基于指纹识别技术
基于单片机指纹识别系统设计
基于单片机指纹识别系统设计一、引言随着科技的不断发展，身份识别技术在各个领域的应用越来越广泛。
传统的身份识别方式，如密码、钥匙等，存在着容易丢失、遗忘、被窃取等安全隐患。
而指纹识别作为一种生物识别技术，具有唯一性、稳定性和便捷性等优点，逐渐成为了身份识别领域的主流技术之一。
单片机作为一种微型计算机系统，具有体积小、成本低、性能可靠等特点，被广泛应用于各种控制系统中。
本文将介绍一种基于单片机的指纹识别系统的设计方案，旨在为相关领域的研究和应用提供参考。
二、系统总体设计（一）系统功能需求本指纹识别系统主要实现以下功能：1、指纹采集：能够采集用户的指纹图像。
2、指纹处理：对采集到的指纹图像进行预处理、特征提取和匹配等操作。
3、存储管理：能够存储用户的指纹模板，并对其进行有效的管理。
4、显示输出：能够将识别结果通过显示屏输出给用户。
5、通信接口：具备与其他设备进行通信的接口，如USB、蓝牙等。
（二）系统总体结构系统主要由指纹采集模块、单片机控制模块、指纹处理模块、存储模块、显示模块和通信模块等组成。
指纹采集模块负责采集用户的指纹图像，并将其传输给单片机控制模块。
单片机控制模块对采集到的指纹图像进行控制和处理，将处理结果传输给指纹处理模块进行进一步的分析和处理。
指纹处理模块完成指纹的特征提取和匹配等操作，并将结果返回给单片机控制模块。
存储模块用于存储用户的指纹模板和相关数据。
显示模块用于显示识别结果和系统状态等信息。
通信模块用于实现系统与其他设备之间的数据传输和通信。
三、硬件设计（一）指纹采集模块指纹采集模块是整个系统的关键部分，其性能直接影响到系统的识别准确率和速度。
目前，常用的指纹采集技术主要有光学式、电容式和超声波式等。
本系统采用电容式指纹采集模块，其具有体积小、分辨率高、采集速度快等优点。
（二）单片机控制模块单片机控制模块是整个系统的核心部分，负责对系统的各个模块进行控制和协调。
本系统采用 STM32 系列单片机，其具有高性能、低功耗、丰富的外设接口等特点，能够满足系统的控制需求。
基于人工智能的指纹识别技术研究及应用
基于人工智能的指纹识别技术研究及应用随着科技的不断进步，人工智能（AI）技术已经成为各行各业的迫切需求。
其中，基于人工智能的指纹识别技术正逐渐受到越来越多的关注和应用。
本文就基于人工智能的指纹识别技术进行研究和探讨，从其原理、技术的进展以及应用场景等方面进行阐述。
一、人工智能指纹识别技术的原理人工智能指纹识别技术的原理在于利用机器学习算法来判别指纹信息。
在人类指纹识别中，我们通常依靠眼睛来识别指纹的各个特征点（如花纹、线条等），这些特征点的位置、形状、大小等特征在每个人指纹中都是唯一的。
同样地，机器可以同样地识别指纹并进行比对。
机器学习算法可以通过对大量指纹图像的分析，将指纹特征信息转化为数字信号，并进行比对和匹配，从而达到自动识别指纹的目的。
其实，每个人指纹的每一个特征点可以理解为是一个“数据点”，人工智能的神经网络算法可以通过这些“数据点”来训练指纹识别模型。
因此，人工智能的指纹识别技术不仅可以准确地识别指纹，还可以通过大量数据的学习来改善识别的准确率。
二、人工智能指纹识别技术的进展人工智能技术不断发展，使得指纹识别技术得到了更好的应用和改进。
在传统指纹识别技术的基础上，人工智能技术不仅可以进行更深入的特征识别，还可以进行多样化的指纹识别。
下面我们从以下几个方面进行细致的探讨：1. 高精度传统指纹识别技术通常采用基于图像库查询的方法，而人工智能指纹识别技术则基于指纹特征库的方式。
基于特征库的方式，不仅可提高指纹识别的效率，而且还可大大提高指纹识别的精度。
2. 多样化不同于传统指纹识别技术，人工智能指纹识别技术不依赖传统指纹采集设备，因此它可以通过多样化的方式，比如生物特征识别、语言识别、行为识别等，实现个性化和多样化的指纹识别。
3. 改进算法人工智能技术可以使指纹识别算法更加智能，它可以通过学习训练来优化指纹识别算法。
例如，卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等深度学习算法的应用，可以使得指纹识别算法更加准确和智能。
基于指纹识别的智能门禁系统设计
基于指纹识别的智能门禁系统设计智能门禁系统是一种通过科技手段实现出入管理、安全防护和数据记录的智能化设备。
随着科技的发展，指纹识别技术在智能门禁系统中得到广泛应用。
本篇文章将讨论基于指纹识别的智能门禁系统的设计原理、优势和应用场景，并探讨其在安全性、便利性和可扩展性方面的发展前景。
指纹识别技术基于每个人指纹的独特性，通过识别指纹图像中的纹线和细节特征，实现对个体身份的准确鉴定。
在智能门禁系统中，通过将用户的指纹信息录入系统数据库，将用户指纹与已录入数据库中的指纹进行比对和匹配，实现对用户身份的验证和门禁的控制。
相较于传统的门禁系统，基于指纹识别的智能门禁系统具有以下几个优势。
首先，基于指纹识别的智能门禁系统具有高度的安全性。
每个人的指纹图案都是独一无二的，不可复制和伪造。
因此，通过指纹识别技术进行用户身份的验证，可以有效防止他人冒充、偷窃或非法进入。
相比传统的密码、卡片或钥匙等验证方式，指纹识别具备更高的安全性和可靠性。
其次，基于指纹识别的智能门禁系统具有高度的便利性。
用户只需将手指轻轻触摸指纹识别装置，系统即可快速识别并验证用户身份。
相对于携带卡片或记住密码的方式，指纹识别无需额外的物品携带，操作简单便捷，提高了用户的使用体验和便利度。
特别是对于大型企事业单位、公共场所或住宅小区等需要频繁出入的场景，指纹识别可以加快通行速度，提高出入效率，减少人员拥堵。
再次，基于指纹识别的智能门禁系统具有良好的可扩展性。
指纹信息可以与其他智能化设备和系统进行联动，实现更多功能的拓展。
例如，可以与人脸识别、声纹识别等技术相结合，构建多模态识别系统，提高识别准确性和抗干扰能力。
同时，可基于云平台实现指纹信息的远程存储和管理，方便系统管理员的操作和维护。
基于指纹识别的智能门禁系统在各个领域具有广泛的应用价值。
首先，在企事业单位中，智能门禁系统可以实现对公司内各区域的出入管理，确保敏感信息和重要资源的安全保护。
其次，公共场所和住宅小区可以利用智能门禁系统实现对人员出入的精确控制和数据记录，提高安全管理的水平。
基于深度学习的指纹识别技术研究
基于深度学习的指纹识别技术研究一、前言指纹识别技术是现在广泛应用的一种生物特征识别技术，它将指纹图案上的特征点与先前存储的指纹图像或特征库进行比对，以识别个体身份。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的指纹识别技术也逐渐成为了指纹识别技术的研究热点。
二、深度学习在指纹识别中的应用指纹识别技术在过去主要基于传统的计算机视觉和模式识别技术，例如基于颜色、形状和纹理等特征的传统图像处理方法。
这些方法对于指纹图案的预处理和特征提取都会产生一定的误差。
而深度学习技术优点明显，可以通过对海量数据的学习，从中提取出最具代表性的特征。
在指纹识别中，深度学习技术已经实现了指纹图像的自动特征提取和分类，其效果也被证明比传统方法更加准确和可靠。
1. 深度卷积神经网络在指纹识别中的应用深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）被广泛应用于图像分类的领域，而在指纹识别中也有着广泛应用。
CNN的优点是可以直接对原始图像进行处理，避免了传统手动特征提取的复杂性。
将指纹图像输入到CNN网络中，网络会自动学习最有代表性的特征，通过最终的分类器，可以对指纹图像进行分类。
2. 深度循环神经网络在指纹识别中的应用深度循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）与传统的卷积神经网络相比，具有更好的演化能力，可以处理具有时序性的数据。
在指纹识别中，深度循环神经网络可以处理指纹图像序列，例如在指纹识别中常用的以螺旋状为基础的指纹图案。
RNN可以学习序列数据中的长期依赖关系，提高了指纹识别的精度。
三、指纹识别技术应用指纹识别技术广泛应用于生物识别、金融、物联网等领域。
下面以几个实际的应用案例进行介绍。
1. 生物识别指纹识别技术被广泛应用于生物识别领域，例如安全门禁、身份证明和个人设备的网络身份认证。
指纹识别技术已经成为便捷、高效的生物身份识别方式。
2. 金融指纹识别技术也被广泛应用于金融领域，例如自动取款机和银行系统的认证。
指纹识别技术知识点
指纹识别技术知识点指纹识别技术是一种通过采集和分析人体指纹特征来进行身份验证和识别的技术。
它基于人体指纹的独特性和不可伪造性，被广泛应用于各个领域，如安全门禁、手机解锁、银行支付等。
本文将介绍指纹识别技术的原理、分类、应用以及其优点和挑战。
一、指纹识别技术的原理指纹识别技术的原理基于人体指纹的独特性。
每个人的指纹都具有独特的纹路和特征点，包括弯曲点、分叉点、岔口等。
这些特征点的位置、形状和数量都是不同的，因此可以通过采集和比对指纹特征点来进行身份验证和识别。
指纹识别技术的工作流程一般包括指纹采集、特征提取、特征匹配和决策。
首先，通过传感器或摄像头采集用户的指纹图像。
然后，通过图像处理算法提取指纹图像中的特征点，如弯曲点和分叉点。
接下来，将提取到的特征点与已存储的指纹模板进行比对，计算相似度。
最后，根据相似度的阈值判断是否匹配成功。
二、指纹识别技术的分类指纹识别技术可以根据采集方式、传感器类型和算法分类。
1. 采集方式：指纹识别技术的采集方式主要分为接触式和非接触式两种。
接触式指纹识别需要用户将手指放置在传感器上进行采集，而非接触式指纹识别可以通过摄像头等设备实现对手指的远程采集。
2. 传感器类型：根据传感器的原理和技术，指纹识别技术的传感器可以分为光学传感器、电容传感器和超声波传感器。
光学传感器通过光学镜头采集指纹图像，电容传感器利用电容变化来感知指纹特征，而超声波传感器则使用超声波波束来扫描指纹。
3. 算法分类：指纹识别技术的算法可以分为图像处理算法和模式识别算法。
图像处理算法主要用于指纹图像的增强和特征提取，如滤波、边缘检测和细化等。
模式识别算法则用于指纹特征点的匹配和识别，如最小距离法、支持向量机和神经网络等。
三、指纹识别技术的应用指纹识别技术在各个领域都有广泛的应用。
1. 安全门禁：指纹识别技术可以用于门禁系统，通过采集和比对用户的指纹特征，实现对门禁的控制和管理。
相比于传统的密码或卡片验证方式，指纹识别更加安全和方便。
基于指纹识别的智能门禁系统设计和实现
基于指纹识别的智能门禁系统设计和实现概述随着科技的发展，智能家居、智能办公已经成为我们生活的一部分。
而一款高效的智能门禁系统，对于我们的生活和工作来说，是必不可少的。
相比于传统门禁系统，基于指纹识别的智能门禁系统更加安全、便捷。
本文将探讨基于指纹识别的智能门禁系统设计与实现。
一、指纹识别技术介绍指纹识别技术是现在门禁系统中应用最为广泛的技术之一，它是通过对指纹生物特征进行采集、提取、匹配等处理方法来实现人体身份认证的技术。
指纹识别技术的优点在于识别准确度高、速度快、易于使用等，但是也有缺陷，比如不适用于指纹受损或变形的人群。
二、门禁系统设计和实现基于指纹识别的智能门禁系统主要由指纹采集、指纹识别、控制器四个部分组成，下面我们将详细介绍它们的设计和实现。
1.指纹采集指纹识别的第一步是采集指纹的图像。
在采集的过程中，需要考虑到指纹颜色、湿度、光线等各种因素对于采集的影响。
一种常见的指纹采集方式是采用指纹传感器来采集。
指纹传感器的原理是通过感光电阻或者光电二极管等光电元器件，在不同的脊线形态下，探头检测到的电阻、电容或者电流的值会有所不同，然后将这些数据采集下来。
2.指纹识别指纹识别的主要工作是将采集到的指纹数据与已存储的数据进行比对，来判断这个人是否为合法用户。
将采集到的指纹信息存储在数据库中，与输入的指纹信息进行比对。
指纹识别系统采用的指纹匹配方法可以分为基于特征的方法和基于图像的方法。
基于特征的方法通过对指纹图像的特征进行提取来获得指纹信息，然后将其与数据库中的指纹特征进行匹配。
基于图像的方法则是将采集到的指纹图像直接与数据库中的指纹图像进行比对。
3.控制器控制器是智能门禁系统的核心，作为指纹采集和指纹识别的中转站，它需要接收从指纹传感器传来的指纹数据，并将其与存储在数据库中的信息进行比对，然后向电机控制模块传递开关门的信号。
控制器需要具有快速响应的能力，确保指纹识别的速度和准确度。
4.电机控制模块电机控制模块可以通过电磁锁、电子锁等方式控制门的开关。
基于图像处理的指纹识别技术研究
基于图像处理的指纹识别技术研究指纹识别技术作为一种生物特征识别的方法，近年来得到了广泛的研究与应用。
随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，基于图像处理的指纹识别技术也得到了很好的应用。
本文将对基于图像处理的指纹识别技术进行研究，并探讨其应用前景。
1. 指纹识别技术的基本原理指纹作为一种人体特征，每个人的指纹图案是独一无二的。
基于图像处理的指纹识别技术利用计算机对指纹图像进行处理，提取指纹特征，并与数据库中已有的指纹特征进行比对，以实现个体的识别。
指纹识别技术的基本原理包括图像采集、图像预处理、特征提取和匹配比对等步骤。
2. 指纹图像采集指纹图像采集是指将人体指纹转化成计算机可识别的数字图像。
常用的指纹图像采集设备包括指纹传感器、光学式扫描器和超声波传感器等。
指纹图像采集设备的性能直接影响到后续的图像处理质量。
3. 指纹图像预处理指纹图像预处理主要包括图像增强、噪声去除等步骤。
图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度等参数，使得指纹图像更加清晰、易于处理。
噪声去除是指通过滤波算法等方法，去除指纹图像中的噪声，提高图像质量。
4. 指纹特征提取指纹特征提取是指从预处理后的指纹图像中提取出有效的特征信息。
常用的特征提取方法有细节特征提取和方向特征提取等。
细节特征提取是基于指纹图像的纹理信息进行提取，包括脊线、脊谷、细节等图像特征。
方向特征提取是基于指纹图像的纹线方向进行提取，常用的方法有方向图、方向场等。
5. 指纹匹配比对指纹匹配比对是将待识别的指纹特征与数据库中已有的指纹特征进行比对，以判断是否匹配。
常用的指纹匹配比对方法包括最小二乘法、相关性分析法、神经网络法等。
匹配比对的结果通常使用相似度或匹配分数来表示，根据设定的阈值来确定匹配的结果。
6. 基于图像处理的指纹识别技术的应用前景基于图像处理的指纹识别技术具有广阔的应用前景。
首先，在安全领域，指纹识别技术可以用于身份验证、门禁控制等场景，提高安全性和便利性。
基于人工智能的指纹识别技术
基于人工智能的指纹识别技术随着科技的不断进步，人工智能（AI）的应用正在逐步渗透到我们生活的各个方面。
其中，基于人工智能的指纹识别技术，已经成为了安全领域的重要应用之一。
本文将从何为指纹识别、指纹识别技术原理、基于人工智能的指纹识别技术等多个方面，对指纹识别技术展开讨论。
一、何为指纹识别指纹识别技术是一种生物识别技术，利用人体指纹的固有特征进行身份验证或辨识。
指纹作为人体的生物特征之一，不受人为的改变，稳定性很高。
在人类历史长河中，人们早已认知到指纹的独特性，但指纹识别作为一种科技，是在19世纪才逐渐被人们所认知。
二、指纹识别技术原理指纹识别技术原理主要包括成像、特征提取和匹配三个步骤。
1. 成像指纹成像是指通过设备对人体指纹进行图像采集和处理的过程。
这一阶段的目的是将指纹表面的形态（脊与谷）转化为数字信号，以便后面的数据处理。
2. 特征提取指纹的某些特征（如脊线、分叉点等）在不同人之间是不同的，也就是说，每个人的指纹都有自己独特的特征点。
在特征提取阶段，系统将指纹的形态信息转化成比较容易处理的特征向量。
3. 匹配在匹配阶段，将采集到的指纹信息与数据库中存储的原始指纹信息进行比对，以实现指纹的识别和身份验证。
三、基于人工智能的指纹识别技术随着人工智能技术的发展，基于人工智能的指纹识别技术也得到了广泛的关注和应用。
相比传统的指纹识别技术，基于人工智能的指纹识别技术具有更高的准确性和更快的处理速度。
1. 深度学习算法在基于人工智能的指纹识别技术中，深度学习算法已经成为了主流。
深度学习技术基于大量的实验数据不断优化自身的能力，最终实现更加准确的指纹识别。
2. 神经网络神经网络是一种类比于人类大脑的计算架构，具有处理和识别信息的能力。
在指纹识别中，神经网络可以通过学习和预测人体指纹的具体特征，来提高指纹识别的准确性。
3. 卷积神经网络卷积神经网络是一种针对图像、语音等信号进行处理的神经网络，被应用于图像识别、物体识别等方向。
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华北水利水电大学研究生结课论文基于指纹的识别技术姓名学号专业分数摘要：随着信息时代的发展, 自动指纹识别技术已经广泛地应用于公安、海关、银行、网络安全等需要进行身份识别领域。
本文概述了自动指纹识别系统的研究现状和指纹识别系统的算法流程，并在此基础上重点研究了指纹图像的分割算法和指纹图像细化算法。
针对在指纹采集过程中存在着大量的低质量指纹图像，影响指纹识别系统的识别率的问题，本文对指纹图像的分割等预处理作了较为深入的研究，采用了均值方差的指纹图像分割算法，仿真结果表明，该方法有效的改善了指纹图像的质量。
关键词：指纹识别；均值方差；指纹细化ABSTRACT：With the developments of the information age, automated fingerprint identification technology has been widely used in public security, customs, banking. This article outlines both the study status and algorithm process of a Automated Fingerprint Recognition System, and on this basis, focuses on the segmentation of fingerprint image and fingerprint image thinning algorithm to do the study. in the fingerprint collection process, there are existences of a large number of low-quality fingerprint images, affecting the identification rate of fingerprint recognition system problems. The paper focuses on fingerprint image segmentation which belongs to pre-research makes a more thorough study, putting forward a fingerprint image segmentation algorithm by used the mean and variance of the image. Calculating the mean and variance of each piece, and then if this result is almost close to 0 that it is regarded as the background. The area variance is not zero will use threshold segmentation algorithm.Keywords:fingerprint recognition; mean and variance; fingerprint refinement1引言1.1 研究的意义科学技术的迅猛发展为人类的生产生活带来了极大的便利，大大地推动了现在社会的进步和发展。
在网络化时代的今天，我们每个人都拥有大量的认证密码，比如开机密码、邮箱密码、银行密码、论坛登陆密码等等；并配备了各种钥匙，如门锁钥匙，汽车钥匙，保险柜钥匙等。
这些都是传统的安全系统所采用的方式，随着社会的发展，其安全性越来越脆弱。
而我们的生活随时都需要进行个人身份的确认和权限的认定。
指纹特征是人终生不变的特征之一，而且不同人的指纹特征相同的可能性几乎为零。
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，指每一个正常人都有指纹。
②唯一性，指每一个人的指纹都不同。
③终生不变性，指非意外事故指纹终身不变。
因此，指纹识别技术，作为一种可靠的生物识别技术[1]，受到了人们的重视。
尽管人们已经对自动指纹识别技术作了深入广泛的研究，指纹识别技术也获得了不少应用，但是指纹识别的应用在目前并没有获得普及，这主要是因为指纹识别在识别准确性和识别速度方面还远远不能满足很多实际应用的要求。
这就要求研究指纹识别环节中若干问题，这对于问题的解决很有意义。
1.2 指纹识别技术相对于其它生物识别认证技术而言，自动指纹识别是一种更为理想的身份确认技术，因为指纹相对于其它几种生物特征具有以下一些独特的性质：(1)互异性；世界上两个指纹完全相同的概率小于10-9，几乎为零。
(2)不变性；人的指纹特征不随年龄的增长和胖瘦或其他情况的改变而改变。
(3)具有和主体永不分离性；这样对主体身份的识别更具真实性。
(4)指纹的使用比起其它证卡来说更快捷、安全准确、无干扰，可实现快速登录注册。
2 指纹图像的分割2.1 指纹图像分割概述在指纹识别系统中，指纹图像分割是图像预处理的一部分。
指纹分割的最基本的依据是图像某些特征和特征集合。
图像特征是指纹图像的固有属性,如灰度值,邻域关系,纹线的扭曲程度等。
特征集合则是几种的结合。
通过提取图像特征,可将原始图像映射到特征空间,使图像特征在特征空间中呈现一定的分布[6]。
因此根据以上的的灰度值领域关系，纹线的扭曲程度，指纹图像分割大致分为三类：基于像素的图像分割，基于块特征的图像分割以及基于全局的图像分割。
基于像素的指纹图像分割中目前流行多尺度小波变换和阈值法。
小波变换和傅里叶变换的出发点都是将信号表示成基函数的线性组合。
所不同的是傅里叶变换采用时间属于(一∞，+∞)的谐波函数)exp(inx 作为基函数，而小波变换的基函数是具有紧支集的母函数ψ(t)，通过对母函数ψ(t)进行伸缩和平移得到一个小波序列：()⎪⎭⎫ ⎝⎛-=a b t a t b a ψψ1, R b a ∈,；0≠a 式中a 为伸缩因子，b 为平移因子。
对于任意函数()()R L 2∈t f 的连续小波变换[7]：公式（1）为变换公式，公式（2）为重构公式。
()()dt a b t t f a f b a R b a f ⎰⎪⎭⎫ ⎝⎛-==-*21,,,W ψψ （1） dadb a b t b a W a f ⎰⎰⎪⎭⎫ ⎝⎛-∞+∞∞+∞ψψ),(1C 12-- （2） 计算机中的图像信息是以离散信号形式存放的，在信号处理中，特别是在数字信号处理和数值计算等方面，为了计算机实现的方便，连续小波必须进行离散化，而最基本的离散化方法就是二进制离散，一般将这种经过离散化的小波及其变换叫做二进小波和二进变换。
小波变换的特点是压缩比高，压缩速度快，压缩后能保持信号与图象的特征不变，且在传递中可以抗干扰。
在指纹识别识别中使用小波变换有助于噪声的滤除以及有利于检测奇异点。
但是小波变换的明显缺点是它计算复杂，计算效果也取决于函数的选择。
另一种阈值分割就是简单地用一个或几个阈值将图像的灰度直方图分成几个类，认为图像中灰度在同一个灰度类内的像素属同一物体。
它是图像分割中最基本的方法。
其原理是先定一个阈值，大于此值为1，小于则认为为0；多阀值则可以利用多维函数。
此原理在匹配中也可以运用。
其优点是计算简单，仅需比较灰度值即可；运算效率较高，速度快；它的缺陷在于仅考虑图像的灰度信息，而忽略了图像的空间信息，对于图像中不存在明显灰度差异或各物体的灰度值范围有较大熏叠的图像分割问题难以得到准确的结果[8]。
代表块特征的指纹图像分割目前研究趋势为多种块基本特征如灰度均值、块灰度方差[9]、块方向图等综合运用和重新定义块特征。
其中块指的是将图像分个成一个个小的图像块。
图像均值就是对每一个单位块的灰度值取均值，方差则反映该块中各点与均值的偏差性，方向[10]这可以很好的反映纹理的变化趋势。
一般来说，常见的方向场的计算分为掩模法和公式法两大类。
人类开发的基于最小均方估计算法，即公式法。
()),(,2),(2/2/2/2/v u v u j i r w i w i w j w j x ∑∑+-+-∂∂=（3）()22/2/2/2/2),(,),(v u v u j i r w i w i w j w j y ∑∑+-+-∂-∂=（4） 它是利用正交坐标系下，原点到它们组成的坐标点的有向线段与X 的正半轴的夹角可来表示该子块的块方向。
这种方法最大的优点是易实现，很好体现出纹理，但缺点是对于变化太快的部分出错。
此方法的实现是利用方向滤波器。
基于全局的图像分割则是根据情况特别是某些特殊场合的利用，如残缺指纹。
全局的图像分割可以是人工选定几个特定点后再根据全局的特点来处理，此法也可运用于匹配。
基于全局的指纹识别仍处于实验室探索阶段,应用领域中尚不广泛。
2.2 均值方差法在图像分割概述中，已经提到基于块特征的指纹图像分割。
在这部分将重点介绍均值法差法的计算方法和在仿真中的运用。
该算法基于背景区灰度方差小，而指纹区方差大的思想，将指纹图像分成块，计算每一块的方差，如果该块的方差小于阈值为背景，否则为前景。
具体步骤分以下三步：(1)将低频图分成M M ⨯大小的无重叠方块，方块的大小以一谷一脊为宜。
(2)计算出每一块的均值和方差。
设指纹图像I 的大小为L H ⨯，AVE 和VAR 分别为原指纹图像的均值和方差，AVE 和VAR 可以通过公式(5)和(6)计算得到。
∑∑=-=⨯=1-H 01),(L H 1AVE i L j j i I （5） 21-H 010AVE -),( L H 1VAR ）（∑∑=-=⨯=i L j j i I （6） (3)如果计算得到的方差几乎接近于0就认为是背景，对于方差不为零的区域在进行阈值分割算法，这种算法主要是根据计算得到的方差来决定其是否为背景区。
在使用方差均值法之前还要使用归一法将图变为低频图。
归一化的目的是把不同原图像的对比度和灰度调整到一个固定的级别上，为后续处理提供一个较为统一的图像规格[11]。
指纹图像的归一化公式如式(7)所示，当大于平均值时为加。
⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧---+=VAR AVE y x I VAR VAR AVE y x I VAR y x 200200)),((AVE )),((AVE ),I （ （7） 其中0AVE 和0VAR 为期望的灰度均值和方差。
2.3 仿真结果和结论本实验基于2.0GHz 的Pc 机，Window 7操作系统，MATLAB7.0的仿真软件环境下。
指纹来自于指纹数据库，为了验证这种分割方法的适用性，从数据库中挑选了2幅差异较大的指纹图像。
仿真中归一化的参数0AVE 取了150，0VAR 取了100，分割的区域大小M 取了10。