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    指纹识别系统设计与实现论文.doc

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    指纹识别系统设计与实现论文.doc

    沈阳理工大学学士学位论文11绪论1.1、指纹自动识别技术的历史、现状和未来自动指纹识别技术是一种有着广泛应用背景的身份鉴定技术。本论文主要介绍了自动指纹识别系统的指纹图像处理和指纹匹配两部分。指纹识别的基本原理为:采用细节点坐标模型来做细节匹配,即对指纹的脊线末梢和指纹的脊线分支点提取特征点来鉴定指纹。具体的自动指纹识别系统框图见图1-1。图1-1自动指纹识别系统框图考古证实,公元前7000年到6000年以前,古叙利亚和中国,指纹作为身份鉴别己经开始应用。考古发现,在这个时代,一些粘土陶器上留有陶艺匠人的指纹,中国的一些文件上印有起草者的大拇指指纹,在Jercho的古城市的房屋留有砖匠一对大拇指指纹的印记等。虽然指纹的一些特征己经被人们认识和接受而不能证明,但指纹己广泛应用社会的各个方面。19世纪初,科学研究发现了至今仍然承认的指纹的两个重要特征:一是两个不同手指的指纹脊线的式样(ridgepattern)不同,另外一个是指纹脊线的式样终生不改变。这个研究成果使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用。(主要代表性的事件有:1896年阿根廷首次应用,然后是1901年的苏格兰,20世纪初其他国家也相继应用到犯罪鉴别中)20世纪60年代,由于计算机可以有效的处理图形,人们开始着手研究利用计算机来处理指纹。从那时起,自动指纹识别系统AFIS在法律实施方而的研究和应用在世界许多国家展开。20世纪80年代,个人电脑、光学扫描这两项技术的革新,使得它们作为指纹取像的工具成为现实,从而使指纹识别可以在其他领域中得以应用,比如代替IC卡。现在(90年代后期),低价位取像设备的引入及其飞速发展,可靠的比对算法的发现为个人身沈阳理工大学学士学位论文2份识别应用的增长提供了舞台。对指纹识别技术来说,被广泛接受意味着在影响千万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,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,指纹识别技术可以取代钥匙、证件、图章和卡阅读器。然而,必须指出的是,指纹识别技术到目前在国内乃至世界上仍未普及,其主要原因是:(1)速度慢,目前一般系统辨别时需要数秒钟甚至更长;(2)价格高,系统过于昂贵;(3)性能差,错误拒识率(FalseRejectRate:FRR)和错误接受率(FalseAcceptedRate:FAR)过高。因此,对快速而精确的指纹识别方法的研究有着重要的科学意义和应用价值。一般来说,一个指纹自动识别系统(AutomatedFingerprintIdentificationSystem:AFIS)主要包括指纹图像提取子系统、指纹识别子系统和指纹压缩存储子系统几个部分组成。其中,指纹识别子系统是整个系统的核心部分,包括指纹图象处理、特征提取、指纹分类及匹配等四部分。本文将主要对指纹图象处理和特征提取的部分算法加以讨论和研究。1.2、本文的主要研究工作本文主要的研究内容是在VC+环境下实现指纹图像的小波变换和预处理,同时还研究指纹特征提取及匹配算法问题。全文对小波的基本理论进行了简要介绍,并对指纹图像小波变换的实现、基于小波变换频率特性的应用指纹图像滤波处理、指纹图像增强处理的理论以及VC+编程实现进行了比较深入地研究,并列出了实现程序。此外,本文还在对指纹图像的预处理方法进行分析和研究的基础上,提出了一套指纹预处理算法,采用该算法可以得到清晰的指纹点线图,效果较为突出。沈阳理工大学学士学位论文3第2章VC+环境下小波变换及指纹图像处理2.1小波的基本理论2.1.1小波分析图像处理小波变换是最近20多年来发展起来的用于信号分析和信号处理的一种新的域变换技术。由于小波变换是把信号在不同尺度上进行小波展开,它更适合于处理突变信号和非平稳信号。小波变换技术已受到人们极大的重视。Fourier变换是数学分析中最古老的学科之一,即一个信号可表示成一系列正弦和余弦函数之和。但Fourier变换只有频率分辨率而没有时间分辨率,这就意味我们可以确定信号中包含的所有频率,但不能确定具有这些频率的信号出现在什么时候,只适宜处理平稳信号。在非平稳信号的分析中,人们希望存在一种变换函数,能够满足在高频信号中,有相对小的时间间隔以便给出较高的精度,而在低频信号中能够以相对较宽的时间间隔给出完全的信息。小波是有限宽度的基函数,这些基函数不仅在频率上而且在位置上是变换的,它们是有限宽度的波。基于它们的变换称为小波变换。小波变换具有时间一频率自动伸缩能力,这种能力可以在任何希望的频率范围上产生频谱信息。小波理论的提出可追溯到1910年Haar提出的规范正交基。1975年Caldern发表了接近小波级数展开的再生公式,1981年Stromberg对Harr系进行了改进,证明了小波函数的存在性。1984年法国地理学家Morlet在分析地震波的局部性质时引入了小波的概念,继而Y.Meyer于1986年创造性地构造出了具有一定衰减性的二进小波函数,扫除了人们对于小波函数是否存在的疑虑,从而真正掀起了小波研究的热潮。同年,S.Mallat将多分辨率分析的概念引入了小波分析及小波函数的构造中,并将小波函数的构造统一于多分辨率分析的框架之下,同时,Mallat提出的快速算法使小波变换从理论研究进一步走向各种应用领域。1988年Daubechies构造出了具有紧支集的正交小波集。1989年,Goifman,Meyer和Quake等引入了小波包。1990年,崔锦泰和王建忠构造了基于样条函数的单正交小波函数。1992年,Coher,Daubechies,Feauveau提出了具有紧支撑的双正交小波基。至此,小波理论系统的构架得以建立,它为原来信号处理领域里各自独立的方法,如多尺度分析、拉普拉斯金字塔、精确重建滤波器组等提供了一个统一的理论框架。随着理论研究的不断深入和应用领域的不断扩展,小波分析越来越显示出它的独特魅力。沈阳理工大学学士学位论文41、小波概念小波变换的定义是把某一被称为基本小波(也叫母小波motherwavelet)的函数t做位移后,再在不同尺度下与待分析的信号xt做内积:1,0ztWTxtdt(2.2)等效的频域表示是:*,2jZWTXed(2.3)式中X和分别是xt和t的傅里叶变换。小波变换有以下特点:1)有多分辨率(multi-resolution),也叫多尺度(multi-scale)的特点,可以由粗及细地逐步观察信号。2)可以看成用基本频率特性为的带通滤波器在不同尺度下对信号做滤波。由于傅里叶变换的尺度特性可知,这组滤波器具有品质因数恒定,即相对带宽(带宽与中心频率之比)恒定的特点。注意,越大相对频率越低。3)适当地选择基小波,使t在时域上为有限支撑,在频域上也比较集中,就可以使在时、频域都具有表征信号局部特征的能力,因此有利于检测信号的瞬态或奇异点。正如上所述,小波分析的一个主要优点就是能够分析信号的局部特征。比如说,采用小波分析可以发现叠加在一个非常规范的正弦信号上的一个非常小的畸变信号的出现时间。传统的傅里叶变换只能得到平坦的频谱上的两个尖峰。利用小波分析可以非常准确地分析出信号在什么时刻发生畸变。小波分析可以检测出许多其他分析方法忽略的信号特性,例如,信号的趋势、信号的高阶不连续点、自相似特性。小波分析还能以非常小的失真度实现对信号的压缩与消噪,它在图像数据压缩方面的潜力已经得到确认。在二维情况下,小波分析除了“显微”能力外还具有“极化”能力(即方向选择性),因而引人注意。2、小波在图像处理中的应用图像处理是小波分析应用的重要领域,近年来小波分析已被证明是进行图像处理强有力的工具之一,由于小波分析技术可以将信号或图像分层次按小波基展开,并且可以根据图像的性质及事先给定的图像处理要求确定到底要展开到哪一级为止,从而不仅能

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