基于Matlab的指纹图像特征提取
指纹图像预处理和特征提取算法的Matlab实现
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａ ｓｅｔ ｏｆ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｍｉｎｕｔｉａｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ
∥ ／燃
ａ末梢点 图１末梢点和分叉点
图２自动指纹识别系统流程图
３指纹图像的预处理
本文采用的图像预处理算法流程如图３所示。
方向滤波 图３指纹图像预处理算法流程图 各步骤得到的图像如图４所示。
－原始指纹图像 ｂ规格化后的图像 ｛ ｃ方向滤波后的图像
ｄ＝值化丘的盥像
ｅ细化后的图像
３．１规格化
图４预处理实验效果图
３．４细化
细化处理（Ｔｈｉｎｎｉｎｇ）是指在二值化的指纹图像上，在
不影响纹线连通性的基础上删除纹线的边缘像素，直到纹 线为单像素宽为止。细化后理想的结果是纹线骨架应该为 原始纹线的骨架中心，并保持纹线细节特征以及纹线的收 敛性、拓扑性、细化性和快速性。细化图像是基于点模式细 节特征点提取的前提，如果无法得到较好的细化图像，后续
不高。本文采用ＬｉｎＨｏｎｇ等人开发的基于最小均方估计
算法，即公式法。公式见式（３）、式（４）：
＝Ｇ（ｉ一１，歹一１）＋２Ｇ（ｉ，歹一１）＋
｛二
Ｇ（ｉ＋１，ｉ—１）一Ｇ（ｉ一１．ｉ＋１） ２Ｇ（ｉ，Ｊ＋１）一Ｇ（ｉ＋１，ｊ＋１） ＝Ｇ（ｉ一１，ｊ一１）＋２Ｇ（ｉ，Ｊ＋１）＋ Ｇ（ｉ一１，Ｊ＋１）一Ｇ（ｉ＋１，Ｊ一１）
Matlab中的图像特征提取和图像分类技术
Matlab中的图像特征提取和图像分类技术图像特征提取和图像分类是计算机视觉领域中的重要研究方向。
通过对图像进行特征提取和分类，可以实现图像识别、目标检测等应用。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的功能和工具箱，能够方便快捷地实现图像特征提取和分类的算法。
一、图像特征提取图像特征提取是将图像从像素级别转换到语义级别的过程。
常用的图像特征包括颜色、纹理、形状等。
在Matlab中，有多种方法可以进行图像特征提取。
1.1 颜色特征提取颜色在图像中起着重要的作用，可以通过颜色特征来描述图像的内容。
在Matlab中，可以使用RGB颜色空间、HSV颜色空间等来表示和提取图像的颜色特征。
通过计算图像中每个像素的颜色分量，可以获得图像的颜色直方图、颜色矩等特征。
1.2 纹理特征提取纹理是图像中细微的、规律性的结构特征。
在Matlab中，可以使用灰度共生矩阵（GLCM）等方法来提取图像的纹理特征。
GLCM是描述图像灰度分布的一种统计方法，通过计算图像中像素之间的灰度关系，可以得到纹理特征如对比度、能量、熵等。
1.3 形状特征提取形状是图像中物体的外形特征，常用的形状特征包括边缘、轮廓、几何形状等。
在Matlab中，可以使用边缘检测算法、轮廓提取算法等来提取图像的形状特征。
通过识别图像中物体的边缘和轮廓，可以得到图像的形状描述符。
二、图像分类技术图像分类是将图像分为不同类别的过程，是计算机视觉中的重要应用之一。
在Matlab中，有多种方法可以实现图像分类。
2.1 传统机器学习方法传统的图像分类方法主要基于机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等。
在Matlab中，可以使用机器学习工具箱来实现基于特征向量的图像分类。
通过提取图像的特征向量，并使用机器学习算法进行训练和分类，可以实现准确的图像分类。
2.2 深度学习方法深度学习是近年来兴起的一种图像分类技术，利用深度神经网络来学习图像的特征表示。
Matlab中的图像特征提取方法
Matlab中的图像特征提取方法引言：图像特征提取是计算机视觉领域的重要研究课题，它能够从图像中提取到有用的信息，为后续的图像处理和分析任务提供基础和支持。
而Matlab作为一款强大的数学软件，提供了丰富的工具包和函数库，为图像特征提取提供了方便和快捷的实现途径。
本文将介绍几种常用的Matlab图像特征提取方法，包括颜色特征、纹理特征和形状特征。
一、颜色特征提取方法颜色是图像中最明显和直观的特征之一，在图像分类、目标检测等应用中具有重要的作用。
Matlab提供了很多用于颜色特征提取的函数，如rgb2hsv、rgb2gray 和histogram等。
其中，rgb2hsv函数能够将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，通过调整h、s、v三个分量可以提取不同的颜色特征。
而rgb2gray函数则能够将RGB图像转换为灰度图像，提取图像的亮度特征。
histogram函数可以统计图像各个像素值的频数，从而得到图像的直方图表示。
二、纹理特征提取方法纹理是图像中由上下左右相邻像素之间的灰度差异造成的视觉效果，对于图像的表达和分析具有重要意义。
Matlab提供了一些常用的纹理特征提取函数，如graycomatrix和glcmprops。
graycomatrix函数可以计算灰度共生矩阵，通过统计不同灰度值相邻像素之间的出现频率来描述纹理信息。
而glcmprops函数能够计算灰度共生矩阵的统计特征，如对比度、均匀性和能量等，从而得到更全面和准确的纹理特征描述。
三、形状特征提取方法形状是物体以及图像中的基本外形特征，它对于目标分类和图像分析具有重要的作用。
Matlab提供了多种形状特征提取函数，如regionprops和boundary。
regionprops函数可以计算图像中各个连通区域的面积、周长、中心位置等基本形状特征。
boundary函数能够提取图像边界的像素坐标，通过对坐标进行拟合和分析可以得到更复杂和准确的形状特征。
基于matlab指纹识别论文(DOC)
《MATLAB语言》课程论文Matlab指纹识别系统姓名：***学号：***********专业：通信工程班级：通信2班指导老师：***学院：物理电气信息学院完成日期：2014.11.11Matlab指纹识别系统（姓名江帅璋2013级2班）摘要本文系统地介绍了指纹识别技术的发展和国内外研究应用现状，阐述了建立指纹识别系统的必要性和意义。
以数字图像处理为基础，研究指纹识别的原理和方法，重点分析基于神经网络指纹识别算法、滤波特征和不变矩指纹识别算法和指纹匹配算法，将matlab作为仿真工具，针对已有的三种指纹识别算法进行编程识别；并通过实验论证各种算法的优缺点。
关键字：指纹识别；算法；matlab仿真目录第一章绪论 (4)1.1 引言 (4)1.2指纹识别技术的发展和研究现状 (5)1.3 指纹识别研究的目的和意义 (7)1.4 本论文结构 (8)第二章指纹识别的理论和方法 (9)2.1指纹识别的基本原理 (9)2.2指纹识别系统工作流程 (9)2.3指纹识别技术的方法 (10)2.3.1神经网络指纹识别算法 (10)2.3.2 滤波特征和不变矩指纹识别算法 (11)2.3.3指纹匹配算法 (13)第三章matlab仿真实验结果与分析 (16)3.1 算法matlab仿真结果 (16)3.2 结果分析 (17)第四章总结与展望 (18)参考文献 (19)附录 (20)致谢.............................................................................................. 错误!未定义书签。
第一章绪论1.1 引言随着网络信息化时代的快速发展，个人身份的数字化和隐性化水平也得到了提高。
如何准确鉴定一个人的身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个关键性社会问题。
目前，我国的各种管理大部分使用证件、磁卡、IC卡和密码，这些手段无法避免伪造或遗失，密码也很容易被窃取或遗忘。
基于Matlab的人体指纹识别程序设计(课程设计)
等级: 课 程 设 计课程名称课题名称 基于Matlab的人体指纹识别程序设计专 业班 级学 号姓 名指导老师年 月 日课程设计任务书课题名称 基于Matlab的人体指纹识别程序设计姓 名 专业 班级 学号指导老师课程设计时间教研室意见 意见： 审核人：一、任务及要求1）根据所学的知识和能力，利用Matlab软件设计程序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。
设计要求：1）对指纹识别的过程进行分析，掌握指纹识别系统算法的工作原理；2）进行指纹识别程序的方案设计；3）进行指纹识别程序的模块设计；4）要有必要的算法设计说明；5）写出课程设计报告。
报告中应包括原理框图、参数曲线分析、操作方法、算法分析、软件调试等，调试过程中遇到的问题，改进方法和总结体会；6）答辩。
二、进度安排周一：集中布置课程设计任务和相关事宜，查资料确定指纹识别程序设计总体方案。
周二～周五：完成人体指纹识别程序设计及仿真。
周六～周日：设计报告撰写，周日进行答辩和设计结果检查。
三、参考资料目 录1第1章 绪论............................................................................11.1 Matlab介绍 ......................................................................11.2 Matlab优势特点 ..................................................................11.3 指纹识别.........................................................................11.4 指纹识别技术的主要优点...........................................................2第2章 设计任务及要求...................................................................22.1 设计任务.........................................................................22.2 设计要求.........................................................................第3章 系统方案设计.....................................................................333.1 系统方案设计.....................................................................33.2 系统框图.........................................................................4第4章 系统软件设计.....................................................................44.1 主函数...........................................................................54.2 归一化和切割.....................................................................4.3 二值化...........................................................................794.4 细化.............................................................................4.5 中心点提取.......................................................................4.6 求特征点.........................................................................14164.7 指纹匹配.........................................................................17第5章 系统仿真及调试...................................................................20总 结..................................................................................错误!未定义书签。
基于MATLAB的指纹图像处理仿真
因此 ， 文利 用 ＭＶ 本 Ｃ技术 ， 开发 山东 省产 业集群 公 共 信 息服 务 平 台 ， 山东省传 统企 业 的发 展提供 一个 高效 的 为 信 息咨询 、 业管 理 、 企 技术 服务 、 能减排 、 应 采购 、 品 节 供 产
重用 所 以减 少 了代 码 的重复 性。 １３ Ｃ ｎｒｌ ｒ控 制器 定 义 了用户界 面 对用户 输入 的 ｏｔ ｌ ｏｅ 响应 方式 ， 控制 器接 受 用户 的输 入并调 用模 型和 视图 去 业 咨询 交 流 的平 台 ， 企 以促 进企 业 经 营 管理 与 时 俱 成 用 户 的 需 求 。 当 单 击 Ｗｅ ｂ页 面 中 的 超 链 接 和 发 送 进 ， 进 经济 更好 更快发 展。 促 Ｈ ＭＬ表 单 时 ，控 制器 本 身 不输 出任 何 东西 和做 任 何 处 Ｔ １ 技 术原理 理 ，它只 是接 收请 求并 决 定 调 用哪 个 模 型 构件 去 处 理 请 ＭＶ 即模 型 （ ｄ １ 视 图（ｉｗ） Ｃ Ｍｏ ｅ 、 ） Ｖｅ 和控 制 （ ｏ ｔ ｌ ｒ 求 ， Ｃ ｎｒ ｌ ） ｏｅ 。 然后再确 定 用哪 个视 图来 显示返 回的数据 。 ＭＶ Ｃ模 式 的 目的就是 实现 Ｗ ｅ ｂ系统 的职 能分 工 ， 它是 目 ２ 两化 融 合 服务 平 台 采 用 的设计 方 法及 实 现 的 网 络 前广 泛流 行 的设计模 式。ＭＶ Ｃ是 一个设 计模 式 ， 它强制 性 模 式 的使 应用 程序 的输 入、 处理 和输 出分开。 使用 ＭＶ Ｃ应 用程 ２１ 设 计 方法 两化 融合 服 务 平 台采 用 生 命 周 期 法 ， ． 序被 分成 三 个核 心 部 件 ： 型、 图 、 制器 ， 模 视 控 它们 各 自处 采 用 自顶 向下 、 逐步 求精 的方法 的结 构化 系 统 分析 的方 法
基于MATLAB的指纹识别系统-本科生毕业设计(论文).doc
xx大学厦门工学院本科生毕业设计（论文）题目：基于MATLAB的指纹识别系统姓名： xx学号：系别：电子信息系专业：通信工程年级：级指导教师： xxx2015 年 4 月 7 日xx大学厦门工学院毕业设计（论文）独创性声明本毕业设计（论文）是我个人在导师指导下完成的。
文中引用他人研究成果的部分已在标注中说明；其他同志对本设计（论文）的启发和贡献均已在谢辞中体现；其它内容及成果为本人独立完成。
特此声明。
论文作者签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解xx大学厦门工学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学院有权保留送交论文的印刷本、复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅；学院可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印、数字化或其他复制手段保存论文。
保密的论文在解密后应遵守此规定。
论文作者签名：指导教师签名：日期：基于MATLAB的指纹识别系统摘要随着科技的不断发展，基于指纹所具有的普遍性，唯一性和不变性，以及指纹识别系统开发具有很高的可行性和实用性，使得它成为目前世界上最流行、也是最可靠的个人身份认证技术之一。
本文主要介绍了指纹识别技术的发展和世界上指纹识别系统的研究应用现状，分别阐述了指纹系统的必要性和意义。
以数字图像处理伟基础，分别研究了指纹识别的原理和方法，将Matlab作为仿真工具。
本文主要通过Matlab对指纹图像进行三方面的处理，分别是：图像预处理、指纹特征提取和指纹特征匹配。
图像预处理主要包括四个步骤：图像分割、二值化、细化。
对指纹预处理的主要原因是，可以去除原图像的冗余部分，以便后续的识别系统进行识别；指纹特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；指纹特征匹配是通过两个指纹的图像进行特征点比较，来确定是否是统一手指的指纹图。
本文中有给出相应模块的Matlab程序及处理的结果。
通过实验结果可得，用Matlab 来实现指纹识别系统的设计是可行的。
关键词：Matlab，指纹识别，特征提取，特征匹配xx大学厦门工学院毕业设计（论文）Design and Implement of Web Chat System Base on AjaxAbstractWith the development of science and technology,Based on the fingerprint has universality, uniqueness and invariance, as well as the development of fingerprint identification system has feasibility and practicability is very high, making it one of the most popular personal identity authentication technology, the world is the most reliable at present.This paper mainly introduces the present situation of research and application of fingerprint identification technology and the development of the fingerprint identification system, illustrates the necessity and significance of fingerprint system. Based on digital image processing of Wei, the principle and method of fingerprint recognition are studied, the Matlab as a simulation tool.This paper mainly through the Matlab process, the three aspects of the fingerprint image, respectively is: image preprocessing, fingerprint feature extraction and fingerprint. Image preprocessing includes four steps: image segmentation, binarization, thinning two. The main reason for the fingerprint image preprocessing is to remove redundant parts of the original image, so that the recognition system for the follow-up identification; fingerprint feature extraction is to extract the fingerprint image thinning after endpoint and bifurcation point; fingerprint feature matching is carried out by comparing the image feature points of two fingerprints, to determine whether the fingerprint map integration finger.Matlab program and gives the corresponding module of the result in this paper. Through the experiment we can see the results, using Matlab to achieve the design of fingerprint identification system is feasible.Key Words: Matlab, Fingerprint identification,Feature extraction,Feature matching目录第1章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究意义 (2)1.3 研究内容 (3)1.4 论文组织 (3)第2章 Web版聊天系统的设计 (4)2.1 功能设计 (4)2.2 概要设计 (4)2.3详细设计 (10)2.3.1用户界面逻辑设计.............................. 错误!未定义书签。
(毕业论文)基于MATLAB的指纹识别系统设计
大连民族学院本科毕业设计（论文）基于MATLAB的指纹识别系统设计摘要生物识别技术已经成为身份识别和网络安全的发展技术之一,其中指纹识别技术是目前公认的安全，准确，方便的身份认证技术之一，使之成为人们研究的热点.本文主要设计一个基于matlab 的指纹识别系统。
首先主要介绍了指纹识别技术研究的背景，意义，及现状。
其次，实现了指纹识别系统，描述了指纹识别系统的基本结构,并且对指纹图像的预处理、特征提取、特征匹配这三个必要的环节的算法进行了详细地研究，在指纹图像预处理阶段，本文使用基于灰度的算法对图像进行了分割，同时，针对二值化后图像中仍存在的噪声，也进行了相应的修整处理，尽可能的为以后指纹特征的提取打好基础，从而成功地实现了对指纹数字图像的处理、特征提取、保存和匹配等功能。
最后，对指纹识别系统进行了仿真,仿真结果表明该系统可以较好的进行识别，准确率达到了95。
1％。
关键词：指纹识别;预处理;二值化；特征提取;特征匹配AbstractBiometric technology has become one of the developing technologies for identity recognition and network security。
And fingerprint identification technology is now recognized as one of the most safe, accurate and convenient authentication technologies, and it is a focus for researchers。
This paper designs a matlab—based fingerprint recognition system. The first introduces the fingerprint recognition technology research background, significance，and the status quo。
Matlab中的特征提取和选择技巧
Matlab中的特征提取和选择技巧特征提取和选择在数据分析和机器学习领域中扮演着重要的角色。
在Matlab中，有许多强大的工具可以帮助我们进行特征提取和选择，以提高模型的准确性和性能。
在本文中，我将向您介绍一些常见且有效的方法。
一、特征提取技巧1. 基于统计的方法基于统计的方法是从数据中提取有用信息的一种常见技术。
在Matlab中，我们可以使用一系列函数来计算数据集的统计特征，如均值、方差、最大值、最小值等。
这些特征可以帮助我们了解数据的分布情况和基本统计特性，从而指导我们进行进一步的处理和分析。
2. 频谱分析频谱分析是一种通过将信号从时间域转换为频率域来提取特征的方法。
在Matlab中，我们可以使用傅里叶变换函数来计算信号的频谱。
通过观察频谱图，我们可以得到信号中不同频率成分的相对强度，从而推断出信号的特性和模式。
3. 小波变换小波变换是另一种信号分析的有力工具。
在Matlab中，我们可以使用小波变换函数来将信号从时域转换到小波域。
小波变换能够提供更详细的频率和时间信息，因此在某些情况下比傅里叶变换更适用。
通过分析小波系数，我们可以提取信号的特征并进行模式识别。
4. 特征工程特征工程是一种通过构造新的特征或组合现有特征来提高模型性能的技术。
在Matlab中，我们可以使用各种函数和技术来执行特征工程，如多项式特征、交叉特征、聚类特征等。
通过尝试不同的特征组合，我们可以发现更有信息量的特征，并提高模型的泛化能力。
二、特征选择技巧特征选择是从原始特征集中选择最具有代表性和有用的特征子集的过程。
在大规模数据集和高维数据分析中，特征选择可以显著提高模型的训练和预测效率。
1. 过滤方法过滤方法是一种通过评估特征与目标变量之间的相关性来选择特征的技术。
在Matlab中，我们可以使用相关系数、卡方检验、互信息等函数来计算特征与目标变量之间的相似度或相关性。
通过设置合适的阈值，我们可以选择具有最高相关性的特征子集。
在Matlab中进行图像特征提取的基本方法与应用
在Matlab中进行图像特征提取的基本方法与应用图像特征提取是计算机视觉领域的重要研究方向，它能够将图像中的特征信息提取出来，为后续的图像分析和识别任务提供基础。
Matlab作为一种功能强大的数学计算软件，提供了丰富的图像处理工具和算法库，使得图像特征提取变得更加便捷和高效。
本文将介绍在Matlab中进行图像特征提取的基本方法与应用。
一、灰度图像特征提取方法灰度图像特征提取是图像处理中最基本的一种方法，通过对图像的像素值进行统计和分析，得到图像的特征向量。
其中常用的特征提取方法包括灰度直方图、灰度共生矩阵和灰度梯度。
1. 灰度直方图灰度直方图是描述图像像素值分布的一种统计方法，它将图像中各个像素值的个数或占比可视化为直方图。
在Matlab中，可以使用imhist函数计算灰度直方图，并使用bar函数绘制直方图。
2. 灰度共生矩阵灰度共生矩阵是描述图像局部像素间关系的一种方法，通过统计相邻像素对出现的频率，并计算相关统计量，如对比度、相关性、能量等。
在Matlab中，可以使用graycomatrix函数计算灰度共生矩阵，并使用graycoprops函数计算相关统计量。
3. 灰度梯度灰度梯度是描述图像边缘信息的一种方法，通过计算像素值的变化率，可以得到图像中物体的边缘信息。
在Matlab中，可以使用gradient函数计算灰度梯度，并使用mat2gray函数将梯度映射到0-1范围内。
二、颜色特征提取方法除了灰度特征外，图像的颜色信息也是图像特征提取中重要的一部分。
常用的颜色特征提取方法包括颜色直方图、颜色矩和颜色梯度。
1. 颜色直方图颜色直方图是描述图像颜色分布的一种方法，通过统计图像中各个颜色通道的像素个数或占比，并可视化为直方图。
在Matlab中，可以使用histogram函数计算颜色直方图，并使用bar函数绘制直方图。
2. 颜色矩颜色矩是描述图像颜色分布的一种方法，通过计算图像颜色分布的一、二阶矩，可以得到颜色的均值、方差、偏度和峰度等统计量。
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单位代码学号分类号密级毕业设计(论文) 基于Matlab的指纹图像特征提取院（系）名称专业名称学生姓名指导教师2012年 5 月15日基于Matlab的指纹图像特征提取摘要随着社会的发展，传统的基于信物或口令的安全系统显得越来越脆弱，不能适应现代安全系统的需要，因而人们需要研究更加安全可靠，防伪性能更好的安全系统。
指纹识别技术就是在这种背景下产生的，它借助人体的生理特征来提高身份识别的可靠性，目前已经成为国内外研究的热点。
指纹识别大体分为三个步骤：预处理、特征提取和特征匹配。
本文集中于研究特征提取部分，并针对特征提取中的一些关键算法和实现进行了研究和优化，其主要内容如下：在特征提取方面，本论文采用了一种8邻域编码纹线跟踪算法，标注出端点和分叉点来进行特征提取；在剔除伪特征点时，先进行去边缘处理，再根据不同类型伪特征点的特征，采用相应剔除算法。
实验表明，以上算法具有较小的运算量和较高的准确性。
上述算法在本文中均用Matlab实现，取得了较好的效果，为后续的特征匹配工作打下了良好的基础。
关键字：指纹特征提取，去除伪特征，算法仿真Matlab-based fingerprint image feature extractionAbstractWith the development of society, the traditional safety system based on keepsake and password has been weaker, Which can not meet the requirement of modern safety system. In this case, the need of a more reliable safety system with higher anti-fake performance prompts the appearance of fingerprint identification technique. This technique, with a higher safety and reliable performance, can improve the reliability of identity resolution in virtue of human body’s physiological feature, and it has been a research focus these days.Fingerprint identification falls into three parts, they are pretreatment, feature extraction, and characteristic matching. The thesis mainly focus feature extraction, it optimized and innovated some key algorithms of this parts, which can be described as follows: in the feature extraction part, the thesis used a eight-neighborhood coding ridge tracing algorithm, removing some templates of consecutive points and bifurcate points which have been optimized and removed in the thinning algorithm, and finally marking terminate points as well as bifurcate Points to execute feature extraction. Experiment result indicated that such new algorithm has a less operation but with a higher accuracy. All the algorithms introduced above have been implemented on Matlab, and result proved an adaptive good effect, which facilitates the next characteristic matching process.Key words:Feature extraction, Removing of false characteristic points, Algorithm simulate目录1绪论 (1)1.1引言 (1)1.2 生物识别技术简介 (1)1.3指纹识别技术 (2)1.3.1指纹识别简介 (2)1.3.2指纹识别原理 (3)1.3.3指纹识别的发展 (3)1.3.4指纹识别的优缺点 (5)1.3.5指纹识别系统 (5)1.4指纹图像特征提取 (6)1.5主要内容和结构安排 (7)1.5.1主要内容 (7)1.5.2结构安排 (7)2指纹图像的预处理 (9)2.1归一化 (9)2.2图像增强 (9)2.3二值化 (10)2.4细化 (11)2.5本章小结 (12)3指纹图像特征的提取 (13)3.1指纹图像的特征 (13)3.1.1全局特征 (13)3.1.2局部特征 (13)3.2指纹图像特征点的提取 (14)3.2.1直接灰度图像法 (15)3.2.2基于细化图像的模板匹配法 (16)3.2.3算法比较 (1)3.3伪特征点的滤除 (18)3.3.1伪特征点分类及特点 (18)3.3.2伪特征点的剔除算法 (19)3.4特征提取算法Matlab算法仿真 (21)3.5本章小结 (24)4总结与展望 (25)4.1总结 (25)4.2展望 (25)致谢 (26)参考文献 (27)附录A 主程序 (30)附录B 提取特征点程序 (31)附录C 剔除伪特征点程序 (33)1绪论1.1引言随着社会经济的发展，人们的工作生活越来越依赖现代信息技术和网络技术，越来越多的场合，小到个人的虚拟账户密码，大到一个公司甚至是国家机密都需要对使用者、来访者进行身份识别，从而达到对自身的信息、资料以及财产进行可控制的保护，努力避免被不法分子非法入侵或者占有。
因此信息安全对于现代社会来说己经变得越来越重要了，它涉及到人们生活的方方面面。
同时由于黑客技术借助互联网传播的十分泛滥，这类高科技犯罪活动追究起来过程非常复杂，导致了现在黑客犯罪活动十分地猖獗。
几乎每分每秒都有个人或者公司被非法入侵，因此目前形势非常严峻。
如何保护人们的信息安全已经成为不得不面对的问题。
如何准确识别个人身份信息是解决信息安全问题的一个关键。
目前常见的身份识别方法主要是基于实物（如证件、签名等等）的识别技术和基于电子技术的密钥或者密码的识别技术，而这些认证手段存在诸多缺陷。
首先，这些认证手段的安全性不高，极容易通过伪造、窃取或者破解获得。
其次，这些认证手段并不是随身携带的，都面临着证件丢失，密码遗忘等问题。
一旦这些凭证被不法分子获得，将直接给人们带来巨大的损失和潜在的风险，因此这些手段的可靠性都比较低。
目前，为了提高安全性、可靠性，一般采取经常更换密钥、甚至是证件等方式。
但是在这些措施只能暂时的缓解被破解、伪造的紧迫性，并不能从根本上提高安全性，并且这些方式都给人们的生活带来诸多不便和损失。
因此可以说这两种身份识别技术已经无法满足现实的需要，传统的身份识别技术己无法满足现代生活的需要，社会迫切的需要一种更高可靠性的，更方便的保密验证手段。
新的更高安全性的身份识别技术正吸引着越来越多的机构学者的目光，身份识别技术正成为当今信息安全领域的热点[1]。
1.2生物识别技术简介生物识别[2](Biometrics)，简单来讲，就是利用人体生物特征进行人的身份辨别的过程。
生物识别的过程是一个模式识别的过程。
模式识别定义为：对表征事物或现象的各种方式的（数值的、文字的或逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。
众所周知，人类具有很强的模式识别能力。
通过视觉信息识别文字、图片和周围的环境，通过听觉信息识别与理解语言。
模式识别能力是人类智能的重要组成部分。
生物识别遵循模式识别的原则规律，它通过判定相似度来确认生物特征相不相同。
通过筛选的方式，即事先设定一个相似度阈值，在阈值以上的确认通过筛选，以下的拒绝通过，筛选通过的就是符合匹配条件的对象。
生物识别的对象是人，生物识别的主体是机器系统或者计算机系统。
生物识别有两大基石。
一是它必须基于“人的生物特征是各不相同”这一基本规律，否则无法根据人的生物特征来辨识不同对象。
二是人的生物特征可以被外化，并表示为机器系统可读的形式，可以理解的“语言”。
外化表示通过专门的电子化、自动化的生物特征采集设备，直接获得生物特征数据，输送给计算机系统进行辨识。
生物识别是建立在对人的生物特征辨别的基础上的。
人的生物特征包括生理特性和行为方式。
生理特征有手形、指纹、脸形、声音、虹膜、视网膜、静脉图案、身体气味、足印、脑电波、脉搏、耳廓、DNA 等，行为特征有签字、按键力度、步态等。
目前，全球来讲，在指纹识别、脸形识别、虹膜识别和语音识别四个方面的研究成果较多，产品化程度也较高。
在行为特征辨识的研究方面，对签名识别和按键力度识别的研究相对充分。
1.3指纹识别技术1.3.1指纹识别简介指纹，由于其具有终身不变性、唯一性和方便性，已几乎成为生物特征识别的代名词。
指纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平的纹路，是在胎儿期6个月时形成的，在人的一生中指纹的纹线类型、结构、统计特征的总体分布等始终没有明显变化。
任何手指指纹都独一无二，而且不同人的指纹特征相同的可能性几乎为零。
指纹纹线的形态终生不变，及其唯一性，所以使用指纹来鉴别身份，指纹识别[3]也是最安全最可靠的识别方法。
指纹特征是人终生不变的特征之一，人体指纹含有天然的密码信息，其具有作为密码信息必须具备的三个重要性质：(1) 广泛性，指每一个正常的人都有指纹。
(2) 唯一性，指每一个人的指纹都不同。
(3) 终身不变性，指非意外事故指纹终身不变。
指纹是人体所固有的特征，随身携带，不易遗忘或丢失，使用方便；与人体是唯一绑定的，防伪性好，不易伪造或被盗。
因此，作为一种可靠的方法，可以运用指纹鉴定进行身份认定。