摘 要

随着高新技术在21世纪的飞速发展，传统的身份识别方式如身份证，信用卡，密码验证机等，很容易被他人偷窃使用。所以需要寻找到一条更加安全的，更加效率的身份验证之路，这将成为各大身份验证研究机构以后的研究方向。由于生物体物理特征的唯一性，所以本文将对手指纹线特征图形别进行专业系统化的研究。

本文研究了指纹图案的匹配计算过程。全篇一共分为五个章节。第一章介绍了撰写本文目的与意义以及别的国家的研究情况，然后介绍了本文的组织结构。第二章对指纹识别的工作原理做出了描述，再介绍了指纹的特征分布。第三章阐述了图像的初步处理部分，介绍了增强纹线图案的肉眼识别度的方法。第四章介绍了指纹图像的匹配计算过程。第五章通过matlab软件进行仿真实验。

关键字：识别 初步处理 提取端点 匹配特征

Simulation and Simulation of Fingerprint Identification System

Abstract

With the rapid development of high-tech in the 21st century, the traditional identification methods such as identity cards, credit cards, password verification machines, etc., can easily be used by others to steal. So looking for a more secure, more efficient way of authentication has become the major research institutions in the future research direction. Because of the uniqueness of the characteristics of the organism, this paper will systematically study the fingerprint recognition.
In this research, the matching process of fingerprint figure is studied. The whole chapter is divided into five chapters. The first chapter introduces the purpose and significance of this article and the research situation of other countries, and then introduces the organizational structure of this paper. The second chapter describes the working principle of fingerprint recognition, and then introduces the fingerprint feature distribution. The third chapter elaborates the initial processing part of the image, and enhances the recognition degree of the pattern. The fourth chapter introduces the matching process of fingerprint image. The fifth chapter is simulated by matlab software.

Keywords: fingerprint recognition image preprocessing feature extraction feature matching

目 录

………………………………………………………………………………Ⅰ

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………………………………………………………………………1

……………………………………………………………1

…………………………………………………………1

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的原理…………………………………………………4
2.1指纹识别系统的工作原理 …………………………………………………4

……………………………………………………………4

……………………………………………………5

……………………………………………………6

………………………………………………………9
3.1预处理原理…………………………………………………………………9
3.2图像规一化 ………………………………………………………………12
3.3图像分割 …………………………………………………………………13
3.4图像二值化 ………………………………………………………………14
3.5平滑处理 …………………………………………………………………15
3.6图像增强 …………………………………………………………………15
3.6图像细化 …………………………………………………………………17

点 …………………………………………………19
4.1找出所有的端点和交叉点 ………………………………………………19
4.2纹线光滑处理 …………………………………………………………19
4.3去除图像边缘的端点 ……………………………………………………21
4.4找出特征点 ………………………………………………………………22
…………………………………………………22
…………………………………………………………23
…………………………………………………………23

……………………………………………………………25

…………………………………………………………25

………………………………………………………25

匹配…… ………………………………………………………26

………………………………………………26

………………………………………………………………………………33

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第一章 绪论

1.1 研究目的与意义

生活中一般的身份识别手段如身份证，信用卡，证件，印章等，在当今的时代很容易会被冒充伪造和盗刷。而输入密码等看似安全的方法有很容易被他人监视窃取。因此人类目前急需要一种安全性更高的识别方式。由于生物的物理特征是天生的，包括指纹，虹膜，DNA等，这些特征每个人都有不同的差异。这些独特的生物特征在身份的辨别过程中有着重要的研究意义，如何将它们的特征显现并且提取出来，然后再进行匹配，最终识别投入应用变成一种新的识别手段，成为了当今社会重点研究的方向。

1.2 国内外研究现状

很多地方都在对指纹识别进行大量的实验。其中美国占主导地位。欧洲和欧洲的一些最着名的公司是IBM，Intel，Identicator，Digitalpersona，Segan，THOMSON-CSF。学校方面有加州理工学院(California Institute of Technology)、密歇根州立大学模式识别与图像处理实验室(Michigan State University PatternRecognition and Image Processing Lab)。研究机构有：美国国家标准局视觉图像处理研究组(NIST Visual，Image Processing Group)、IBM 沃特生研究中心(IBM T.JWatson Research Center)等。很多企业的指纹识别产品已经上市并且非常成熟高效。很多的院校和企业都已经普及指纹识别系统，并用其检测学生和员工的缺席率。
中国在这方面的起步很晚，大概慢了10多年。我国开始研究指纹识别大概从1990年代初才开始，虽然起步较晚，但发展速度较快，一些研究水平甚至达到国外领先水平。SmackFinger是由北京SMACK信息技术公司SMACKBIO开发的指纹识别算法，曾经获得了FVC2006国际指纹识别竞赛的桂冠。

1.3 本文的组织结构

本文对手指图案的计算匹配过程的原理部分进行了大量的研究。全篇共分为六部分。第一部分阐明了本文的研究目的与方向。第二部分描述了识别系统的工作原理。第三部分介绍了图像的初步处理方式和增强特征以达到肉眼可视化的过程。第四部分介绍如何利用算法函数提取了其特征点。第五部分介绍了如何将收集的数据与原始图像进行比较，然后进行识别匹配的过程。第六部分是matlab仿真部分，这部分展示了通过matlab软件对指纹的识别过程。

第二章 指纹识别的原理

2.1指纹识别系统的工作原理

脱机和online两种状态共同的变成了指纹分辨的算术部分，脱机状态通过指纹收集器获取原始的图像，然后录入电脑，打开软件，利用数学公式进行初步的计算，然后提取出其中有用的特征点信息，将其存入一个大的信息库。online状态与脱机状态相同，只不过最后一步要将信息库的指纹图像拿出来比对核实以确定其是否出自同一人的手。算法组成图如图2-1所示：

图2-1 指纹识别系统工作原理图

2.2指纹的基本特征

指纹分辨是一种很古老的分辨技术。在电视剧中我们经常会看到签字画押这一举动，这就是一种古老指纹识别的方式，虽然它的精确度不是很高。在古代，人们就已经知道了指纹的唯一性，但却不能计算出其具体的特征信息。
区域特征和大体特征结合而成指纹的基础特性。能用眼睛看见的即是区域特征即直观特征，不能被直接看到而要进行计算后才能的得到的信息特性叫做大体特征。大体特征一共有大约6种。两个不同的人一般都会拥有一模一样的区域特征，但是他们的大体特性是完全不可能相同的。
大部分时候，只要能确认13个相同的特征点，那么就可以判断其出自同一手指。理论上讲，任何两枚纹都是不一样的。一般将拒识率（false rejection rate，FRR）控制在千分之一以内，将误识率（false accept rate，FAR）控制在百万分之一以内即可。
2.2.1 指纹的总体特征
被我们用肉眼能够直接看到的特征信息即是总体特性，它大约一共分为六种不同的形态。
纹线走向路线发生的变化组成了简单的纹路图案：弓形，环形，螺旋型。这三种形态组成了人类全部的指纹类型。虽然通过纹线路型在信息库中查找指纹是非常方便快捷的，但是仅仅靠它来辨别是不够安全的，经常会出现误判。图2-2显示了三种基本纹路图案。

图2-2 指纹的大体特征—简单的纹路图形
样品区（Pattern Area）：样品区是用来展示物品属性的区域，在指纹的系统中则是展现指纹大体特性的区域。尽管这一方式非常低端，但是仍然有许多辨识系统仅仅靠其来判别指纹。

中心点（Core Point）：指纹纹路发生形变的地方即是中心点，它只是作为一个像路标一样的标示。

三角点（Delta）：通过找出指纹特性点周围最小距离的另外两个，连接它们组成一个三角形，在匹配过程中，通过计算两个图中相同位置的三角形三边长之比来确定是否出自同一人之手。
型线（Type Lines）：在纹线路型周围平行的线即叫做型线。它很快就会在指纹纹路点的交叉路段断裂，其断裂的点给指纹的区分提供了很大的便利。
脊线数（Ridge Count）：脊线和谷线组成了组成了指纹的基本纹路，脊线的数量也是指纹的特征性之一。如图2-3:
图2-3指纹总体特征图
2.2.2 指纹的局部特征

两个人指纹的纹路的细节分化区域。

指纹上的纹线走向路线发生了变化，最终分化成的特征点有如下几种：

1.特征细化点有六种不同的类型，其中最经典的是如下前两个

a.终止点（Termination）：纹路在这个点上终止。

b.分流点（Distributary）：纹路在这个点上分流形成多个纹路。

c.分歧点（Difference）：两条平行的纹路在此分开。

d.孤立点（Insulation）：非常短的一条纹路，可以把他看成一个点。

e.环点（Looping）：一条纹路分流形成多条之后，其中的某一条有可能会与其他的纹路合流，这样会形成一个环绕。这样的点叫环点。

f. 短纹（Short Ridge）：与孤立点相似，但是却达不到作为一个点的最小长度要求。这样的纹路叫短纹。

2.方向（Direction）：节点可以朝着一定的方向。

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