指纹识别原理及其应用

指纹识别原理及其应用
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

特征。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。这些数据,通常称为模板。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[5-6]。采集设备(即取像设备)分成几类:光学、半导体传感器和其他。

2 指纹识别技术的主要指标和测试方法

2.1 算法的精确度

指纹识别系统性能指标在很大程度上取决于所采用算法性能。为了便于采用量化的方法表示其性能,引入了下列两个指标。

拒识率(false rejection rate,FRR):是指将相同的指纹误认为是不同的,而加以拒绝的出错概率。FRR=(拒识的指纹数目/考察的指纹总数目)×100%。

误识率(false accept rate,FAR):是指将不同的指纹误认为是相同的指纹,而加以接收的出错概率。FAR=(错判的指纹数目/考察的指纹总数目)×100%。

对于一个已有的系统而言,通过设定不同的系统阈值,就可以看出这两个指标是互为相关的,FRR与FAR成反比关系。这很容易理解,“把关”越严,误识的可能性就越低,但是拒识的可能性就越高。

2.2 误识率和拒识率的测试方法

测试这两个指标,通常采用循环测试方法[7]。即给定一组图像,然后依次两两组合,提交进行比对,统计总的提交比对的次数以及发生错误的次数,并计算出出错的比例,就是FRR和FAR。针对FAR=0.0001%的指标,应采用不少于1 415幅不同的指纹图像作循环测试,总测试次数为1 000 405次,如果测试中发生一次错误比对成功,则FAR=1 /1 000 405;针对FRR=0.1%,应采用不少于46幅属于同一指纹的图像组合配对进行测试,则总提交测试的次数为1 035次数,如果发生一次错误拒绝,则FRR=1/1 035。测试所采用的样本数越多,结果越准确。作为测试样本的指纹图像应满足可登记的条件。

2.3 系统参数

登率(error registration rate,ERR):指的是指纹设备出现不能登录及处理的指纹的概率,ERR过高将会严重影响设备的使用范围,通常要求小于1%。

登录时间:指纹设备登录一枚指纹所需的时间,通常单次登录的时间要求不超过2 s。

比对时间:指纹设备对两组指纹特征模版进行比对所耗费的时间,通常要求不超过1 s。工作温度:指纹设备正常工作时所允许的温度变化范围,一般是0~40 ℃。

工作湿度:指纹设备正常工作时所允许的相对湿度变化范围,一般是30%~95%。

3 指纹识别技术的应用

指纹识别技术已经成熟,其应用日益普遍,除了刑事侦察用之外,在民用方面已非常广泛,如指纹门禁系统、指纹考勤系统、银行指纹储蓄系统、银行指纹保管箱、指纹医疗保险系统、计划生育指纹管理系统、幼儿接送指纹管理系统、指纹献血管理系统、证券交易指纹系统、指纹枪械管理系统、智能建筑指纹门禁管理系统、驾驶员指纹管理系统等。

指纹门禁系统和指纹考勤系统是开发和使用得最早的一种出入管理系统,包括对讲指纹门禁、联机指纹门禁、脱机指纹门禁等等。在入口将个人的手指按在指纹采集器上,系统将已登录在指纹库中的指纹(称为已经注册)进行对比,如果两者相符(即匹配),则显示比对成功,门就自动打开。如不匹配,则显示“不成功”或“没有这个指纹”,门就不开。在指纹门禁系统中,可以是一对一的比对(),也可以是一对几个比对()。前者可以是一个公司、部门,后者可以是一个家庭的成员、银行的营业厅、金库、财务部门、仓库等机要场所。在这些应用中,指纹识别系统将取代或者补充许多大量使用照片和ID系统。

把指纹识别技术同IC卡结合起来,是目前最有前景的一个应用之一。该技术把卡的主人的指纹(加密后)存储在IC卡上,并在IC卡的读卡机上加装指纹识别系统,当读卡机阅读卡上的信息时,一并读入持卡者的指纹,通过比对就可以确认持卡者是否是卡的真正主人,从而进行下一步的交易。指纹IC卡可取代现行的ATM卡、制造防伪证件等。ATM 卡持卡人可不用密码,避免老人和孩子记忆密码的困难。

近年来,互联网带给人们方便与利益已,也存在着安全问题。指纹特征数据可以通过电子邮件或其它传输方法在计算机网络上进行传输和验证,通过指纹识别技术,限定只有指定的人才能访问相关的信息,可以极大地提高网上信息的安全性。网上银行、网上贸易、电子商务等一系列网络商业行为就有了安全性保障。

指纹社会保险系统的应用为养老金的准确发放起了非常有效的作用。避免了他人用图章或身份证复印件代领,而发放人员无法确定该人是故世的问题,要凭本人的活体指纹,才可准确发放养老金。

4 指纹识别的可靠性

指纹识别技术是成熟的生物识别技术。因为每个人包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,是唯一的,并且终生不变。通过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。自动指纹识别是利用计算机来进行指纹识别的一种方法。它得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法理论研究。尽管指纹只是人体皮肤的一小部分,但用于识别的数据量相当大,对这些数据进行比对是需要进行大量运算的模糊匹配算法。利用现代电子集成制造技术生产的小型指纹图像读取设备和速度更快的计算机,提供了在微机上进行指纹比对运算的可能。另外,匹配算法可靠性也不断提高。因此,指纹识别技术己经非常简单实用。由于计算机处理指纹时,只是涉及了一些有限的信息,而且比对算法并不是十分精确匹配,其结果也不能保证100%准确。

指纹识别系统的特定应用的重要衡量标志是识别率。主要包括拒识率和误识率,两者成反比关系。根据不同的用途来调整这两个值。尽管指纹识别系统存在着可靠性问题,但其安全性也比相同可靠性级别的“用户ID+密码”方案的安全性要高得多。拒识率实际上也是系统易用性的重要指标。在应用系统的设计中,要权衡易用性和安全性。通常用比对两个或更多的指纹来达到不损失易用性的同时,极大提高系统的安全性。

(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

指纹识别模块程序及原理图

程序: #include #include #define uchar unsigned char #define uint unsigned int #define Dbus P0 #define buffer1ID 0x01 #define buffer2ID 0x02 #define queren 0x88 #define tuichu 0x84 #define shanchu 0x82 sbit B0=B^0; sbit B7=B^7; sbit jidianqi=P3^6; sbit RS=P2^2; sbit RW=P2^1; sbit E1=P2^0; sbit LEDK=P3^4; //控制背光 sbit SCLK=P2^3; sbit IO=P2^5; sbit RST=P2^4; uchar code ta[8]={0x00,0x51,0x09,0x10,0x05,0x02,0x11,0xbe}; uchar data a[7]; // 秒分时日月星期年 uchar dz[4]; //存键输入值 uchar mima[7]; uchar mimaID[6]={1,2,3,4,5,6}; uchar data K; uchar data Key; uint PageID; uchar data querenma; uchar sum[2]; int summaf,summas; uchar code nian[]={"年"}; uchar code yue[]={"月"};

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() {

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 #include #define uchar unsigned char #define uint unsigned int #define Dbus P0 #define buffer1ID 0x01 #define buffer2ID 0x02 #define queren 0x88 #define tuichu 0x84 #define shanchu 0x82 sbit B0=B^0; sbit B7=B^7; sbit jidianqi=P3^6; sbit RS=P2^2; sbit RW=P2^1; sbit E1=P2^0; sbit LEDK=P3^4; //控制背光 sbit SCLK=P2^3; sbit IO=P2^5; sbit RST=P2^4; uchar code ta[8]={0x00,0x51,0x09,0x10,0x05,0x02,0x11,0xbe}; uchar data a[7]; // 秒分时日月星期年 uchar dz[4]; //存键输入值 uchar mima[7]; uchar mimaID[6]={1,2,3,4,5,6}; uchar data K; uchar data Key; uint PageID; uchar data querenma; uchar sum[2]; int summaf,summas; uchar code nian[]={"年"}; uchar code yue[]={"月"}; uchar code ri[]={"日"};

指纹识别技术原理及发展

指纹识别技术的基本原理 指纹其实是比较复杂的。与人工处理不同,许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法(美国有关法律认为,指纹图象属于个人隐私,因此不能直接存储指纹图象)。但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。 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。总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征,包括: 环型(loop), 弓型(arch), 螺旋型(whorl)。其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的,这只是一个粗略的分类,但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便 1、模式区(Pattern Area) 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。Aetex 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。

2、核心点(Core Point) 核心点位于指纹纹路的渐进中心,它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。 3、三角点(Delta) 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和跟踪的开始之处。 4、式样线(Type Lines) 式样线是在指包围模式区的纹路线开始平行的地方所出现的交叉纹路,式样线通常很短就中断了,但它的外侧线开始连续延伸。 5、纹数(Ridge Count) 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。局部特征局部特征是指指纹上的节点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征,但它们的局部特征——节点,却不可能完全相同。 6、节点(Minutia Points) 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“节点”。就是这些节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:

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

指纹锁指纹识别技术的基本原理介绍

官网:https://www.360docs.net/doc/3612671849.html, 指纹锁指纹识别技术的基本原理介绍 指纹锁的识别灵敏度是指纹锁产品性能和用户体验的重要指标之一,但现实生活中指纹锁识别指纹时总容易受到外接因素的影响。比如手指多汗,或指纹采集窗太潮湿会导致指纹锁识别失灵,这究竟是什么原因呢,英迪隆智能指纹锁为你简单解答一下。 指纹是人的手指正面皮肤上有规律排列却又不尽相同的纹线。指纹中的中断、分叉或转折而形成的点就是细节特征点,而这些细节特征点,就提供了指纹唯一性的确认信息。而指纹识别传感器就是通过记录指纹纹路的方向,并将其数字化,形成一个独一无二的钥匙,并以解锁。 目前指纹锁采集指纹的方式主要有两种,光学式和电容式。光学指纹头通过计算光线在指纹的沟和脊与采集窗的不同距离而获取指纹信息,当手指有汗渍或采集窗有水分,就会影响光线的传递与距离,导致所获取的指纹信息与原来储存的信息有误,因此指纹锁识别失灵。 而电容式指纹锁虽然比光学指纹锁更先进,但也存在受潮后识别失灵的情况。说起电容式指纹锁,其原理大家应该可以联想一下电容屏的工作原理,都是利用人体的电流感应进行工作的。 电容式指纹锁指纹识别传感器周边均镀上了狭长的电极,当手指按到指纹采集窗时,由于人体是一个电场,用户指纹纹路和传感器表面会形成一个耦合电容,对于高频电流来说,电容是直接导体,于是手指就会从接触点吸走一个很小的电流。这个电流分从周边的电极中流出,并且流经周边电极的电流与指纹到周边的距离成正比,控制器通过对电流比例的精确计算,得出触摸纹路相关数据。 简单来说就是用户的指纹摁到哪儿,哪儿就“通电”“漏电”了,传感器就有了反应了。所以,当手指有汗或者采集窗有水渍时,由于水是导电的,用户使用指纹识别时,电流就会被影响,所以上面的计算就不准了,自然识别失灵了。 因此,当指纹锁用户在首次录入指纹时,最好保持手指与指纹采集窗的干燥与干净,好录入正确干净的指纹;当用户使用指纹解锁时,擦干手指和采集窗就可以避免指纹锁失灵的情况。

指纹识别原理-IC及模组介绍

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,至今仍然没有一种模板的标准,也没有一种公布的抽象算法,而是各个厂商自行其是。 文案

指纹识别的原理和应用论文

甘肃政法学院 本科学年论文(设计)题目指纹识别的原理和应用 _公安分_院__侦查__专业_2013_ 级_ 2 _班 学号:___201336010212____ 姓名:___何鹏龙__ 指导教师:___张奋成__ 成绩:___________________ 完成时间: 2015 年 11__月

目录 摘要 (1) 关键词 (1) ABSTRACT (1) KEY WORDS (1) 引言 (2) 一.指纹识别的原理和方法 (2) (一)指纹的特征与分类 (2) (二)指纹识别的原理和方法 (3) 二.指纹识别技术的主要指标和测试方法 (3) (一)算法的精确度 (3) (二)误识率和拒识率的测试方法 (4) (三)系统参数 (4) 三、指纹识别技术的应用 (5) (一)利用现场指纹直接破案 (5) (二)利用现场指纹串并案件 (5) (三)利用十指指纹查积案 (6) (四)指纹技术在民用方面的应用 (7) 四.指纹识别的可靠性 (8) 参考文献 .............................. 错误!未定义书签。

目录 摘要 (1) 关键词 (1) Abstract (1) Keywords (1) 引言 (2) 一.指纹识别的原理和方法 (2) (一)指纹的特征与分类 (2) (二)指纹识别的原理和方法 (3) 二.指纹识别技术的主要指标和测试方法 (3) (一)算法的精确度 (3) (二)误识率和拒识率的测试方法 (4) (三)系统参数 (4) 三、指纹识别技术的应用 (5) (一)利用现场指纹直接破案 (5) (二)利用现场指纹串并案件 (5) (三)利用十指指纹查积案 (6) (四)指纹技术在民用方面的应用 (7) 四.指纹识别的可靠性 (8) 参考文献 (9)

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(文献综述)

指纹识别方法的综述 摘要 : 对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、神经网络等关 键性原理和技术做了详细的说明, 并对在各个过程中用到的方法做了进一步的比较, 讨论了各种方法的优越性。 0引言 自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的,利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。 近年 来, 随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识 别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中, 自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国 内外学术 界和商业界的热点。相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别, 指纹识别具有许多独到 的优点 ,更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术 有着十分 广泛的应用前景, 是将来生物特征识别技术的主流。 , 1指纹取像 图1 是一个自动指纹识别系统 AFIS(Automated Fingerprint Identification System)的简单流程。 指纹取像→ 图像预处理 → 特征提取 → 指纹识别 ↓↑ 数据库管理———— 将一个人的指纹采集下来输入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步骤。指纹图像的获取主要利用设备取像,方便实用 , 比较适合 AFIS 。利用设备取像的主要方法又利用光学设备、晶 体传感器和超声波来进行。光学取像设备是根据光的全反射原理来设计的。晶体传感器取像是根据谷线和脊线皮肤与传感器之间距离不同而产生的电容不同来设计的。超声波设备取像也是采用光波来取像,但由于超声波波长较短,抗干扰能力较强,所以成像的质量非常好。 2图像的预处理与特征提取 无论采取哪种方法提取指纹 ,总会给指纹图像带来各种噪声。预处理的目的就是去除图像中的 噪 音,把它变成一幅清晰的点线图 ,以便于提取正确的指纹特征。预处理是指纹自动识别过程的第 一步 , 它的好坏直接影响着指纹识别的效果。常用的预处理与特征提取( Image Preprocessing and Feature Ex2 t raction) 方法的主要步骤包括方向图计算、图像滤波、二值化、细化、提取特征和后处理。 当然这些步骤 可以根据系统和应用的具体情况再进行适当变化。文献[ 1 ] 提出了基于脊线跟踪的方法能够

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.360docs.net/doc/3612671849.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.360docs.net/doc/3612671849.html, v) '); if ~isempty(h) figure(h(1)) return end screenD = get(0, 'ScreenDepth'); if screenD>8 grayres=256; else

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