緒論研制背景隨著網(wǎng)絡與通信技術的飛速開展和人類物理與虛擬活動空間的不斷擴大，現(xiàn)代社會對于人類自身身份識別的準確性、平安性與實用性提出更高要求。傳統(tǒng)的身份識別方法已經(jīng)遠遠不能滿足這種要求，人類必須尋求更為平安可靠、使用方便的身份識別新途徑。于是，生物識別技術悄然興起，并應運而生為一種新的身份識別技術。生物識別技術(BiometricIdentificationTechnology)是利用人體生物特征進行身份認證的一種技術。生物特征是唯一的(與他人不同)，可以測量或可自動識別和驗證的生理特性或行為方式，分為生理特征和行為特征。生物識別系統(tǒng)對生物特征進行取樣，提取其唯一的特征并且轉化成數(shù)字代碼，并進一步將這些代碼組成特征模板，人們同識別系統(tǒng)交互進行身份認證時，識別系統(tǒng)獲取其特征并與數(shù)據(jù)庫中的特征模板進行比對，以確定是否匹配，從而決定接受或拒絕該人。生物識別技術是目前最為方便與平安的識別技術，它不需要記住復雜的密碼，也不需隨身攜帶鑰匙、智能卡之類的東西。生物識別技術認定的是人本身，沒有什么能比這種認證方式更平安、更方便了。由于每個人的生物特征具有與其他人不同的唯一性和在一定時期內不變的穩(wěn)定性，不易偽造和假冒，所以利用生物識別技術進行身份認定，平安、可靠、準確。此外，生物識別技術產(chǎn)品均借助于現(xiàn)代計算機技術實現(xiàn)，很容易配合電腦和平安、監(jiān)控、管理系統(tǒng)整合，實現(xiàn)自動化管理。常見的生物識別技術主要有九種：指紋、臉形、虹膜、視網(wǎng)膜、手寫體、聲音、掌紋、手形和臉部熱譜圖等，指紋識別是生物識別技術的一種。迄今為止，最為人們所關注、最為成熟的生物識別技術就是指紋識別。近年來，國內外學者對自動指紋識別技術進行了深入和廣泛的研究，取得了較大的進展，研究的重點主要集中在如何提高識別的準確率和速度。目前，己經(jīng)有很多自動指紋識別的產(chǎn)品面市，并開始逐步在企業(yè)考勤、門禁、金融、公安和網(wǎng)絡平安等領域得到應用。以指紋為代表的生物識別技術的開展和應用，不僅可以開發(fā)相關的系列產(chǎn)品，獲得巨大的經(jīng)濟效益，還可以帶動圖像處理、模式識別、光學、電子、生理學和計算機應用等相關學科的開展，具有很高的學術價值，會產(chǎn)生巨大的社會效益。以指紋為代表的生物識別技術的開展和應用已被公認將會給身份識別領域帶來一場革命，并已經(jīng)成為各國學術界和工業(yè)界研究的熱點之一。1.2數(shù)字圖像處理開展概況本文的指紋識別模塊的預處理過程都是基于數(shù)字圖像處理的根底上實現(xiàn)的。數(shù)字圖像處理〔DigitalImageProcessing〕又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數(shù)字信號并利用計算機對其進行處理的過程。數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀50年代，當時的電子計算機已經(jīng)開展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學科大約形成于20世紀60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質量低的圖像，輸出的是改善質量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應用的是美國噴氣推進實驗室〔JPL〕。他們對航天探測器徘徊者7號在1964年發(fā)回的幾千張月球照片使用了圖像處理技術，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進行處理，并考慮了太陽位置和月球環(huán)境的影響，由計算機成功地繪制出月球外表地圖，獲得了巨大的成功。隨后又對探測飛船發(fā)回的近十萬張照片進行更為復雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅實的根底，也推動了數(shù)字圖像處理這門學科的誕生。在以后的宇航空間技術，如對火星、土星等星球的探測研究中，數(shù)字圖像處理技術都發(fā)揮了巨大的作用。數(shù)字圖像處理取得的另一個巨大成就是在醫(yī)學上獲得的成果。1972年英國EMI公司工程師Housfield創(chuàng)造了用于頭顱診斷的X射線計算機斷層攝影裝置，也就是我們通常所說的CT〔ComputerTomograph〕。CT的根本方法是根據(jù)人的頭部截面的投影，經(jīng)計算機處理來重建截面圖像，稱為圖像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT裝置，獲得了人體各個部位鮮明清晰的斷層圖像。1979年，這項無損傷診斷技術獲得了諾貝爾獎，說明它對人類作出了劃時代的奉獻。與此同時，圖像處理技術在許多應用領域受到廣泛重視并取得了重大的開拓性成就，屬于這些領域的有航空航天、生物醫(yī)學工程、工業(yè)檢測、機器人視覺、公安司法、軍事制導、文化藝術等，使圖像處理成為一門引人注目、前景遠大的新型學科。隨著圖像處理技術的深入開展，從70年代中期開始，隨著計算機技術和人工智能、思維科學研究的迅速開展，數(shù)字圖像處理向更高、更深層次開展。人們已開始研究如何用計算機系統(tǒng)解釋圖像，實現(xiàn)類似人類視覺系統(tǒng)理解外部世界，這被稱為圖像理解或計算機視覺。很多國家，特別是興旺國家投入更多的人力、物力到這項研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的視覺計算理論，這個理論成為計算機視覺領域其后十多年的主導思想。圖像理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進展，但它本身是一個比擬難的研究領域，存在不少困難，因人類本身對自己的視覺過程還了解甚少，因此計算機視覺是一個有待人們進一步探索的新領域。1.3指紋識別系統(tǒng)指紋識別系統(tǒng)分類自動指紋識別系統(tǒng)的工作模式可以分為兩類：驗證模式(verification)和辨識模式(identification)。驗證就是通過把一個現(xiàn)場采集到的指紋與一個已經(jīng)登記的指紋進行一對一的比對(one-to-onematching)，來確認身份的過程。作為驗證的前提條件，他或她的指紋必須在指紋庫中已經(jīng)注冊。指紋以一定的壓縮格式存儲，并與其姓名或其標識(ID，PIN)聯(lián)系起來。隨后在比對現(xiàn)場，先驗證其標識，然后，利用系統(tǒng)的指紋與現(xiàn)場的指紋比對來證明其標識是否是合法的。所以指紋考勤系統(tǒng)屬于驗證。驗證過程如圖1-1所示：指紋庫指紋庫圖1-1指紋驗證過程用戶ID用戶ID圖1-2指紋辨識過程辨識那么是把現(xiàn)場采集到的指紋同指紋數(shù)據(jù)庫中的指紋逐一比照，從中找出與現(xiàn)場指紋相匹配的指紋。這也叫“一對多匹配(one-to-manymatching)〞。辨識過程如圖1-2所示。指紋識別系統(tǒng)工作原理一般來講，自動指紋識別算法體系大致由指紋圖像采集、指紋圖像預處理、特征提取、指紋分類和指紋比對幾個局部組成。如圖1-3所示：指紋圖像輸入指紋圖像輸入預處理特征提取特征比對結果輸出圖1-3指紋識別系統(tǒng)框圖1.指紋圖像采集較早出現(xiàn)的活體指紋采集設備是光電式的，現(xiàn)在仍為大多數(shù)自動指紋識別系統(tǒng)所使用。后來出現(xiàn)的電容式和電感式的采集設備，在某些條件下可提高指紋采集的質量，但在耐磨性和穩(wěn)定性等方面還存在一些問題。對干、濕、臟的指頭或磨損嚴重的指紋均能可靠、正確的進行采集和盡量減少采集時的變形是指紋采集技術需要解決的主要問題。到目前為止，光學采集頭提供更加可靠的解決方案。通過改良原來的光學取像技術，新一代的光學指紋采集器更是以無可挑剔的性能與相對非常低的價格使電容方案相形見絀。光學技術需要一個光源從棱鏡反射到按在取像采集頭上的手指，光線照亮指紋從而采集到指紋。光學取像設備依據(jù)的是光的全反射原理(FTIR)。光線照到壓有指紋的玻璃外表，反射光線由CCD去獲得，反射光的量依賴于壓在玻璃外表指紋的脊和谷的深度和皮膚與玻璃間的油脂和水分。光線經(jīng)玻璃射到谷的地方后在玻璃與空氣的界面發(fā)生全反射，光線被反射到CCD，而射向脊的光線不發(fā)生全反射，而是被脊與玻璃的接觸面吸收或者漫反射到別的地方，這樣就在CCD上形成了指紋的圖像。由于最近光學設備的革新，極大地降低了設備的體積。這些進展取決于多種光學技術的開展而不是FTIR的開展。例如：可以利用纖維光束來獲取指紋圖像。纖維光束垂直射到指紋的外表，它照亮指紋并探測反射光。另一個方案時把含有微型三棱鏡矩陣的外表安裝在彈性的外表上，當手指壓在此外表上時，由于脊和谷的壓力不同而改變了微型三棱鏡的外表，這些變化通過三棱鏡光的反射而反映出來。2.預處理通常，指紋采集器采集到的指紋是低質量的，存在的噪聲較多。通過預處理，將采集到的指紋灰度圖像通過預濾波、方向圖計算、基于方向圖的濾波、二值化、細化等操作轉化為單像素寬的脊線線條二值圖像，基于此二值圖像對指紋的中心參考點以及細節(jié)特征點特征等進行提取。指紋圖像預處理是自動指紋識別系統(tǒng)根底，是進行指紋特征提取和指紋識別不可缺少的重要步驟。好的預處理方法可以使得到的單像素寬脊線線條二值圖像更接近被提取者的指紋，更準確地反映被提取指紋的特征。因此可以使后續(xù)處理中提取的指紋特征更準確，特征提取更迅速。指紋圖像預處理的一般過程如圖1-4所示。指紋圖像的預處理一般采用圖像增強、二值化和細化的方法來抽取脊的骨架。這類方法受指紋圖像質量的影響比擬大，難以得到令人滿意的結果。很多研究者提出了不同的預處理方法，這些方法是用局部脊方向和局部自適應閾值來增強指紋圖像，但各自都有一些局限性。例如，用分塊的方法實現(xiàn)局部自適應閾值并得到該塊內的脊方向。這些方法通常是分別得到骨架和方向流結構，缺乏相關性。預處理預處理預濾波方向圖方向濾波二值化細化圖1-4預處理框圖3.特征提取指紋的特征點分為全局特征和(如奇異點、中心點)和局部特征(指紋細節(jié)點)。在考慮局部特征的情況下，英國的(E.R.Herry)認為，在比對時只要13個特征點重合，就可以確認是同一個指紋，對于不同的應用情況，要求匹配的特征點的個數(shù)會有所不同，如：用在公安刑偵時要求匹配特征點的個數(shù)就要比用在指紋考勤時多。指紋的細節(jié)特征可以有150種之多，但這些特征出現(xiàn)的概率并不相等，很多特征是極其罕見的。一般在自動指紋識別技術中只使用兩種細節(jié)特征：紋線端點與分叉點。紋線端點指的是紋線突然結束的位置，而紋線分叉點那么是紋線突然一分為二的位置。大量統(tǒng)計結果和實際應用證明，這兩類特征點在指紋中出現(xiàn)的時機最多、最穩(wěn)定，而且比擬容易獲取。更重要的是，使用這兩類特征點足以描述指紋的唯一性。通過算法檢測指紋中這兩類特征點的數(shù)量以及每個特征點的類型、位置和所在區(qū)域的紋線方向是特征提取的任務。4.指紋分類指紋分類的主要目的是方便大容量指紋庫的管理，減小搜索空間，加速指紋匹配過程。指紋分類技術越完善，能夠劃分的類型越細，樣本數(shù)據(jù)庫每個類別中所包含的樣本數(shù)量就會越少，對一次識別任務來講，需要比對的次數(shù)和時間開銷就會越少。在大局部研究中，指紋一般分為五類：漩渦型(whorl)、左環(huán)型(leftloop)、右環(huán)型(rightloop)、拱型(arch)、尖拱型(tentedarch)。對于要求嚴格的指紋識別系統(tǒng)，僅按此分類是不夠的，還需要進一步更加細致的分類。5.指紋比對指紋比對指的是通過對兩枚指紋的比擬來確定它們是否同源的過程，即兩枚指紋是否來源于同一個手指。指紋比對主要是依靠比擬兩枚指紋的局部紋線特征和相互關系來決定指紋的唯一性。指紋的局部紋線特征和相互關系通過細節(jié)特征點的數(shù)量、位置和所在區(qū)域的紋線方向等參數(shù)來度量。細節(jié)特征的集合形成一個拓撲結構，指紋比對的過程實際就是兩個拓撲結構的匹配問題。由于采集過程中的變形、特征點定位的偏差、真正特征點的缺失和偽特征點的存在等問題，即使是兩枚同源的指紋，所獲得的特征信息也不可能完全一樣，指紋比對的過程必然是一個模糊匹配問題。6.可靠性問題計算機處理指紋圖像時，只是涉及了指紋有限的信息，而且比對算法不是精確的匹配，因此其結果不能保證100%準確。指紋識別系統(tǒng)的重要衡量標志是識別率，它主要由兩局部組成：拒判率(falserejectrate，F(xiàn)RR)和誤判率(falseacceptrate，F(xiàn)AR)。我們可以根據(jù)不同的用途來調整這兩個值，F(xiàn)RR和FAR是成反比的，可以用1~1.0的數(shù)或百分比來表示。圖1-5的ROC(ReceiverOperatingCurve)曲線給出FAR和FRR之間的關系。盡管指紋識別系統(tǒng)存在可靠性問題，但其平安性也比相同可靠性級別的“用戶ID十密碼〞方案的平安性高得多。例如采用四位數(shù)字密碼的系統(tǒng)，不平安概率為0.01%，如果同采用誤判率為0.01%指紋識別系統(tǒng)相比，由于不老實的人可以在一段時間內試用所有可能的密碼，因此四位數(shù)密碼并不平安，但是他絕對不可能找到一千個人去為他把所有的手指(十個手指)都試一遍。正因為如此，權威機構認為在應用中1%的誤判率就可以接受。FRR實際上也是系統(tǒng)易用性的重要指標。由于FRR和FAR是相互矛盾的，這就使得在實際應用系統(tǒng)的設計中，要權衡易用性和平安性。一個有效的方法是比對兩個或更多的指紋，從而在不損失易用性的同時，最大限度地提高了系統(tǒng)的平安性。TOC\h\z\c"圖表"錯誤！未找到圖形工程表。圖1-5FAR和FRR之間的ROC關系曲線1.4本文的結構安排本文的主要內容：(1)首先介紹了指紋識別技術的開展現(xiàn)狀及原理，數(shù)字圖像處理的現(xiàn)狀。(2)在第二局部針對單機式指紋考勤系統(tǒng)的硬件組成和控制軟件進行了簡要的介紹。(3)第三局部介紹了指紋識別模塊，指紋識別模塊是指紋識別系統(tǒng)的核心局部，所以我們對指紋識別算法進行了詳細的闡述。對于預處理過程，提出了新的算法。本文提出的算法得出指紋圖上各像素點的局部方向性，并據(jù)此對指紋圖做相應方向的切向平滑，銳化濾波，然后做二值化、細化處理，從而得到指紋的細化圖像。(4)最后通過Matlab程序仿真得到了理想的圖像，驗證了算法的可行性。2指紋考勤系統(tǒng)的構造介紹2.1系統(tǒng)結構框圖本指紋考勤機的最主要特點是將獨立識別與聯(lián)網(wǎng)設置相結合。獨立識別是指，考勤機本身就具有識別、驗證、登記、修改、刪除指紋以及考勤登記、門控等管理功能，可以完全脫離PC機獨立完成指紋考勤任務。聯(lián)網(wǎng)設置是指，利用485網(wǎng)絡，把多臺指紋考勤機與一臺管理PC機連接起來，通過管理PC機，可以統(tǒng)一設置所有聯(lián)網(wǎng)指紋考勤機的運行參數(shù)，如統(tǒng)一設置時間、進出狀態(tài)，統(tǒng)一設置指紋識別參數(shù)，統(tǒng)一管理每臺指紋考勤機中的所有指紋，使用戶的指紋可以做到一次登記，多處使用。圖2-1是利用本指紋考勤機組成的指紋考勤系統(tǒng)框圖。在平時一般情況下，各臺指紋考勤機自行完成指紋的登記、識別、考勤登記、門控等功能，無須與管理PC機發(fā)生關系。管理PC機定時(如一周/一月)通過485網(wǎng)絡與聯(lián)網(wǎng)的所有指紋考勤機通訊，從各臺指紋考勤機中讀取考勤記錄和已登記用戶的指紋數(shù)據(jù)，并根據(jù)管理需要，統(tǒng)一修改各臺指紋考勤機的參數(shù)，調整用戶從不同門進出的權限。pc管理機485網(wǎng)絡1號考勤機2號考勤機…N號考勤機1號門控2號門控1號門控圖2-1指紋考勤系統(tǒng)網(wǎng)絡框圖2.2指紋考勤系統(tǒng)硬件介紹指紋考勤系統(tǒng)的硬件是以CPU中央處理器為中心進行設計的。CPU根據(jù)用戶的指令，在控制軟件的指揮下，統(tǒng)一管理各模塊或設備，使整個指紋考勤機有序地運行。圖2-2是指紋考勤機的硬件結構框圖。LCD液晶顯示器LCD液晶顯示器4×4鍵盤蜂鳴器CPU中央處理器485聯(lián)網(wǎng)通信接口指紋識別模塊電源供電實時時鐘大容量存儲器圖2-2指紋考勤機硬件結構框圖指紋考勤系統(tǒng)除了核心的CPU及其控制軟件外，主要有指紋識別模塊、液晶顯示器、4×4鍵盤、大容量存儲器、實時時鐘、通訊接口等設備模塊。指紋識別模塊是指紋考勤機與其他類型考勤機最不同的特征。指紋識別模塊通過指紋采集傳感器采集指紋圖像，對指紋圖像進行銳化等預處理后，從指紋圖像中提取指紋特征，然后壓縮存儲在模塊中。指紋識別時，同樣是采集、預處理、提取指紋特征等步驟，之后與已經(jīng)存儲在模塊中的所有指紋特征進行比對，根據(jù)設置的識別率，判斷是否有相同或相似的指紋，并返回識別結果。4×4鍵盤、大屏幕LCD液晶顯示器和蜂鳴器是指紋考勤機的人機交互接口設備。用戶通過鍵盤輸入用戶信息；液晶顯示器可顯示當前日期、時間，以及識別的用戶編號、錯誤代碼等信息；蜂鳴器可以給用戶提示操作狀態(tài)和識別結果。大容量存儲器用來存儲考勤記錄和設備參數(shù)。由于采用大容量、掉電不喪失數(shù)據(jù)的存儲器，指紋考勤機可以同時存儲6000多條考勤記錄，省去頻繁讀取和去除考勤記錄的麻煩。實時時鐘用于實時產(chǎn)生系統(tǒng)時間，即使停電也不會影響實時時鐘的運行，提高考勤記錄的準確性。485通訊聯(lián)網(wǎng)接口是指紋考勤機與管理PC機通訊的通道。通過聯(lián)網(wǎng)接口，指紋考勤機可以將考勤記錄或指紋數(shù)據(jù)上載到管理PC機，管理PC機也可以設置指紋考勤機的各項參數(shù)，下載新的指紋等。2.3軟件功能介紹指紋考勤機系統(tǒng)的軟件，根據(jù)系統(tǒng)結構劃分，可分為指紋考勤機上的控制軟件和計算機上的通訊接口管理設置軟件這兩種。指紋考勤機的控制軟件功能主要包括四類：考勤識別驗證、用戶指紋管理、考勤機設置、聯(lián)機管理。計算機上的通訊接口管理設置軟件包括：與指紋考勤機進行串行通訊的接口動態(tài)連接庫，與指紋考勤機的聯(lián)機管理功能相配套的管理設置程序。2.3.1指紋考勤系統(tǒng)的控制軟件指紋考勤機系統(tǒng)的控制軟件功能主要包括四類：考勤識別驗證、用戶指紋管理、考勤機設置、聯(lián)機管理?？刂栖浖坎捎肕CS-51匯編語言設計。以下是控制軟件功能的詳細說明。1.考勤識別、驗證：(1)根據(jù)用戶輸入的組號(0-9)和指紋，自動識別驗證用戶，并記錄該用戶的考勤信息，包括：進出狀態(tài)、組號、編號、時間等；(2)可在管理員的干預下進行手工考勤；(3)在5分鐘內重復考勤，只記錄一次考勤數(shù)據(jù)。2.用戶指紋管理：用戶管理功能必須先驗證管理員的指紋；(1)管理員的編號、指紋的登記、修改、刪除；(2)普通用戶的組號、編號、指紋的登記、修改、刪除；(3)每個普通用戶可登記1-2枚指紋；(4)統(tǒng)計管理員和普通用戶的指紋登記總數(shù)。3.考勤機設置：(1)設置考勤機的進出狀態(tài)；(2)設置當前日期、時間。4.聯(lián)機管理：(1)設置考勤機的日期、時間；(2)設置考勤機的網(wǎng)絡地址碼；(3)設置考勤機的進出狀態(tài)；(4)獲取考勤機中用戶指紋總數(shù)和指紋編號詳細列表；(5)刪除考勤機中指定用戶指紋或所有指紋；(6)獲取和設置考勤機中指定用戶指紋的特征數(shù)據(jù)；(7)獲取考勤機中考勤記錄總數(shù)和詳細考勤記錄；(8)刪除考勤機中所有考勤記錄。2.3.2控制軟件流程框圖控制軟件的功能管理循環(huán)、控制軟件主循環(huán)的及控制軟件的考勤操作如圖2-3、2-4、2-5所示：圖2-3控制軟件的功能管理循環(huán)進/出狀態(tài)切換進/出狀態(tài)切換不分組考勤分組考勤用戶管理初始化0-9確認按鍵等待按鍵進出功能鍵圖2-3控制軟件的主循環(huán)分組考勤分組考勤指紋識別顯示指紋編號輸入用戶指紋編號返回保存考勤記錄〔日期，時間，指紋編號，〕進出狀態(tài)顯示組號不分組考勤驗證管理員指紋人工考勤圖2-5控制軟件的考勤操作2.4系統(tǒng)硬件的實現(xiàn)指紋考勤機的硬件是以CPU中央處理器為中心進行設計的。CPU根據(jù)用戶的指令，在控制軟件的指揮下，統(tǒng)一管理指紋識別模塊、液晶顯示器、4×4鍵盤、大容量存儲器、實時時鐘、通訊接口等設備模塊，使整個指紋考勤機有序地運行。2.4.1CPU控制處理器指紋考勤機的CPU選用集成度和性能比擬高的MCS51兼容系列單片機AT89C52。AT89C52單片機內集成有8KFlashROM程序存儲器，256字節(jié)內部RAM，2個外部中斷，3個定時器，1個串行通訊口，32個通用雙向I/0端口，非常適合作為指紋考勤機這種設備的內嵌控制處理器。AT89C52單片機的8KFlashROM程序存儲器，可以重復編程擦寫1000次以上，特別適合用來開發(fā)和調試控制程序，而且8K的容量足以設計開發(fā)相當復雜的控制邏輯。256字節(jié)的內部RAM可以用來保存控制過程中產(chǎn)生的參數(shù)，以及與指紋識別模塊或計算機進行通訊時的臨時數(shù)據(jù)。串行通訊口用來與指紋識別模塊和計算機進行通訊。其他通用雙向I/O口用來檢測鍵盤的按鍵信號，以及控制液晶顯示器的顯示、大容量存儲器和實時時鐘的讀寫操作。2.4.2指紋識別模塊指紋識別模塊采用CPU內嵌式的、具有RS232接口的指紋識別系統(tǒng)獨立模塊FDA01，能方便自如地集成于各類指紋識別應用產(chǎn)品中。其詳細介紹詳見“第三章指紋識別模塊〞。2.4.3人機接口鍵盤、顯示器和蜂鳴器是指紋考勤機的人機交互接口設備。用戶通過鍵盤輸入指令，如登記、修改、識別等；液晶顯示器可顯示當前日期、時間，以及識別的用戶編號、錯誤編號、錯誤代碼等信息；蜂鳴器可以給用戶提示操作狀態(tài)和識別結果。鍵盤采用行列式的接口設計，由4個I/O線組成4行輸入口，令4個I/O線組成4列輸出口，在行列線的每個交點上，設置一個按鍵，共組成4×4=16個有效按鍵。讀鍵值方法采用掃描方式，即4個輸出口按位輪流輸出低電平，同時從輸入口讀入4位按鍵信息，最后用軟件方法獲得按鍵碼值。這種方法占用的I/O口線比擬少，并且需要采用位操作，因此在單片機系統(tǒng)中是最為常用的。2.4.4大容量數(shù)據(jù)存儲器大容量數(shù)據(jù)存儲器主要用來保存考勤記錄，由于考勤記錄必須在一段時間內有效保存，并且不能因斷電而喪失數(shù)據(jù)，因此選用E2PROM芯片作為存儲器。2.4.5實時時鐘指紋考勤機中的實時時鐘是所有考勤記錄的時間基準，實時時鐘不僅要滿足時間的準確性，同時還要求在停電時仍能正常計時。作者選用DALLAS公司的DS1302芯片作為實時時鐘。2.4.6聯(lián)網(wǎng)通訊接口指紋考勤機的聯(lián)網(wǎng)通訊接口采用RS232接口和RS485接口共用的方式。如果采用RS232接口連接，那么按RS232協(xié)議通訊，如果采用RS485接口連接，那么按485多機聯(lián)網(wǎng)協(xié)議通訊。RS232通訊口和RS485通訊口連接方式不同，所以不能同時使用。2.5指紋考勤機的特性(1)指紋識別，考勤時只需輕壓手指，杜絕作弊可能；(2)無需考勤卡，不存在制卡和磨損問題；(3)單機獨立運行，考勤時不需要電腦支持，盡可能降低整體系統(tǒng)故障點；(4)系統(tǒng)整體本錢低廉，無需制卡，考勤軟件對計算機無特別要求；(5)適應不同企業(yè)規(guī)模，可單機運行，也可以多臺機器聯(lián)網(wǎng)運行；(6)大屏幕液晶顯示，淡黃色背光，清晰直觀；(7)具有掉電數(shù)據(jù)保護功能，斷電后數(shù)據(jù)可以保存10年；(8)蜂鳴器及時反映不同操作狀態(tài)；(9)提供門禁輸出接口。3指紋識別模塊指紋識別模塊是考勤系統(tǒng)的關鍵局部，其工作過程中的預處理局部是作者重點研究的局部。本章將對指紋識別模塊的結構進行闡述，并對預處理過程提出了自己的算法。3.1FDA01指紋識別模塊結構組成FDA01指紋識別模塊由指紋處理模塊和光學指紋采集頭組成，其結構框圖如圖3-1所示。光學指紋采集頭光學指紋采集頭PLD解碼32位高性能RISCCPU外圍I/O接口RS232接口1MDRAM存儲器8MFlash存儲器電源供電指紋識別模塊圖3-1FDA01指紋識別模塊結構框圖指紋處理模塊帶有高性能的32位RISCCPU(Intel的StrongARM1110)，工作在約150—170MHz主頻上，模塊板上還帶有1MB的DRAM和8MB的FlashROM閃存，以及與光學采集頭及接口的PLD解碼單元和外圍I/O接口單元。指紋處理模塊通過PLD解碼單元控制光學指紋采集頭采集指紋圖像，然后經(jīng)過性能優(yōu)異的指紋算法提取出無畸變的指紋圖像特征值用于完成指紋比對功能，指紋特征值經(jīng)數(shù)據(jù)加密后，保存在FlashROM閃存中。FlashROM閃存由于不受掉電影響，可以保存指紋采集識別算法和指紋數(shù)據(jù)管理軟件，同時還可以保存640枚指紋數(shù)據(jù)。但是FlashROM閃存的存取速度比擬慢，因此實際上，指紋采集識別算法、管理軟件以及指紋數(shù)據(jù)都是先傳送到DRAM中，然后在速度較快的DRAM中運行。指紋處理模塊通過RS232串行通訊接口與外圍控制器通訊，外部控制器根據(jù)規(guī)定的通訊協(xié)議和指令模式，通過串行接口，向指紋處理模塊發(fā)送控制指令，并接受返回的狀態(tài)或數(shù)據(jù)，從而完成所有指紋識別處理功能。外圍控制器是通過一個15腳的連接器與FDA01指紋識別模塊實現(xiàn)兩者之間的命令和數(shù)據(jù)的串行傳輸。3.2指紋圖像輸入指紋取像為數(shù)字圖像后才能被計算機識別，指紋圖像的質量直接影響到識別的精度以及指紋識別系統(tǒng)的處理速度，因此指紋取像技術是指紋識別系統(tǒng)的關鍵技術之一。指紋取像技術有多種，目前按原理可分成兩大類：光學取像技術和非光學取像技術。3.2.1光學取像技術光學取像技術是目前常用的可靠性好的指紋取像技術。(1)掃描儀和數(shù)碼相機使卡片或照片上的捺印指紋或現(xiàn)場實物上的指紋印跡直接被取像設備中的光電耦合器件(CCD)獲取，并經(jīng)數(shù)字化器件轉換得到數(shù)字化圖像。(2)光學活體指紋攝入儀利用了光的全反射原理。即當光源照到按有手指的玻璃棱鏡外表時，入射光經(jīng)玻璃射到指紋紋谷后，在玻璃與空氣的界面發(fā)生全反射，反射回CCD的光強損失很少。而射向指紋紋脊的光線不發(fā)生全反射，被紋脊與玻璃的接觸面吸收或者發(fā)生漫反射，這樣反射回CCD的光強就大大減弱，因此紋谷和紋脊的不同反射光強由CCD獲得并被數(shù)字化器件轉換為灰度圖像。反射光強的損失受壓在玻璃棱鏡外表指紋的紋脊和紋谷的深度，以及皮膚與玻璃之間的油脂和水分的影響。關于光學取像技術的新技術(CCD原理不變)有：(1)利用小纖維光束來獲取指紋圖像。小纖維光束垂直射到指紋的外表，它照亮指紋，并通過探測指紋反射光來獲取圖像。(2)把含有微型三棱鏡矩陣的外表安裝在指紋采集儀的彈性外表上。當手指壓在此外表上時，由于指紋紋脊和紋谷的壓力不同而改變了微型三棱鏡的外表，通過三棱鏡的反射光強發(fā)生變化，從而產(chǎn)生指紋灰度圖像。這些技術的采用可以減小光學活體指紋攝入儀的體積。光學活體指紋攝入儀可對較大面(大于或等于1平方英寸)的指紋區(qū)域取像，但只能通過人工方式來調整指紋圖像的質量。3.2.2非光學取像技術非光學取像技術目前主要有兩類：半導體傳感器取像和超聲波掃描取像。1.半導體傳感器取像技術半導體取像傳感器是最近幾年才出現(xiàn)的，主要有：(1)硅電容傳感器。它是最常見的半導體取像傳感器。在半導體硅片外表約有100000個電容傳感器，其外面是絕緣外表，當用戶將手指按壓在該半導體外表上時，皮膚組成了電容陣列的另一面。由于指紋紋脊和紋谷相對于另一極之間的距離不同(紋路深淺的存在)，導致硅外表電容陣列的各個電容電壓不同，通過測量并記錄各點的電壓值就可以獲得具有灰度級的指紋圖像。(2)半導體壓感式傳感器。它的外表的頂層是具有彈性的壓感介質材料。當用戶將手指按壓在該半導體外表上時，這些壓感介質將指紋紋脊和紋谷的不同壓力轉化為相應的不同電信號，并進一步產(chǎn)生具有灰度級的指紋圖像。(3)半導體溫度感應傳感器。它通過感應壓在半導體外表上的指紋紋脊和遠離半導體外表的紋谷的溫度不同來獲得指紋圖像。半導體指紋傳感器使用了可以局部調整的自動控制技術，可以自動調節(jié)指紋圖像像素行，以及指紋局部范圍的靈敏度，產(chǎn)生高質量的指紋圖像。例如：通過增強半導體傳感器的靈敏度可以感知一個比照度差的指紋圖像(如枯燥的指紋)，從而產(chǎn)生清晰的指紋圖像；通過局部調整可以檢測指紋圖像不清晰的區(qū)域(如手指壓得較輕的地方)。由于制造較大尺寸的半導體傳感器非常昂貴，所以通常半導體傳感器的指紋取像區(qū)域小于1平方英寸。半導體傳感器取像技術主要缺點是：易受靜電(電纜線、用戶接觸以及取像器內部的靜電)的影響，有時會獲取不到圖像，甚至會被損壞；不像玻璃一樣耐磨損，從而影響了使用壽命；手指的汗液中的鹽分或者其他的污物，以及手指磨損都會使半導體傳感器的取像很困難。同光學全反射取像相比，半導體傳感器取像的優(yōu)點是：分辨率可高達600dpi，體積小，功耗小。2.超聲波掃描取像技術超聲波掃描技術被認為是指紋取像技術中最好的一種，但在指紋識別系統(tǒng)中還不多見，還處于實驗階段。超聲波指紋取像的原理是：當超聲波掃描指紋的外表，緊接著接收設備獲取的其反射信號，由于指紋紋脊和紋谷的聲阻抗的不同，導致反射回接受器的超聲波的能量不同，測量它的大小，從而產(chǎn)生指紋灰度圖像。積累在皮膚上的臟物和油脂對超聲波取像影響不大，所以這樣獲取的圖像是實際指紋紋路凹凸的真實反映。3.3指紋識別模塊算法3.3.1預處理指紋的特征是指指紋脊線的某種構型，如端點、分叉等。為了提取這些特征，必須先把灰度的指紋圖處理為二值線型圖，此過程即指紋圖像預處理。圖像預處理是指紋自動識別過程的第一步，它的好壞直接影響著指紋識別的效果。圖像預處理通常包括增強、分割、細化等幾個步驟。增強是通過平滑、銳化、灰度修正等手段，改善圖像的視覺效果；分割那么是把圖像劃分為假設干個區(qū)域，分別對應不同的物理實體；細化那么是把分割后的圖像轉為只有一個像素點寬度的線型圖，以便特征提取。在預處理過程中，必須保證盡可能不出現(xiàn)偽特征，并盡量保持其真實特征不受損失。這里所謂的真實特征是指實際存在的指紋脊線構型，而不是指紋圖上表現(xiàn)出的構型。由于在指紋攝取時手指用力不均勻，在用力的區(qū)域紋線可能會出現(xiàn)誤連，而在用力小的區(qū)域可能會出現(xiàn)紋線誤斷。在這種情況下，用通常的基于灰度的預處理方法就會產(chǎn)生誤特征。為了防止這種情況，可以利用指紋圖的局部方向特性，即在紋線的切線方向上進行平滑，在其法線方向上進行邊緣銳化，以求得最接近指紋實際構型的處理結果。作者提出的算法得出指紋圖上各像素點的局部方向性，并據(jù)此對指紋圖做相應方向的切向平滑及法向銳化濾波，然后做二值化、細化處理，得到較為滿意的線型圖。1.方向濾波算法指紋圖像獲取時，由于噪音及壓力不同等的影響，將會導致兩種破壞紋線的情況：斷裂及叉連。這兩種噪音必須去除，否那么會造成假的特征點，影響指紋的識別。如斷裂可能被認為是兩個端點，而叉連可能被當作兩個分叉點。為了消除干擾及增強紋線，針對指紋紋線具有較強方向性的特點，我們采用方向濾波算法對其進行增強，為此必須利用指紋圖上各個像素點上的局部方向性。(1)方向圖的獲取方向圖是用每一個像素點的方向來表示指紋圖像。像素點的方向是指其灰度值保持連續(xù)性的方向，可以根據(jù)像素點鄰域中的灰度分布來判斷，反映了指紋圖上紋線的方向。我們設定8個方向，如圖3-2所示，各方向之間夾角為π/8，以1～8表示。每個像素點上方向值的判定是在其N×N鄰域窗口中得到的。鄰域窗口的尺寸并無嚴格限定，但其取值與圖像的分辨率直接有關。如果鄰域取得過小，那么難以從其中的灰度分布得出正確的方向性；假設取值過大，那么在紋線曲率較大的區(qū)域窗口內紋線方向不一致，會對以后的濾波操作造成不良影響。一般可取N為1～2個紋線周期。實驗中取N=9，該9×9鄰域窗口如圖3-3所示。6565812347812347圖3-28個方向p71p61p51p41p31p81p72p62p52p42p32p21p82p11p14p13p12p22p23p83p24p33p43p53p63p73p84p34p44p54p64p74圖3-39×9鄰域窗口分別求出沿各個方向的灰度變化：(3-1)(3-2)其中d′代表與d垂直的方向，即d′=(d+4)mod8；是點的灰度值，是d方向上的第k點，(,)，(,)分別是點與的灰度值。點的方向應該是取值最小、取值最大的方向。這不僅考慮了指紋紋線的切線方向灰度變化最小，同時考慮它的法線方向應是灰度變化最大的方向。當時分別求出/，進一步得到其最小值S=min(/)，的方向取與S對應的d。(2)方向圖的平滑算法方向圖求出后，由于紋線中的毛刺、背景中的細小污點等影響，會存在一定的噪音，需要對其進行平滑。方向圖平滑的根本思想是：指紋紋線的走向是連續(xù)變化的，鄰近像點上的方向不應該有突然的大角度轉折。平滑也是在窗口中進行的，窗口中心像點上的平滑結果由窗口中各像素點方向值及其分布確定。設N(d)是某一像素在8鄰域中方向為d的像素個數(shù)，N(d)的最大值定義為N(D1)，次大值定義為N(D2)，其對應的方向值分別是D1和D2，是點校正后的方向代碼。按如下算法平滑：(3-3)(3)方向濾波器的設計在得到指紋的方向圖后，可以根據(jù)每個像素點的方向值，利用方向濾波器對指紋進行濾波，以消除噪音、增強紋線、提高脊和谷之間的反差。一般情況下處理圖像只需一個濾波器，而方向濾波器是一系列與像素點方向有關的濾波器，使用時根據(jù)某一塊區(qū)域的方向特征，從一系列濾波器中選擇一個相應的濾波器來對這一塊進行濾波。由于其應用的特殊性，決定其特殊的設計方法。濾波器設計原那么如下：1)濾波器模板的尺寸要適宜。模板過小難以到達良好的去除噪音、清晰化效果；模板過大那么可能在紋線曲率較大處破壞紋線構型。一般取模板邊長為1～1.5個紋線周期；2)模板邊長為奇數(shù)，模板關于其朝向軸及朝向垂直方向軸均為對稱；3)為提高脊、谷之間的灰度反差，到達邊緣銳化的效果，模板應設計為：在垂直于朝向方向上，中央局部系數(shù)為正，兩邊系數(shù)為負；4)濾波結果應與原圖的平均灰度無關，因此模板中所有系數(shù)的代數(shù)和應為零。根據(jù)本文所設計濾波器的特點，如果指紋中出現(xiàn)斷點，即這一點的灰度值比周圍點小得多，經(jīng)過濾波器的處理后就接近周圍點的灰度值了；如果指紋中出現(xiàn)叉連點把相鄰的兩條脊線連接起來，那么其上下兩行的灰度值較大，而其同一行上鄰點的灰度值較小，經(jīng)過濾波后叉連點的灰度值會明顯降低。所以此濾波器起到了連接斷點和去除叉連的作用。2.局域自適應二值化算法以上所得的是增強后的256級灰度圖像，需要將其進一步二值化。二值化指紋圖像是將灰度圖像變成0、1兩個灰度級的圖像，前景點(指紋脊線)取作1，背景點取作0，以把指紋脊線提取出來，便于后續(xù)處理。根據(jù)指紋圖中脊線與谷線寬度大致相等的特點，即二值化后黑白像素的個數(shù)應大致相同，采用局部域值自適應算法。把指紋圖分成w×w(w為一個紋線周期)的子塊，在每一子塊內計算灰度均值：(3-4)為子塊內的灰度值。在該塊內假設某一點的灰度值>AV，那么=1；假設≤AV，那么=0。對每一塊都進行這樣的處理，可得到指紋的二值圖像。3.二值化后的去噪由于灰度去噪的不完全及二值化過程又可能引入噪音，所以對二值化后的指紋圖像還需要進行一次二值濾波去噪，目的是去除或減弱圖像中的噪音，增強圖像中有意義的局部。這一過程可以填補二值化后紋線上的孔洞或者刪除模式上的“毛刺〞和孤立的值為1的像素，即包括填充和刪除兩個算法。1)填充填充算法把同時滿足以下條件的像素p值取為1：a)p為0像素；b)p的四鄰域中有三個以上的鄰點為1像素。圖3-4表示填充算法的一個例子。2)刪除刪除算法把同時滿足以下條件的像素p值取為0：a)p為1像素；b)(p1+p2+p3)(p5+p6+p7)+(p3+p4+p5)(p7+p8+p1)=0；c)p不是端點。圖3-5表示刪除過程的一個例子。其中p1～p8(值為0或1)定義如圖11所示。經(jīng)過去噪后，原二值圖中的大局部孔洞和“毛刺〞被有效地去除了。111101000111111000圖3-4填充過程實111010000111000000圖3-5刪除過程實例SHAPEp4p3p2p5pp1p6p7p8圖3-6模板3〕除上述方法之外，中值濾波也是一種很好的平滑方式。中值濾波是一種非線性信號處理方法，與其對應的中值濾波器也是一種非線性濾波器。中值濾波是在1971年由J.W.jukey首先提出并應用在一維信號處理技術中〔時間序列分析〕，后來應用于二維圖象平滑中。在一定的條件下可以克服線性濾波器如最小均方濾波、平均值濾波〔平滑濾波〕等所帶來的圖像細節(jié)模糊，而且對濾波脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效。在實際運用中不需要圖象的統(tǒng)計特性，這帶來很多的方便，但是對一些細節(jié)多，特別是點、線、頂尖細節(jié)多的圖像不宜采用中值濾波方法。中值濾波就是用一個奇數(shù)的滑動窗口，將窗口中心點的值用窗口內各點的中值代替。設有一個維序列，取窗口長度〔點數(shù)〕為m〔m為奇數(shù)〕，對此一維序列進行中值濾波，就是從輸入序列中相續(xù)抽出m個數(shù)其中為窗口中心點值，。在將這m個點值其數(shù)值大小排序，取其序號為中心點的那個數(shù)作為濾波輸出，用數(shù)學公式表示為(3-5)例如：有一個序列為{0，3，4，0，7}，那么中值濾波的為重新排序后的序列{0，0，3，4，7}的中間值為3。此例假設用平均濾波輸出為〔0+3+4+0+7〕/5=2.8。又例如，假設一個窗口內各像素的灰度是5，6，35，10和15，它們的灰度中值是10，中心像素點原灰度值是35，濾波后變?yōu)?0，如果35是一個脈沖干擾，中值濾波后被有效抑制。相反35假設是有用的信號，那么濾波后也會受到抑制。二維中值濾波可由下式表示：〔3-6〕其中A為窗口，為二維數(shù)據(jù)序列。二維中值濾波的窗口形狀和尺寸對濾波效果影響較大，不同的圖象和不同的應用要求，往往采用不同的窗口形狀和尺寸。常見的二維中值濾波窗口形狀有線狀、方型、圓形、十字形及圓環(huán)形等，其中心點一般位于被處理點上，對有有緩變的較長輪廓線物體的圖像，采用方形或者圓形窗口為宜，對于包含有尖角物體的圖像，適用十字形窗口，而窗口的大小那么以不超過圖像中最小有效物的尺寸為宜。使用二維中值濾波最值得注意的問題就是要保持圖像中有效的細線狀物體，如果包含有點、線、尖角較多的圖像不宜采用中值濾波方法。4．圖像增強圖像在傳輸或者變換過程中，可能會受到干擾而導致圖像模糊。因此，我們有必要對圖像進行增強處理，本文以頻域高通濾波法進行介紹。頻域高通濾波：因為邊緣及灰度級中其他的急劇變化都與高頻分量有關，在頻域中用高通濾波處理，能夠獲得圖像鋒利化。高通濾波器衰減傅立葉變換中的低頻分量，而無損傅立葉變換中的高頻信息。在頻域中實現(xiàn)高通濾波，濾波的數(shù)學表達式是(3-7)其中是原圖像的傅立葉頻譜，是銳化圖像的傅立葉頻譜，是濾波器的轉移函數(shù)〔即頻譜響應〕。那么對高通濾波而言，使高頻分量通過，低頻分量抑制。常見的高通濾波器有：理想高通濾波器一個二維理想高通濾波器的傳遞函數(shù)定義為(3-8)式中是點到頻率平面原點的距離，是頻率平面上從原點算起的截止距離既截止頻率。巴特沃斯高通濾波器n階的具有截止頻率的巴特沃斯高通濾波器的傳遞函數(shù)定義為(3-9)式中是點到頻率平面原點的距離。值得注意的是：當時，下降到最大值的1/2。通常是用這樣的方法來選擇截止頻率的，使該點處的下降到最大值的。此式易于修改使它本身滿足這一約束條件，即利用下式：(3-10)5.細化及細化后的去噪處理細化是圖像分析、信息壓縮、特征提取和模式識別常用的根本技術，它使圖像的每條紋線都變?yōu)閱蜗袼貙挼摹包c線〞，且細化后的紋線近似處于原圖的“中軸〞。在指紋的自動識別過程中，需要把二值指紋圖進行細化，可以大大減少冗余的信息，突出指紋紋線的主要特征，從而便于后面的特征提取。細化過程中，在判斷是否刪除一個前景像素點時，需要考慮其3×3鄰域中除其自身外的8個像素點中的連接成分數(shù)。如果此連接成分數(shù)為1，那么說明刪除當前像素點不會改變原圖的連通性；假設大于1，那么改變了原圖的連通性。令為p的8鄰域中的連接成分數(shù)，那么其由序列p1p2p3p4p5p6p7p8p1中0→1變化的次數(shù)可以得到。本文采用逐層迭代算法。本算法把一次迭代分作兩次掃描，細化過程中由周邊向中間逐層細化，使細化結果位于原圖的“中軸〞。令BN為3×3窗口內目標像素的個數(shù)：，兩次掃描中需滿足的條件為：1)2≤BN≤6(排除p為端點和內部像點的情況)；2)假設已標記pi視為1時，有=1(保證刪除當前像素不會改變原圖的連通性)；3)p的值是1(保證p為前景點)；4)當p3或p5已標記時，假設視p3，p5為0，依然有=1(保證寬度為2的線條只刪除一層像點，防止其斷開)。本細化算法重復執(zhí)行如下兩個步驟：第一步：從左到右，從上到下順序掃描圖像，對同時滿足以上條件的像素，如果p1p3p7=0且p1p5p7=0，那么將其作上標記；第二步：從左到右，從上到下順序掃描圖像，對同時滿足以上條件的像素，如果p1p3p5=0且p3p5p7=0，那么將其作上標記。當掃描完整幅圖像后，去掉作了標記的像素。重復一、二步過程，直至得到單位寬度的線條為止。經(jīng)過此細化算法處理后，得到單像素寬的8連通的指紋圖像。經(jīng)上述處理有利于特征提取。3.3.2指紋特征提取和比對1.指紋的特征提取和剪枝由細化所得的指紋點線圖，很容易找到指紋的細節(jié)特征：端點和分叉點，記錄這些特征的位置、類型和方向。因為指紋預處理的不完善性，在細化后的紋線圖中總存在或多或少的偽特征點。因此，就有必要對這些粗篩選出的特征進行剪枝，以到達去偽存真的目的。細節(jié)特征剪枝的標準主要依賴于以下三個條件：a)特征點到邊緣的距離；b)細節(jié)特征間的距離和角度關系；c)指紋脊線和細節(jié)特征的空間分布。根據(jù)以上三個條件組合各種特征剪枝的標準，凡符合標準的特征點刪除，其余的給予保存。保存下來的特征點以鏈碼方式記錄它們之間的相對位置關系，用以與指紋庫中的數(shù)據(jù)比對匹配。2.指紋的比對在進行指紋比對之前，一定要存在指紋數(shù)據(jù)庫。建立指紋數(shù)據(jù)庫，一般要采集同一枚指紋的3～5個樣本，分別對這些樣本進行預處理和特征抽取，由特征點間的相互位置關系確定樣本圖像是否兩兩匹配，根據(jù)特征點被匹配上的次數(shù)，確定該特征點的匹配權值，從所有樣本圖像中找出權值大于給定閾值的特征點，以這些特征為模板建立指紋數(shù)據(jù)庫樣本。對于待匹配的指紋圖像，經(jīng)預處理和特征提取后，形成一個坐標鏈碼記錄，根據(jù)這些特征的相互位置關系與指紋數(shù)據(jù)庫中的樣本做圖形匹配，得到最終的識別結果。4基于指紋預處理算法的實驗結果4.1指紋圖像的獲取首先，對指紋進行灰度化處理。實現(xiàn)程序如下：I=rgb2gray(zhiwen.jpg)；%灰度化figure，imshow(I)；得到圖像如圖4-1所示圖4-1指紋灰度圖像4.2方向圖的獲取根據(jù)像素點鄰域中的灰度分布來判斷，反映指紋圖上紋線的方向。根據(jù)對指紋圖中的每一像素都按第三章中方向濾波算法中介紹的算法進行操作，可以得指紋的方向圖如圖4-2所示。將方向圖中各像素點的方向值乘以30，并作為該點的灰度值。根據(jù)各點的亮暗可判斷其方向值。圖4-2指紋的方向圖4.3方向圖的平滑方向圖求出后，需要平滑圖中的噪音。根據(jù)第三章中介紹的算法，設置公式(3)中的各界值。(4-1)得到的平滑圖如下：圖4-3平滑后的方向圖4.4方向濾波器的設計根據(jù)第三章的設計原那么，設計指紋濾波器。先求水平濾波器的設計其它方向的濾波器可以通過旋轉得到。首先確定濾波器模板的尺寸。濾波器大小一般為n×n，n約為一個紋線周期，本實驗中設置取n=7。濾波器的系數(shù)分布如圖4-4所示。-z/3-2z/3-z-z-z-2z/3-z/3y/32y/3yyy2y/3y/3x/32x/3xxx2x/3x/3u/32u/3uuu2u/3u/3x/32x/3xxx2x/3x/3y/32y/3yyy2y/3y/3-z/3-2z/3-z-z-z-