指纹及图像采集流程
指纹图像采集系统的设计
由棱镜 与透 镜 组 成 的指 纹 传 感 器 ， 利用 全反 射 型 指纹 传感 器探 测 指 纹 信 息 ， 即通 过 棱 镜 生成 反 映 指纹 信 息 的光 图像 ， 通 过 透镜 使 这 种 光 图像 在 摄 再
像机 的摄 像 面上成 像 ， 获得 有反 差 的指纹 图像 ． 但
２ １ 由棱镜 和 透镜 构成 的指 纹取 像 系统 ．
本 文通 过 对 图像 传感 器 的分 析 和研 究 ， 计 了 设
一
种新 型指纹 图像 采 集 系 统． 系统 避 免 了传 统设 该
Hale Waihona Puke 计 中系 统“ 大” 庞 的缺点 ， 同时具 有快 速 、 准确 和可靠
的特点 ．
１ 图像 采 集 系统
第 ２ 卷 第 ２期 １
程
琼
指 纹 图像 采 集 系统 的设 计
４ ９
的空间没 有 了 ， 可缩 小整 个指 纹采 集 系统 的体 积． 另 外， 输入 面 和电荷耦 合器 摄 像 面 之 间 直接 用 光 纤传 送 图像 ， 图像较 清 楚． 缺 点是 ： 指经 常 和 全 反 射 其 手 面接触 ， 容易使 纤维 光学 板输 入 面脏污 和磨损 ， 它 其
的反 差也 不很 强烈 ， 以后指 纹 的提取 带来 困难． 为 ２ ３ 由波导 板和 透镜构 成 的取像 系统 ．
是 ， 为通 过 透 镜 使 棱 镜 面成 像 ， 须 要 有 成 像 空 因 必 间 ， 以小 型 化 的传感 器 比较难 以实 现． 所 同时具有 以 下缺 点 ： 留有 指纹 的棱 镜 面相 对 于透 镜 和摄 像 面 有
些 倾 斜 ， 以不会 在整 个 面上 聚焦． 所 ２ ２ 由纤维 光学 板构 成 的指纹 取像 系统 ．
基于生物识别的门禁系统的工作原理
基于生物识别的门禁系统的工作原理现代科技的发展使得门禁系统的安全性和便利性得到了显著提升。
在过去，人们常常使用钥匙或者密码来控制门禁系统，但是这种方式存在着一定的弊端，比如钥匙容易丢失或者被盗用，密码也可能被他人破解。
为了解决这些问题，基于生物识别的门禁系统应运而生。
基于生物识别技术的门禁系统能够通过扫描和识别个体身体的生物特征来判断其身份的真实性，从而为其提供进入权限。
这种技术用于门禁系统主要有三种常见的生物识别方式，包括指纹识别、人脸识别和虹膜识别。
下面将逐一介绍这些生物识别方式以及基于它们的门禁系统的工作原理。
一、指纹识别指纹识别是最常见和最成熟的生物识别技术之一。
每个人的指纹都是独一无二的，因此可以作为身份的唯一标识。
基于指纹识别的门禁系统通过图像传感器采集用户的指纹图像，并将其与已存储的指纹模板进行比对。
如果比对结果匹配，则系统认为该用户身份合法，控制门禁系统开启。
二、人脸识别人脸识别是近年来发展最迅速的生物识别技术之一。
基于人脸识别的门禁系统通过摄像头采集用户的面部特征，然后使用算法将其转化为数字模板。
在用户进行身份验证时，系统会将其面部特征与已存储的模板进行比对。
如果比对结果达到预设的相似度阈值，则系统允许用户进入。
三、虹膜识别虹膜识别是一种高精准度的生物识别技术。
每个人的虹膜纹理都是独一无二的，因此可以用于身份识别。
基于虹膜识别的门禁系统使用专用的摄像头获取用户的虹膜图像，并将其与已存储的虹膜模板进行比对。
如果比对结果匹配，则用户被认为是合法的，并被允许进入。
基于生物识别的门禁系统的工作原理可以简单归纳为以下几个步骤：1. 采集生物特征信息：系统通过传感器采集用户的生物特征信息，如指纹、面部特征或虹膜图像。
2. 特征提取与模板生成：系统对采集到的生物特征进行处理和提取，将其转化为数字模板或特征向量。
3. 模板存储和管理：系统将用户的特征模板存储在数据库中，以便后续的比对操作。
4. 身份验证比对：当用户需要进入门禁系统时，系统会对其提供的生物特征进行比对，将其与存储的模板进行匹配。
数字图像处理指纹识别系统课件
利用SVM进行指纹分类时，通过选择最有利于分 类的特征，提高指纹识别系统的性能。
3
基于SVM的参数优化
利用SVM的参数调整，优化分类器的性能，从而 提高指纹识别系统的准确率和鲁棒性。
08
实践环节与实验案例
基于OpenCV的指纹图像处理程序编写
指纹图像的采集
01
指纹图像的预处理
02
数字图像处理基础
数字图像处理概述
数字图像处理定义
数字图像处理是一门利用计算机对图像进行分析、处理和理解的学科。
数字图像处理应用
数字图像处理在许多领域都有广泛的应用，如人脸识别、目标检测、医学影像分析等。
数字图像处理基本流程
数字图像处理的基本流程包括图像预处理、特征提取和图像识别等环节。
图像增强技术
数字图像处理指纹识别系统课件
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目录
• 引言 • 数字图像处理基础 • 指纹识别系统概述 • 指纹图像预处理 • 指纹特征提取 • 指纹匹配与识别 • 指纹识别系统的性能评估与优化 • 实践环节与实验案例
01 引言
背景介绍
随着生物识别技术的发展，指纹 识别技术已成为最常用的身份识
基于MATLAB的指纹特征提取与匹配实验
指纹图像的读取与预处理
01
使用MATLAB读取原始指纹图像，并进行灰度化、二值化和去
噪等预处理操作。
指纹特征的提取
02
通过MATLAB实现各种指纹特征提取算法，如基于小波变换的
特征提取、基于傅里叶变换的特征提取等。
指纹特征的匹配
03
将提取出的指纹特征与已有的指纹库进行匹配，实现指纹识别
通过提取指纹的关键特征点， 如核心点、三角点、纹理等，
电子指纹锁说明书
电子指纹锁说明书一、 特点本产品应用了先进的指纹识别技术，具有存储指纹容量大，拒真率和认假率低，识别时间短，安全性高等特点.并且内置锂电池供电，可以多次充电，增长了使用寿命.二、 使用注意事项1. 录入或对比指纹时,可能由于指纹放在指纹采集器的位置有偏差而使操作不成功或采集的指纹图像质量下降。
请在录入指纹时尽量把手指放在指纹采集器的正中.如下图。
2. 本产品不宜使用于室外或阳光强烈的环境。
如果由于阳光强烈而不能正常工作，可以在按手指前用物件遮挡阳光。
3. 本产品采用光学采集指纹.使用时请小心保护采集器或避免弄脏。
4. 录入指纹时，手指按在指纹采集器的时间不要太长,约0.5秒为合 适。
若放的时间太长会影响采集效果.5. 本产品在不工作时会处于休眠状态。
当把手指按下时，指纹采集器的灯会亮，这时不要移开手指.直到听到有信号声音发出才可移开手指。
如果在信号声音发出前移开手指，则会认为是非法指纹。
6. 使用时确保本产品的工作电压在3.6VDC ---— 5VDC ,且不要把输入电源的正负极接反。
在安装前建议先对本产器充电。
手指位置合适，正确手指位置偏高,错误 手指位置偏低,错误 A 区与B 区重合指纹采集器锁芯机械钥匙孔把 手锁 体 后 盖电路板初始化按钮三、 锁结构四、 操作说明1． 打开后盖要进行初始化或设置管理指纹，必须先打开后盖,才可进行操作。
（请参考视频文件“打开后盖.asf ”）前 面 板 图后 面 板 图指示灯 充电接口2． 设置管理指纹此功能可设入管理指纹，管理指纹具有最高权限，可以增加和删除普通用户指纹。
每把锁可以设2个管理指纹。
操作步骤: （请参考视频文件“设置一个管理指纹1.asf ” 和 “设置一个管理指纹2.asf ”)A. 按下电路板上的初始化按钮，听到“嘟”一声，同时红绿灯闪烁.B. 这时把要设成管理指纹的手指(要求此手指从未录入过)在指纹采集器上按一下。
如果此指纹采集成功,则会响一声并且指示灯从红绿灯交替闪烁变为绿灯闪烁。
指纹校准 原理(一)
指纹校准原理(一)指纹校准原理解析什么是指纹校准？指纹校准是一种用以识别和验证个体身份的技术。
通过分析和比对指纹图像中的特征点和模式，可以确定一个人的身份，并对比数据库中的指纹数据以进行验证。
指纹识别的基本原理1.采集指纹图像：使用指纹传感器或手机指纹识别器等设备，将用户的手指按压在上面，采集指纹图像。
2.图像预处理：对采集到的指纹图像进行去噪、增强等处理，提高后续特征提取的准确性和可靠性。
3.特征提取：通过算法对预处理后的指纹图像进行分析，提取出指纹图像中的特征点、纹线等信息。
4.特征匹配：将提取到的指纹特征与现有指纹数据库中的特征进行比对，找到相似度最高的指纹模板。
5.决策判断：基于特征匹配的结果，判断该指纹是否属于已注册的用户，并给出判断结果。
指纹校准的原理指纹校准是指在指纹识别过程中进行的校准操作，用于提高指纹识别的准确性和可靠性。
1.位置校准：在图像预处理阶段，对采集到的指纹图像进行位置校准。
根据用户手指的位置和姿态，调整图像中指纹的位置和方向，使其与标准模板匹配。
2.质量校准：根据指纹图像的质量评估指标，对图像进行质量校准。
去除图像中的噪声、模糊等因素，提高特征提取的准确性和鲁棒性。
3.特征校准：通过分析采集到的指纹图像，确定特征点的位置和模式。
如果存在错误或缺失的特征点，可以根据已知特征点的位置进行补充或纠正，提高特征匹配的准确性。
4.模板更新：根据校准后的指纹图像，更新用户的指纹模板。
确保用户的指纹数据与最新校准的图像一致，提高后续的指纹识别准确率。
指纹校准的应用指纹校准技术广泛应用于各个领域，主要包括以下方面：•个人身份验证：在手机、电脑和门禁系统等设备中，使用指纹校准技术进行个人身份的验证和识别，提高设备的安全性和便捷性。
•法医学：在刑侦领域，通过指纹校准技术对现场指纹进行提取和比对，帮助破案和司法实践，确保司法公正和社会安全。
•边境安全：在边境口岸和机场等地，使用指纹校准技术进行旅客身份的识别，防止偷渡、恐怖主义和犯罪行为。
指纹识别技术
指纹的总体特征 ：
指那些用入眼直接就可以 观察到的特征 包括:纹形, 模式区,核心点,三角点,纹 数.
指纹的局部特征 是指指纹
上的节点的特征，这些具
有某种特征的节点称为特 征点。 包括:特征点的类 型,方向,位置.
指纹识别的原理和方法
行比较，就可以验证它的真实身份，这就是指纹识别技术。
研发历史
1684年
1809年
1823年
1880年
1891年
20世纪 90年代
英国植物形态学 家Grew发表了 第一篇研究指纹
的科学论文
Bewick把自己 的指纹作为商
标。
解剖学家 Purkije将指 纹分为九类。
Faulds在《自然》 Galton提出著名的高尔顿分类系统。 杂志提倡将指纹 之 后，英国 、美国德国等的警察部 用于识别罪犯。 门先后采用指纹鉴别法作为身份鉴
在指纹自动识别过程中，输入的指纹图像由于各种原因的影响，是一幅 含噪音较多的灰度图象这些噪声对指纹特征信息的提取造成一定的影响, 甚至会产生许多伪特征点。预处理的目的就是去除图象中的噪音，把它 变成一幅清晰的点线图， 便于提取正确的指纹特征。
原始图像
滤除噪音 后的图片
对图像二值化
图像二值化是提取经滤除噪音后的指纹图像的脊线，用‘1’ 表示脊线上的点，‘0’表示背景和谷线，从而把原始灰度 图像转化为二值图像。
定的主要方法。随着计算机和信息 技术的发展，FBI和法国巴黎警察局 于六十年代开始研究开发指纹自动 识别系统AFIS用于刑事案件侦破。
指纹自动识别系统。
用于个人 身份鉴定 的自动指 纹识别系 统得到开 发和应用
指纹识别技术的原理
人员生物特征信息采集流程
人员生物特征信息采集流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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在进行人员生物特征信息采集之前，需要做好充分的准备。
阐述指纹识别的工作原理及流程
阐述指纹识别的工作原理及流程英文版Explaining the Working Principles and Process of Fingerprint RecognitionFingerprint recognition is a biometric technology that identifies individuals based on their unique fingerprint patterns. It has become a widespread security measure in various applications ranging from smartphones to high-security access control systems. Let's delve into the working principles and process of fingerprint recognition.Working Principles:Fingerprint recognition relies on the principle that no two individuals have identical fingerprint patterns, even twins. These patterns, known as ridges, are formed during fetal development and remain consistent throughout a person's life. The ridges form a complex pattern of arches, loops, and whorls, which are unique to each individual.Fingerprint scanners capture the ridge patterns using optical, capacitive, or ultrasonic sensing methods. Optical scanners use light to illuminate the fingerprint and capture the pattern using a camera or sensor. Capacitive scanners detect the ridges by measuring the changes in electrical capacitance between the skin and the scanner's surface. Ultrasonic scanners emit sound waves that bounce off the ridges and are captured by a receiver, creating a detailed image of the fingerprint.Process:Image Acquisition: The first step involves capturing a high-resolution image of the fingerprint using a scanner. The scanner may require the user to press their finger against a surface or slide it over a sensor.Pre-processing: The captured image undergoes pre-processing to enhance the quality and clarity of the fingerprint pattern. This may include noise reduction, image enhancement, and binarization to convert the image into a binary format where the ridges and valleys are clearly distinguished.Feature Extraction: During this stage, the scanner identifies key features or points of interest in the fingerprint pattern. These features, such as ridges' endings, bifurcations, and crossings, are unique to each fingerprint and serve as identifiers.Matching: The extracted features are then compared with pre-stored fingerprint templates in a database. This comparison is done using algorithms such as minutiae-based matching, which compares the positions and types of features.Verification: If a match is found, the system verifies the identity of the individual. This verification can be done in real-time, such as unlocking a smartphone, or it can be part of a more comprehensive security process, such as accessing a secure facility.In conclusion, fingerprint recognition works by capturing and analyzing the unique ridge patterns on a person's finger. This process, from image acquisition to verification, is highly reliable and has revolutionized the way we authenticate identity and ensure security.中文版阐述指纹识别的工作原理及流程指纹识别是一种生物识别技术，它基于个人独特的指纹模式来识别个体。