基于指纹识别技术的身份认证系统的设计与实现

东 莞 理 工 学 院本 科 毕 业 设 计毕业设计题目： 基于指纹识别技术的身份认证系统 的设计与实现学生姓名：钟嘉杰学 号：201141301527系 别：电子工程学院专业班级：11电子信息工程5班指导教师姓名及职称：姜鸣（讲师）起止时间：2014年 11月2015年05月摘 要3G和4G时代已经来临，各种的高科技不断诞生，当然包括生物识别技术。例如，人脸识别，指纹识别，动作识别等等，而“指纹识别”人们却比较陌生。但随着科技的发展，iPhone5走进我们的生活，指纹识别慢慢成为年青一代的新玩意，甚至现在公司上班，学习驾车等等都有安装指纹考勤机来查看上班或者出席情况。指纹识别器一定能够成为每个家庭必不可少而且安全可靠的高科技产品之一。本文提供了详细介绍了指纹识别技术以及指纹识别的原理，另外详细介绍了用MATLAB编写从中控ZK4500Z指纹采集仪中提取指纹到完成指纹匹配的整个过程的程序。关键词： 指纹提取；指纹识别；MATLAB；中控ZK4500指纹仪AbstractThe era of 3G and 4G is coming, all kinds of high-tech continuously born,of course including biological recognition technology.For example, face recognition ,fingerprint recognition,gesture recognition,etc.,while “fingerprint” people is unknown.But with the development of science and technology, the iphone5s come into our lives ,fingerprint identification gradually become the new wonder of the younger generation,even now the company to work, learn driving and so on have installed the fingerprint attendance machine to view the work or the attendance. Finger recognizer will become an indispensable and each family one of safe and reliable high-tech products. The article provides a fingerprint identification technology is introduced and the principle of fingerprint identification, the other with MATLAB was introduced in detail from ZK4500 Fingerprint collection device to extract fingerprint to complete the whole process of fingerprint matching program. Key words：To extract fingerprint, fingerprint identification, MATLAB, ZK4500 fingerprints目 录1.绪 论11.1指纹识别的现状以及发展的趋势11.2指纹识别的研究和意义11.3本论文的工作和章节介绍12.指纹仪采集指纹图像32.1指纹仪的介绍32.2通过中控ZK4500指纹仪采集指纹图像52.3本章小结73.指纹识别系统的识别原理83.1指纹识别系统的构成83.2指纹识别系统的主要步骤8 3.2.1指纹数字图像预处理9 3.2.2指纹数字图像特征提取9 3.2.3指纹数字图像分类10 3.2.4指纹数字图像特征匹配103.3指纹识别系统识别原理113.4本章小结134.指纹数字图像预处理具体算法144.1指纹数字图像质量评估144.2指纹数字图像分割144.3指纹数字图像增强154.4指纹数字图像二值化164.5指纹数字图像细化174.6实验结果194.7本章小结205.指纹数字图像特征提取与匹配具体算法21 5.1指纹数字图像特征提取21 5.1.1指纹数字图像特征提取的方法21 5.1.2特征点的提取21 5.1.3指纹数字图像特征去伪22 5.2指纹数字图像匹配24 5.2.1中心点定位24 5.2.2建立特征模板24 5.2.3指纹数字图像匹配方法24 5.3实验结果24 5.4本章小结256.基于纹理的指纹识别与匹配266.1指纹数字图像扇形化266.2指纹数字图像规格化266.3 Gabor非线性平滑器266.4指纹数字图像入库276.5指纹数字图像匹配277.基于指纹识别系统在MATLAB中的实现28 7.1系统配置要求28 7.2系统目标28 7.3 系统运作流程图28 7.4系统的具体功能实现29 7.4.1功能的概述和系统的主界面29 7.4.2修改提取的指纹图片30 7.4.3指纹数字图像写入数据库32 7.4.4指纹数字图像对比与匹配33 7.4.5用户帮助34 7.4.6重置数据库35 7.4.7查看指纹样本图像36 7.4.8滤波可视化分析结果368.总结与展望37 参考文献38 致 谢39 附 录401.绪论1.1指纹识别的现状以及发展的趋势当iphone5s出现的时候，我们都没有想到，指纹识别技术已经微型化，并且真正的民用化了，同行的三星正试图为GalaxyS系列设备加入指纹识别密码保护。越来越多的公司的门口不再是门锁，多了一部微型的装置，只要指头动一动就可以打开门了。我们生活的周围，越来越离不开指纹识别技术，因为指纹识别为商务领域带来安全可靠的措施。现在指纹识别更加趋向于按压或者按键式的指纹识别装置，滑动式的指纹识别虽然有更好的安全性，但是对于用户的使用要求却苛刻了很多，因为手指滑动中的角度有很严格的要求，而按压式的360度随意识别。网上更有人用猫的指纹来作为购物支付的指纹密码。总而言之，指纹识别发展势不可挡。1.2指纹识别的研究和意义在现在信息化、网络化的时代，个人的私人资料的保护越来越受到人的重视，所以各种各样的认证密码孕育而生，比如开机密码、邮箱密码、银行密码、论坛登陆等等；或者各种钥匙，如门的，汽车的，信箱的等等。这些都是传统的方式来保护我们的私人资料。科技进步伴随着破解的方法也越来越多。“人肉搜索”这个代名词就很好的解释了现在信息发达的程度和个人资料的安全性的巨大隐患。为了解决这一个问题，生物识别技术成为了焦点，希望能通过用人体的独特特征或者各种行为动作来进行身份识别。这样不仅不用带额外的钥匙，或者要苦记几百个密码，而且还可以节约工作流程与时间，工作效率也大大的提高。从另一方面说，生物铁证具有唯一性，不可以复制性，例如指纹，人脸，DNA等等。有相关的学者推论说：3个世纪内不会有两个相同指纹的人同时出现在这个60多亿人世界上。1.3本论文的工作和章节介绍通过大量的文献资料的积累，本文对于指纹识别和指纹识别的算法以及系统进行了非常全面的介绍和研究，其中包含了指纹的提取，指纹图片的处理，指纹的识别原理与相关的步骤，要用到的开发工具等介绍。最终实现了指纹数字图像识别系统。本文的主要章节介绍：第1章 ，绪论。主要介绍指纹识别的历史，现状和未来发展前途，并说明指纹识别的特点，和解释为什么要选用这个开发工具的原因。第2章 ，指纹仪采集指纹。简单介绍了指纹仪的参数，和详细介绍了如何用指纹仪采集指纹的整个过程，遇到的问题，解决的方法等等。最后有采集的结果展示。第3章 ，指纹识别系统的识别原理。这个部分最为核心和难点。详细介绍了指纹识别系统的执行步骤和算法。第4章 ，指纹数字图像预处理。为第三章中预处理部分的详细部分。包括质量的评估，分割，增强，二值化，细化等指纹预处理的详细说明。第5章 ，指纹数字图像特征提取与匹配。详细介绍了预处理后指纹数字图像特征提取和匹配的原理。第6章 ，基于指纹识别系统在MATLAB中的实现。在MATLAB中编程的程序具体程序代码以及解释。详细介绍了自己做的指纹识别系统如何实现指纹的识别。第7章 ，总结与展望。总结本次课程设计所遇到的问题，解决问题的方法，以及心得。并提出自己对未来指纹识别的发展的观点。2.指纹仪采集指纹图像2.1指纹仪的介绍中控ZK4500指纹仪图1 中控ZK4500指纹仪指纹传感器中控光学指纹采集器分辨率500DPI感光面积15mm*18mm图像大小280*360通讯接口USB1.0,1.1,2.0操作系统Win8/Win7/Vista/XP(32/64-bit)/Windows Server2003/2008(32/64-bit)工作温度0-55C操作湿度20%-80%尺寸（W*L*H)65.5mm*49mm*79.8mm中控URU4000B指纹仪图2 中控URU4000B指纹仪指纹传感器中控光学指纹采集器分辨率512DPI抓图区域14.6mm（中心标准宽度）；18.1mm（标准长度）图像大小280*360通讯接口USB1.0,1.1,2.0操作系统Windows98,Me,NT4.0,2000,XP工作温度5-35C操作湿度20%-80%尺寸（W*L*H)79mm*49mm*19mm中控采集指纹软件DEMO（可以二次开发）图3 中控采集指纹软件DEMO2.2通过中控ZK4500指纹仪采集指纹图像我用的电脑系统是WIN 8.1 PRO 版本，指纹仪选用中控ZK4500。下面看看具体的操作。第一步：插入USB，安装驱动。图4 插入USB第二步：打开软件，demo.exe。（未连接）图5 Demo.exe图6 未连接状态第三步：选择一种算法方式ZKFinger9.0或10.0，我选择的是ZKFinger9.0,然后点击“connect sensor”连接ZK4500指纹仪。（已连接）图7 连接指纹仪成功第四步：选择提取指纹的文件格式，我选的是.jpg。第五步：把指纹放上指纹仪，待右边框框出现指纹后，点击“save image”保存指纹。在此刻指纹提取成功。指纹图片参数如下。图8 手指放上指纹仪图9 提取指纹图10 保存成功2.3本章小结一开始买了URU4000B，但发觉不支持Win8系统，安装驱动有问题，所以后来改买ZK4500的指纹采集仪。这个测试，花费了我一段时间，还重新安装过一次系统，比较郁闷，不过后来打了电话给中控公司，才解决了提取指纹的问题。真是幸运。总之，这部分不怎么难，但因为系统的问题，搞了很久，不过事实证明Win8系统是可以支持ZK4500指纹采集仪的。3.指纹识别系统的识别原理3.1指纹识别系统的构成 指纹数字图像识别系统（ Automated Fingerprint Identification System,即AFIS）主要包括指纹图像提取系统，存入数据库的存储系统，识别每个指纹的识别匹配过程。这些系统中最难的也最重要的就是指纹的识别系统了，具体的流程如下图所示。用户指纹样本的指纹特征值对比？最终结果用户的ID指纹数据库指纹数据库的指纹特征值图11 指纹数字图像识别系统流程图 两个东西对比，一定是一个样本，一个已记录在案的东西。指纹识别同样，先指纹仪得到清晰的指纹图像，记录ID，方便一个一个对准确，然后，经过处理把指纹的数据特征存入数据库。当要对比的时候，再输入指纹图像，经过系统处理，提出样本的特征点，在通过对比的算法进行对比。最后得出结果。因为这一个单向转换的过程，所以不会出现同样的数据特征数据。3.指纹识别指纹预处理指纹匹配指纹特征提取指纹数据库2指纹识别系统的主要步骤图12 指纹数字图像识别系统步骤3.2.1指纹数字图像预处理 采集到的指纹图像会有各种各样的原因而变得模糊等影响，就像世界上永远没有完美的东西一样，是一张充满了杂质的混乱的灰度图像。预处理的目的就是要把采集到的指纹数字图像修改成去除了各种噪声影响的指纹图像，即编程一张只有清晰指纹纹路的单线图，这样才能为接下来的提取指纹特征步骤更加准确。指纹图像的预处理分为几个步骤：（1）分 割；（2）增 强；（3）二 值 化；（4）细 化。 第一步，分割。这一步的目的是为了把指纹图像电线和背景相混合的图像互相分开。看上去是白色的背景，其实并不是只是颜色的数值相近而看上去一样而已，所以需要把原始指纹图像的背景分离出来，消除最外面的边框。根据图像进行初步处理，然后继续进行规格化和分割化处理，消除剩下的背景范围。 第二步，增强。这一步的目的是在增强指纹线条黑色和白色的对比，加强视觉效果，同时去除“杂质”，例如断裂或者分离的线条。 第三步，二值化。这一步的目的是使脊的灰度数值调整相近一样，将指纹图完全化为只有黑和白的二元信息图像。指纹通过上一步增强后，其中的纹线部分得到了增强，但是因为脊的灰度值层次不齐，从而使得脊的强度不一样，所以才要进行二值化。 最后一步，细化。二值化处理之后，图像只有黑白色，但是黑色部分的纹线的宽度却并不一致。在识别过程中，指纹数字图像的指纹纹路的宽度是没有关系的。所以我们可以把指纹缩小到只有一个像素的宽度，而不能影响到这些关键特征，当然也要去除在缩小过程中产生的新的毛刺。3.2.2指纹数字图像的特征提取 两个指纹对比是否相似就是看指纹的特征的信息。指纹数字图像包含了非常多的信息。储存在数据库中的数据就是每一个指纹的特征的集合。辨别一个指纹特征的好坏不仅看是否能表示出身份，更加要周边的环境对其没有影响。 预处理后全部步骤后得到了二值化数字图像，然后就要进行最关键的特征提取，达到识别不同的指纹数字图像的目的。 把指纹数字图像中的纹线走向、端点、交叉点等等特征，用数字的形式便是出来，就叫做特征提取。充分的表示了指纹图像的独一无二性。 现在最常用的特征提取是提取细节点（Minutiapoints)，其中主要是提取两种细节特征点：端点和分叉点。在指纹图像中，这两类特征点具有出现率多、稳定性高，可简单获取等优秀的特点。所以，提取的方法就从这两个部分进行讨论。3.2.3指纹数字图像分类 因为指纹数字图像本来就是一个很复杂的东西，必然就会产生大量的数据，因此需要庞大的数据库支持，而且需要另外找到一种方法进行初步分类，这样不仅仅大大降低了复杂度同时节省了计算时间，而且还是得指纹识别更加高效。指纹的分类是指根据各自有的全局特征，把他们具有相同全局特征的指纹放在一起，存储起来，更加方便查询。指纹的线路可以分为五类：（1）弓（Arch）（2）螺 旋（Whorl）（3）斗 篷（Tented Arch）（4）左 旋（Left Loop）（5）右 旋（Right Loop）。如下图。图13 指纹线路分类 不同方法有不同的分类，本文分类最基本的几种分类，不过多涉及或更加细化分类。3.2.4指纹数字图像的特征匹配 指纹图像特征匹配看上去十分的复杂，其实十分的简单。就是把第一步入库的数据和新的待识别样本的特征数据进行比较，从而断定这两个指纹是不是相似来识别身份。不要以为是两张图片的对比，因为这样对比是不可能的，所以指纹识别一直被人们认为是一件很神奇的事情。 用美国联邦调查局提出的细节点坐标模型来做细节匹配是当前最常用的指纹特征匹配方法。这是利用两种关键点来鉴定指纹：（1）脊线末梢（端点）（2）脊线分叉点。 由此可以知道，说白了，指纹的识别问题就编程了一个点相匹配的问题。世界上没有同一条河流，同一只手输入指纹，每次所得到的指纹数字图像都不同。因此，两个要对比的图像匹配就是两者相似而已，并不是完完全全吻合，但是只要在一定的误差范围内，还是可以通过的。“匹配度”是我们用来表示匹配的结果的一个数值，即衡量标准。详细的来说就是： （1）首先设定一个阈数值； （2）匹配度阈数值，图像匹配，指纹是相同的； （3）匹配度背景区，所以首先我们要设一个阀数值，有如下情况：（1）如果这一小块的方差的值阀数值，其灰度数值保持不变。从而可以将指纹数字图像从背景范围很好的分离出来。4.3指纹数字图像增强简单的来说，增强的主要目的是让由于压力或者其他原因而导致图像模糊或者颜色暗淡的纹路变得更加清楚，但又不改变指纹识别的特征。本文以指纹图像的纹线方向和纹线频率为参数，使用Gabor函数细线对指纹图像的增强处理。这个方法对于指纹图像比较模糊的具有良好的效果，这个方法网上有很多，作为参考，不多说，具体为Gabor方位非线性平滑器。具有优良的非线性平滑器性能并有着与生物视觉系统相近的特点。被广泛用于纹理分割、目标检测、数字图像编码、视网膜鉴别等领域。4.4指纹数字图像二值化分割之后的数字图像当然用来比对，还有很多的问题，如由于压力的不用而导致每一个像素的灰度数值的不同，所以还要进行一系列处理，例如，非线性平滑处理，消除粗糙、断点处理和二值化处理，使得指纹图像只有黑和白两种，不再涉及像素的灰度数值，消除了不必要的噪声，使得处理变得更加简单。其中详细的要求：（1） 脊线是连续不断的，完整没有空出来的地方；（2） 即使经过处理，但是最基本的特征不能改变；（3） 纹线与纹线之间的空间不能太多相反的也不能粘成一线；（4） 纹线与纹线的间距几乎相同。一般灰度数字图像二值化变换函数f(x)用下列公式表示。（公式1-2）公式中T为阀数值，x为灰度数值。阀数值是由数字图像中每一个部分的明暗度来决定。本篇文章中使用了自适应阀数值算法和固定阀数值算法结合方法指纹数字图像二值化。基本思路步骤如下：A. 先把数字图像分为若干个WxW的方块，求取该范围所有像素的灰度平均值。然后利用不变阀数值算法的特点对指纹图像中每一块确定自己的阀数值，然后调整阀数值，直到取得的数值能够使得指纹的图像变得最光滑。 具体算法： 本文分割成块尺寸为8x8：（公式1-3） B.计算范围内的Nh和Nl的数值。Nh=灰度数值=T的像素的个数；Nl=灰度数值T的像素的个数。 C.如果|Nh-Nl|Nl，则T=T+1，否则T=T-1，返回B。自适应阀数值算法和固定阀数值算法结合方法指纹数字图像二值化的流程图：图25 指纹数字图像二值化的流程图a=W*W*10%；W是分割成块尺寸（像素）；T为该块指纹数字图像的平均灰度数值；Nh、Nl分别为第（k，l）块指纹数字图像中灰度数值=T和/2,则p1和p2是相对点。具体算法如下：（1） 保留该特征点：真交叉点的在半径R范围内有N各相邻的细节点时，这些点瞒住真特征点准则。否则进行分类。（2） 为真特征点： a.当特征点是分叉点时，如果相邻的结构中不含空洞、叉连和毛刺等伪特征结构。否则去掉。 b.当特征点是端点时，如果相邻的特征点没有纹线间断和短枝等伪特征结构。否则去掉。（3） 去除边界伪特征点：根据图像分割的边缘判断特征点距边缘的距离，如果距离 add database% 0- recognition%ok=0;chos=0;possibility=8; messaggio=Insert the number of set: each set determins a class. This set should include a number of images for each person, with some variations in expression and in the lighting.; while chos=possibility, chos=menu(Neil指纹识别系统,1.转换提取图片,2.创建指纹数据库,3.输入待识别样本和指纹识别结果输出,用户帮助,重置样本数据库,查看指纹样本图像,滤波可视化分析结果,退出系统); %- %- if chos=1 clc; close all; namefile,pathname=uigetfile(*.bmp;*.t