指纹识别算法文献综述研究

19指纹识别算法研究+文献综述摘要随着计算机网络技术的飞速发展，人们对身份确认的准确性，安全性和实用性提出了更高的要求. 基于生物特征识别的智能身份认证技术也逐渐引起广泛关注. 在众多的生物识别技术中，指纹由于其通用性，唯一性和不变性而具有很高的可行性和实用性，以及指纹识别技术的特点，指纹识别已成为最流行，最可靠的个人身份认证技术之一. 指纹识别技术是一种生物识别技术. 它涉及模式识别，图像处理，数字信号处理，人工智能和计算机技术. 具有重要的理论意义和实用价值. 指纹识别系统也已广泛用于许多领域，例如ID卡，电子商务，自动银行业务等. 指纹识别涉及的常见算法包括预处理，指纹特征提取和指纹匹配算法. 本主题的论文主要分析指纹特征，研究指纹特征提取和指纹识别算法. 通过对该主题的研究，掌握图像处理的基本知识，并熟悉指纹识别算法. 7373关键词: 指纹识别，方向图，二值化，特征提取，匹配，细化，指纹TitleFingerprintrecognition算法飞速发展的计算机网络技术，人们由于通用性，唯一性，不变性和指纹识别技术的高实用性，实用性，提出了对识别精度要求较高，安全性高的许多生物计量技术，指纹识别成为最受欢迎，可靠的个人身份验证技术. 指纹识别近年来的研究报告，论文其他信息，常用算法指纹识别，包括----------------------- -------------- --------------------------范文的最新建议------- ------------- ---------------------------------- 19，预处理，指纹特征提取，指纹匹配算法主要是主体分析指纹特征，指纹特征提取，指纹识别算法. 通过学科，了解图像处理的基础知识，熟悉指纹识别算法. 致谢41参考文献42附录仿真程序43第1章简介1.1研究背景1.1.1指纹识别技术概述日常生活中的许多情况都需要身份验证，例如登录操作系统指纹识别算法研究，使用某些应用程序软件，登录Internet站点，到银行取钱，识别嫌疑人，进入军事地点等.

传统的身份验证方法包括基于身份的身份验证（例如密码，密码）（您所知道的）和基于令牌的身份验证（例如密钥，标识卡）（您所拥有的）. 传统的身份认证方法有很多缺点: 密码和密码容易忘记，容易受到攻击和易于泄漏. 钥匙和很容易被盗，容易丢失，容易伪造和易于使用. 传统身份认证方法的这些缺点给我们的生活带来很多不便和许多安全问题. 例如，密码盗窃，当用户在计算机终端的前面输入密码以知道用户的密码时，其他仅需要注意按键动作. 您甚至可以根据生日，年龄，姓名或其他信息来猜测密码，因为许都使用生日等信息作为密码. 尽管当前系统要求用户及时更改密码以防止密码被盗，但是这种方法不仅增加了用户的存储负担，而且不能从根本上解决问题. 基于令牌的身份不需要用户的任何努力------------------------------------- -------------------------范雯的最新推荐-------------------- --- ------------------------------- 19记住密码，但是令牌很容易丢失，很容易被盗，容易伪造等. 诸如的伪造和盗用以及借贷不当之类的问题.

一些罪犯通过窃取文件窃取机密信息而进入机密场所. 一些罪犯为非法入境或移民伪造签证和护照. 这是因为传统文档使用易于伪造的未加密纸质文档. 因此，必须找到一种更方便，更安全和可靠的身份认证方法. 基于生物识别技术的身份认证（您做什么）可以克服传统身份认证的许多特征. 每个人都有多种生物学特征. 生物学特征包括生理特征和行为特征. 生理特征是指固有特征，例如指纹，虹膜，DNA等. 行为特征是指由习得习惯形成的特征，例如手写和步态. 每个人都有许多生物学特征，这些生物学特征不会被遗忘或丢失. 对于每个生物学特性的性质，可以用一些参数来描述，包括: （1）普遍性，是否每个人都具有该特性； （2）唯一性，两个人是否都具有这种特征. （3）永久性（永久性终身不变；（4）可收集性，是否易于收集；（5）性能，识别的正确性；（6）接受（使用接受），用户是否愿意接受此身份身份验证方法；（7）抵制性，具有防止环境欺诈的能力.

表1.1列出了常用生物特征参数的比较. 可以分析出，指纹和虹膜的得分最高，虹膜的使用者远不如指纹可接受. 没有指纹级别低的参数. 可以看出，在许多生物中，指纹是身份认证的理想生物特征. 在各种基于生物特征的身份认证方法中，指纹识别具有最大的市场份额（图1.2）. 可以看出，社会越来越需要基于生物特征的身份认证（见图1.3，指纹识别的快速增长模型），尤其是基于指纹身份的认证方法. 签名LowLowHighHighLowHighLow ------------------------------------------------ ---------------范雯的最新推荐------------------------------- -----------------------图1.2各种生物识别技术的市场份额TotalBiometric收入2003-2008 1.3各种生物识别技术的增长模型1.1.2指纹识别技术的进步计算机的出现使指纹识别进入了自动化阶段. 近年来，的自动指纹识别技术取得了许多进步. 同时，许错误地认为自动指纹识别技术中的问题已得到彻底解决.

但是，事实恰恰相反. 国际指纹验证大赛（FVC）的测试结果表明，自动指纹识别仍有很多问题需要解决，这仍然是一个充满挑战和重要的研究课题. 从竞争的结果来看，指纹识别算法的准确性远远低于市场上宣传的指纹识别产品的准确性. 准确率较高的算法需要相对较长的计算时间，并且会占用更多的存储空间. 虽然有些算法可以达到较高的准确度，但是在实际应用中难以接受所消耗的系统时间和空间资源. 低质量指纹图像的匹配仍然是一个挑战性的问题；识别变形的指纹该问题需要进一步解决. （2）指纹预处理研究. 其中包括图像标准化，分割，增强，二值化和优化. 指纹增强算法是指纹预处理的核心算法. 本文研究了基于时域的定向滤波器和基于频域的Gabor滤波器. 二值化算法采用局部自适应二值化算法. 有很好的效果. （3）指纹特征提取算法研究. 根据精制指纹的结构特点，采用相应的算法获得指纹的详细特征. 在提取指纹特征之后，对指纹特征进行伪造. 同时，对指纹特征结构信息进行了优化，将尽可能多的指纹信息存储在最小的空间中，为指纹特征匹配奠定了良好的基础.

--------------------------------------------------- ----------------潘文的最新建议------------------------------ --- -----------------------（4）指纹特征匹配算法研究. 在提取的指纹特征结构的基础上，将点阵匹配理论与指纹特征匹配方法相结合，并采用指纹匹配方法对指纹特征进行匹配. 该算法不依赖于指纹的奇异点. 指纹旋转和局部变形的主要工作1.2.2第1章: 研究背景简介，概述了当前开发和应用的各种生物识别技术，尤其是指纹指出了开发，应用，研究概况，市场前景，存在的问题，以及该技术的研究方向. 同时，它解释了本文的目的和意义. 第二章: 简要介绍指纹识别技术的现状，然后解释指纹识别系统的基本原理. 第3章: 使用软件实现指纹识别算法. 主要步骤如下: 首先，对采集到的指纹图像进行增强滤波，二值化和精细化三个预处理步骤. 为了消除干扰并增强脊线指纹识别算法研究，鉴于指纹脊线的强方向性，我们使用了方向滤波算法对其进行增强；通过自适应阈值方法对滤波后的指纹图像进行二值化处理并进行修改. 最后，在不破坏图像连通性的前提下，去除多余的信息，并采用逐层剥离指纹脊线宽度的方法，将图像中的指纹脊线细化为单个像素宽度.

为了提取指纹的详细特征点的类型和相对位置，本文使用了脊线跟踪方法，首先找到指纹图像中的所有脊线，然后找到所有特征点，并针对验证，消除错误并存储真相，然后计算特征点与参考点之间的线数，特征点与中心点连接之间的角度以及中心点的方向，然后使用此信息作为指纹特征点信息，以方便后续的指纹比率2.1 2指纹注册过程（1）输入用户名（2）输入指纹-------------------- --------------- ----------------------------范雯的最新推荐- ---------------- ---------------------------------- -11自动指纹识别系统的识别阶段分为两种: 指纹验证和手指打印标识. 为了进行指纹验证，用户需要同时输入用户名和指纹，特征提取模块提取输入指纹的特征，同时系统从中读取注册阶段保存的指纹特征. 根据用户名，然后将输入的指纹特征和读取的指纹特征进行匹配，以确定用户的合法性: 如果匹配成功，则用户合法，否则非法. 指纹验证过程只需要匹配一次，如图2.1.3所示. 对于指纹识别，用户仅需要输入指纹，而无需输入用户名. 特征提取模块提取输入指纹的特征，然后系统根据一定策略从中重复读取指纹特征并匹配输入指纹的特征，直到找到可以成功匹配输入指纹的指纹，然后输出相应的用户名，或者直到在中找不到与输入指纹匹配的指纹，然后拒绝该指纹.

指纹识别过程需要一个或多个匹配项，如图2.1.4所示. 根据识别阶段的类型，自动指纹识别系统分为指纹验证系统和指纹识别系统. 图2.1.3指纹验证过程（4）从中读取与用户名相对应的指纹特征（5）比较指纹特征图2.1.4指纹识别过程评估自动指纹识别系统的性能参数分为三类: 正确的性别参数，时间参数和空间参数. 常用的正确性参数主要包括错误匹配率，错误不匹配率，相等错误概率等. 时间参数描述了系统的速度，例如注册时间，匹配时间等；空间参数主要是指分配内存的大小和模板功能的大小. 2.1.2指纹图像的基本功能由于指纹图像属于个人隐私，因此系统通常不会直接存储自动指纹. 指纹识别算法通常从指纹图像中提取并比较指纹的特征. 指纹图像由隆起和--------------------------------------------组成------- ------------范雯的最新推荐--------------------------- -------- ------------------- 13 19个谷和谷的组成与手指皮肤的凸起部分相对应，显得较浓指纹图像中的线条；谷和谷对应于手指凹陷的部分夹在两个条纹之间，并且相对纹理的灰度级更亮.

指纹特征可以分为全局特征，局部特征和微妙特征. 在研究指纹识别技术的过程中，需要大量的指纹图像，并且收集大量的指纹图像需要花费时间和精力. 卡佩利提出了一种使用软件生成指纹图像的方法. Cappelli方法可以根据核心点和三角形点的位置生成5 2.1. .5五种类型的指纹图像仅需要在许多指纹识别系统中存储指纹特征. 但是，某些应用程序需要存储指纹图像. 如果存储的指纹数量很大，则此时需要压缩指纹图像以减少存储空间. . 指纹图像压缩要求在不影响特征提取的情况下尽可能提高压缩率. 普通无损压缩的压缩率太小，因此指纹图像的压缩一般采用有损压缩方法. 2.1.4指纹图像特征提取指纹中常用的指纹特征包括节点，奇异点和直线等. 节点主要包括端点和分叉点，奇异点包括核心点和三角形点. 用于指纹匹配，分类和索引. 指纹特征提取所涉及的关键技术主要包括晶粒方向计算，晶粒频率计算，核心和角点检测，指纹分割，指纹增强，晶粒提取和细化，节点提取和过滤以及晶粒数计算. 纹理方向的计算是指纹识别的基础. 指纹识别中的大多数算法都是基于方向的，例如频率计算，纹理跟踪，核心点和三角形点的检测，指纹分割，指纹增强，节点对齐等.

大多数纹理计算方法都是基于像素之间的灰度关系. 计算晶粒方向方向的另一种方法是基于方向场模型来估计整个世界---------------------------- -------- ---------------------------范雯的最新推荐----------- --------- ---------------------------------- 15 19计算每个方向指纹图像的一部分. 方向场模型的有效用途是生成指纹图像，例如基于Cappelli提出的方向场模型的指纹图像生成算法. 然而，取向模型通常难以正确地计算形式指纹图像的纹理方向，特别是当图像不包含核心点和三角形点或者无法正确检测图像的位置时. 为此，谷舟结合了梯度法建立了方向模型，并运用LMS对晶粒方向进行了整体计算和修正. 对于纹理提取和细化，一般的纹理提取方法是基于增强指纹图像，并且对增强指纹图像进行灰度二值化以获得纹理图像. 纹理检测的另一种类型是基于纹理的灰度图像的纹理跟踪. 纹理跟踪的缺点是难以处理较大的指纹，并且对低质量的图像不利. 然后，Luo根据方向字段计算沿纹理方向的每个像素的平均灰度值，然后使用阈值分割方法提取纹理.

晶粒细化的目的是促进节点的检测. 对于节点提取和过滤，通常的节点提取过程经历纹理方向计算，指纹分割，指纹增强，纹理提取和二值化，纹理细化，最后在细化后检测纹理图像中的节点. 在细化后的纹理图像中，对于端点，纹理上只有一个相邻点；对于分叉点，纹理上只有三个相邻点. 第二种类型的节点提取方法基于用于纹理跟踪的灰度图像，它在纹理跟踪时检测节点. 线数的计算相对简单，主要取决于方向的正确计算和线的正确提取. 由于其简单性，关于行数计算方法的报道很少. 图像质量计算. 在自动指纹识别系统中计算图像质量非常重要. 通过计算图像质量，可以防止低质量的指纹图像在中注册，从而可以提高系统的准确性. 指纹图像的计算方法包括基于定向区域与非定向区域之比的方法，基于Gabor滤波器的方法以及基于小波压缩的方法. 尽管已经提出了一些用于计算指纹图像的质量的方法，但是目前还没有可以测量质量计算方法的质量的公认标准. 2.1.5指纹匹配在过去的研究中，专家们提出了许多指纹匹配算法. -------------------------------------------------- -------------范雯的最新推荐--------------------------------- --------------------- 17在19年代初期，Moayer将指纹表示为一维字符串或二维树，然后使用句法匹配验证两个指纹.

此方法适用于指纹的粗略分类，但无法详细匹配两个指纹. Hrechak等. 使用基于图的方法来表示和匹配指纹. 由于需要使用复杂的算法，例如图中所示的同构算法，因此系统需要大量时间. 同时，系统也变得复杂2.6.1三个指纹分类PatternClassCoreDelta TentedArch11（中）LeftLoop11（右）RightLoop11（左）由于指纹图像质量的影响，各种分类算法都有一定的误码率和拒绝率. 如何进行有效的指纹索引也是莫干研究的主题，例如基于三角形的索引方法，利用多种特征的索引方法等. 2.1.7指纹识别的安全技术指纹识别技术系统的主要安全问题是: （1）拒绝服务攻击，使指纹采集器无法工作，无法输入指纹. （2）伪造指纹攻击，使用人工伪造指纹更换收集器上的人手指； （三）木马攻击，注入木马程序，伪装成自动识别系统的指纹输入程序，盗取合法用户的指纹； （4）在基于网络的指纹中仅重复攻击在身份识别应用程序中，网络上传输的指纹图像或指纹特征可能会被第三方窃取并重复使用. 对于拒绝服务攻击和木马攻击，应使用第三方技术，例如防火墙技术和病毒检测技术. 对于拒绝服务攻击，还必须防止故意破坏收集设备或工作环境. 对于伪造的指纹攻击，您可以从传感器开始. -------------------------------------------------- -------------范雯的最新推荐--------------------------------- --------------------- 19 19使传感器能够感知有生命和无生命的身体；对于重复使用攻击，目前采用的技术主要包括加密，数字签名和数字水印等.

2.1.8研究现状概述通常，自动指纹识别的关键技术包括图像采集技术，图像压缩技术，特征提取技术，指纹匹配，指纹分类技术和指纹安全技术. 因此，这些技术仍在发展. 尽管在指纹识别领域已经取得了很大的进步，但是指纹识别方面的许多问题仍然可以解决，主要包括低质量指纹图像特征的准确提取: 如何准确计算和校正纹理方向，以及如何识别纹理方向. 根据特征提取算法的能力准确执行指纹分割，如何增强低指纹线条，如何准确提取奇异点；高性能匹配算法；合理准确的分类算法指标算法；如何在指纹注册过程中有效选择模板特征；基于网络的安全指纹识别；指纹图像的关键特征是无损压缩算法. 嵌入式识别系统，如何在有限的条件下有效识别；廉价，高质量，快速采集的仪器等.

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