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图像识别技术的研究
摘要
在我国的很多领域中图像识别技术发挥着举足轻重的作用，比如在工业燃气中的管道漏气现象的检测、指纹识别开保险箱、胶板眼镜框的雕刻机的图像识别技术、工程图的符号识别技术、工业精密尺寸检测中图像搜集等好多领域都应用到图像识别技术，以达到工业、生活中的需要。
在科技高速发展的现代社会，图像识别技术为各个领域的发展创造着更为方便快捷的作用。
近年来，随着社会和经济的发展，人们对身份鉴别的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求。
指纹识别技术以方便易用、高准确率和低成本等诸多优势备受关注，已经成为使用最广泛的身份认证的有效手段，在电子商务、犯罪识别、信息安全等领域得到广泛的应用。
本文详细介绍了一种指纹图像识别技术的应用。
近年来，随着社会和经济的发展，人们对身份鉴别的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求。
指纹识别技术以方便易用、高准确率和低成本等诸多优势备受关注，已经成为使用最广泛的身份认证的有效手段，在电子商务、犯罪识别、信息安全等领域得到广泛的应用。
本论文概述了指纹识别技术的原理，介绍了指纹的特征，应用技术以及指纹的特征提取、验证跟辨识。
关键字：
指纹识别,特征提取,指纹特征,特征匹配
Abstract
Inmanyareasofourcountry'simagerecognitiontechnologytoplayadecisiverole,forexample,inindustrialgasleakinthepipelineinthedetection,fingerprintidentificationasafe,rubberspectacleframesoftheengravingmachineimagerecognitiontechnology,engineeringplanstoidentifythesymbolsTechnology,Industrysophisticateddetectionsizeimagescollectedinmanyfieldssuchasappliedtoimagerecognitiontechnology,toachievetheindustry,theneedforlife.
Therapiddevelopmentoftechnologyinmodernsociety,imagerecognitiontechnologyforthedevelopmentofallfieldstocreateamoreconvenientandefficientrole.Inrecentyears,withthesocialandeconomicdevelopment,peopleontheaccuracyofidentification,safetyandpracticalityofahigherdemand.Fingerprintrecognitiontechnologytofacilitatetheeasy-to-use,highaccuracyandlow-cost,andmanyotheradvantagesofconcern,hasbecomethemostwidelyusedasaneffectivemeansofcertification,ine-commerce,criminalidentification,informationsecurityandotherfieldshaveawiderangeofapplications.
Thispaperdescribesafingerprintimagerecognitiontechnologyapplications.Inrecentyears,withthesocialandeconomicdevelopment,peopleontheaccuracyofidentification,safetyandpracticalityofahigherdemand.Fingerprintrecognitiontechnologytofacilitatetheeasy-to-use,highaccuracyandlow-cost,andmanyotheradvantagesofconcern,hasbecomethemostwidelyusedasaneffectivemeansofcertification,ine-commerce,criminalidentification,informationsecurityandotherfieldshaveawiderangeofapplications.Thispaperoutlinestheprinciplesoffingerprintidentificationtechnology,introducedafingerprintofthecharacteristicsoftheapplicationoftechnologyandfingerprintfeatureextraction,toverifyidentification.
Keywords：
fingerprintrecognition、featureextraction、characteristicfeatures、fingerprintmatch
目录
第一章绪论1
1.1图像识别技术的概述1
1.2图像识别技术发展概况1
第二章指纹图像识别技术综述2
2.1指纹的特征2
2.1.1 总体特征2
2.2指纹图像识别技术的特征拾取、验证和辨识3
第三章指纹图像采集6
3.1光学技术6
3.2硅技术（CMOS技术）6
3.3超声波技术7
第四章基于DSP指纹图像识别的研究8
4.1指纹识别的原理和方法8
4.2完成指纹识别技术的功能9
4.3指纹识别技术的主要指标和测试方法9
4.3.1指纹识别算法的精确度9
4.3.2指纹识别算法的误识率和拒识率的测试方法10
4.3.3指纹识别算法的系统参数10
4.4基于DSP的嵌入式指纹识别系统概述10
4.4.1基于DSP的嵌入式指纹识别的硬件部分11
4.4.2基于DSP的嵌入式指纹识别软件部分12
第五章指纹图像识别技术的应用14
5.1指纹图像识别技术的概况14
5.2指纹识别加密14
5.2.1指纹准考证15
5.2.2指纹暂住证：
16
5.3指纹识别的可靠性16
第六章本论文的总结18
参考文献19
致谢20
第一章绪论
1.1图像识别技术的概述
图像对我们并不陌生。
它是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体。
人的视觉系统就是一个观测系统，通过它得到的图像就是客观景物在人心目中形成的影像。
我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有75％来自视觉系统，也就是从图像中获得的。
这里图像是比较广义的，例如照片、绘图、视像等等。
图像带有大量的信息，百闻不如一见，一图胜千字都说明了这个事实。
图像识别是对上述处理后的图像进行分类，确定类别名称，它可在分割的基础上选择需要提取的特征，并对某些参数进行测量，再提取这些特征；最后根据测量结果作分类。
为了更好地识别图像，还要对整个图像作结构上的分析，对图像进行描述，以便对图像的主要信息得到一个解释和理解，并通过许多对象相互间的结构关系对图像加深理解，以便更好地帮助识别。
所以图像识别是在上述分割后的每个部分中，找出它的形状及纹理等特征，即特征抽取（有时也包括图像分割），以便对图像进行分类，并对整个图像作结构上的分析。
因而对图像识别环节来说，输入是图像，输出是类别和图像的结构分析，而结构分析的结果则是对图像作描述，以便对图像的重要信息得到一种理解和解释。
1.2图像识别技术发展概况
近年来，随着社会和经济的发展，人们对身份鉴别的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求。
指纹识别技术以方便易用、高准确率和低成本等诸多优势备受关注，已经成为使用最广泛的身份认证的有效手段，在电子商务、犯罪识别、信息安全等领域得到广泛的应用。
系统的信息安全性，随着时代飞速发展，已经受到了极大挑战。
我们知道，身份认证的方式有三种：
一、基于口令的认证方式；二、基于介质的认证方式；三、基于生物特征的认证方式。
口令的认证方式是最常用的一种技术，但它存在严重的安全问题。
基于介质的认证方式，具有硬件加密功能，有较高的安全性，但仍存在介质被盗和被仿造的可能。
前两种认证方式是传统的身份识别技术，无论采用哪种方式都是通过存在于身份外的某物来辨认和鉴别人的身份的，根本无法对需要认证的人本身进行直接辨认，很难实现真正安全、可靠的身份识别。
基于生物特征的认证方式．是采用每个人的身体的某个特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，且具有不可复制的特性进行身份识别，因此生物识别技术成为目前最为方便与安全的识别技术。
指纹识别技术正是生物识别技术中使用成本最低、使用最为方便的技术。
第二章指纹图像识别技术综述
2.1指纹的特征
我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：
总体特征和局部特征。
在考虑局部特征的情况下，英国学者E.R.Herry认为，只要比对13个特征点重合，就可以确认为是同一个指纹。
2.1.1 总体特征
总体特征是指那些用入眼直接就可以观察到的特征，包括：
图2-1三种基本指纹图案
其他的指纹图案都基于这三种基本图案。
仅仅依靠纹形来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，通过更详细的分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便快捷。
图2-2 模式区（PatternArea）
模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。
有的指纹识别算法只使用模式区的数据。
SecureTouch的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。
图2-3核心点（CorePoint）
核心点位于指纹纹路的渐进中心，它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。
许多算法是基于核心点的，既只能处理和识别具有核心点的指纹。
核心点对于SecureTouch的指纹识别算法很重要，但没有核心点的指纹它仍然能够处理。
图2-4三角点（Delta）
三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。
三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处。
图2-5纹数（RidgeCount）
指式区内指纹纹路的数量。
在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数[1]。
2.1.2局部特征
局部特征是指指纹上的节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。
两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征--特征点，却不可能完全相同。
指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。
这些断点、分叉点和转折点就称为"特征点"。
就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息。
指纹上的节点有四种不同特性：
特征点的分类有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点。
终结点（Ending）--一条纹路在此终结。
分叉点（Bifurcation）--一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。
分歧点（RidgeDivergence）--两条平行的纹路在此分开。
孤立点（DotorIsland）--一条特别短的纹路，以至于成为一点。
环点（Enclosure）--一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点。
短纹（ShortRidge）--一端较短但不至于成为一点的纹路。
方向（Orientation）--节点可以朝着一定的方向。
曲率（Curvature）--描述纹路方向改变的速度。
位置（Position）--节点的位置通过（x,y）坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的[2]。
2.2指纹图像识别技术的特征拾取、验证和辨识
一个高质量的图像被拾取后，需要许多步骤将它的特征转换到一个复合的模板中，这个过程，被称为特征拾取过程，它是手指扫描技术的核心。
当一个高质量的图像被拾取后，它必须被转换成一个有用的格式。
如果图像是灰度图像，相对较浅的部分会被删除，而相对较深的部分被变成了黑色。
脊的像素有5~8个被缩细到一个像素，这样就能精确定位脊断点和分岔了。
微小细节的图像便来自于这个经过处理的图像。
在这一点上，即便是十分精细的图像也存在着变形细节和错误细节，这些变形和错误细节都要被滤除。
除细节的定位和夹角方法的应用以外，也可通过细节的类型和质量来划分细节。
这种方法的好处在于检索的速度有了较大的提高，一个显著的、特定的细节，它的惟一性更容易使匹配成功。
还有一些生产商采用的方法是模式匹配方法，即通过推断一组特定脊的数据来处理指纹图像[3]。
就应用方法而言，指纹识别技术可分为验证和辨识。
验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个已经登记的指纹进行一对一的比对来确定身份的过程。
指纹以一定的压缩格式存储，并与其姓名或其标识（ID，PIN）联系起来。
随后在对比现场，先验证其标识，然后利用系统的指纹与现场采集的指纹比对来证明其标识是合法的。
验证其实回答了这样一个问题：
"他是他自称的这个人吗？
"这是应用系统中使用得较多的方法。
因为每个人的包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。
依靠这种唯一性和稳定性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以证实他的身份。
辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。
这也叫"一对多匹配"。
辨识其实是回答了这样一个问题：
"他是谁？
"
指纹是人体独一无二的特征，其复杂度足以提供用于鉴别的特征。
随着相关支持技术的逐步成熟，指纹识别技术经过多年的发展已成为目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案，对于广大市场的应用有着很大的发展潜力。
这就是指纹识别技术。
自动指纹识别是本世纪六十年代兴起的、利用计算机来进行指纹识别的一种方法。
作为生物特征识别的一种，由于它具有其它特征识别所不可比拟的优点，使得自动指纹识别有着更为广泛的应用。
自动指纹识别技术的发展得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究。
尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但用于识别的数据量相当大，对这些数据进行比对也不是简单的相等与不相等的问题，而是使用需要进行大量运算的模糊匹配算法。
现代电子集成制造技术使得我们可以制造相当小的指纹图象读取设备，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行两个指纹的比对运算的可能[4]。
指纹识别算法最终归结为在指纹图像中找到并对比指纹的特正点。
从预处理后的指纹图像中找出所有连通数为3的点，可以得到分叉点；而求取端点要用一种变通的方法将指纹分割图反相，再细化,然后提取分叉点，得到的分叉点就是实际的端点。
这样得到的特征点大部分都是真的，但也包含因噪声影响而产生的伪特征点，这将使鉴定误识率上升,所以必须去除这些伪特征点。
将边缘处的一些特征点及一些空洞和毛刺去除：
计算已经选定的可能特征点与边缘的距离，当小于门限值的时候，认为该点不可靠，将其去除。
用特征点与指纹中心点之间的纹线数以及特征点到中心点连线与指纹图像坐标的夹角来表征位置信息，将这些位置信息存入指纹库[5]。
定位输入特征点集和已有的模版特征点集之间的匹配原点对,计算二个特征点集的旋转和平移参数．并根据这些旋转和平移参数校准输入点集，将校准后的特征点集转化到极坐标系中，然后比较特征点之间相互关系集合，得出指纹图像和模板之间的对应关系。
第三章指纹图像采集
很早以前人们就注意到每个人的指纹都不相同，应用指纹来证明人的身份已经有六七千年的历史了，无论是田契还是租约，人们常常会在签字画押之后再按上指印。
在刑事侦查中，指纹还是侦破案件的重要线索。
不过，无论指纹系统应用于什么领域，指纹的识别都是一个关键的步骤。
早期那种依靠专家+放大镜的指纹识别模式显然不能应用在电脑中.获得良好的指纹图像是一个十分复杂的问题。
因为用于测量的指纹仅是相当小的一片表皮，所以指纹采集设备应有足够好的分辨率以获得指纹的细节。
目前的指纹识别主要有三种办法：
一种是利用光学扫描技术获得指纹的形态，一种是利用硅芯片传感器感知指纹的形貌，第三种是利用超声波等手段获得指纹的特征。
3.1光学技术
借助光学技术采集指纹是历史最久远、使用最广泛的技术。
将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，用棱镜将其投射在电荷耦合器件（CCD）上，进而形成脊线（指纹图像中具有一定宽度和走向的纹线）呈黑色、谷线（纹线之间的凹陷部分）呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。
相对而言，光学扫描在技术实现方面比较简单：
光线照到压有指纹的玻璃表面并且反射，反射光线由CCD获得，反射光的量依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度和皮肤与玻璃间的油脂层。
光学扫描技术的优点很多，如成本低廉、相当耐用，可以做成较大的模板等等。
不过，因为光学设备耗电量大，成像长，因此不便在诸如掌上电脑、笔记本电脑、手机等轻便设备上使用。
光学的指纹采集设备有明显的优点：
它已经过较长时间的应用考验，一定程度上适应温度的变异，较为廉价，可达到500DPI的较高分辨率等。
缺点是：
由于要求足够长的光程，因此要求足够大的尺寸，而且过分干燥和过分油腻的手指也将使光学指纹产品的效果变坏。
3.2硅技术（CMOS技术）
20世纪90年代后期，基于半导体硅电容效应的技术趋于成熟。
硅传感器成为电容的一个极板，手指则是另一极板，利用手指纹线的脊和谷相对于平滑的硅传感器之间的电容差，形成8bit的灰度图像。
皮肤的结构相当复杂：
表面覆盖着一层薄薄的油脂，油脂下面是死皮层（表皮层），再下面才是活皮肤层（真皮层）。
油脂和死皮层的电导率都相当低，可以被认为是绝缘体，而活皮肤层是半导体。
如果采用光学手段扫描指纹，则灰尘和油脂对扫描质量的影响将非常大，精心复制的指模也可以骗过光学扫描系统。
电容式指纹识别系统受灰尘和油脂的影响较小，而且真皮层是有生物活性的，精致的指模不具备这样的特征，甚至犯罪分子砍下用户的手指这些特征也将不复存在！
因此相对于光学扫描系统，电容式指纹识别技术可以说是一个飞跃。
传统使用直流电的电容式指纹识别系统工作原理：
当指纹接触像素天线平台表面的时候，在活动的像素天线上产生一定的电荷，电容传感器可以测量到指纹脊部和指纹凹部中的空气之间的介电常数差异，并转化成指纹图像。
但由于产生的是一个半球状的电场，实际上指纹要紧贴传感器表面才可能得到清晰的图像。
传统使用直流电的电容式指纹识别系统工作原理：
皮肤只能紧贴传感器指纹才能被正确感知。
TruePrint技术是AuthenTec公司开发的指纹识别技术，它也是第一个投入大规模商业应用的指纹识别技术。
迄今为止基于该技术的传感器已经售出数百万颗之多。
目前最新的TruePrint技术是TruePrintRF成像（TruePrinttinyRadioFrequencyImaging）技术。
硅技术优点是可以在较小的表面上获得比光学技术更好的图像质量，在1cm×1.5cm的表面上获得200~300线的分辨率（较小的表面也导致成本的下降和能被集成到更小的设备中）。
缺点是易受干扰，可靠性相对差。
3.3超声波技术
为克服光学技术设备和硅技术设备的不足，一种新型的超声波指纹采集设备已经出现。
其原理是利用超声波具有穿透材料的能力，且随材料的不同产生大小不同的回波（超声波到达不同材质表面时，被吸收、穿透与反射的程度不同），因此，利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异，就可以区分指纹脊与谷所在的位置。
众所周知，如果在两块平行金属板之间用交流信号发生器连接，当交流信号发生器发出的电磁波的波长远远大于两块金属板的尺寸时，两块金属板之间是纯电场，可以作出很多平行的等电位线。
如果其中一块板是波纹状凹凸不平的，那么等电位线的形状与它相似。
在TruePrintRFImaging指纹识别系统中，像素天线阵列就相当于很多个小金属板，导电的手指真皮层则相当于波纹状的金属板。
当手指放在TruePrintRFImaging指纹识别器的半导体基板表面上的时候，得到的等电位线也应该与真皮层的纹理相似。
像素天线阵列的阻抗是亥欧姆级别，由超高输入阻抗传感器测定不同像素天线的电压，再由处理芯片把它们转化为指纹的图像。
当然，仅仅简单扫描一次还不能得到清晰的指纹图像。
TruePrint技术中的动态优化（DynamicOptimization）可以让指纹识别器更加适应不同使用者的手指。
它每隔0.5秒依次摄取数帧指纹图像，每帧都比前一帧更好地优化，直到系统能够可信地允许或者拒绝访问为止。
TruePrintRFImaging与传统的电容式指纹识别技术相比，好处有几个方面：
首先，它的工作原理并不依赖于指纹凹处的空气，即使凹处受伤，或者粘着泥土或者油污，甚至皮肤非常干燥，它都能够得到清晰的图像。
其次，在指纹和传感器之间电场是连贯的，减少了传感器之间的相互干扰，使用TruePrint技术的指纹识别器每英寸拥有250个传感器，能够得到真正的250ppi的图像。
最后，它能够适应更厚实和有老茧的皮肤，甚至在皮肤外面包裹一层覆盖物都能够正常工作，这是传统的电容式指纹识别技术所做不到的。
TruePrintRF成像系统原理：
以交流信号发生器连接时，平行的波纹状金属板和天线阵列之间的电场。
等电位线形状与波纹状金属板类似。
同样，把波纹状金属板换成指纹，天线阵列也能够感应指纹的形状。
实际上，天线阵列感知到的是能够导电的真皮层的形貌。
对于凹凸不平的指纹表面，传感器给出不同的信号。
TruePrintRF成像技术总原理：
由于电场是连续的，因此不需要紧密接触就可以正确地反映真皮层的形貌。
动态优化：
通过多次快速扫描，得到清晰的指纹。
超声波技术所使用的超声波频率为1×104Hz~1×109Hz，能量被控制在对人体无损的程度（与医学诊断的强度相同）。
超声波技术产品能够达到最好的精度，它对手指和平面的清洁程度要求较低，但其采集时间会明显地长于前述两类产品。
第四章基于DSP指纹图像识别的研究
4.1指纹识别的原理和方法
指纹识别技术主要涉及四个功能：
读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。
通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，然后要对原始图像进行初步的处理，使之
清晰，再通过指纹辨识软件建立指纹的特征数据。
软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的数据点，即指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征。
通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约490个数据。
这些数据，通常称为模板。
通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终
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