基于纹理分析的指纹识别系统设计
基于掌纹识别技术的身份认证系统设计
基于掌纹识别技术的身份认证系统设计在数字化时代，当我们要访问互联网、手机银行、数字证书等需要身份认证的场景时，我们往往需要输入账号和密码等信息以进行身份验证。
虽然这种方式已经得到了广泛应用，但是它依然存在一些弊端，比如容易被黑客攻击或者强行猜解密码等，因此有必要提高身份认证的可靠性和安全性。
在这种情况下，基于掌纹识别技术的身份认证系统应运而生。
掌纹是人体表面的一种生物特征，其在形状和纹路上具有较高的差异性和唯一性。
因此，掌纹识别技术可以用于身份认证和安全访问控制等领域。
本文将介绍基于掌纹识别技术的身份认证系统的设计方案，包括系统的架构、工作原理、技术实现和优缺点等。
一、系统架构基于掌纹识别技术的身份认证系统主要包括以下四个部分：掌纹采集仪、掌纹识别算法、身份认证服务器和用户终端。
1.掌纹采集仪：掌纹采集仪是用于采集用户掌纹图像的设备。
采集仪的类型和品质直接影响到识别系统的准确率，因此选择高品质采集仪是很重要的。
2.掌纹识别算法：掌纹识别算法是用于对采集到的掌纹图像进行处理和比对，以判断用户的身份是否合法、真实。
掌纹识别算法可以分为两类：基于特征的算法和基于神经网络的算法。
3.身份认证服务器：身份认证服务器是存储用户信息和掌纹图像的中央服务器，也是掌纹识别算法的运行环境。
当用户提交掌纹图像后，服务器会将其与数据库中的掌纹图像进行比对，然后将比对结果返回给用户终端。
4.用户终端：用户终端可以是手机、电脑等设备。
用户提交掌纹图像后，终端会将其上传到身份认证服务器进行比对，然后根据比对结果来判断用户是否合法。
如果比对成功，用户可以进行相应的操作，否则会被拒绝访问。
二、工作原理系统的工作原理如下：1.用户在终端上提交掌纹图像。
2.终端将采集到的掌纹图像传输到身份认证服务器上。
3.身份认证服务器从数据库中取出用户的掌纹图像，与终端上传的掌纹图像进行比对。
4.如果两幅图像相同，则认证成功，否则认证失败。
5.服务器将比对结果返回给终端，终端根据比对结果判断用户是否合法。
基于机器学习的智能指纹识别系统设计
基于机器学习的智能指纹识别系统设计智能指纹识别系统是一种基于机器学习的先进技术，旨在通过分析和比对指纹图像来实现快速、准确的指纹识别。
本文章将探讨基于机器学习的智能指纹识别系统的设计原理、方法以及实际应用。
1. 引言指纹识别是一种非常有效的生物特征识别技术，因为每个人的指纹图案都是独一无二的。
传统的指纹识别方法主要依赖于专业人员的目视判断和标准化比对，但这种方法不仅费时费力，还容易出现判断的主观性误差。
而基于机器学习的智能指纹识别系统能够通过建立模型并进行训练，从而实现自动化、准确性更高的指纹识别。
2. 设计原理基于机器学习的智能指纹识别系统，主要依赖于以下两个关键原理：2.1 特征提取在指纹图像处理过程中，首先需要从图像中提取出有效的特征信息。
特征提取是智能指纹识别系统设计的核心。
传统的特征提取方法如Ridgelet、Gabor等依赖于人工设计，但这些方法需要耗费大量的时间和经验。
而基于机器学习的特征提取方法，如卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM），能够自动从数据中提取有用的特征信息，大大缩短了特征提取的时间，并提高了特征的表达能力。
2.2 分类模型训练在特征提取之后，需要通过建立分类模型对指纹进行分类。
分类模型是基于机器学习的智能指纹识别系统的关键组成部分。
常见的分类模型包括朴素贝叶斯分类器、决策树分类器、支持向量机等。
这些模型根据已经提取的特征和对应的标签进行训练，建立了模型的分类规则。
在实际应用中，可以通过交叉验证等方法来评估分类模型的性能，并进行调整和优化。
3. 算法流程基于机器学习的智能指纹识别系统的算法流程一般包括以下几个步骤：3.1 数据收集首先，需要收集大量的指纹数据集。
这些数据集应包含正常指纹、湿指纹、模糊指纹、变形指纹等常见的指纹图像，以模拟不同情况下的指纹识别场景。
3.2 数据预处理收集到指纹数据后，需要对数据进行预处理，包括图像去噪、图像增强、边缘检测等。
预处理能够有效提高指纹图像的质量，减少噪声对识别准确性的影响。
指纹识别系统毕业设计
指纹识别系统毕业设计指纹识别系统毕业设计随着科技的不断发展，指纹识别系统在各个领域得到了广泛的应用。
无论是手机解锁、银行身份验证还是门禁系统，指纹识别系统都成为了一种方便、高效且安全的身份验证方式。
因此，设计一个高精度、可靠性强的指纹识别系统成为了许多毕业生的选择。
一、背景介绍指纹识别系统是一种生物识别技术，通过对指纹图像进行特征提取和匹配，实现对个体身份的验证和识别。
其原理是基于每个人指纹的独特性，即使是同卵双胞胎的指纹也有所不同。
这种独特性使得指纹识别系统成为了一种安全性较高的身份验证方式。
二、设计目标在设计指纹识别系统的毕业设计中，我们需要确定明确的设计目标。
首先，系统应具有高精度的识别率，以确保用户的身份验证准确无误。
其次，系统应具备较快的响应速度，以提高用户体验。
最后，系统应具备较高的可靠性和安全性，以防止非法侵入。
三、系统设计指纹识别系统的设计可以分为硬件设计和软件设计两个部分。
硬件设计方面，我们需要选择合适的指纹传感器，以获取高质量的指纹图像。
传感器的选择应考虑到图像分辨率、噪声抑制能力和耐久性等因素。
此外，我们还需要设计合适的指纹采集装置，以确保用户方便快捷地进行指纹录入。
软件设计方面，我们需要进行指纹图像的预处理、特征提取和匹配算法的设计。
预处理包括图像增强、降噪和图像分割等步骤，以提高图像质量。
特征提取是指从指纹图像中提取出独特的特征，常用的方法包括细节方向频率、Gabor滤波和小波变换等。
匹配算法是指将采集到的指纹特征与数据库中的指纹特征进行比对，常用的算法有最小二乘法、相似性度量和支持向量机等。
四、系统实现在系统实现过程中，我们需要进行系统的编程和调试。
编程语言的选择应根据实际情况来确定，常用的编程语言有C++、Python和Java等。
编程过程中，我们需要根据设计目标和系统需求来编写相应的代码，包括图像处理、特征提取和匹配算法等。
在系统调试过程中，我们需要对系统进行全面的测试和优化。
指纹识别系统-实验报告-
实验报告《指纹识别系统》【实验名称】指纹识别系统【实验目的】 1.对指纹识别系统的图像预处理有一定的掌握；2.对后续操作只简单了解；3.通过功能模块实现指纹识别系统。
【实验内容】 1.系统需求分析；2.系统设计；3.系统实现。
【实验步骤】一、系统需求分析1、目的与背景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、论坛登录密码等；并配备了各种钥匙，如门钥匙，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，随着社会发展，其安全性越来越弱。
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，尤其是在信息社会，人们对于安全性的要求越来越高，同事希望认证的方式简单快速。
为了解决这一问题，人们把目光转向了生物识别技术，希望能借助人体的生理特征或行为来进行身份识别。
这样人们可以不用携带大串钥匙，不用费心去记各种密码。
另外，生物特征具有唯一性，不可复制性，例如指纹。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形。
而人类在追寻文档、交易及物品的安全保护的有效性与方便性经历了三个阶段的发展。
第一阶段也就是最初始的方法，是采用大家早已熟悉的各种机械钥匙。
第二阶段是由机械钥匙发展到数字密钥如密码或条形码等。
第三阶段是利用人体所固有的生物特征（指纹识别）来辨识与验证身份。
生物识别（指纹识别）是当今数字化生活中最高级别的安全密钥系统。
对生物识别(指纹识别)技术来说，被广泛应用意味着它能在影响亿万人的日常生活的各个地方使用。
通过取代个人识别码和口令，生物识别（指纹识别）技术可以阻止非授权的"访问"，可以防止盗用ATM、蜂窝电话、智能卡、桌面PC、工作站及其计算机网络；在通过电话、网络进行的金融交易时进行身份认证；在建筑物或工作场所生物识别技术（指纹识别）可以取代钥匙、证件、图章等。
生物识别(指纹识别)技术的飞速发展及其广泛应用将开创个人身份鉴别的新时代！指纹识别二．系统设计1.总体设计及系统架构本系统有两大功能：指纹登记和指纹比对。
指纹识别系统设计报告
人工智能实验报告指纹识别系统课程名称：人工智能导论设计题目：指纹识别系统姓名：杜晓燕学号： 201207010117 专业班级：计科1201 指导老师：程国建成绩：一、设计题目指纹识别系统二、设计目的当代社会，身份鉴别越来越重要，传统的身份鉴别方法（如身份证、信用卡、口令、密码等）可能会丢失、被盗或忘记。
同时，传统的身份鉴别手段与用户并不惟一绑定，一旦他人获得，将拥有和失主同样的权力。
而指纹特征是人所固有的生理特征，具有惟一性和终生不变性的特点。
因此指纹认证在身份认证和身份识别中成为重要的手段。
三、程序设计内容1.主要内容本指纹识别系统主要是对用户指纹进行提取将采集的指纹模板数据写入数据库，将实时采集的指纹图像作为指纹样板和数据库中的指纹模板逐一对，从而确认指纹样板身份。
2.主要功能指纹识别系统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：通过专门的指纹采集仪可以采集活体指纹图像。
目前，指纹采集仪主要有活体光学式、电容式和压感式。
对于分辨率和采集面积等技术指标，公安行业已经形成了国际和国内标准，但其他还缺少统一标准。
根据采集指纹面积大体可以分为滚动捺印指纹和平面捺印指纹，公安行业普遍采用滚动捺印指纹。
另外，也可以通过扫描仪、数字相机等获取指纹图像。
指纹图像压缩：大容量的指纹数据库必须经过压缩后存储，以减少存储空间。
指纹图像处理：包括指纹区域检测、图像质量判断、方向图和频率估计、图像增强、指纹图像细化等。
本系统主要功能包括指纹采集、指纹识别、人员认证、人员登记。
四、功能实现的基本思路1.模块化设计模块化是面向对象编程中的一个特征。
把特定应用设计为一个模块，并从属性和方法两方面设计成为一个类模块。
把类模块设置在不同的名字空间就可以用这类相同的类对应不同的应用。
即使添加一个同样的类也不会影响不同名字空间的其他同类成员。
2.可扩充设计面向对象编程从本质上支持可扩充性。
基于掌纹识别技术的智能支付系统研究
基于掌纹识别技术的智能支付系统研究随着手机支付的普及，人们对于支付系统中隐私保护的需求越来越强烈。
而传统的支付方式如密码、指纹等，都有着一定的风险。
因此，基于掌纹识别技术的智能支付系统得到了越来越多的关注和研究。
一、掌纹识别技术介绍掌纹识别技术是一项生物特征识别技术，它利用摄像机和计算机软件对掌纹进行采集、处理和识别。
与其他生物特征识别技术相比，掌纹识别技术具有独特的优势。
首先，掌纹的图案与纹理具有高度的随机性和复杂性。
每个人的掌纹图案都是独一无二的，即使在同一人的两只手中也会存在细微的差异。
因此，掌纹识别技术的准确率很高。
其次，掌纹识别技术不受环境影响。
与指纹等生物特征不同，掌纹不易受到污染、受伤等因素的影响。
即使手部被包裹或者潮湿，掌纹同样可以正常采集和识别。
最后，掌纹识别技术对于隐私保护较为完善。
掌纹的采集只需要进行一次，之后只需进行比对。
因此，用户的掌纹图案不会留存在平台上，也不会被泄露。
二、基于掌纹识别的智能支付系统设计基于掌纹识别的智能支付系统，可以采用多种方式进行设计。
下面我们简单介绍一种方案供参考。
1.注册阶段用户在注册时，需要进行掌纹图案采集和识别。
系统需要对用户的掌纹进行图像处理和特征提取，将其转化为数字字符串进行存储。
这个数字字符串包含了用户的掌纹图案信息，但不会泄露真实的掌纹图像，从而最大程度地保护了用户的隐私。
2.支付阶段在支付阶段，用户需要输入金额和选择支付方式。
然后，系统会向用户发送一个短信或者弹出一个输入框，提示用户进行掌纹识别。
用户将手掌放在摄像机前，系统将采集掌纹图案，利用存储的数字字符串进行匹配验证。
如果验证通过，支付系统将完成交易。
整个过程快速简单，且用户不必输入卡号和密码等隐私信息。
3.安全防范措施智能支付系统中，安全防范措施是必不可少的。
在基于掌纹识别技术的支付系统中，有以下几种安全措施：（1）提高掌纹识别的准确率。
在注册过程中，系统应尽可能多地采集掌纹图案，这样可以提高系统的识别准确率，避免因为手部位置、环境等因素导致误识别。
一种新型指纹识别系统的设计与实现
一种新型指纹识别系统的设计与实现指纹识别是一种常见的生物特征识别技术，在个人身份验证、犯罪调查和安全控制等领域有广泛的应用。
为了进一步提高指纹识别系统的安全性和效率，设计和实现一种新型指纹识别系统是非常有意义的。
首先，新型指纹识别系统应该具备高准确性的指纹图像采集模块。
该模块可以通过采用高清晰度的指纹图像传感器，并加入图像处理算法，提高指纹图像的质量。
此外，可以采用多模图像采集技术，比如光纹图像、汗孔图像等，在多个维度上进行指纹数据的采集，提高识别准确度和稳定性。
其次，新型指纹识别系统应具备高效的特征提取和匹配算法。
传统的指纹识别系统通常使用的是基于特征点的方法，但是存在对噪声敏感以及需要大量计算的问题。
新型系统可以尝试基于深度学习算法的指纹特征提取和匹配技术，通过构建卷积神经网络模型，实现更准确、更高效的指纹特征提取和匹配。
此外，新型指纹识别系统还应该具备较好的防伪能力。
传统的指纹识别系统容易受到仿造和伪造指纹的攻击。
新型系统可以引入血脉检测和汗孔检测等技术，通过检测指纹中的生理特征信息，提高系统的防伪伪能力。
另外，新型指纹识别系统还可以结合其他生物特征进行多模态识别。
指纹识别和其他生物特征识别技术（如人脸识别、虹膜识别）相结合，可以提高识别准确率和安全性，防止身份冒用和伪造。
最后，新型指纹识别系统应该具备良好的用户界面和易用性。
系统可以采用图形化界面，提供便捷的操作流程和友好的用户体验，同时提供多种接口，方便系统与其他应用进行集成。
综上所述，设计和实现一种新型指纹识别系统需要从指纹采集、特征提取和匹配、防伪能力、多模态识别以及用户界面等方面进行考虑。
通过创新的技术和方法，可以提高指纹识别系统的安全性、准确性和用户友好性，满足不同场景下的需求。
基于纹理分析的笔迹识别系统
基于纹理分析的笔迹识别系统杨子华1,吴 敏2,凌江荣1(1 湖南工程学院计算机科学系,湖南湘潭411101;2 中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410082)摘 要:把手写笔迹作为一种纹理来看待,利用图象纹理处理技术和数学方法对笔迹的纹理信息进行鉴别,将笔迹识别问题转化为纹理识别.使用19个人的不同笔迹进行实验,采用游程长度分析法来提取这些笔迹的纹理特征,用欧氏距离分类器完成识别工作.取得了较好的效果.关键词:纹理分析;笔迹识别;游程长度;欧氏距离分类器中图分类号:T P391.12 文献标识码:A 文章编号:1671-119X(2004)02-0067-030 引 言笔迹识别属于 基于生物特征的身份识别研究领域之一.从身份识别的角度,笔迹是一种稳定的行为特征,且笔迹的获取具有非侵犯性(或非接触性),是易为人所接受,非常有应用前景的身份识别方式;适用于协助公安、检察、司法机关对可疑文件物证(如合同文书、遗嘱、匿名信件、医疗纠纷处方、授权委托书等)进行笔迹鉴定,认定文件物证笔迹的书写人;适用于银行、保险等金融机构根据笔迹鉴定文件或签名的真伪;适用于公正部门对所公正的文书以及签名根据笔迹鉴定其真伪;适用于国家文物、考古部门根据笔迹鉴定书法作品的真伪.传统的笔迹识别从检材笔迹和样本笔迹中选择相同的单字(称为特征字)、相同的偏旁部首笔划(称为特征字元)进行比较,即在相同字的基础上鉴别,是依赖于文本内容的.可以通过提取更多的特征字、特征字元进行细致深入的分析,故理论上可得到更高的识别率和可靠性.但自动分割、定位、识别与提取检材笔迹和样本笔迹材料中写法完全相似的所有特征字与特征字元,在算法的实现上(尤其是自动分割算法、抽取笔划特征算法)目前有一定的难度,因而影响识别率和可靠性;同时这种与内容有关的方法要求被识别的文字是固定的,以至于在某些情况下(如检材笔迹和样本笔迹中没有相同的特征字和特征字元),根本无法完成实际任务.用笔迹进行身份识别的目的是鉴别出某一笔迹的风格,因此不必关心具体的笔迹内容.本文采用的是离线且文本独立(与内容无关)的笔迹识别方法,它的特点是把不同的笔迹看成不同的纹理,笔迹纹理之间的差别主要是由笔划的方向和笔划之间或偏旁之间的交接部位及相对位置的高低、疏密等书写风格引起的,可以通过提取笔迹纹理图像的纹理信息来获取一个人的笔迹特征.1 笔迹识别的基本过程把手写笔迹作为一种纹理来看待,将笔迹识别转化为纹理识别,则笔迹识别问题是一个典型的模式识别问题,其基本过程如图1所示.图1 笔迹识别基本过程示意图2 笔迹信息输入与预处理(1)用扫描仪将原始笔迹样本输入计算机,经ADOBE PH OTOSHOP处理成640!640象素大小的二值纹理图像,如图2所示.系统把不同的笔迹看成不同的纹理,通过提取笔迹纹理图像的纹理信息来获取一个人的笔迹特征.第14卷第2期2004年6月 湖南工程学院学报Journal of Hunan Institute of Eng ineeringV o1.14.No.2June2004收稿日期:2004-01-06作者简介:杨子华(1956-),女,副教授,研究方向:计算机应用与信息安全.图2 某一笔迹的二值纹理图像(2)采用水平投影和垂直投影法抽取笔迹图像每一行汉字的高度和每个汉字的宽度以及字间距和行间距,进行字体大小、行间距、字间距的归一化.行与行之间、字与字之间可能包含大小不一的空白,这些空白对笔迹鉴别来说是没有意义的,但是对图像的纹理会有影响,所以要进行字间距与行间距的归一化.(3)对含文字很少的文本(如签名)拼接成所需大小的纹理图象使其能进行正常的纹理分析.3 特征提取(1)采用游程长度分析法提取纹理特征.所谓游程长度是指连续、共线、并且具有相同灰度的象素的数目.我们把长度为l 个象素、具有相同灰度f (=0,1)、方向为 (=00,450,900,1350)角的事件记为(l,f , ),令N (l ,f , )表示大小为N 1!N 2象素的图象中游程(l,f , )的数目,N R 为所有游程的总数.游程长度既反映纹理的粗躁程度,也反映纹理的方向性.根据灰度游程能得到下列纹理信息:短游程优势:T 1=1T R ∀Nk =1∀NRk =11k 2N (l ,f k, )(1)长游程优势:T 2=1T R ∀N k =1∀NR l =1k 2N (l,f k , )(2)灰度分布:T 3=1T R ∀Nk =1[∀NRl =1N (l ,f k , )]2(3)游程长度分布:T 4=1T R ∀NR l =1[∀N k =1N (l ,f k , )]2(4)游程百分率:T 5=1N 1N 2∀N k =1[∀NR l =1N (l,f k , )]2(5)其中,T R =∀Nk =1∀NRl =1N (l,f k , ),k 为灰度取值,l 为游程长度取值.(2)将提取的纹理特征信息按一定的结构存储在笔迹特征信息数据库内进行集中管理,便于笔迹识别.4 匹配取得纹理特征向量后,笔迹识别问题是一个典型的模式识别问题,本系统采用欧氏距离分类器进行识别.把未知样本笔迹的特征向量与已知样本笔迹的特征向量相比较,当且仅当它的特征向量与第k 类样本的欧氏距离最小时,该未知样本笔迹被分类为第k 类笔迹.计算公式为:D i,k =min∀ni =1(f i -f (k )i )(6)其中,f i 为未知样本的第i 个特征,f (k )i 表示第k 类样本的第i 个特征,n 为每个样本所提取的特征总数.5 实验结果及结论在实验中我们采集了19个人的中文笔迹进行测试,把19幅如图2所示类型的二值纹理图象经预处理后,均对半裁剪成互不重叠的子图象,一半用于训练样本,另一半用于识别,并把每一幅子图象处理成640*640像素大小,然后分别划分为:100块大小为64!64、64块大小为80!80、25块大小为128!128的互不重叠的图象块进行实验,其中64!64大小的图象块实验效果最好,其实验结果如表1所示.表1 利用游程长度分析法及欧氏距离分类器的中文笔迹识别算法的实验结果识别数据特征信息T 1T 2T 3T 4T5识别率73.68%78.95%78.95%94.74%52.63%误识率26.315%21.05%21.05%5.26%47.368%从上面的实验结果可以看出,当选取特征T 4(游程长度分布)时,得到了最高的识别率(94.74%).本文提出的基于游程长度分析、与内容无关的中文笔迹识别的新算法简单,易于在实际系统中使用.把手写笔迹作为一种纹理来看待,利用图象纹理处理技术和数学方法对笔迹的纹理信息进行鉴别,是笔迹识别领域最先进、研究前景最光明、识别效果最理想的的技术之一.我们的后续工作是:(1)把基于游程长度分析的纹理特征与构造方法、谱分析方法相结合,把基于全局的纹理特征与基于局部的纹理特征相结合,进一步提高识别率,降低68湖南工程学院学报 2004年误识率;(2)扩大笔迹特征信息数据库,以提高认证的可靠性.参 考 文 献[1] Yong Zhu,T ieniu T an,Yunho ng Wang .Biometric P ersonal I dentification Based on Handw riting [C ].Proc.15th International Confer ence on Pattern Recognition,(I CPR #2000).2000,(2):801-804.[2] 左 龙,王蕴红,谭铁牛.基于PCA 方法的笔迹识别[C],第二届生物特征识别研讨会,2001.[3] 王新成.高级图象处理技术[M ].北京:中国科学技术出版社,2001.[4] 崔 屹.数字图象处理技术与应用[M ].北京:电子工业出版社,1997.[5] 李金宗.模式识别导论[M ].北京:高等教育出版社,1994.[6] 孙家广,杨长贵.计算机图形学[M ].北京:清华大学出版社,1997.533-566.[7] 笔迹鉴定的步骤和方法http://w ww.bijifenx [WZ].[8] 手写字符模式识别/chinese[WZ].Handwriting Identification System Based on Texture AnalysisYANG Zi-hua 1,WU M in 2,LIN Jiang-rong 1(1 Dept.of Computer Science,Hunan Institute of Eng ineering,X iangtan 411101China;2 College of Infor mation Science and Engineer ing ,Central South U niversity,Changsha 410082,China)Abstract:In this paper,we take the handw riting as an image containing some special tex ture and use the image texture processing technology and m athematical methods to identify the handw riting texture,Handw riting iden tification is regarded as texture identification.We use distance covered length analytical technique to extract fea tures of such tex ture and a Euclidean Distance classifier to fulfill the identification task.Ex periments are made by using Chinese handw riting s from 19different people and prom ising results are achieved.Key words:texture analysis;handw riting identification;distance covered length;euclidean distance classifier(上接第49页)Research on Multi parameter Measurement MethodPENG Qi-long(Co llege of M ech.Science and Eng.,Huazhong University of Science and T echnolog y,W uhan 430060,China)Abstract:Taking the measuring instrument of certain equipment as ex ample,this paper in troduces how to mea sure such parameters as pressure,speed,acceleration and time quickly and ex actly,w hich provides reliable of the equipment and insure the proparties of the equipment.The measured parameters are transformed into electro pa rameters by single chip computer,LSI and transducer technology,w hich achieves the compositive measuring of multi-parameter.The measuring instrument has the functions of measuring,liquid crystal display ,data commu nication,printing and ploting,etc.,w hich is the prerequisite m easuring dev ice of adjusting the equipment.T he basic workiny principles of the measuring instrument and the com munication between the measuring instrument and computer are introduced.T he electrocircuit frame of units is also expatiated.Key words:single chip computer;transducer;data communication;visual basic69第2期 杨子华等:基于纹理分析的笔迹识别系统。
基于掌纹识别技术的防伪系统设计
基于掌纹识别技术的防伪系统设计随着科技的进步与发展，移动支付成为越来越普及的支付工具，而商品的防伪工作也显得格外重要。
传统的防伪技术已经不足以满足现代消费者对商品质量的要求，连环套、水印及二维码等技术被不断地复制和仿造。
如此背景下，基于掌纹识别技术的防伪系统被提出，它可以让消费者在购物时更好的保证产品的真伪。
一、掌纹识别技术的基本概念掌纹识别技术是一种通过图像识别技术，通过从人的手掌皮肤的图像识别来识别身份的技术。
掌纹识别技术的原理是使用计算机通过图像采集设备从人手掌皮肤上获取图像信息，然后将这些信息和注册信息进行比对，验证身份是否正确。
该技术的应用范围不仅仅只是作为身份验证使用，还可以用于商品的防伪，手机的解锁等领域。
二、基于掌纹识别技术的防伪系统设计方案1.方案背景目前市场上存在多种商品防伪方案，而传统的二维码、连环套和水印等方式已经实现不了一定程度的防伪效果。
因此我们提出了基于掌纹识别技术的防伪系统，让消费者可以更好地感受到产品的真伪。
2.硬件设备在设计基于掌纹识别技术的防伪系统时我们需要准备好以下硬件设备：掌纹识别仪、服务器、数据库、监控器等。
3.软件设计基于掌纹识别技术的防伪系统的软件设计需要通过以下几步完成：（1）掌纹采集：用户使用掌纹识别仪采集自己的手掌纹路。
（2）注册：用户需在防伪系统中注册自己的掌纹信息，并绑定产品信息。
（3）识别验证：当用户在购物时，通过掌纹识别仪采集手掌图像，防伪系统自动进行身份验证，并查询掌纹信息库。
4.数据安全防伪系统建设的最基本目的在于提高企业产品的安全性。
在保障个人隐私性的同时，还要保证数据安全。
系统应该采用加密的方式存储和传输数据，一旦信息遭入侵，应实时报警。
5.系统优化基于掌纹识别技术的防伪系统建设需要经过系统优化，提高系统的速度和准确率。
主要措施包括：提高识别算法准确率、提高图像采集速度、优化数据库查询速度等。
6.实际效果基于掌纹识别技术的防伪系统的实际效果是通过掌纹识别技术的应用，让消费者可以更好地感受到产品真伪，保障了消费者的权益，防止了假冒伪劣产品的流通。
基于图像处理的指纹识别系统设计
基于图像处理的指纹识别系统设计指纹识别是一种常见的生物特征识别技术，广泛应用于安全验证和身份识别等领域。
随着图像处理技术的不断发展，基于图像处理的指纹识别系统成为了一种有效的识别方法。
本文将详细介绍基于图像处理的指纹识别系统的设计原理和关键技术。
一、引言指纹是人体表面的一种特殊图案，具有独特性和不可伪造性，因此成为一种理想的生物特征用于身份识别。
而基于图像处理的指纹识别系统通过采集、提取和匹配指纹图像来实现指纹识别功能。
该系统主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和匹配四个模块。
二、图像采集图像采集是指通过特定的设备获取指纹图像。
目前常用的指纹图像采集设备有光学传感器和电容传感器。
光学传感器通过对指纹的照相成像来获取图像，而电容传感器则通过感应指纹上细微的电容变化来采集图像。
无论采用哪种设备，图像采集过程中都需要解决指纹图像的清晰度和噪声问题，以获得高质量的指纹图像。
三、图像预处理图像预处理是指对采集到的指纹图像进行一系列的处理，以便提取更加有效的特征信息。
常见的图像预处理方法包括图像增强、降噪和图像分割等。
图像增强技术用于增强指纹图像的对比度和边缘信息，使得指纹纹线更加清晰可见。
降噪技术主要用于去除指纹图像中的噪声，提高指纹识别的准确性。
图像分割技术则是将指纹图像划分为特征区域和背景区域，以便更好地提取指纹的纹线信息。
四、特征提取特征提取是指从预处理后的指纹图像中提取出用于身份识别的关键特征。
常用的特征提取方法包括方向特征和纹线特征。
方向特征主要通过计算指纹图像中指纹纹线的方向，以建立指纹的全局特征模型。
而纹线特征则是通过提取指纹图像中的纹线形状和纹线间距等局部特征来进行识别。
这些特征提取方法需要结合数学算法和图像处理技术，以实现对指纹纹线的准确提取。
五、匹配匹配是指将预处理和特征提取后得到的指纹特征与已注册的指纹特征进行比对，以实现指纹的认证和识别。
在匹配过程中，需要采用一种度量方法来计算两个指纹特征之间的相似性或差异性。
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山东建筑大学毕业论文开题报告表
班级：电信052 姓名：苗青
论文题目 基于纹理分析的指纹识别系统设计
一、选题背景和意义
生物识别技术(Biometric identification Technology)是利用人体生物特
征进行身份认证的一种技术。指纹识别是生物识别的一种。指纹除了其他生物特
征都具有的唯一性和稳定性外，它还具有许多独到的优点。首先，指纹样本便于
获取，易于开发识别系统，实用性强;其次，一个人的十指指纹皆不相同，这样
可以方便地利用多个指纹构成多重口令，提高系统的安全性;第二，指纹识别中
使用的模板并非最初的指纹图，而是由指纹图中提取的关键特征，从而模板库对
系统存储量的要求较小。现代电子集成制造技术使得我们可以制造相当小的指纹
图像读取设备，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
可以进行两个指纹的比对运算的可能。第三，指纹的形成依赖于胚胎发育时的环
境和遗传。世界上几乎没有两个完全相同的指纹。另外，由于匹配算法可靠性也
不断提高，指纹识别技术已经非常实用。由于指纹具有稳定性、唯一性以及易于
采集的特性，一直以来被认为是最可靠的利用生物特征进行身份鉴定的依据之
一。
二、课题关键问题及难点
1、如何利用Matlab实现图像的预处理。
2、如何利用Matlab实现Gabor滤波器提取指纹特征，在数据库中加入指纹并进
行指纹匹配等。
三、调研报告（或文献综述）
1、课题研究的背景
科学技术的快速发展为人类的生产生活带来了极大的便利大大推动了现在
社会的进步和发展，但也给人们带来了一个重要的课题:在高科技信息时代，如
何及时、准确和有效地进行身份，确保人们的合法权益和各种社会活动的合法性
和有效性，及时打击与遏制各种违法犯罪活动，维护国家安全和社会稳定。
越来越多的高科技电子产品逐渐进入了人们的日常生活(如电脑、自动提款
机、电话、门禁控制、各种身份识别的智能卡等)，为人们的日常生活带来了极
大的方便，同时身份识别也随之成为人们日常生活中经常遇到的一个基本的问
题。生活中几乎每时每刻都需要鉴别别人的身份，证明白己的身份，而传统身份
识别方法正越来越收到局限。
指纹识别是一种比较好的身份认证方法。然而，尽管指纹识别的研究和开发
已取得重要进展，但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。鉴于指
纹识别具有重要意义和重大的社会经济效益和广阔的应用前景以及目前所面临
的问题，说明了本课题的亟待研究和应用开发的紧迫性。
2、指纹自动识别系统的研究现状
在指纹自动识别系统开发方面，国外起步较早，而国内对指纹自动识别系统
研究较晚。但是我国在指纹识别应用研究方面发展迅速，在指纹识别算法方面在
国际上具有比较先进甚至领先的研究水平。中科院自动化所田捷研究员领导的生
物特征研究小组开发的指纹识别算法和汉王公司在FVC2004国际指纹识别竞赛
中都取得了优异的成绩，在国际同行中很有影响。
但是，在应用技术上特别是硬件采集技术上，国内与国际的水平存在较大差
距。以指纹采集的硅芯片为例，国际上的几大厂商几乎垄断了国内所有的市场。
而相对容易切入的光学采集仪，高端市场基本也为国际厂商所垄断。同时，应用
系统的开发上，主要是应用在门禁系统等小规模的应用。在这一点上与国外有这
很大的差距。
3、自动指纹识别系统的理论基础
自动指纹识别系统的工作模式可以分为两类:验证模式(verification)和辨
识模式(identification)。验证模式又称一对一比对(1:1 matching)，比对原理
为:指纹预先登记到样本数据库并设定一个标识码，比对时，录入指纹并输人标
识码，系统根据标码从数据库中提取指纹样本与录入指纹进行比对。辨识模式又
称一对多比(1:N matching)，是把录入的指纹与样本数据库中的所有指纹逐一进
行对比，直至找到相匹配的指纹或搜索完整个样本数据库后给出无对应指纹的结
论。典型的指纹识别系统包括个体指纹采集，图像增强、特征提取、与数据库中
模板匹配等步骤.
指纹图像是通过扫描仪获得模拟信号，并经采样、量化后，以矩阵的形式存
入计算机。由于图像的采集为纵列式方式，量化后的指纹图像有许多噪声。在指
纹特征中除了模式区等少数异常区域以外，在一个小的局部区域内，指纹纹线的
分布具有良好的频率特性和方向特性。充分利用局部区域内纹线的频率和方向信
息，对每个局部区域构建相应的模板进行增强就能有效地去除噪声，突出纹线的
固有结构。Gabor函数具有最佳时域和频域连接分辨率的特点，可以很好地兼顾
时域和频域信息，实现对信号的处理，所以使用Gabor函数实现指纹增强应该是
一个合理的选择。
目前主要有3种常用的图像分割方法:基于方差阈值的方法，基于方向场信
息的方法和基于频域的方法。基于方差阈值的图像方法也是最常用的方法，相对
于其他区域，有效的指纹区域具有一个较高的方差值，因此，可选取方差阈值作
为特征量进行分割。另一类指纹图像分割算法是基于方向场信息的，它的性能依
赖于方向场的可靠性，对灰度对比度不敏感，但实际上在脊线不连续的区域或中
心点和奇异点附近的区域中，精确的提取方向场几乎是不可能的。基于频域的方
法，假定前景及噪声区域内不能保持指纹表面的纹线模式，Fourier频谱中几乎
没有对应的能量分布，但是对指纹弹性形变导致脊线间隔不匀的区域，这种算法
尚不能很好地处理。
目前存在的指纹识别算法主要包含以下几种:包括基于点模式的匹配、特征
转换、结构匹配及基于图的匹配。
4、课题应用与前景
自动指纹识别系统正广泛地应用于刑侦领域和民用领域。
在刑侦领域，自动指纹识别系统可以进行十指查十指、现场查十指、十指查
现场以及现场查现场。十指查十指是将待查的十指指纹与数据库中已知指纹比
较，以确定待查指纹所属的个人身份。
指纹识别技术也可以应用到民用领域。目前国内外主要有以下应用:(1)信息
安全领域:如个人计算机密码使用指纹验证代替、网络安全防范、网上银行、网
上贸易、电子商务的安全交易等;(2)数据通信领域:数据加密技术是信息安全传
输的必要手段，指纹识别技术作为生物密钥可对加密数据进行二次加密，增加安
全性;(3)公共安全方面:如指纹门锁、汽车门锁、个人指纹身份证等;(4)金融安
全方面:如指纹智能卡、ATM指纹终端、指纹保险箱、指纹储蓄卡、大额取款客
户身份确认、交易终端客户身份确认、远程交易身份确认等;(5)医疗方面:如献
血输血管理、个人医疗档案管理等;(6)社会福利方面:如公费医疗确认、保险受
益人确认等;(7)其他方面:如指纹考勤、俱乐部会员确认、海关出入境快速通关
认证等。
5、主要参考资料及文献
[1]何斌，马天予，王运坚，朱红莲.Visual C++ 数字图象处理[M]．人民邮电出
版社，2001.
[2] 陈宏.自动指纹识别的配准模式研究[C]．中科院自动化研究所，2002.
[3] 张堂辉.指纹匹配算法的研究与应用[C].中国科学院自动化研究所，2002.
[4]夏雄武.自动指纹鉴别系统的实验研究[C].清华大学，1996.
[5] 吴建明，施鹏飞.一种基于方向场和细节特征匹配的指纹识别方法[J].计算
机工程与应用，2003.
[6] 高洁,都思丹,高敦堂.基于形态学和结构图表的指纹识别[J].计算机工程与
应用，2002.
[7] 王超龙 陈志华.Visual C++ 6.0 入门与提高[M ].人民邮电出版社，2003.
[8] 卢朝阳,张岗山,刘琳.指纹识别系统性能评价方法[J].西安电子科技大学学
报，2002.
[9] 章旒晋. 图像处理与分析[M]. 清华大学出版社，1999.
[10] 郑 浩，张洪涛,叶声华. 基于目标边缘的图像二值化方法研究[J].计量技
术, 2002.
四、方案论证
选择Matlab编程可设计出指纹识别系统，指纹的识别率可以达到95%以上,
匹配的时间短,能够辨认略有残缺的指纹。
五、进度安排
第14周：熟悉课题，查阅文档资料，撰写开题报告。
第58周：翻译英文文献，学习Matlab编程技术。熟悉数字图像处理算法
的Matlab代码实现。
第912周：Matlab软件编程实现课题任务。
第1314周：撰写毕业论文，准备毕业答辩。
六、指导教师意见
签字： 年 月 日
七、教研室（或开题审查小组）意见
签字： 年 月 日
注：不够可以加附页 教务处制