基于方向图的指纹奇异点快速检测方法
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() {
基于Gaussian-Hermite矩的指纹奇异点定位
ＩＳＳＮ１０００—９８２５．ＣＯＤＥＮＲＵＸＵＥＷ ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ．Ｖｏｌ１７，Ｎｏ２，Ｆｅｂｒｕａｒｙ２００６．ＰＰ２４２－２４９ ＤＯＩ１０１３６０００ｓ１７０２４２ ＠２００６ｂｙＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏ，ｗａｒｅＡｌｌｎｇｈｔｓｒｅｓｅｒｖｅｄ 基于Ｇａｕｓｓｉａｎ—Ｈｅｒｍｉｔｅ矩的指纹奇异点定位 王林＋，戴模 （ＩｎｓｔｉｔｕｔｅＥＧＩＤ－Ｂｏｒｄｅａｕｘ３，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＭｉｃｈｅｌｄｅＭｏｎｔａｉｇｎｅ－Ｂｏｒｄｅａｕｘ３，３３６０７Ｐｅｓｓａｃ，Ｆｒａｎｃｅ） Ｅ—ｍａｒｌ：ＪＯＳ＠ｉｓｅａｓａｃｃⅡｈｔｔｏ：／／ｗｗｗ．ｊｏｓｏｒｇｃｎ１ｂｌ，Ｆａｘ＝＋８６－１０－６２５６２５６３ ＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＳｉｎｇｕｌａｒＰｏｉｎｔｓｉｎＦｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔＩｍａｇｅｓＢａｓｅｄｏｉｌｔｈｅＧａｕｓｓｉａｎ—ＨｅｒｍｉｔｅＭｏｍｅｎｔｓ ＷＡＮＧＬｉｎ—ＤＡＩＭｅ （］ｎｓｆｉｔｕｔｅＥＧｌＤ－Ｂｏｒｄｅａｕｘ３，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＭｉｃｈｅｌｄｅＭｏｎｔａｉｇｎｅ－Ｂｏｒｄｅａｕｘ３，３３６０７Ｐｅｓｓａｃ，Ｆｒａｎｃｅ） ＋Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ：Ｐｈｎ：＋８６—８５１—３６１０１５６，Ｅ?ｍａｉｌ：ｗａｎｇｌｉｎｇｚ＠ｙａｈｏｏｃｏｍｏｎ，ｈａｐ：／／ｗｗｗｅｇｉｄｕ—ｂｏｒｄｅａｕｘ ｆｒ ＷａｎｇＬ，ＤａｉＭ．ＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｉｎｇｕｌａｒｐｏｉｎｔｓｉｎｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｍａｇｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＧａｕｓｓｉａｎ－Ｈｅｒｍｉｔｅｍｏｍｅｎｔｓ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，２００６，１７（２）：２４２—２４９．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｓｏｒｇ．ｃｒｄｌ０００—９８２５／１７／２４２ｈｔｍ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｍｏｓｔｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｅｘｔｃａｃｔｉｎｇｔｈｅｎｕｍｂｅｒａｎｄｐｒｅｃｉｓｅｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｓｉｎｇｕｌａｒｐｏｉｎｔｓ（ｃｏｒｅａｎｄｄｅｌｔａ）ｉｓｏｆｇｒｅａｔｉｍｐｏｒｔａｎｃｅＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｎａｄａｐｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓｉｎｇｕｌａｒ ｐｏｉｎｔｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｉｓ ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｂｅｈａｖｉｏｒｏｆＧａｕｓｓｉａｎ—Ｈｅｒｍｉｔｅｍｏｍｅｎｔｓ，ｌｕｏｒｄｅｒｔｏｄｅｔｅｃｔ ｓｉｎｇｕｌａｒｐｏｉｎｔａｃｃｕｒａｔｅｌｙ，ｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＧａｕｓｓｉａｎ—ＨｅｒｍｉｔｅｍｏｍｅｎｔｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｏｒｄｅｒｓｏｆｔｈｅｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｍａｇｅｉｎｍｕｌｔｉｐｌｅｓｃａｌｅｓｉｓｕｓｅｄＡＰＣＡ－ｂａｓｅｄ（ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ）ｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＧａｕｓｓｉａｎ?ＨｅｒｍｉｔｅｏｆｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｍａｇｅＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｂｌｅｔｏｌｏｃａｔｅｓｉｎｇｕｌａｒｐｏｉｎｔｓｉｎｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｗｉｔｈｈｉｇｈａｃｃｕｒａｃｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ；ｓｉｎｇｕｌａｒｐｏｉｎｔ；Ｇａｕｓｓｉａｎ—Ｈｅｒｍｉｔｅｍｏｍｅｎｔｓ；ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ；ｍｕｌｔｉｐｌｅｓｃａｌｅｓ 摘要：在指纹分类和识别算法中，提取的奇异．点．（ｃｏｒｅ点和ｄｅｌｔａ点）数目和奇异点的准确位置是非常重要的介绍了一种基于Ｇａｕｓｓｉａｎ．Ｈｅｒｍｉｔｅ矩分布属性的自适应指纹奇异点定位方法，为了准确地确定奇异点，用到了指纹图像在多种尺度下的不同阶Ｇａｕｓｓｉａｎ－Ｈｅｒｍｉｔｅ矩分布，并用一种基于主分量分析（ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，简称ＰＣＡ）的方法分析指纹图像的Ｇａｕｓｓｉａｎ．Ｈｅｒｍｉｔｅ矩分布实验结果表明＇｛奏算法能够准确地确定奇异点位置关键词：指纹：奇异．女，；Ｇａｕｓｓｉａｎ－Ｈｅｒｒｍｔｅ矩：一致性；多尺度 中图法分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ 近年来，指纹被广泛用于个人身份识别上，很多指纹分类和识别算法都是建立在提取的指纹奇异点上所以，准确、可靠地检测奇异点的位置，对于自动指纹识别系统有着重要的意义． 指纹图像是由脊线和谷线组成的方向纹理模式奇异点是指纹最重要的全局特征，奇异点的数目和准确位置常被用来对指纹进行分类和标注．奇异点被定义为脊线抽率最高的点，在有奇异点的地方，脊线方向变化迅速ＬＩ?１图１是一对典型的ｃｏｒｅ点和ｄｅｌｔａ点． 有很多文献介绍了确定奇异点的方法．这些方法有：基于神经脚络的方法【３】，基于方向场局部能量的方法【４】、基于方向场两相邻区域的正弦值比率的方法【“、基于计算Ｐｏｉｎｃａｒｅｉｎｄｅｘ的方法Ｄ，６－］０噜在这些方法中， ?Ｒｅｃｅｉｖｅｄ２００４－０９?２８；Ａｃｃｅｐｔｅｄ２００５—０７ 万方数据
指纹图谱技术要求
中药注射剂指纹图谱研究的技术要求（暂行）为了加强中药注射剂的质量管理，确保中药注射剂的质量稳定、可控，中药注射剂在固定中药材品种、产地和采收期的前提下，需制定中药材、有效部位或中间体、注射剂的指纹图谱。 一、注射剂用中药材指纹图谱研究的技术要求 中药材指纹图谱系指中药材经适当处理后，采用一定的分析手段，得到的能够标示该中药材特性的共有峰的图谱。如原药材需经过特殊炮制（如醋制、酒制、炒炭等），则应制定原药材和炮制品指纹图谱的检测标准。 (一)指纹图谱的检测标准 包括名称、汉语拼音、拉丁名、来源、供试品和参照物的制备、检测方法、指纹图谱及技术参数。有关项目的技术要求如下： 1.名称、汉语拼音 按中药命名原则制定 2.来源 包括原植、动物的科名、中文名、拉丁学名、药用部位、产地、采收季节、产地加工、炮制方法等，矿物药包括矿物的类、族、矿石名或岩石名、主要成分、产地、产地加工、炮制方法等。动、植物药材均应固定品种、药用部位、产地、采收期、产地加工和炮制方法，矿物药应固定产地和炮制、加工方法。供试品的取样参照《中国药典》2000年版中规定的中药材的取样方法，以保证供试品的代表性和均一性。 3.供试品的制备
应根据中药材中所含化学成分的理化性质和检测方法的需要，选择适宜的方法进行制备。制备方法必须确保该中药材的主要化学成分在指纹图谱中的体现。对于仅提取其中某类或数类成分的中药材，除按化学成分的性质提取各类成分制定指纹图谱外，还需按注射剂制备工艺制备供试品，制定指纹图谱，用以分析中药材与注射剂指纹图谱的相关性。 4.参照物的制备 制定指纹图谱必须设立参照物，应根据供试品中所含成分的性质，选择适宜的对照品作为参照物，如果没有适宜的对照品，可选择适宜的内标物作为参照物。参照物的制备应根据检测方法的需要，选择适宜的方法进行。 5.测定方法 包括测定方法、仪器、试剂、测定条件等。应根据中药材所含化学成分的理化性质，选择适宜的测定方法。建议优先考虑色谱方法。对于成分复杂的中药材，必要时可以考虑采用多种测定方法，建立多张指纹图谱。以色谱方法制定指纹图谱所采用的色谱柱、薄层板、试剂、测定条件等必须固定；以光谱方法制定指纹图谱，相应的测定条件也必须固定。 6.指纹图谱及技术参数 （1）指纹图谱 根据供试品的检测结果，建立指纹图谱。采用高效液相色谱法和气相色谱法制定指纹图谱，其指纹图谱的记录时间一般为1小时；采用薄层扫描法制定指纹图谱，必须提供从原点至溶剂前沿的图谱；采用光谱方法制定指纹图谱，必须按各种光谱的相应规定提供全谱。对
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
指纹识别算法基本概述
指纹识别算法基本概述 指纹识别算法，是指在指纹识别过程中，对采集的指纹图像预处理，数据特征提取，特征匹配，指纹识别等一系列解决问题的清晰指令。本文通过对指纹图像预处理、指纹图像特征提取和指纹匹配三方面对指纹识别算法进行整体概述。 一、指纹图像预处理：在指纹识别过程中，刚获取的指纹图像会受到噪声、汗渍以及毛刺等因素影响，使得图像画面不清晰，预处理的目的是改善输入指纹图像的质量，以提高特征提取的准确性。指纹图像预处理在整个指纹识别系统中的地位就好比地基对于整栋房子的作用，预处理图像的好坏将会影响到后面特征提取、指纹匹配的过程，这是在指纹识别过程中要处理好的第一步。指纹图像预处理一般分为四步：图像分割、图像滤波、二值化和细化。 1.图像分割。主要是指获取的原始指纹图像与背景区域之间有混合，需要从两者之间隔离出来，这就需要根据灰度的大小对图像进行初步处理，然后进行归一化及分割处理，消除背景区域。 2.图像滤波。这是指纹图像预处理过程中最核心的一步，主要是通过对受噪音影响的指纹图像去噪，同时对图像进行修复和整理，增强脊线谷线结构对比度，进一步获取更加清晰的图像。 3.二值化。经过图像滤波后，纹线部分得到增强，但脊的强度不完全相同，这种情况主要是表现在灰度值的差异。图像的二值化是指将灰度图像（灰度有255阶）转化为只包含黑、白两个灰度的二值图像，即0和1两个值。这样使脊的灰度值趋于一致，对图像信息进行压缩，节约了存储空间，有利于指纹特征提取和匹配。 4.细化。是指对指纹二值化后指纹的走向、粗细等特征进行图像的细化，使指纹纹线更加平滑。 二、指纹图像特征提取：指纹图像特征提取的算法有很多种，主要有基于灰度图像的细节特征提取、基于曲线的特征提取、基于奇异点的特征提取、基于脊线频率的特征提取等。对指纹图像的特征点进行提取，能有效地减少伪特征点，提取准确的特征点，提高匹配速度和指纹识别性能，降低识别系统的误识率和拒真率。 三、指纹匹配：指纹特征匹配主要是基于细节特征值的匹配，通过对输入指纹细节特征值与存储的指纹细节特征值相比较，实现指纹识别，两者相比较时需要设立一个临界值，匹配时大于这个阈值，则指纹匹配；当匹配时小于阈值，则指纹不匹配。特征匹配是识别系统的关键环节，匹配算法的好坏直接影响识别的性能、速度和效率。 在指纹识别算法中，从指纹输入到匹配需要进行指纹图像预处理、特征提取、指纹匹配三个步骤，这是指纹识别算法所要经历的基本过程，其中每个过程中每个细节的处理还是有很多的，这就不一一详细说明，本文只是大概描述指纹识别算法的基本步骤。 在国内指纹识别算法中，拥有自身指纹识别算法的企业少之甚少，而广州微正智能科技有限公司，拥有自主知识产权的微正指纹识别算法MZFinger5.0，算法优越，匹配精准，安全稳定，在当今市场上拥有很强的竞争力。 指纹识别算法随着科技的进步，在历史的长河中总是在不断地优化发展，性
(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
【算法】指纹识别算法基本原理介绍
【算法】指纹识别算法基本原理介绍 在有的国家，指纹属于个人隐私，不能象人工处理那样直接处理指纹图像，所以许多生物识别技术并不直接存储指纹的图像。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多不同的数字化算法。指纹识别算法虽然各不相同但是这些算法最终都归结为在指纹图像上找到并比对指纹的特征。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。 A 总体特征：总体特征是指那些用肉眼就可以直接观察到的特征，包括： 1. 纹形 其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠纹形来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，通过更详细的分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便快捷。 2. 模式区 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。 SecureTouch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。 3. 核心点 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。许多算法是基于核心点的，既只能处理和识别具有核心点的指纹。核心点对于SecureTouch的指纹识别算法很重要，但没有核心点的指纹它仍然能够处理。 4. 三角点
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。 5. 纹数 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。 B 局部特征 局部特征是指指纹上的节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征--特征点，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、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“特征点”。就是这些特征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： 1.特征点的分类：有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点。 终结点 一条纹路在此终结。 分叉点 一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。 分歧点 两条平行的纹路在此分开 孤立点 一条特别短的纹路，以至于成为一点。 环点 一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点。 短纹 一端较短但不至于成为一点的纹路。
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。
指纹识别中的一种细节匹配算法
指纹识别中的一种细节匹配算法 罗希平田捷* (北京中国科学院自动化研究所人工智能实验室 100080) 摘要:指纹匹配是AFIS中最重要的问题之一。一般用象脊线末端和脊线分支点这样的细节点来表示一个指纹，并通过细节匹配来做指纹匹配。本文提出一种细 节匹配算法，这种算法对Anil Jain等人提出的细节匹配算法进行了修正。我们 采用了一种新的更简单的方法来进行指纹图像的校准，并以一种简单而有效的方 式将脊线信息引入匹配过程中，这样做的好处之一是以较低的计算代价有效地解 决了匹配中参照点对的选取问题。另外，我们采用了大小可变的限界盒来适应指 纹的非线性形变。我们的算法能更好地区分来自不同指纹的图像，并能更加有效 地处理来自同一个指纹的被匹配图像之间的非线性形变。对用活体指纹采集仪采 集的指纹图像集所做的实验显示我们的算法有较快的速度和较高的准确率。 关键词: 指纹识别, 细节匹配, 自动指纹识别系统(AFIS) 1. 背景介绍 自动指纹识别系统（即Automated Fingerprint Identification System，简称AFIS）有着广泛的应用背景。 指纹识别是要决定两幅指纹图像是否来自同一个手指。过去人们对指纹识别做了很多研究。D.K.Isenor等人[2]提出了一种用图匹配来对两幅指纹图像进行匹配的方法。Andrew K.Hrechak等人[3]用结构匹配来做指纹识别。但目前最常用的方法用是FBI提出的细节点坐标模型来做细节匹配。它利用脊末梢与脊线分支点这两种关键点来鉴定指纹。通过将细节点表示为点模式，一个自动指纹认证问题可以转化为一个点模式匹配（细节匹配）问题。一般的点模式匹配问题是模式识别中的一个有名的难题，人们对一般的点模式匹配问题提出过很多的算法，象sanjay Ranade等人[5]的松弛算法，Shih-hsu Chang等人[6]基于二维聚类的快速算法。Anil Jain等人在[4]针对指纹匹配中的点模式匹配问题提出了一种算法，该算法将直角坐标系中的细节点转换到极坐标系中，通过串匹配算法来进行点匹配。 本文的算法参考了Anil Jain等人[4]的算法。但与[4]中的算法有三个主要差别。首先，我们采用了一种更为简单而有效的指纹图像校准方法。其次，与[4]中仅在校准阶段使用脊线信息的做法不同，我们将脊线信息引入了随后的匹配过程中,在本文第三部分我们将讨论这样做的好处。最后，[4]中的方法在匹配过程中使用了一个固定大小的限界盒，而我们的算法采用了一个大小可变的限界盒，从而使算法能更有效地处理被匹配的两幅指纹图像之间的非线性形变，被匹配的两幅指纹图像之间的非线性形变是指纹匹配中最难解决的问题之一。 我们的自动指纹识别系统框图如图1所示，系统由离线部分和在线部分两个部分组成。在系统的离线部分，用指纹采集仪采集指纹，提取出细节点，然后将细节点保存到数据库中，形成指纹模板库。在系统的在线部分，用指纹采集仪采集指纹，提取出细节点，然后将这些细节点与保存在数据库中模板细节点进行匹配，判断输入细节点与模板细节点是否来自同一个手指的指纹。 本文受国家自然科学基金资助，课题号为：69875019 *：本文联系作者,e_mail:tian@https://www.wendangku.net/doc/db395382.html,, 电话：82618465
指纹图谱技术在中药材质量控制中的意义与作用
中药的质量是其疗效的关键所在。长期以来，人们多是凭借经验，从药材的外观形态、气味以及一些简单的物理、化学现象来判断其真伪。虽然起到一定的作用，但常常有很大的主观性和片面性。随着现代分子生物学技术的发展，中药材指纹图谱技术在中药材质量控制中显示了越来越广阔的应用前景。 (1)中药指纹图谱的概念和分类“指纹”(fingerpint)鉴定来源于法医学，每个人的指纹在微小的细节构造中各有不同，依据这些差异，通过“比对”方式，可以确定鉴别每个人的特征。随着生物技术的发展，提出了DNA指纹图谱分析，主要是通过DNA指纹图谱，对人、动物、植物等生命体进行鉴别鉴定，乃至亲子鉴定等，扩大了指纹分析的含义，其意义主要表现在两个方面：一是成为指纹图谱。指纹是以图像形式表现，而DNA指纹图谱是一些DNA片段所构成的条带图谱。二是分析目的有所扩展，既可以像指纹分析一样作个体“唯一性”的鉴定，又可以鉴别确定整个物种的“唯一性”(多个个体之间的共性)，还可以用作亲子鉴定，即判断个体之间的亲缘关系等。中药指纹图谱则和DNA指纹图谱又有所不同。 1)中药指纹图谱的概念：中药指纹图谱(fingerprinting)借用DNA 指纹图谱发展而来，最先发展起来的是中药化学成分色谱指纹图谱，特别是高效液相色谱(HPLC)指纹图谱。HPLC具有很高的分离度，可把复杂的化学成分进行分离而形成高低不同的峰组成一张色谱图，这些色谱峰的出峰位置和高度(或峰面积)分别代表了不同的化学成分和及其含量，整个色谱图表征了该样品所含化学成分的多少和量的
大小。 如前所述，中药指纹图谱不同于法医学中的DNA指纹图谱。常规意义下的指纹强调的是绝对的“个体特异性”，据此可对任何犯罪嫌疑人指证和控罪。恰恰相反，中药指纹图谱赖以鉴别中药的药材真伪和质量优劣所要强调的却是作为药用植物物种的“共有特征性”。更值得指出的是，常规意义的“指纹”分析的依据主要是来源于先天的遗传，而中药药用化学成分的指纹图谱分析依据却主要来源于该植物物种后天的代谢产物，且大多为植物的次生代谢物。它对后天的生长环境的依赖性很强，远比纯先天性遗传的“指纹”脆弱得多，故有中药“道地性”和“最佳采集时间”之说。然而，植物的代谢过程仍受其物种先天遗传的影响，所以，利用中药药用化学成分的色谱指纹图谱是完全可以对不同药材种属进行鉴别，对同种药材质量优劣进行评价的。 谢培山先生对中药色谱指纹图谱给出了以下定义：中药色谱指纹图谱是一种综合的、可量化的色谱鉴定手段。借以鉴别真伪，评价原料药材、半成品和成品质量均一性和稳定性。其基本属性是“整体性”和“模糊性”。 2)中药指纹图谱的分类：狭义的中药指纹图谱是指中药化学(成分)指纹图谱。广义的中药指纹图谱则可按测定手段和应用对象进行不同的分类。 （ⅰ）按测定手段分类：中药指纹图谱按测定手段可分为中药化学(成分)指纹图谱和中药生物指纹图谱。①中药化学(成分)指纹图谱
信号指纹定位算法
信号指纹定位算法： 利用事先已经测好的先验指纹信息进行定位的算法，指纹信息的建立和利用指纹信息进行定位时都只需要简单的硬件即可实现。 信号指纹定位算法利用了复杂环境的多径效应，可以在NLOS环境下进行精确定位，算法本身不需要硬件的额外支持，依靠已经建立好的离线数据库，只要在接收端获得超宽带信号对应的信息，即可得到定位结果。 根据定位阶段匹配函数的不同，信号指纹定位算法一般可以分为确定性的定位算法、概率性的定位算法和神经网络法三类。 确定性定位算法是利用已有的信号指纹推算出目标节点的位置信息。 基于概率的定位算法是通过条件概率为指纹建立模型，然后通过贝叶斯法则来推算出目标节点的位置信息； 神经网络法是一种最有效反映非线性输入-输出映射的方法。 定位过程： 一、建立指纹数据库； 二、训练（整理）指纹数据库； 三、利用实时测得的信号和已有的指纹信息进行定位。 指纹定位算法中，主要有两种方法可以进行TOA的估计： 一、基于匹配滤波的的相关接收技术。 匹配滤波是最佳滤波的一种，当输入信号具有某种特殊波形时，其输出达到最大，对信号的匹配滤波相当于对信号进行自相关运算。此时，接收机具有较高的采样速率，精度较高。利用发射信号的模板与接收信号进行互相关即可得到精度较高的TOA估计，但是受到Nyquist采样定理的限制，使得其很难匹配接收到的众多的多径分量；匹配滤波必须具有接收信号的先验信息（模板信号），但是，此模板信号在不同的环境下是不同的，甚至受到多径的影响而不同。所以此法，在环境复杂的室内环境或NLOS环境下不适用。 二、基于能量探测的接收技术。 是一种低采样速率、低复杂度的接收技术，是一种非相关（Non-coherent）的TOA估计技术，通常采用适当的门限与接收信号比较，选择最先超过门限的能量块作为TOA估计值。
蜂蜜高效液相色谱指纹图谱的研究进展
摘要：指纹图谱技术在食品的质量控制中起着重要的作用。本文主要介绍了高效液相色谱指纹图谱在蜂蜜研究中的应用，以期为蜂蜜的鉴定、质量控制及标准的制定等方面工作奠定基础。 关键词：蜂蜜高效液相色谱指纹图谱 蜂蜜是一种传统的天然保健食品。它是由蜜蜂采集植物的甜味分泌物，通过蜂蜜自身的消化，转化作用及蜜蜂通过气流干燥作用，使水分从花蜜中含６０％以上降低到２０％以下。一般蜜蜂从采集花蜜到酿制为成熟蜜，正常情况下需要３～５ｄ时间［１］［２］。 糖类是蜂蜜的主要的成分，其中有单糖、双糖、低聚糖和多糖，单糖中的葡萄糖和果糖占蜂蜜总糖的５５％～７５％，而双糖和三糖的含量因蜜源种类的不同而变化。此外，蜂蜜还含有多种蛋白质、氨基酸、脂肪酸、维生素及人体所必须的矿物质及微量元素，营养十分丰富［２］［３］。多年来的科学研究与医学临床都证明，蜂蜜具有促进食欲、改善肠胃功能、促进消化吸收、镇静安神、提高肌体免疫能力，促进儿童生长发育等功效；它不仅对婴幼儿、运动员、老人及体弱多病者、重体力劳动者、高强度脑力工作者来说是一种直接有效的营养补充来源，而且对治疗烧伤、烫伤、溃疡愈合、促进伤口愈合及心血管病的辅助治疗等方面来说有很好的疗效［４］｛５］。 蜂蜜作为一种营养丰富、易被人体吸收的天然食品在国内外市场上深受消费者欢迎。为规范蜂蜜市场，保证消费者的利益，我国于１９８２年和２００２年分别颁布了蜂蜜行业标准和推荐性国家标准；但是目前就蜂蜜质量来说，全国各地在蜂蜜生产、流通中仍存在很多不规范的环节，更甚的是出现许多人为掺杂假使的行为，而当前的国家标准不能满足快速、准确的检测需要。 高效液相色谱指纹图谱技术已经广泛的应用于食品行业，特别是药物化学中的中药指纹图谱已经取得了重大的进展。在蜂蜜市场较为混乱且没有准确、快捷的检测方法的情况下，期望建立蜂蜜的高效液相色谱指纹图谱成为必然的趋势。 １．指纹图谱的含义 “指纹（Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｓ）”识别技术起源于１９世纪末２０世纪初的犯罪学和法医学。作为一种综合、宏观的和可量化的鉴别手段的指纹图谱，是指经过适当的处理后，采用一定的分析手段如光谱或图谱，得到能够标示该样品特征的色谱或光谱的谱图或图象。在完整地呈现出色谱的特征“面貌”的前提下，表达了对照品与待测样品指纹图谱的相似性，用以产品真伪鉴别，评价其质量的均一性和稳定性。 蜜源植物的花蜜是蜂蜜的主要来源，由于同种蜜源植物具有整体的遗传相似性，因此，同一种类的单一花蜜在成分上也具有相似性。同时，经采集、酿造后的成熟蜂蜜其成分除糖类的含量有明显变化外，来源于蜜源植物的次生代谢物质等微量活性成分一般不会发生较大的变化，这使指纹图谱技术应用于蜂蜜种类和真伪鉴别成为可能。借助于现代分析技术对蜂蜜中主要特征功效成分信息以图形（图像）的方式进行表征并加以描述，这就是蜂蜜指纹图谱的内涵［１８］。 ２．指纹图谱的种类 指纹图谱已广泛的应用于食品品种和质量的鉴别，其根据测定方法的不同，大体分为色谱指纹图谱、光谱指纹图谱和ＤＮＡ指纹图谱。其中，以高效液相色谱指纹图谱应用最为广泛。 ２．１色谱指纹图谱 色谱技术种类繁多，是获得指纹图谱的最常用的方法。其中，高效液相色谱法（ＨＰＬＣ）是应用最多的一种方法，６０％～７０％的有机物均可应用，具有高压、高速、高效、高灵敏度等特点，是所有光谱色谱分析中最适合绘制指纹图谱的方法。近２０多年来，随着仪器和柱技术、样品预处理技术的发展成熟及仪器的日益普及，ＨＰＬＣ作为食品中的营养成分、功能因子、食品添加剂及污染物的一种快速、准确、易于自动化的检测手段，在食品分析中的应用发展很快；高效液相色谱－质谱（ＭＳ）联用，能够将未知成分的各峰进行归属；当前，高效液相色谱已经用于蜂蜜某些糖分的定量与定性的常规分析；反相液相色谱在类黄酮成分分析方面也有很多的报道［６］。 薄层色谱（ＴＬＣ）法出现于１９５６年，具有操作简单，展开剂组成灵活多样，色谱后衍生方便，可以提供色彩斑斓 蜂蜜高效液相色谱指纹图谱的研究进展 西南大学食品学院王文静
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……………………………………………………
指纹识别程序和原理图
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基于二次匹配的指纹匹配算法研究
基于二次匹配的指纹匹配算法研究 桂可，吴友宇 武汉理工大学信息工程学院，武汉（430070） E-mail ：gk324@https://www.wendangku.net/doc/db395382.html, 摘 要：本文采用基于特征点的二次匹配算法。初匹配阶段，通过构建局部特征向量，引入匹配“得分”体系，求取配准特征点以及配置点集；二次匹配阶段，利用配准特征点，实现待匹配指纹的特征点与模版指纹的特征点之间的配准，通过引入可变限界盒，判别两个特征点是否匹配。最后求取所有可匹配的特征点的总数，假若总数超过10对的话，则判定两幅指纹是同一来源指纹，否则则不是。 关键词：初匹配 二次匹配 匹配分值 坐标校准 中图分类号：TP391.4 1．引言 近年以来，指纹图像的匹配一直是相关学者研究的热点之一。学者们提出了许多基于各种特征的匹配算法。当这些算法中的绝大部分都无法回避待匹配指纹的特征与模版指纹的特征的配准问题。因为只要实现了它们之间的配置，后续的特征匹配就非常容易。因此待匹配指纹的特征与模版指纹的特征之间的配准是指纹匹配算法的一个难点问题。 本文采用的匹配算法是基于特征点的二次匹配，将较容易解决这一问题。该算法充分发掘指纹的特征信息，包括点类型，方向，相对空间分布等等信息，并利用这些特征构建特征向量。本文匹配算法的总体思想：总体采用分级匹配，即先采用初匹配（又叫粗匹配），再采用二次匹配。 2．初匹配 初匹配，也称为粗匹配。由于待匹配的指纹图像与指纹库中的指纹模版之间一般情况下，并不是完全一致。待匹配指纹与指纹库中的指纹相比会发生旋转，平移，比例延伸等变化，这些变化会导致特征点的许多信息发生变化，比如特征点之间的相对距离等等。这就给指纹的匹配带来了诸多的困难。指纹匹配算法必须能够尽量与指纹的旋转无关，或者说是能够消除旋转的影响；必须能够克服指纹特征点的丢失等情况，不能因为丢失一个或者几个特征点就不能够做出正确的匹配；必须能够克服由于指纹采集时手指按捺的力度不一样，导致指纹特征点的距离不一样带来的影响。这些都给指纹识别带来了极大的难度。为了提高匹配的准确率和匹配的效率，本文首先对通过在待匹配的指纹与模版指纹之间求取配准基点，实现细节特征点点集进行配准，这就是初匹配的任务。 2.1 构造特征向量——初匹配的准备工作 在进行初匹配前，本文尽量充分地挖掘指纹特征点的各种信息，并将特征点的多种信息构建成特征向量，方便特征点之间的匹配。在挑选特征点的信息时，必须保证这些信息不受指纹的旋转、平移等影响。 https://www.wendangku.net/doc/db395382.html, 中国科技论文在线