毕业论文——基于神经网络的指纹识别

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基于BP神经网络指纹识别的算法

Ｓｃｎ，ｅｓｕａｄａｎａｎｇｒｈｓｄｓｔｅｅｒｉｇｔｄｇｔｏａｏｔｕ．ｈｉｕａｏｓｌｉｄａｓｅｏｄｔｍｌｅｅｉａｏｔｍｉｕｅｔａｊｔａｎｎｅａｇｂｐｉｍＴｅｍｌｉｒｕｔｎｉｔｈｉｔｎｌｇｌｉｓｄｏｕｌｈｓｐｎｅａｌｌｍｓｔｎｅｃｅ
文章编号：６２７１（０７０ — ０４０１７ — ００２０）１０５ — ４
基于ＢＰ神经网络指纹识别的算法
潘滟，胜曙，群谢张
（湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙４０８１１０２
摘要：通过对多种指纹分类算法的研究和分析，出了一种基于Ｂ提Ｐ神经网络对指纹模板进行分类的新
Ｏ引言
１问题描述经过前人努力，在指纹识别技术上已经有很大的突破，别技术基本趋于成熟化，多识大数情况下指纹都能被比较理想的识别．但是随着在某些领域应用的广泛性，们对指纹识别人的实时性、靠性提出了更高的要求．可于是应对指纹识别的种种新要求，们需要找到更好的我
ＰＮＹｎＸＥＳｅｇｓｕＺＯＧＱｎＡａ，Ｉｎ－ｈ，ＨＮｕｈ
（ｏｅｅｏｌｔｃｌｎｎｒａｉｎｉｅｉ，ｕａｎ．ｈｎｓａｎｎ４０８）ＣｌｇｅｒｏａｄＩｏｍｔｎＥｇｎｒｇＨｎｎＵｉ，ａｇｈ，ａ１０２ｌｆＥｃｉｆｏｅｎｖＳＨｕ

样条权函数神经网络在指纹识别中的应用

样条权函数神经网络在指纹识别中的应用王家凯;张代远【摘要】样条权函数神经网络克服了很多传统神经网络(如BP、RBF)的缺点：比如局部极小、收敛速度慢等。

样条权函数神经网络的拓扑结构简单，训练后的神经网络的权值是输入样本的函数，能够精确记忆训练过的样本，可以很好地反映样本的信息特征，亦可以求得全局最小值。

为了克服传统网络在指纹识别中的弊端，文中利用了样条权函数神经网络的优点，介绍了其在指纹识别中的应用。

首先通过主成分分析方法对指纹图像进行特征提取，然后利用样条权函数神经网络进行指纹识别，最后通过Matlab仿真与其他传统的神经网络进行比较，验证了样条权函数在指纹识别方面的可行性且比传统神经网络效率更高。

%Spline weight function neural network overcomes many defects of traditional neural networks (like BP,RBF),such as local minima,slow convergence. The topology structure of Spline weight function neural network is very simple, the trained neural network weights are the function of input samples,so it can remember trained samples and accurately reflect the characteristics of the sample infor-mation,and also can be obtained global minimum. In order to overcome the traditional networks' shortcomings in fingerprint identifica-tion,introduce the application in fingerprint recognition with the advantages of the spline weight function neural networks. Firstly extract the feature of the fingerprint images through principal component analysis,and then use the spline weight function neural network to do the fingerprint recognition,finally compare the spline weight function neural network and other traditional neural networks through Matlab simulationto verify the feasibility of spline weight function in fingerprint recognition and it is more efficient than the traditional neural networks.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2014(000)006【总页数】4页(P170-173)【关键词】样条权函数;神经网络;指纹识别;人工智能;插值【作者】王家凯;张代远【作者单位】南京邮电大学计算机学院，江苏南京 210003;南京邮电大学计算机学院，江苏南京 210003; 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室，江苏南京210003; 南京邮电大学计算机技术研究所，江苏南京 210003【正文语种】中文【中图分类】TP39神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型,是一种自适应系统。

基于形态学算法和神经网络的指纹图像细化资料

基于形态学算法和神经网络的指纹图像细化处理贾而穑 130212114 田通 130212104摘要：指纹作为人的重要生理特征，具有唯一性和不变性。

因而在计算机技术飞速发展的当今社会，指纹识别被广泛运用于多个安全领域。

而在指纹识别过程中的细化阶段往往是取决于指纹识别是否准确快速的重要影响因素之一。

在指纹图像预处理后，从形态学算法出发并结合传统的OPTA改进细化算法，提出了一种最新改进的OPTA算法。

测试表明，该算法能够更快更准确的对指纹图像进行细化。

根据模拟大脑学习过程的神经网络模型原理，利用BP神经网络对已经细化好的图像进行自学习，并建立反馈机制不断进行神经网络参数优化以实现识别准确率最优。

最终神经网络训练准确率达95%，实现了指纹图像的细化处理。

关键词：指纹细化处理形态学算法Back Propagation神经网络1、指纹图像的预处理1.1 指纹图像增强图像增强是指增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。

对于一幅给定的指纹图像，其增强要重点着眼于改善图像质量，滤除图像中一些不规则的噪声点，增强前后景的对比度。

图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。

前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。

采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。

后者空间域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。

在程序的设计上，只需讨论某个像素点与其3*3窗口内任意一个相邻点的差值就可完成对指纹图像边缘的识别。

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。

基于深度学习的指纹识别与分类算法研究

基于深度学习的指纹识别与分类算法研究指纹识别是一种常用的生物识别技术，通过分析人类指纹的纹理特征，可以实现个人身份的唯一验证。

在过去的几十年里，研究人员通过不断改进算法和技术，取得了显著进展。

然而，传统的指纹识别算法在处理复杂场景和大规模数据时仍然存在一些挑战。

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大成功，并被广泛应用于图像分类、目标检测等任务。

因此，在指纹识别领域应用深度学习技术具有重要意义。

本文旨在研究基于深度学习的指纹识别与分类算法，并探讨其在实际应用中的效果和挑战。

首先，我们介绍了传统指纹识别算法中常用的特征提取方法。

传统方法主要依赖于人工设计和手工提取特征，在处理复杂场景时效果较差。

然后我们介绍了深度学习中常用的卷积神经网络（CNN）模型，并详细讨论了其在图像分类任务中的优势。

CNN模型通过多层卷积和池化操作，可以自动学习图像的高级特征表示，从而提高分类性能。

接着，我们介绍了在指纹识别中应用CNN模型的方法和技术。

在指纹识别中，数据集的质量和规模对算法性能有着重要影响。

因此，我们详细介绍了数据集的收集、预处理和增强方法。

数据集收集需要大量的指纹图像，并且需要保证数据集的多样性和代表性。

预处理技术可以去除图像中的噪声和干扰，并提取出指纹特征。

数据增强技术可以通过旋转、缩放、平移等操作生成更多样化的训练样本，从而提高算法的鲁棒性。

接下来，我们详细介绍了基于深度学习的指纹识别算法架构。

该架构主要包括输入层、卷积层、池化层、全连接层等组件，并通过反向传播算法进行训练优化。

我们还介绍了常用于指纹识别任务中常见网络结构设计，并对比分析它们在不同场景下的优势与不足。

此外，我们还讨论了深度学习在指纹识别中的一些挑战。

深度学习模型通常需要大量的训练数据和计算资源，而指纹识别中的数据量有限。

因此，如何利用有限的数据进行有效训练是一个挑战。

此外，指纹图像中存在一些细微的变化和噪声，这些变化可能会对算法性能产生负面影响。

基于脉冲耦合神经网络的指纹识别方法

基于脉冲耦合神经网络的指纹识别方法
刘正君，峙江，赵程亮
（尔滨工程大学信息与通信工程学院，哈黑龙江哈尔滨１００）５０１摘要：冲耦合神经网络（ＣＮ）基于猫视觉原理构建的一种简化的神经网络模型，的点火时刻序列图脉ＰＮ是它
ｅｐｒｍｅｔ．ｘｅｉｎｓ
Ｋｅｗｏｄｐｔｅｎｒｃｇｉｉｎ；ｐｌｅｃｕｌｄｎｕａｅｗｏｋ；ｄｓｒｔｏｒｅｒｎｆｒｓ；ｍｕｔａｅｅｃｐｒｎ；ｙｒｓ：ａｔｒｅｏｎｔｏｕｓ・ｏｐｅｅｒｌｎｔｒｉｃｅｅＦｕｒｔａｓｏｉｍｌｌｙｒｐｒｅｔｏｉ
维普资讯
第３第１５卷期
２００８年１月
应
用
科
技
Ｖｏ．５．ｏ１３Ｎ．１
ＡｐｉｄＳｉｎｅａｄＴｅｎｌｇｐｌｃｅｃｎｅｃｈｏｏｙ
Ｊｎ２ｏａ．ｏ８
文章编号：０９— ７Ｘ（０８０一０１— ４１０６１２０）ｌ０２０
ｔｘｕｅｉａｅ．Ｏｎｔａｓｓｈｒｉｌｔｆｒｒｅｍｅｈｄｆｒｐｔｅｎｒｃｇｉｉｎｔａｓｓｄｓｒｔｏｉｅｅｔｒｍｇｓｈｔｂａｉ，ｔｅａｔｃｅｐｕｏｗａｄａｎｗｔｏｏａｔｒｅｏｎｔｏｈｔｕｅｉｃｅｅＦｕｒｒｔａｓｏｏｔｅｇｏａｕｓｉｎｌｏＣＮＮ．Ｔｈａｉｉｙｏｈｓｍｅｈｄｗａｘｍｐｉｅｔｅｅａｎｅ・ｒｎｒｎｆｒｔｈｌｂｌｐｌｅｓｇａｆＰｍｅｖｌｄｔｆｔｉｔｏｓｅｅｌｄｗｉｈｓｖｒｌｆｇｒｐｔｉｆｉｉ

指纹识别分析论文(全文)

指纹识别分析论文一、指纹的密钥量十分巨大，具有充分可靠的个人鉴别能力关于指纹的密钥量计算，有不同的计算方法，但密钥量十分巨大是共同的。

1910年，法国巴黎大学教授勃太柴就按照人完整指纹上有平均100个的特征点（实际75个-175个），且每个特征点存在4种特征类型计算，构成的排列总数为4100=1.6069×1060，这显然是一个天文数字，完全可以保证全人类都不可能有相同的指纹。

实际上现代对指纹密钥量的计算还远远高于勃太柴的大致计算，因为勃太柴没有将100个特征出现部位的变化计算进去，如果包含位置的变化，两枚指纹所有特征都相同的概率只有1.684×10-114。

这样高的密钥量是目前其他个人识别特征无法比拟的。

而且，指纹细节特征的特异性并不受遗传基因的制约，即使是孪生关系，也不可能存在相同的指纹。

二、指纹细节特征稳定不变，能够保证经济活动凭证的识别长期有效指纹纹线细节特征取决于真皮乳头的结构，胚胎发育完成以后，人的一生不会发生实质的变化，外界的摩擦损伤只要不伤及真皮层，就不影响外表指纹的细节特征。

如果真皮受到局部损伤，所形成的疤痕组织只限于伤痕的部位，并不会影响指纹其他部位的特征。

在指纹识别中只要避开受伤变化的部分，就能够正确进行指纹的鉴别。

如果指纹数据库得到充分的开发应用，个人完整的指纹信息资料建档以后，指纹识别就可以调用档案中的样本指纹进行比对，指纹受伤变化就完全不会影响个人的识别了。

指纹的这种稳定特性对经济活动凭证识别的长期有效具有重要的作用。

三、指纹反映明显、外在，在经济活动中方便易行指纹特征比较宏观、明显，作为个人识别标记直观清楚。

而且，指纹随时随身“携带”，留痕方法简便，效果容易掌握，不受文化程度的限制，作为最为有效的个人识别手段，非常方便。

现代指纹的留痕和采集主要有油墨捺印和电子扫描，油墨捺印是商业活动中进行留痕的主要方式，油墨捺印的指纹特征清楚，便于观察。

电子扫描是目前收集样本指纹的方法，在商业活动中，需要鉴别某份文件上指纹的时候，可以很方便地进行指纹取样，特征清楚，不会污染手指。

指纹识别算法的matlab实现（毕业论文）（可编辑）

指纹识别算法的matlab实现(毕业论文)指纹识别算法的matlab实现摘要由于指纹所具有的普遍性,唯一性和不变性,以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性,使之成为目前最流行、也最可靠的个人身份认证技术之一。

本文主要对指纹图像进行三方面处理:图像预处理、特征提取和特征匹配。

图像预处理包括四个步骤:图像分割、滤波增强、二值化、细化,对指纹图像进行预处理后,去除了原图像的冗余部分,方便后续的识别处理;特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点;特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较,来确定两幅图像是否来自于同一手指。

本文给出了指纹图像预处理、特征提取、特征匹配的matlab 程序及处理结果。

该结果证明,用matlab实现的这些算法的处理结果比较理想,满足识别的可行性和应用性。

关键词分割,二值化,细化,特征点提取,匹配,MatlabAbstractBecause of the universality, uniqueness andconstantness of a fingerprint, and fingerprint identification technology has very high feasibility and practical applicability, make it to be one of the most popular, and most reliable personal identity authentication technology.This paper focuses on three aspects of the fingerprint image processing:image preprocessing, feature extraction, feature matching. Image preprocessing including four steps: image segmentation, filtering, binary, Refining, after The fingerprint image preprocessing, in addition to the original image of redundancy part, convenient subsequent identification processing; The main feature extraction is extracted from the end of the fingerprint image after thinning and bifurcation point; Feature matching is use two fingerprint image feature point is to determine whether the two images from the same finger.This paper provides the fingerprint image preprocessing, feature extraction, feature matching use matlab and handling results, The results prove that these algorithms had ideal results be used by matlab,, Be satisfied with the recognition and feasibility of the application.Key Words: Segmentation, Binary, Refining, Feature point extracting, Matching, Matlab目录第1章绪论 41.1 指纹识别概述 41.1.1 研究背景及意义 41.1.2 国内外研究状况 51.2指纹识别的原理和方法 5 1.2.1 指纹的基本知识 51.2.2 指纹识别的原理及应用7 1.3 Matlab在指纹识别中的应用8 第2章指纹图像预处理92.1图像的分割92.1.1 图像归一化 102.1.2 图像分割的方向法 112.1.3 图像分割的方差法 122.2 图像的二值化 132.2.1 方向图132.2.2 指纹图像二值化142.2.3 静态阈值二值化152.2.4 基于方向场的二值化15 2.3 指纹图像的滤波172.4 图像细化202.4.1 快速细化算法212.4.2 改进的OPTA算法21第3章图像特征提取和特征匹配253.1 特征点提取253.2 找出特征点253.3 特征点匹配26总结与展望 30致谢 31参考文献32附录A 预处理代码33附录B 特征点提取代码37附录C 图像特征点代码39附录D 特征点匹配代码42第1章绪论1.1 指纹识别概述21世纪是信息化时代,在这个特殊的时代,我们的生活中电子设备越来越多,比如,笔记本电脑,ATM取款机,考勤系统,门禁系统和各种智能卡,网络中的网上银行,人人网账号等,都需要验证身份。

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i 湖南科技大学毕业设计（论文）

题目基于神经网络的指纹识别系统研究作者颜金伟学院专业学号指导教师

二〇〇年月日 i

湖南科技大学毕业设计（论文）任务书院系（教研室）系（教研室）主任: （签名）年月日学生姓名: 学号: 专业: 1 设计（论文）题目及专题： 2 学生设计（论文）时间：自年月日开始至年月日止 3 设计（论文）所用资源和参考资料：

4 设计（论文）应完成的主要内容：

5 提交设计（论文）形式（设计说明与图纸或论文等）及要求： 6 发题时间：年月日指导教师：学生： i

湖南科技大学毕业设计（论文）指导人评语

指导人：

年月日

指导人评定成绩： ii

湖南科技大学毕业设计（论文）评阅人评语

评阅人：（签名）年月日

评阅人评定成绩： ii

湖南科技大学毕业设计（论文）答辩记录日期：学生：学号：班级：题目：提交毕业设计（论文）答辩委员会下列材料： 1 设计（论文）说明书共页 2 设计（论文）图纸共页 3 指导人、评阅人评语共页毕业设计（论文）答辩委员会评语：

答辩委员会主任：

委员：

答辩成绩：总评成绩：湖南科技大学本科生毕业设计（论文） i 摘要

随着信息技术的和网络技术的发展，信息安全越来越引起人们的重视。为了保护，自身的信息、财产、以及资料安全，很多场合和设备都需要对来访者和使用者进行身份验证。指纹识别由于具有唯一性、可靠性，基于指纹识别的技术的身份识别系统以其独特的技术优势和成本优势广泛的应用于个领域。目前指纹匹配系统的主要问题存于这几个方面：在系统采集的指纹图像易受噪声和皮肤弹性等因素影响；特征匹配的效率较低；容易受伪特征点的影响；对模糊和有一定位移、旋转的图像无法准确识别等。本文将神经网络技术与模式识别技术相结合，提出一种对解决指纹识别技术中的问题切实有效的解决办法。概括起来，本文主要对指纹识别系统的以下几个方面进行了深入研究。本文给出了用matlab对指纹图像的处理算法以及处理结果。主要使用了，图像的频域增强，自适应阀值二值化和指纹的细化。实验显示，matlab实现的处理结果比较理想，满足识别的应用性。在指纹的特征点提取技术研究中，本文采用了全局的一个指纹走向特征和局部的细节特征点作为神经网络识别的特征，从而达到准确识别指纹图像的目的。在指纹的识别方法中，本文使用了一种基于BP神经网络的指纹识别算法，使用神经网络的识别，能有效的提高指纹识别的鲁棒性。

关键词：BP神经网络；指纹图像预处理；指纹特征提取；伪指纹特征处理湖南科技大学本科生毕业设计（论文）

ii Abstract With the development of information technology and network technology, more and more people pay attention to information security. In order to protect their own information, property, as well as data security, on many occasions and equipment needs of visitors and user authentication. Fingerprint recognition due to unique, reliability, identification systems based on fingerprint recognition technology with its unique technical advantages and cost advantages of a wide range of applied field. Fingerprint matching system stored in these aspects: the fingerprint image acquisition by the system is susceptible to noise and skin elasticity and other factors; less efficient feature matching; vulnerable to the impact of false feature points; blur and a certain displacement, the rotation of the image can not accurately identify. Neural network and pattern recognition technology is presented by combining an effective solution to solve the problem in fingerprint recognition technology. To sum up, this article is mainly on the following aspects of the fingerprint identification system in-depth study. In this paper, using matlab fingerprint image processing algorithms and processing results. Mainly spent, in the frequency domain of the image enhancement, adaptive threshold binarization and thinning of the fingerprint. The experiments showed that the Matlab achieve results, to meet the identified application. Fingerprint feature point extraction technology research, this paper uses a fingerprint of the global trend features and local minutiae as the neural network to identify the characteristics, so as to achieve the purpose of accurate identification of the fingerprint image. Fingerprint identification method, the use of a fingerprint recognition algorithm based on BP neural network, neural network identification, can effectively improve the robustness of fingerprint identification.

Keywords: BP neural network; fingerprint image preprocessing; fingerprint feature extraction; pseudo fingerprint feature processing 湖南科技大学本科生毕业设计（论文）

ii 目录摘要 ....................................................... i Abstract ............................................................... ii

第一章绪论 ..................................................... - 1 -

1.1 生物识别技术简介 .............................................. - 1 - 1.2 指纹识别技术简介 .............................................. - 2 - 1.3 神经网络技术简介 .............................................. - 3 - 1.4 本文的主要工作 ............................................... - 4 - 第二章指纹图像的预处理及其实现 ................................. - 5 -

2.1 指纹的概述 .................................................... - 5 - 2.1.1 指纹的形成 ............................................... - 5 - 2.1.2 指纹的特性 ............................................... - 5 - 2.1.3 指纹识别的基本原理 ....................................... - 6 - 2.1.4 指纹的采集技术 ........................................... - 9 - 2.2 图像频域增强 ................................................. - 11 - 2.2.1 图像频域增强简介 ....................................... - 11 - 2.2.2 图像频域增强的基本步骤 ................................. - 11 - 2.3 图像的二值化 ................................................ - 12 - 2.3.1 图像二值化算法 ......................................... - 12 - 2.3.2 二值化算法的matlab的仿真 .............................. - 13 - 2.4 指纹图像的细化 ............................................... - 14 - 2.4.1 指纹图像的细化算法 ..................................... - 14 - 2.4.2 细化算法的matlab仿真 .................................. - 14 - 第三章指纹特征的提取 ............................................ - 15 -