫机，机器的功能越来越多、针迹也越来越丰富。平缝是使用最多最为基础的缝制方法。 刚接触缝纫机的人们往往会有这样的疑惑。明明是两片一样长的布布，为什么缝合之后上面一片总是会长出一截呢？这是因为下层布布直接接触缝纫机的送布牙，行走的速度较快，而上层布布直接承受压脚的下压力，行走的速度较慢。所以在缝合时，我们的左手要稍稍往自
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
指纹识别原理-IC及模组介绍(完整资料).doc
此文档下载后即可编辑 指纹识别原理及模组工艺 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
《手缝的基本针法》教案
实用文档 《手缝的基本针法》教案 凌源市实验小学 陈淑琳
《手缝的基本针法》教案 教学目标： 1.学习并且掌握手缝的基础针法。 2.了解平针法和回针法、卷针法的具体步骤以及不同。 3.深入了解各种针法的基础上，不同针法的不同用途。 教学重点:学会并且掌握手缝的三种基础针法。 教学难点:理解三种针法的不同以及使用。 教学准备:针，线，剪刀，厚纸板，厚布块。 一、激趣导入： 孩子们，看这是什么？看到这么漂亮的沙包，你有什么想法吗？（想玩沙包，做沙包） 的确，沙包是我们最熟悉的游戏伙伴，它曾陪伴我们度过很多快乐的时光。如果能用我们自己亲手缝制的沙包在美丽的操场上做游戏，那该是一件多么开心的事啊！同学们，那你们有没有亲手缝沙包的欲望？想缝沙包，就得学习针法。这节课我们就共同探究手缝的基本针法。板书课题：手缝的基本针法 二、学习探究 （一）学习穿针 1、PK穿针速度 要学习针法，首先就得会穿针，那么有谁平时穿过针？那你们穿针穿得快吗？敢不敢到前面来PK一下？谁来？（指两名同学） （准备好了吗？我们一起来当裁判，预备开始！） 2、介绍穿针方法 XX同学真棒！你针穿的这么快，能向大家说说有什么窍门吗？ （学生介绍穿针方法）这位虽然只慢了一点点，但穿针的手法看上去却非常娴熟。你也不错，加油呀！好请回。针已经穿好，现在可以缝了吗？对，我们要在线的底部打个结。 （二）探究针法 1、分享会的针法。 （1）既然我们都会穿针，那谁在家缝过东西？谁愿意到前面来给大家演示一下？（可以边演示边讲解，其他同学一定要认真听。）为你这种缝法起个名字好不好？很形象，你们同意吗？你在家一定是个爱劳动的孩子。 （2）谁还用不同的缝法，到前面来和大家分享一下，你的这种缝法应该起个什么名字呢？说说原因？很贴切，让我们用掌声感谢两位小老师。 其实刚刚两名同学演示的这两种针法，都有自己专业的名称：平针法和回针法。（板书）但同学们也以用自己为他们起的名字。这样叫起来会更亲切。 （3）练习平针和回针。 老师相信大家一定迫不及待想实践这两种针法，不过练习前老师有话对大家说，谁来读读温馨提示：那我们现在就开始吧？选择桌子上你喜欢的布料练习。如果小组有不会的，可以互相帮助。小组内可以相互评价下，然后比较两种针法的不同之处。 （4）展评交流，制定标准。
(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。
手缝针法大全缝补衣服针法
手缝针法大全--缝补衣服针法 我喜欢手工，但是对一些基本的缝法还不是很懂，也不是说完全不了解，只是有些教程的用词一不同，就以为是换了个针法，其实都是同一种罢了。所以在网上找了写资料，毕竟这实际操作是离不开理论的东西。 网上搜索到的东西，结合了下，只为大家一起学习： 1、平针： 掘（jue）、拱（gong）＝平针缝 这是最常用最简单的一种手缝方法，通常用来做一些不需要很牢固的缝合，以及做褶裥、缩口等。可以一次多挑几针然后一起拉紧线头,一般是连缝两三针才拉出。适用于布块拼接,平针的针脚距离一般保持在0.5厘米左右。 汉服里平针叫拱针：正面针迹较细短，排列整齐。用于衣边装饰，又可加固衣缝。
2、疏缝、假缝： 绷（beng）：稀疏地缝住或用针别上。（《现代汉语词典》）起到临时固定，就是珠针的作用。＝疏缝 和平针的针法一样，但针距较大，这种手缝方法通常用来做正式缝合前的粗略固定，为的是方便下一步的缝合，作用类似于珠针。 3、回针、倒针： 缉（qi）：用相连的针脚密密缝。（《现代汉语词典》）＝回针缝 这是类似于机缝而且最牢固的一种手缝方法，用这种方法可以缝合拉链、裤裆、包包等牢固度要求较高的地方。同样适用于布块拼接，在不织布玩偶中较常用，这种缝法很结实。回针缝还分为全回针缝和半回针缝（多用于缝制拉链）。 汉服里称为倒针又称回针。此针法为先向前运一针(约0．6厘米); 然后倒退一针(约0.3厘米),依此类推。多用于易受力部位．如拉链等处。
4、锁边缝： 锁（suo）：用于衣物边缘和扣眼儿上，针脚密，线斜交或钩连。锁边，锁眼。 这种方法一般用来缝制织物的毛边，以防织物的毛边散开。 5包边缝（图左）和扣眼缝（图右）：这是两种极为相似的缝法, 用途和锁边缝一样，但后两者的装饰性和实用性都要更强一些。多用于内部缝合。
指纹识别模块说明书
指纹识别模块实验 注：此说明书适用于EL-EMCU-I实验箱、EXP-89S51/52/53CPU板。 一、实验目的 掌握指纹模块的开发协议； 掌握16C550芯片的编程方法； 二、实验设备 计算机，KEIL UVISION2环境，EL-EMCU-I实验箱，直连串口电缆、交叉串口电缆(针对针)，导线，短接块。 三、基本原理 指纹识别模块采用MCU和PC两种控制方法，供用户灵活选用。其指纹模块采用深圳十指科技的TF-MD-M12开发模块，MCU端的外围电路由通过芯片16C550芯片进行并口到串口的转换，PC端的外围电路用MAX3232控制，模块的电源由实验箱上的接口插座提供。下面将具体介绍一下各部分的组成及其原理。 TF-MD-M12开发模块的功能特点： ◇先进的指纹识别算法（商业）； ◇高速算法，500人指纹只要0.43 秒； ◇1：N，1：1 比对（两种可选）； ◇用户可分多级权限管理（1、2、3）； ◇多级的安全级别自主设置，可更多应用于不同场所； ◇采用高精密的光学成像元件，识别准确； ◇体积小，电路只有：40*58mm，易于集成； ◇功能高度集成，存于DSP中，不用再加电路板； ◇标准接口协议，开发简单； ◇采用面光源，成像速度快； ◇内部采用高级数字处理器DSP，处理速度快； ◇识别率高，最高可达：0.00001% ； ◇稳定性好，四年不断升级和优化； ◇具低电压报警功能； ◇微功耗设计适于电池供电； ◇主板低频设计抗外部电磁干扰； ◇主要供外销厂家和集成商，开发和集成产品； ◇设计精巧适于嵌入指纹锁/小指纹门禁机/手持指纹识别设备； TF-MD-M12开发模块的主要性能指标： ◇电路板尺寸（mm）58×40
指纹识别程序和原理图
#include
基于单片机指纹识别系统设计
任务书 课程设计题目：指纹识别 功能简述： 1)根据所学的知识和能力，设计程序可以实现根据指纹的大小、形状等特征，识别出不同的指纹。 2)利用按键标志当前指纹识别的状态，例如录入状态，识别状态,清楚状态;利用液晶1602能够显示当前指纹识别的状态信息。 3)利用继电器，对当前信息的判断，例如提醒当前指纹识别错误;利用蜂鸣器和LED等提醒当前指纹识别是否正确
目录 第一章绪论…………………………………………………….. 1．1、指纹识别中的基本概念………………………………… 1.2 指纹识别的发展前景……………………………………… 1.3、指纹识别课题设计的内容与意义……………………….. 第二章方案选择……………………………………………… 2.1 系统原理图设计…………………………………………… 2.2方案说明……………………………………………………… 2.3 方案比较…………………………………………………… 2.4 方案选择………………………………………………………第三章硬件设计………………………………………………3．1 AT89C52单片机设计……………………………………… 3.2 电源电路设计……………………………………………… 3.3 按键控制部分电路………………………………………… 3.4 LED指示灯电路…………………………………………3.5 蜂鸣器电路………………………………………………3.6 指纹传感器模块………………………………………… 第四章软件程序设计…………………………………………. 4.1程序流程图…………………………………………………4.2程序…………………………………………………………. 第五章调试…………………………………………………… 5.1硬件调试……………………………………………………. 5.2软件调试……………………………………………………
《手缝的基本针法》教案
《手缝的基本针法》教案 凌源市实验小学 陈淑琳
《手缝的基本针法》教案 教学目标： 1.学习并且掌握手缝的基础针法。 2.了解平针法和回针法、卷针法的具体步骤以及不同。 3.深入了解各种针法的基础上，不同针法的不同用途。 教学重点:学会并且掌握手缝的三种基础针法。 教学难点:理解三种针法的不同以及使用。 教学准备:针，线，剪刀，厚纸板，厚布块。 一、激趣导入： 孩子们，看这是什么？看到这么漂亮的沙包，你有什么想法吗？（想玩沙包，做沙包） 的确，沙包是我们最熟悉的游戏伙伴，它曾陪伴我们度过很多快乐的时光。如果能用我们自己亲手缝制的沙包在美丽的操场上做游戏，那该是一件多么开心的事啊！同学们，那你们有没有亲手缝沙包的欲望？想缝沙包，就得学习针法。这节课我们就共同探究手缝的基本针法。板书课题：手缝的基本针法 二、学习探究 （一）学习穿针 1、PK穿针速度 要学习针法，首先就得会穿针，那么有谁平时穿过针？那你们穿针穿得快吗？敢不敢到前面来PK一下？谁来？（指两名同学） （准备好了吗？我们一起来当裁判，预备开始！） 2、介绍穿针方法 XX同学真棒！你针穿的这么快，能向大家说说有什么窍门吗？ （学生介绍穿针方法）这位虽然只慢了一点点，但穿针的手法看上去却非常娴熟。你也不错，加油呀！好请回。针已经穿好，现在可以缝了吗？对，我们要在线的底部打个结。 （二）探究针法 1、分享会的针法。 （1）既然我们都会穿针，那谁在家缝过东西？谁愿意到前面来给大家演示一下？（可以边演示边讲解，其他同学一定要认真听。）为你这种缝法起个名字好不好？很形象，你们同意吗？你在家一定是个爱劳动的孩子。 （2）谁还用不同的缝法，到前面来和大家分享一下，你的这种缝法应该起个什么名字呢？说说原因？很贴切，让我们用掌声感谢两位小老师。 其实刚刚两名同学演示的这两种针法，都有自己专业的名称：平针法和回针法。（板书）但同学们也以用自己为他们起的名字。这样叫起来会更亲切。 （3）练习平针和回针。 老师相信大家一定迫不及待想实践这两种针法，不过练习前老师有话对大家说，谁来读读温馨提示：那我们现在就开始吧？选择桌子上你喜欢的布料练习。如果小组有不会的，可以互相帮助。小组内可以相互评价下，然后比较两种针法的不同之处。 （4）展评交流，制定标准。
指纹识别原理及其应用
指纹识别原理及其应用 1 指纹识别的原理和方法 1.1 指纹的特征与分类 指纹识别学是一门古老的学科，它是基于人体指纹特征的相对稳定与唯一这一统计学结果发展起来的。实际应用中，根据需求的不同，可以将人体的指纹特征分为：永久性特征、非永久性特征和生命特征[5]。 永久性特征包括细节特征（中心点、三角点、端点、叉点、桥接点等）和辅助特征（纹型、纹密度、纹曲率等元素），在人的一生中永不会改变，在手指前端的典型区域中最为明显，分布也最均匀[1]。细节特征是实现指纹精确比对的基础，而纹形特征、纹理特征等则是指纹分类及检索的重要依据。人类指纹的纹形特征根据其形态的不同通常可以分为“弓型、箕型、斗型”三大类型，以及“孤形、帐形、正箕形、反箕形、环形、螺形、囊形、双箕形和杂形”等9种形态[1]。纹理特征则是由平均纹密度、纹密度分布、平均纹曲率、纹曲率分布等纹理参数构成。纹理特征多用于计算机指纹识别算法的多维分类及检索。 非永久性特征由孤立点、短线、褶皱、疤痕以及由此造成的断点、叉点等元素构成的指纹特征，这类指纹有可能产生、愈合、发展甚至消失[1]。 指纹的生命特征与被测对象的生命存在与否密切相关。但它与人体生命现象的关系和规律仍有待进一步认识。目前它已经成为现代民用指纹识别应用中越来越受关注的热点之一。 1.2 指纹识别的原理和方法 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。通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，然后要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰，再通过指纹辨识软件建立指纹的特征数据。软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的数据点，即指纹纹路的分叉、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
毕业设计(论文)-基于51单片机的指纹识别
随着现代化各种科学新技术的快速发展，在日常生活中，我们需要各种身份认证和各种密码认证，还有对各种设备配备钥匙，对保险柜安装防盗系统等等，社会的进步，科技的发展，促使传统的安全系统的抵御能力越来越薄弱。因此，生物特征识别应用而生，开始走进我们身边的各种安全系统，指纹识别作为生物特征识别的一个典型应用已经得到很广泛的应用和认可，指纹特征具有唯一性，是每个人终生不变的特征之一，并且各个人的各个指纹都不一样。本系统采用89C52RC单片机作为主芯片，通过与指纹识别模块FM-180之间通过串口通信方式的通信，采用液晶12864作为显示器，加上简单的外围电路，如按键输入、LED灯报警电路、蜂鸣器电路，最后通过编写软件和制作硬件，实现一个可以通过单片机对指纹的录入，识别，删除等功能操作的指纹识别系统。 关键词指纹识别系统；单片机89C52；液晶12864
With the rapid development of modern science a variety of new technologies, in everyday life, we need a variety of authentication and a variety of password authentication, as well as a variety of devices with keys for the safe installation of security systems, etc., social progress the development of technology, to promote the traditional security system resilience increasingly weak. Thus, biometric applications, born around us began to enter various security systems, biometric fingerprint identification as a typical application has been very widely used and recognized, unique fingerprint characteristics, life is not for everyone one variable characteristics, and each person's fingerprints are not the same individual. The system uses 89C52RC microcontroller as the main chip, it passes between the fingerprint recognition module FM-180 serial communication with the communication method by using a liquid crystal display as 12864, plus simple peripheral circuits, such as key input, LED light alarm circuit, buzzer circuit, and finally through the preparation and production of software, hardware, you can implement a microcontroller on the fingerprint input, recognition, and delete functions operate fingerprint identification system. Key words Fingerprint identification system；SCM 89C52；LCD 12864
指纹识别技术综述(扫盲篇)
指纹识别技术综述（扫盲篇） 1、产品构成 对指纹识别技术，目前除了一部分真正的研发人员之外，大部分涉业者或者兴趣者都希望有个清晰的了解。在此，先从指纹识别产品的构成说起，也就是由产品构成再展开对技术构成的分析。 指纹识别产品是由基础构件、中间构件和上层构件组成的，基础构件是指一个完整的指纹识别（不是指纹采集）产品，包括硬件和软件，都必须具备的基础部分。中间构件，简称中间件，是向上支持各类软件系统或者硬件设备，实现指纹注册和认证功能的独立部分。上层构件，是指在基础构件之上，自己实现中间件或者利用中间件建立起来的执行应用的部分，也可以称为应用构件。 指纹产品基础构件包括：指纹传感器（指纹Sensor）、指纹传感器驱动程序（Driver）、指纹传感器底层接口程序（底层SDK），以及指纹算法程序。其中前三个都是作为一个整体对待，笼统的称为指纹SENSOR。指纹基础构件的这四个部分，对于任何一类的指纹识别产品都是不可缺少的，所以称之为基础构件。 指纹产品中间构件，或者叫指纹应用中间件，它专门完成指纹注册和认证功能，所以它一定包含指纹识别算法。它屏蔽了应用层对设备层（基础构件中的SENSOR以及DRIVER）的直接访问。它既可以表现为软件控件（ocx），也可表现为硬件模块，也就是俗称的指纹脱机模块。 指纹产品上层构件，它是用户需求的实现部分，其形态不定，可以是一个完整的指纹应用软件产品，如指纹文件保护系统、计算机登录指纹保护系统。也可是指纹考勤机、指纹保险柜等这类嵌入式硬件产品。 在了解了指纹识别产品的构成要件之后，我们再一层层采用解析的方法来分析每个构件中的技术成份。 2、指纹产品基础构件 2.1、基础构件之指纹SENSOR 从基础构件层来看，其中的指纹SENSOR，是指纹图像自动采集和生成部分，是整个指纹识别产品的数据输入端。绝大多数指纹SENSOR通过光学扫描、晶体热敏、晶体电容等三种主要传感原理采集指纹图像。衡量一个指纹SENSOR的质量好坏或者使用的技术的高低，从其使用的采集原理上并不能得出结论，而是主要从以下几个方面
指纹识别系统
指纹识别系统 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
指纹识别系统 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 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
指纹识别的软件系统设计
(此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！) 中南民族大学 毕业论文(设计) 学院：生物医学工程学院 专业：生物医学工程年级： 2007 题目: 指纹识别的软件系统设计 指导教师姓名: 喻胜辉职称: 2011年4月10日
中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名： 2011年4 月10日 注：本页放在学位论文封面后，目录前面 目录 摘要 (4) ABSTRACT (4) 绪论 (6) 1.1.背景介绍 (6) 1.2.指纹识别中的基本概念 (6) 1.3.指纹识别技术的特点 (7) 1.4.本文主要研究内容 (7) 1.4.1.指纹采集 (8) 1.4.2.指纹图像预处理 (8) 1.4.3.特征提取 (9) 1.4.4.指纹匹配 (9) 指纹图像的预处理 (11) 2.1.图像场及其计算 (11) 2.1.1.梯度场 (11) 2.1.2.方向场 (11) 2.2.图像分割、均衡、平滑 (12) 2.2.1.计算梯度场分割指纹图像 (12) 2.2.2.指纹图像灰度的均衡化 (12) 2.2.3.指纹图像平滑噪声 (13) 2.3.图像智能增强 (14) 2.4.图像骨架细化提取 (15) 2.4.1图像智能二值化领域分析法 (15) 2.4.2图像噪声的去除 (15)
2.4.3图像细化 (15) 指纹图像特征提取 (17) 3.1.指纹特征的提取 (17) 3.1.1端点的提取 (17) 3.1.2叉点的提取 (17) 3.1.3中心点、三角点的提取 (17) 3.2.去除伪指纹特征点 (18) 指纹的匹配 (20) 4.1.指纹图像的配准 (20) 4.1.1指纹“配准”特征点（场法） (20) 4.1.2指纹图像的“柔性”配准（特殊点法） (20) 4.2.指纹图像的匹配 (21) 4.2.1相似度 (21) 4.2.2指纹图像匹配的模型和界限盒（可变）模型 (21) 4.3.指纹比对的算法（复向量法） (21) 4.3.1复向量法定义 (21) 4.3.2利用复数法解决两个几何拓扑结构相似的原理 (22) 总结与展望 (23) 5.1.总结 (23) 5.2.展望 (23) 致谢 (24) 参考文献 (24) 指纹识别的软件系统设计 摘要 近年来，生物识别技术得到广泛的关注，被认为是自动身份识别的最终技术。其中自动指纹识别技术是目前最成熟的生物识别技术，具有广阔的发展前景。 指纹唯一性和稳定性被人们用来当作鉴别个人身份的主要依据。自动指纹识别系统是基于计算机来进行指纹识别的技术，可以方便、高效、安全、可靠地应用在金融安全、数据加密、电子商务等各个领域，并将在我们的生产和生活中发挥越来越重要的作用。 本文的内容描述了自动指纹识别系统的设计和工作过程，按照设计过程，该系统主要包括三个大部分：指纹图像的预处理、特征提取以及模式匹配。 在预处理方面，通过对URU 4500采集仪得到的指纹图像的分析，在分割时采用一种不需要考虑指纹的方向及脊线频率等因素，且求取指纹的方向图和频率场之前进行分割：在方向图和脊线频率的基础上，实现了一种基于脊线方向分析
指纹识别算法
function fpextractdemo(action, varargin) % FPEXTRACTDEMO 指纹特征提取演示程序 % Modified by PRTsinghua@https://www.wendangku.net/doc/ca15912980.html, % % 输入图像必须是256×256的灰度图 % 8-bit灰度级的图像 @ 500 dpi. % 如果这些条件不满足，一些函数中的参数必须做相应的改变 % % % 选项： % - Centralize: 二值化图像，计算中心点 % - Crop: 图像修剪 % - Sectorize: 可视化扇形 % - Normalize: 归一化输入图像 % - Gabor filters: 可视化Gabor滤波器 % - Convolute: 计算输入图像和Gabor滤波器的convolution % - Features: 特征可视化 % - FingerCode: 在数据库中加入该指纹 % - Check: 指纹匹配 % % % 指纹识别中一个至关重要的步骤就是中心点的确定。如果剪切指纹图像时出现了任何 % 错误，你可以使用辅助的m文件"vedicentro.m"：它使得输入指纹可视化并计算指纹 % 中心，借助于m函数 "centralizing.m"。
% % 在MATLAB的命令行提示中输入 "fpextractdemo" 运行程序 %-------------------------------------------------------------------------- if nargin<1, action='InitializeFPEXTRACTDEMO'; end; feval(action,varargin{:}) return; %%% %%% 子函数 - InitializeFPEXTRACTDEMO %%% function InitializeFPEXTRACTDEMO() % 如果 fpextractdemo 已经在运行，将之转到前台 h = findobj(allchild(0), 'tag', 'Extracting FingerPrint Features Demo ( Modified by PRTsinghua@https://www.wendangku.net/doc/ca15912980.html, v) '); if ~isempty(h) figure(h(1)) return end screenD = get(0, 'ScreenDepth'); if screenD>8 grayres=256; else
指纹识别算法的matlab实现
指纹识别算法的matlab实现 摘要由于指纹所具有的普遍性，唯一性和不变性，以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，使之成为目前最流行、也最可靠的个人身份认证技术之一。 本文主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像分割、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较，来确定两幅图像是否来自于同一手指。 本文给出了指纹图像预处理、特征提取、特征匹配的matlab程序及处理结果。该结果证明，用matlab实现的这些算法的处理结果比较理想，满足识别的可行性和应用性。 关键词分割，二值化，细化，特征点提取，匹配，Matlab Abstract Because of the universality, uniqueness and constantness of a fingerprint, and fingerprint identification technology has very high feasibility and practical applicability, make it to be one of the most popular, and most reliable personal identity authentication technology. This paper focuses on three aspects of the fingerprint image processing：image preprocessing, feature extraction, feature matching. Image preprocessing including four steps: image segmentation, filtering, binary, Refining, after The fingerprint image preprocessing, in addition to the original image of redundancy part, convenient subsequent identification processing; The main feature extraction is extracted from the end of the fingerprint image after thinning and