指纹图像预处理
使用AI技术进行指纹识别的基本原理
使用AI技术进行指纹识别的基本原理一级段落标题：AI技术的应用在指纹识别领域中的基本原理二级段落标题1：引言人类从古至今一直致力于开发各种手段来验证身份和确保安全。
指纹作为一种独特而稳定的生物特征，被广泛应用于现代生活中的各个领域，包括法医学、边境管理、手机解锁等。
随着人工智能（AI）技术的不断进步和发展，这项关键技术也得到了极大改善与发展。
本文将介绍使用AI技术进行指纹识别的基本原理，并探讨其在实践中的应用前景。
二级段落标题2：指纹图像采集与预处理在指纹识别系统中，首先需要对目标手指采集高质量的指纹图像。
常见的图像采集设备包括光学传感器和电容式传感器。
光学传感器透过表面光线反射原理捕捉图像，在此之后进行预处理阶段。
而电容式传感器通过感知皮肤表面与传感器之间微微变化的电容值来获得指纹图像。
一般情况下，获得的指纹图像可能含有噪声或者模糊。
在进行后续处理之前，需要对图像进行预处理以提高质量。
预处理的目标通常包括去除噪声、增强特征等。
AI技术可以通过训练大量的数据来自动学习和识别这些噪声，并通过算法优化图像的质量。
二级段落标题3：特征提取与匹配一旦获得高质量的图像，接下来就是从中提取有价值的指纹特征，以便进行比对和识别。
传统方法主要采用人工设计的算法来提取特征点并计算其数值描述符。
然而，这种方法需要专业人员耗费大量时间来确定最佳参数设置。
AI技术带来了新的突破，在指纹识别领域中使用深度学习网络能够自动从大规模数据集中学习特征提取过程。
深度学习网络通过构建多层神经网络将输入图像映射到一个高维空间中，并利用全局和局部信息捕捉指纹细节以及图案间的关系。
在得到有效的指纹特征后，比对过程是不可或缺的步骤。
AI技术使用匹配算法将目标指纹与数据库中存储的参考指纹进行比对。
通过计算两者之间的相似性度量（例如欧几里得距离或余弦相似度），系统可以建立一个可行的识别阈值来确定是否匹配成功。
二级段落标题4：改进与应用前景AI技术在指纹识别领域中表现出良好的潜力和应用前景。
指纹传感器工作流程图
手指图片采集
指纹预处理包括（图像增强，细化，去噪等，可选，提高图像识别率）
输出二维坐标
灰值图
求出坐标点上的每点的点方向对指纹图像的每个点进行二值化
根据每点点方向求出块方向求出指纹图像
的中心点
特征点与中心
点穿越脊线的
脊线条数
可求特征点（这里是用指
纹线路的端点和分叉点来
作为特征点）
特征点与中心
点的距离
去伪特征点，
得真特征点
（可选，提高
运行速度）
全部信息合起来作为特征
点的比较信息集，贮存起
来以便指纹的匹配
特征点的类型
—1—。
指纹识别技术ppt
01指纹图像预处理来自基本原理0203
特征点匹配
特征点提取
1.1.图像规格化
受采集设备参数和环境的影响,采集到的指纹图像可能总体对比度较差 图像归1化的作用就是使所有指纹图像具有相同的灰度均值和方差,从而将每1幅图像的灰度调整到统1的范围,方便后续处理
1．指纹图像预处理
日常生活中,传统的门锁都是使用机械钥匙开门的,但是机械钥匙会经常忘记带,或者丢失,甚至被别有用心的不法分子拷贝,于是丢了钥匙不得不换锁 指纹锁相对于机械锁、感应锁、密码锁而言是科技含量最高的锁,普罗巴克A308高端的指纹锁将“指纹、密码、磁卡、机械钥匙”4种开启技术集于1身,因此,指纹锁防盗性,安全性更好,能适用于标准防盗门、木门、铁门和桐门上 这类锁能将防盗门的带天地锁系统自动或半自动的联结起来,不影响原有防盗门的性能
01
iPhone6指纹识别惊艳
指纹解锁的应用
02
考勤机指纹识别灵敏
03
门禁指纹识别应用广泛
1.iPhone6指纹识别惊艳
北京时间9月10日,苹果秋季发布会正式拉开帷幕,全新手机iPhone6正式亮相 iPhone6与iPhone6Plus均搭载指纹识别功能+NFC功能,我们可以通过苹果的快捷支付进行信用卡交易,据库克表示,每天美国都会有200万美元的信用卡交易量,可见信用卡市场是多么庞大 苹果创造了1种全新的支付方式,叫做applepay,用户仅需要通过NFC功能就能轻松用手机刷卡
3.门禁指纹识别应用广泛
门禁管理是现代安全防范系统的重要组成部分,随着国内对门禁系统的安全性、先进性和稳定性要求的提高,迫切需要1种高性能的门禁系统,现在比较常用的门禁系统主要有生物识别 指纹、掌形、虹膜等 和以射频卡系统为代表的系统
指纹模式识别中图像复原基础算法实现及改进
1
西南政法大学硕士学位论文
本文通过几种改进算法的提出，力求使得已经有不同程度降质的指纹退化图像在预 处理阶段的失真度能够尽可能的低，从而为之后的图像提取、比对、匹配打下坚实的基 础。因为图像的模糊失真降质相对于几何畸变来说复杂得多，故本文在布局上采前详后 略的设计方式，即对于模糊指纹图像的处理部分撰述得相对较为细致一些。 关键词： 图像复原，模糊图像，反向滤波，Wiener 滤波，算法改进
D00291697.doc
内容摘要
指纹模式识别系统的关键技术在于数字图像预处理技术、特征点的提取识别技术 等。而预处理阶段我们要面对的一项重要情况便是指纹采集中通常遇到模糊畸变的指纹 数字图像。本文针对在理论上以及侦查实践中的普遍性意义较强的失真降质原因，对于 数字图像领域中通常的线性复原方法中的关键环节和核心算法进行研判，并且从主观与 客观两个方面来比较之间的优劣。进而在它们的基础之上提出一些改进的思想并加以算 法的实现，从而使得复原的效果更佳。使指纹图像在后续的各处理阶段保持一定程度的 真实和客观。
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。
指纹识别ppt课件
将指纹识别技术应用于门禁系统，可以实现 进出人员的身份识别和权限控制，提高了门 禁系统的安全性和智能化水平。
指纹识别在考勤管理中的 应用
通过指纹识别技术，可以实现员工考勤的自 动化管理，有效避免了代打卡等作弊行为，
提高了考勤管理的准确性和公正性。
身份认证和权限控制
指纹识别在身份认证中的应用
基于电容、电感等半导体 技术，通过感应手指表面 电荷分布来捕捉指纹图像 。
超声波指纹采集器
利用超声波穿透性强、方 向性好等特点，捕捉手指 内部的指纹信息。
图像处理算法
预处理算法
包括去噪、增强、二值化等操作，用 于提高指纹图像的质量和可识别度。
特征提取算法
匹配算法
将提取出的特征点与数据库中的指纹 特征进行比对，找出相似的指纹信息 。
细节点匹配
通过比较两枚指纹图像中细节点 的类型和位置信息进行匹配，具
有较高的准确性和鲁棒性。
纹理匹配
利用指纹图像中脊线和谷线形成 的纹理特征进行匹配，对于质量 较差的指纹图像具有一定的优势
。
深度学习匹配
通过训练深度学习模型学习指纹 图像中的特征表示，并进行相似 度计算，具有自适应性强、性能
稳定等优点。
随着科技的不断进步和创新，指纹识别技术将不断升级和完善， 提高识别精度、速度和安全性。
应用领域拓展
指纹识别技术将广泛应用于金融、安防、智能家居、医疗等领域， 为人们提供更加便捷、安全的身份认证和访问控制服务。
产业链不断完善
随着指纹识别技术的不断发展和应用，相关产业链也将不断完善和 成熟，形成更加完整的产业生态体系。
细化
对二值化后的指纹图像进行细化操作，将指纹的纹路细化为单像素宽度，便于后续的指纹特征分析和处理。常用 的细化算法包括OPTA算法、Hilditch算法等。这些算法通过不断去除图像边缘的像素点，最终得到细化后的指纹 图像。
指纹打卡 原理
指纹打卡原理
指纹打卡是一种通过识别人体指纹特征进行身份验证和打卡记录的技术。
其原理基于每个人的指纹纹路独特不可复制的特性。
具体来说，指纹打卡设备会将人的指纹图像转换为数字化的特征数据。
首先，当用户按手指放置在指纹感应器上时，设备会利用光学或电容技术捕获指纹图像。
然后，采集到的指纹图像会经过图像处理算法进行预处理，去除噪声和不必要的细节，以获取更清晰的指纹纹路。
接下来，针对指纹图像，利用模式识别和图像处理技术，通过提取指纹纹路的特征信息来进行人员识别和验证。
通常，会将指纹图像中的细节和特征点，如起始点、分叉点等，转化为数字化的特征模板。
这个特征模板可以用来与已登记在系统中的指纹模板进行比对，以确定是否匹配。
在进行指纹匹配时，系统会比对输入的指纹特征模板与存储在数据库中的已注册指纹特征模板，通过相关算法计算两个指纹特征之间的相似度。
如果相似度达到了预设的阈值，系统就会认定这个指纹与数据库中的某个注册指纹匹配成功，从而进行身份验证或打卡记录。
这种比对过程通常是实时进行的，以确保迅速准确。
基于指纹的打卡系统有着较高的准确性和安全性，因为指纹的独特性使得冒用他人指纹进行欺骗是极为困难的。
同时，指纹模板的数字化存储和匹配也使得指纹打卡系统可以处理大量的
指纹信息，适应各种规模的应用场景，如企事业单位、学校、医院等。
指纹识别技术中预处理技术各算法特点比较
因此 ， 纹 一 直 被 当作 人 的身 份 鉴 定 的 可 靠 手段 确定 两 枚 细 节 模 糊 。 取 一 个 合适 的 中值 就 成 了 解决 问 题 的瓶 颈 ． 指 提 因此 有 指纹是否相同 ． 主要 依 靠 细 节 特 征 ｆ 纹线 的 突 然 终 断 点 和 分 叉 进 一 步 的 改进 中值 滤 波 的算 法 ： 即 点 １ 匹配 的 而 日常 生 活 中影 响 图像 质量 的 主 要原 因有 ：
（ 、加 权 中 值 滤 波 １
在 中 值 滤 波 中 窗 口 内各 点 对 输 出 的作 用 是 相 同 的 ．所 以 如
第 一 ： 日常 的 环 境 中 ， ： 指 被 弄 脏 ． 指 有 伤 ． ， 、 果 要 特 别 强调 中 间点 或 离 中 间点 近 的点 的 作 用 ．可 以改 变 窗 口 在 如 手 手 疤 痕 使 然 干 燥 、 润 或撕 破等 ． 免 会 导 致 得 到 的指 纹 图像 质 量 较 差 ， ： 中变 量 的个 数 ． 多个 变 量 值 等 同 于 一 个 点 的值 ． 后 对 扩 宽 后 湿 难 如 指纹脊线结构紊乱 ． 接脊线被断 开 ． 行脊 线被连接起来 ， 连 并 局 的灰 度 值 的数 字序 列 中 求 中 值
于 傅 立 叶 变换 算 法 。本 文 围 绕 这 些 常 用 算 法 的应 用方 面进 行 了特 ． 分析 的研 究 ， 利 于初 用 者 分析 比较 并 选 用合 适 的 算 法 占 、 有
进行设计应用。
【 关键词 】 ：指纹 ； 纹识 别 ； 指 指纹增强
使用 者 根 据 实 际 隋况选 用 不 同的算 法 ． ２ 世 纪 是 科 技 高 速发 展 的 时代 ． 于数 字 图像 处 理 技 术 的 ３ 图像 处 理 的 算 法 １ 由 不 断 发展 以及 图像 处 理 必 须 具 备 的 条 件 日益 得 到 满 足 ．数 字 图 图像 处理 的方 法 分 为两 类 ： 空域 法 （ｐ ｃ ｅ ｔｏ ） ｓ ａ ｅｆ ｌ ｍｅ ｄ 和频 ｉ ｄ ｈ
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1
基于MATLAB指纹识别预处理报告
图 像 处 理 课 程 设 计 报 告
设计题目：指纹识别预处理
专业班级：____信息3班______
学生姓名：______郭言学______
指导教师：______蔡丽梅______
考试形式： 面试（答辩）
成 绩：__________________
日 期： 2014年4月2日
2
目录
基于MATLAB指纹识别预处理报告 ............................................................................................ 1
目录........................................................................................................................................... 2
摘要........................................................................................................................................... 3
MATLAB软件设计 ................................................................................................................. 3
MATLAB操作步骤： ............................................................................................................. 4
图像处理 ................................................................................................................................... 4
实验总结： ............................................................................................................................... 5
3
摘要
指纹图像预处理是指纹识别的前提,它的好坏直接影响到指纹识别的成败，
但由于指纹图像降质带来的困难,并根据指纹图像的特征提出了合理的假设，再
根据假设提出了增强指纹图像对比度的算法、这些算法处理效果好，能有效地解
决指纹图像的预处理问题。
MATLAB软件设计
设计思路
采集到的指纹图像受各种原因的影响，是一幅含较多噪声的灰度图像。预处
理的目的就是去除图像中的噪声，把它变成一幅清晰的点线图，这样才能提取正
确的指纹特征，从而达到后边的正确匹配。预处理过程主要包括指纹规格化，平
滑滤波处理，方向增强处理，二值化，细化等，它是指纹自动识别系统中极为关
键的一步，它的好坏将直接影响着指纹识别的效果。在此基础上，提取指纹特征
信息，得到输入指纹特征模板，然后用输入指纹特征模板与已登记的指纹特征模
板进行匹配，最后显示识别结果。
篮框为后续
识别步骤
指纹识别的处理过程
指纹图像预处理
指纹获得
归一化 指纹增强 二值化 指纹细化
指纹分割
特征提取
输出
指纹匹配
4
MATLAB操作步骤：
其整体结构如上图所示，对此，我们将通过MATLAB进行以下的步骤：
1 读入图像：通过MATLAB指令imread将图像读入。
2 图像灰度化：通过MATLAB指令将图像进行灰度化，同时将其保存为bmp
的图像格式。
3 显示图像：将指纹图像进行初步处理，二值化，细化等基本步骤，并且在
应用程序中将指纹图像显示出来。
4 保存BMP文件：把修改过的指纹图像存人原来的文件，或者把处理过的指
纹图像另存为一个BMP文件。
5 图像增强：主要有两种增强方法，一是直方图均衡算法，一是对比度的增
强算法。
图像处理
clear all,close all,clc
%指纹图像预处理
I=rgb2gray(im2double(imread('111.jpg')));
figure,imshow(I),title('灰度图');
J=1-I;
y=mean(J(:));
z=std(J(:));
w=(J-y)/z;
figure,imshow(w),title('归一化');
BW=im2bw(w,0.2);
figure,imshow(BW),title('二值化 ');
K=strel('square',2);
open=imclose(imopen(BW,K),K);
5
figure,imshow(open),title('平滑');
LB=medfilt2(BW);
figure,imshow(LB),title('中值滤波);
thin=bwmorph(LB,'thin',Inf);
figure,imshow(thin);title('最大程度细化');
K1=strel('disk',2);
L=imdilate(thin,K1);
figure,imshow(L),title('膨胀');
P=imclose(imopen(L,K1),K1);
figure,imshow(P),title('平滑');
P1=bwmorph(P,'thin',1);
figure,imshow(1-P);title('细化');
实验总结：
本次设计，主要为了学习图像处理的相关知识，弄懂指纹图像的格式，读取
各象素点的颜色信息。将图像转换成灰度图像，根据指纹图像各个部分灰度的不
同，将指纹图像二值化。细化二值化后的指纹图像，提取纹线的骨架。对指纹图
像进行修补，弥补纹线断裂、指头皮肤受伤等缺陷。
6
用Matlab实现这种方法，既能分步对指纹图像预处理算法进行仿真测试，
又可以很直观地看到图像预处理算法的效果。
后续可以实现用Matlab实现的处理结果比较理想，满足识别的应用性。本
文介绍用matlab实现了指纹图像的对比度增强、有效区域的选取、指纹图像的
二值化、指纹的特征值提取等。并选取较好的处理步骤和算法参数解决指纹图像
预处理的问题。