毕业设计(论文)

指纹自动识别系统

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1 绪 论

1.1、指纹自动识别技术的历史、现状和未来

自动指纹识别技术是一种有着广泛应用背景的身份鉴定技术。本论文主要介绍了自动指纹识别系统的指纹图像处理和指纹匹配两部分。指纹识别的基本原理为：采用细节点坐标模型来做细节匹配，即对指纹的脊线末梢和指纹的脊线分支点提取特征点来鉴定指纹。具体的自动指纹识别系统框图见

图1-1 自动指纹识别系统框图

考古证实，公元前7000年到6000 年以前，古叙利亚和中国，指纹作为身份鉴别己经开始应用。考古发现，在这个时代，一些粘土陶器上留有陶艺匠人的指纹，中国的一些文件上印有起草者的大拇指指纹，在 Jercho 的古城市的房屋留有砖匠一对大拇指指纹的印记等。虽然指纹的一些特征己经被人们认识和接受而不能证明，但指纹己广泛应用社会的各个方面。

19世纪初，科学研究发现了至今仍然承认的指纹的两个重要特征：一是两个不同手指的指纹脊线的式样(ridge pattern)不同，另外一个是指纹脊线的式样终生不改变。这个研究成果使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用。(主要代表性的事件有：1896年阿根廷首次应用，然后是1901年的苏格兰，20世纪初其他国家也相继应用到犯罪鉴别中) 20世纪 60年代，由于计算机可以有效的处理图形，人们开始着手研究利用计算机来处理指纹。从那时起，自动指纹识别系统 AFIS在法律实施方而的研究和应用在世界许多国家展开。

20世纪80年代，个人电脑、光学扫描这两项技术的革新，使得它们作为指纹取像的工具成为现实，从而使指纹识别可以在其他领域中得以应用，比如代替IC卡。现在(90 年代后期)，低价位取像设备的引入及其飞速发展，可靠的比对算法的发现为个人身份识别应用的增长提供了舞台。

对指纹识别技术来说，被广泛接受意味着在影响千万人的日常生活的各个地方使用。通过取代个人识别码和口令，指纹识别技术可以阻止非授权的访问，可以防止盗用 ATM、蜂窝电话、智能卡、桌面 PC、工作站及其计算机网络；在通过电话、网络进行的金融交易时进行身份认证；在建筑物或工作场所，指纹识别技术可以取代钥匙、证件、图章和卡阅读器。

然而，必须指出的是，指纹识别技术到目前在国内乃至世界上仍未普及，其主要原因是：

(1)速度慢，目前一般系统辨别时需要数秒钟甚至更长；

(2)价格高，系统过于昂贵；

(3)性能差，错误拒识率(False Reject Rate：FRR)和错误接受率(FalseAccepted Rate：FAR)过高。因此，对快速而精确的指纹识别方法的研究有着重要的科学意义和应用价值。

一般来说，一个指纹自动识别系统(Automated Fingerprint Identification System：AFIS)主要包括指纹图像提取子系统、指纹识别子系统和指纹压缩存储子系统几个部分组成。其中，指纹识别子系统是整个系统的核心部分，包括指纹图象处理、特征提取、指纹分类及匹配等四部分。本文将主要对指纹图象处理和特征提取的部分算法加以讨论和研究。

1.2、本文的主要研究工作

本文主要的研究内容是在VC++环境下实现指纹图像的小波变换和预处理，同时还研究指纹特征提取及匹配算法问题。

全文对小波的基本理论进行了简要介绍，并对指纹图像小波变换的实现、基于小波变换频率特性的应用——指纹图像滤波处理、指纹图像增强处理的理论以及VC++编程实现进行了比较深入地研究，并列出了实现程序。

此外，本文还在对指纹图像的预处理方法进行分析和研究的基础上，提出了一套指纹预处理算法，采用该算法可以得到清晰的指纹点线图，效果较为突出。

第2章 VC++环境下小波变换及指纹图像处理

2.1 小波的基本理论

2.1.1 小波分析图像处理

小波变换是最近20多年来发展起来的用于信号分析和信号处理的一种新的域变换技术。由于小波变换是把信号在不同尺度上进行小波展开，它更适合于处理突变信号和非平稳信号。小波变换技术已受到人们极大的重视。

Fourier变换是数学分析中最古老的学科之一，即一个信号可表示成一系列正弦和余弦函数之和。但Fourier变换只有频率分辨率而没有时间分辨率，这就意味我们可以确定信号中包含的所有频率，但不能确定具有这些频率的信号出现在什么时候，只适宜处理平稳信号。在非平稳信号的分析中，人们希望存在一种变换函数，能够满足在高频信号中，有相对小的时间间隔以便给出较高的精度，而在低频信号中能够以相对较宽的时间间隔给出完全的信息。

小波是有限宽度的基函数