1、组组 员：员： 曾德海曾德海 陈光翔陈光翔 陈明猷陈明猷 林连淼林连淼 罗旭东罗旭东 马海锋马海锋 申敖东申敖东 施兴荣施兴荣 武成国武成国 严严 涵涵 杨杨 超超 杨杨 星星 张林君张林君 周为浩周为浩 邹佳俊邹佳俊指纹识别技术概述指纹识别技术概述指纹识别系统工作原理指纹识别系统工作原理指纹图像预处理及其实现指纹图像预处理及其实现 目录目录一、一、指纹识别技术概述指纹识别技术概述常见的生物识别技术主要有指纹、脸形、虹膜、视网膜、手写体、声音、掌纹、手形和脸部热谱图9种，指纹识别是生物识别技术的一种。迄今为止，最为人们所关注、最为成熟的生物识别技术就是指纹识别指纹识别系统指纹识别系统是一个典型
2、的模式识别系统，包括是一个典型的模式识别系统，包括指纹图像获取、处理、特征提取和比对等模块指纹图像获取、处理、特征提取和比对等模块指纹识别系统分类指纹识别系统分类1.验证模式（验证模式（verification）验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个已经登记的指纹进行验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个已经登记的指纹进行一对一的比对（一对一的比对（one to one matching），来确认身份的过程。），来确认身份的过程。2.辨识模式（辨识模式（identification）辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比，从辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一
3、对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。这也叫做中找出与现场指纹相匹配的指纹。这也叫做“一对多匹配一对多匹配”（one to many matching）指纹识别研究的目的和意义指纹识别研究的目的和意义指纹识别指纹识别从最根本上来讲，是可以良好的判断和定义一个从最根本上来讲，是可以良好的判断和定义一个人的真实生物身份人的真实生物身份，从而降低社会活动中的信任成本，从而降低社会活动中的信任成本，从从根本上改变经济和社会交往模式改变，提高效率根本上改变经济和社会交往模式改变，提高效率。指纹识。指纹识别作为一种别作为一种生物鉴定技术生物鉴定技术，为人类的个体的定义提供了一，为人类的个体的定义提供了一个
4、到目前为止最为快捷和可信的方法。个到目前为止最为快捷和可信的方法。常见指纹识别仪常见指纹识别仪射频指纹识别技术传感器射频指纹识别技术传感器第一代光学式指纹读取器第一代光学式指纹读取器第二代电容式指纹传感器第二代电容式指纹传感器指纹的分类指纹的分类指纹分类的主要目的是指纹分类的主要目的是方便大容量指纹库的管理方便大容量指纹库的管理，减小搜索减小搜索空间，加速指纹匹配空间，加速指纹匹配过程。过程。在大部分研究中，指纹一般分为漩涡型（在大部分研究中，指纹一般分为漩涡型（whorl）、左环型（）、左环型（left loop）、右）、右环型（环型（right loop）、拱型（）、拱型（arch）、尖拱
5、型（）、尖拱型（tented arch)5类。类。环形（环形（loop）弓型（弓型（arch）螺旋型（螺旋型（whorl）1.1.纹形纹形2.2.模式模式区区 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哪一种类型的 有有的指纹识别算法只的指纹识别算法只使使用模式用模式区的数据区的数据3.3.核心区核心区 位于指纹纹路的渐进中心，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，即只能处理和识别具有核心点的指纹4.4.三角点三角点 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
6、.5.纹纹数数 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指纹识别系统的发展状况指纹识别系统的发展状况国内研究的发展状况国内研究的发展状况 我国从我国从20世纪世纪80年代开始研究指纹自动识别技术，年代开始研究指纹自动识别技术，也取得了令人瞩目的成绩。比较出色的有北京大学的也取得了令人瞩目的成绩。比较出色的有北京大学的Delta-S系统系统，清华大学的，清华大学的CAFIS系统系统等。等。 近年，指纹识别系统的研究与应用成为一个热点，近年，指纹识别系统的研究与应用成为一个热点，指纹考勤机指纹考勤机，指纹门禁系统指纹
7、门禁系统等产品得到广泛使用。等产品得到广泛使用。 现代的指纹匹配技术主要是现代的指纹匹配技术主要是16世纪后期产生。世纪后期产生。 20世纪世纪60年代，年代，美国美国FBI开始开展基于指纹的自动生物开始开展基于指纹的自动生物特征识别研究工作，美国在这一领域的研究水平处于世界最前特征识别研究工作，美国在这一领域的研究水平处于世界最前沿。沿。 在国外从事指纹识别研究和开发的公司、科研机构、学校在国外从事指纹识别研究和开发的公司、科研机构、学校比较多。其中较为著名的有：比较多。其中较为著名的有：法国法国Morph，日本日本NEC，美国国美国国家标准局视觉处理研究所家标准局视觉处理研究所，加州理工学
8、院加州理工学院，新加坡南洋理工大新加坡南洋理工大学信号处理中心学信号处理中心等。等。国外研究的发展状况国外研究的发展状况二、指纹识别系统的基本原理二、指纹识别系统的基本原理指纹识别系统指纹识别系统是典型的模式识别系统，它包含两个主要的模块：是典型的模式识别系统，它包含两个主要的模块：鉴定模块鉴定模块和和识别模块识别模块目前指纹识别系统的基本流程为指纹采集、指纹图像预处目前指纹识别系统的基本流程为指纹采集、指纹图像预处理、特征点提取及特征点匹配。理、特征点提取及特征点匹配。数据库数据库指纹采集指纹采集特征提取特征提取图像处理图像处理指纹采集指纹采集图像处理图像处理特征提取特征提取匹配匹配鉴别结果
9、鉴别结果鉴别模块鉴别模块训练模块训练模块指纹识别系统框图指纹识别系统框图指纹图像采集指纹图像采集 指纹采集的方法指纹采集的方法 指纹的表面积相对较小，日常生活中手指常常会指纹的表面积相对较小，日常生活中手指常常会受到磨损，所以获得优质的指纹细节图像是一项受到磨损，所以获得优质的指纹细节图像是一项十分复杂的工作。当今所使用的主要指纹采集技十分复杂的工作。当今所使用的主要指纹采集技术有术有光学指纹采集技术光学指纹采集技术、半导体指纹采集技术半导体指纹采集技术和和超声波指纹采集技术超声波指纹采集技术光学指纹采集技术光学指纹采集技术是最古老也是目前应用最广泛的指是最古老也是目前应用最广泛的指纹采集技术
10、，光学指纹采集设备始于纹采集技术，光学指纹采集设备始于19711971年，其原理年，其原理是光的全反射是光的全反射光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光线由光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光线由CCD去获得，反射光的量依去获得，反射光的量依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度以及皮肤与玻璃间的油脂和水分。赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度以及皮肤与玻璃间的油脂和水分。光线经玻璃照射到谷的地方后在玻璃与空气的界面发生全反射，光线被光线经玻璃照射到谷的地方后在玻璃与空气的界面发生全反射，光线被反射到反射到CCD, 而射向脊的光线不发生全反射，而是被脊与玻璃的接触面而射向脊的光线不发生全反射，而是被脊与玻
11、璃的接触面吸收或者漫反射到别的地方，这样就在吸收或者漫反射到别的地方，这样就在CCD上形成了指纹的图像。上形成了指纹的图像。光学指纹采集技术光学指纹采集技术市场上指纹图像获取设备市场上指纹图像获取设备光学指纹识别模块传感器指纹识别 光学扫描技术光学扫描技术半导体传感技术半导体传感技术超声波扫描超声波扫描技术技术 成像能力成像能力干手指差，汗多干手指差，汗多的和膨胀的手指的和膨胀的手指成像模糊，易受成像模糊，易受皮肤上的赃物和皮肤上的赃物和油腻的影响。油腻的影响。干手指好，潮湿、干手指好，潮湿、粗糙手指亦可成粗糙手指亦可成像。易受皮肤上像。易受皮肤上的赃物和油腻的的赃物和油腻的影响。影响。 非常
12、好非常好成像区域成像区域大大小小中中分辨率分辨率低于低于500dpi500dpi可高达可高达600dpi600dpi可高达可高达1000dpi1000dpi设备体积设备体积大大小小中中耐用性耐用性非常耐用非常耐用较耐用较耐用一般一般功耗功耗较大较大小小较大较大成本成本较高较高低低很高很高三种三种采集方法的采集方法的主要技术的比较主要技术的比较三、指纹图像预处理及其实现三、指纹图像预处理及其实现预处理的目的预处理的目的是去除图像中的噪声，把其变成一幅清晰点线是去除图像中的噪声，把其变成一幅清晰点线图，这样才能提取到正确的指纹特征，从而达到后边的正确图，这样才能提取到正确的指纹特征，从而达到后边的
13、正确匹配。匹配。预处理的过程主要包括：预处理的过程主要包括：图像裁剪、图像平滑、图像锐化、图像裁剪、图像平滑、图像锐化、二值化图像修饰、图像细化。二值化图像修饰、图像细化。图像锐化图像锐化二值化二值化原始图像原始图像图像裁剪图像裁剪图像平滑图像平滑图像修饰图像修饰图像细化图像细化输出图像输出图像指纹图像的预处理过程指纹图像的预处理过程中值滤波中值滤波中值滤波是一种非线性处理技术，由于它在实际运算中值滤波是一种非线性处理技术，由于它在实际运算过程中并不需要知道图像的统计特性，所以比较方便。过程中并不需要知道图像的统计特性，所以比较方便。在一定的条件下，中值滤波可以克服线性滤波器所带在一定的条件下
14、，中值滤波可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声非常有效；但是，对一些细节多，特点是点、线、噪声非常有效；但是，对一些细节多，特点是点、线、尖顶细节较多的图像则不宜采用中值滤波的方法尖顶细节较多的图像则不宜采用中值滤波的方法中值滤波的目的是在保护图像边缘的同时，去除噪声中值滤波的目的是在保护图像边缘的同时，去除噪声中值滤波中值滤波MatlabMatlab仿真仿真（1）使用）使用imread()读入原始的彩色图像；读入原始的彩色图像；（2）因为使用中值滤波器只能对灰度图像进行处理，所以利用）因为使用中值滤波器只能对灰
15、度图像进行处理，所以利用rgb2gray()将彩色图像转化为灰度图像；将彩色图像转化为灰度图像；（3）用）用imnoise()在灰度图像中加入椒盐噪声；在灰度图像中加入椒盐噪声；（4）利用）利用medfilt2()函数进行中值滤波函数进行中值滤波,并在并在MATLAB环境下运行。环境下运行。相应的相应的MATLAB主程序如下：主程序如下：I=imread( E:各科课件各科课件大三大三数字图像处理数字图像处理指纹识别预处理指纹识别预处理1.jpg);t=rgb2gray(I);p1=imnoise(t,salt & pepper,0.02);p2=medfilt2(p1);subplot(2,
16、2,1);imshow(I);title(原始图像原始图像);subplot(2,2,2);imshow(I);title(灰度图像灰度图像);subplot(2,2,3);imshow(p1);title(加入噪声后图像加入噪声后图像);subplot(2,2,4);imshow(p2);title(中值滤波后图像中值滤波后图像);由图像的对比可以发现处理后的图像减少了一部分由图像的对比可以发现处理后的图像减少了一部分的噪声，使指纹纹路和背景干扰区分出来，对后续的噪声，使指纹纹路和背景干扰区分出来，对后续的进一步处理做了准备的进一步处理做了准备指纹图像的锐化滤波指纹图像的锐化滤波用用Lapl
17、acia算子对指纹图像进行锐化，以下是利用算子对指纹图像进行锐化，以下是利用Laplacia算子算子对图像增强的对图像增强的MATLAB实现：实现：I=imread( E:各科课件各科课件大三大三数字图像处理数字图像处理指纹识别预处理指纹识别预处理1.jpg);figure;subplot(1,3,1);imshow(I);title(原图原图);h1=fspecial(Laplacia,0);MotionBlur1=imfilter(I,h1);subplot(1,3,3);imshow(MotionBlur1);title(拉普拉斯增强图像拉普拉斯增强图像);figure(name,直接输
18、入算子锐化处理直接输入算子锐化处理,NumberTitle,Off);subplot(1,3,1);imshow(I);title(原图原图);l=0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0;MotionBlur2= imfilter(I,l);subplot(1,3,3);imshow(MotionBlur2);title(拉普拉斯锐化图像拉普拉斯锐化图像);锐化后的图像如下图所示锐化后的图像如下图所示增强后的图像增强后的图像laplacia算子对图像锐化图算子对图像锐化图 锐化后锐化后增强增强了了图像边缘和线条，使图像边缘和线条，使图像边缘变得清晰的处理。图像边缘变得清晰的处理。指纹图像指
19、纹图像二值化二值化指纹图像二值化作指纹图像二值化作为指纹预处理过程的一部分，是进行指纹为指纹预处理过程的一部分，是进行指纹图像细化处理的基础。对指纹图像二值化的好处在于图像细化处理的基础。对指纹图像二值化的好处在于使得图使得图像的几何性质只于像的几何性质只于0和和1的位置有关，不再涉及像素的的位置有关，不再涉及像素的灰度值，使处理变得简单，这给存储和处理带来了很大灰度值，使处理变得简单，这给存储和处理带来了很大的方便，同时也提高了系统的经济实用的方便，同时也提高了系统的经济实用对指纹图像进行二值化，其基本要求就是二值化后对指纹图像进行二值化，其基本要求就是二值化后的图像能真实地再现原指纹。具体
20、要求为的图像能真实地再现原指纹。具体要求为:1.脊线中不出现空白脊线中不出现空白2.二值化后的脊线基本保持原来指纹的特征二值化后的脊线基本保持原来指纹的特征3.指纹的纹线不应有太多的间断和相连指纹的纹线不应有太多的间断和相连4.指纹纹线间的间距应大致相同指纹纹线间的间距应大致相同二值化算法的二值化算法的MatlabMatlab仿真仿真用用matlab图像处理工具箱提供的图像处理工具箱提供的im2bw函数实现指纹图像函数实现指纹图像的二值化。以下是二值化算法的的二值化。以下是二值化算法的MATLAB实现：实现：%二值化算法二值化算法matlab程序程序I=imread( E:各科课件各科课件大三
21、大三数字图像处理数字图像处理指纹识别指纹识别预处理预处理1.jpg);level=graythresh(I);J=im2bw(I,level);imshow(J);title(二值化图像二值化图像)指纹图像的细化指纹图像的细化细化又称骨骼化，是指在不影响图像的拓扑关系的情况下，将图像中细化又称骨骼化，是指在不影响图像的拓扑关系的情况下，将图像中宽度大于一个像素的线条转变为只有一个像素宽度的图像的处理过程宽度大于一个像素的线条转变为只有一个像素宽度的图像的处理过程以下是细化算法的以下是细化算法的MATLAB实现：实现：I=imread( E:各科课件各科课件大三大三数字图像处理数字图像处理指纹识
22、别预处理指纹识别预处理erzhihua.jpg);J=I(:,:,1)160;K=bwmorph(J,thin,inf);imshow(K);title(细化结果细化结果)指纹图像细化的结果指纹图像细化的结果指纹特征的提取指纹特征的提取特征点提取一般分为两个阶段特征点提取一般分为两个阶段:提取特征点和伪特征点的剔除。提取特征点和伪特征点的剔除。最常用的特征点提取算法有两类最常用的特征点提取算法有两类:一是从灰度图像直接提取特征点一是从灰度图像直接提取特征点;二是对预处理细化后的图像进行提取特征点（二是对预处理细化后的图像进行提取特征点（基于细化图像的邻基于细化图像的邻域法域法）基于细化图像的邻
23、域法基于细化图像的邻域法，是先将指纹图像经过图像增强、二值，是先将指纹图像经过图像增强、二值化和细化等一系列的预处理得到化和细化等一系列的预处理得到细化的指纹图像细化的指纹图像，再通过构建，再通过构建像素的像素的3*3邻域邻域(如如下下所示所示)提取指纹图像的特征点提取指纹图像的特征点领域示意图领域示意图通过分析可知，细化后的指纹图像的邻域状态通过分析可知，细化后的指纹图像的邻域状态如如下图下图所示所示：细化后的指纹图像细化后的指纹图像 对指纹图像中的所有像素进行处理，分别对指纹图像中的所有像素进行处理，分别记录下所有检测到的记录下所有检测到的端点端点和和分叉点分叉点，即完，即完成了特征提取的
24、第一步成了特征提取的第一步特征的提取特征的提取指纹的识别和分类指纹的识别和分类指纹定位是正确识别指纹的必要措施，任何的扭摆、错指纹定位是正确识别指纹的必要措施，任何的扭摆、错位都会造成误判位都会造成误判指纹定位有指纹定位有人工定位人工定位和和自动定位自动定位两种方法两种方法细化图像细化图像定定 位位分分 类类分分 区区特征提取特征提取存入指纹库存入指纹库指纹识别和分类流程指纹识别和分类流程四、总结与展望四、总结与展望图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。近
25、年来，图像处理技术得到了作的方方面面。近年来，图像处理技术得到了快速发展，呈现出较为明显的发展趋势，了解快速发展，呈现出较为明显的发展趋势，了解和掌握这些发展趋势对于做好目前的图像处理和掌握这些发展趋势对于做好目前的图像处理工作具有前瞻性的指导意义。工作具有前瞻性的指导意义。而而指纹识别指纹识别正随正随着数字图像处理和模式识别等学科的发展而逐着数字图像处理和模式识别等学科的发展而逐步形成一门新兴身份认证技术步形成一门新兴身份认证技术，在未来社会中在未来社会中扮演越来越重要的位置扮演越来越重要的位置 总结总结展展 望望 在世界范围内，在世界范围内，指纹识别技术指纹识别技术正广泛应用于诸多领正广泛
26、应用于诸多领域，其中部分产品域，其中部分产品已在美国的司法、移民、医疗、社会已在美国的司法、移民、医疗、社会福利等政府机构福利等政府机构投入使用投入使用 由于我国市场尚属启动阶段，其发展空间更为广阔，由于我国市场尚属启动阶段，其发展空间更为广阔，在公安、军队、海关、交通、金融、社保、医疗及其他在公安、军队、海关、交通、金融、社保、医疗及其他民用安全控制等行业和部门存在着广泛的需求。民用安全控制等行业和部门存在着广泛的需求。指纹识别技术指纹识别技术除了以上行业和部门存在着广泛的需求外，除了以上行业和部门存在着广泛的需求外，在诸如在诸如企事业单位或公司的考勤、门卫接待系统、社会企事业单位或公司的考勤、门卫接待系统、社会医疗、福利和保险行业以及高级轿车防盗医疗、福利和保险行业以及高级轿车防盗等领域也大有等领域也大有用武之地用武之地光信光信11021102班第二组班第二组
