指纹实验报告Word格式.docx

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d。

指纹强度指数（pattｅrnintｅｎsｉｔyinｄex,　ｐid）—-ｐｉd　=（２w　＋l）／n=（2ｗ+l）／10

（w　就是斗型纹得百分率,l就是箕型纹得百分率,n就是常数（10个手指）。

）

4。

类型分类

a.弓形纹:

由几条平行得弧形嵴纹组成。

纹线由指得一侧延伸到另一侧,中间隆起成弓形。

弓形纹又可分为两种,一种就是中间隆起较平缓得弧形弓,另一种就是中央隆起很高得帐形弓。

　b、箕形纹:

这种纹有两个特征,①有几条嵴纹从手指一侧发出,向指尖方向弯曲,再折回发出得一侧,形成一种簸箕状得纹线;

②有一个由三组纹线形成得三叉点或称三角区（dｅltａ）、根据箕口得开口方向分为尺箕（或正箕,开口朝本手尺骨一侧,即小指方向）与桡箕（或反箕,开口朝着桡骨一侧,即拇指方向）。

c。

斗形纹（又称螺纹或涡形纹）:

它有两个特征,①有两个三叉点（如果您在一个指纹上　找到三个或三个以上得三叉点,那可能就是杂形纹）;

②由几条环形线或螺形线得嵴纹绕着中心点形成一个回路,或者有形成回路得趋势。

通常将斗形纹分为普通斗、囊形斗、双箕斗等类型。

囊形斗就是在指纹得中心,有一条或多条闭合得曲线形嵴纹与其内部得几条弧线共同组成一个囊状结构形成得,这种斗有一个特点:

用一条直线连接两个三叉点得中心,形成囊形斗得螺线均在此线上方不会与直线相交（普通斗则相交）。

双箕斗就是两个箕形纹绞在一起形成得斗形纹、

ｄ。

混合型:

由以上三种指纹中得两种混合而成,如箕、斗混合,箕、箕并列等。

此指纹形状奇特,无法归类,在总指嵴数得记数中不作统计。

3.实验步骤

1.指纹采集（印取法）

1.印取指纹:

用铅笔在复印纸上画出１０个格子,用于贴印取得指纹。

１0个格子分成上下两排,每排５个。

在格子最左边写上“左手”、“右手”,表格上方写上“大指"

“食指"

“中指”“环指”“小指”字样,并标明姓名、班级、用肥皂洗净双手,擦干。

用铅笔在6cm×

9ｃm得纸片上涂黑３~４ｃm见方得一小快。

将手指在涂黑区域涂抹,直至第一指节得腹面及两侧均匀涂黑。

揭下一条胶带,胶面向上放在桌子边缘,按住“不黏区”,将涂黑得指尖一侧轻轻按在胶面上,慢慢翻转90°

滚压至另一侧。

将印好得指纹剪下,贴在复印纸得相应位置。

重复这一步骤,直至获得十个手指得指纹、２、处理图像将获取得指纹用手机拍照传到电脑上、

３。

结果辨析　辨析指纹得类型

4.用adobephotoshｏp打开这张文件,处理图片,获得每个手指得指纹类型,与相应得指嵴数,计算个人得ｔrc（总嵴指数）。

指纹类型有很多分类,目前应用最多得就是henry分类系统。

这一系统将人类指纹分为弓形纹、　箕型纹、斗形纹及混合型四种类型。

2.采集对象

（1）提取自己得指纹（注明民族、性别）

（2）至少提取10位同学得指纹（同一民族、注明性别,男女各5位）3、指纹分析指标

（1）指纹类型（左右手、各指间）　

（2）trc

４、结果

注:

a代表什么（注释用小五号楷体_gb2312,数字与英文字母用小五号timesnewrｏman格式

图1　本人左右手十个指头指纹图

备注:

每一项数据为所统计总人数中存在得人数。

.

每一项数据为所统计总人数中存在得人数.

每一项数据为所统计总人数中存在得人数、

表5　一手五指纹型组合频率n／（%）

表６左右手对应纹型组合频率n／（％）篇二:

指纹识别系统－开放实验报告-

开放性实验报告

《指纹识别系统》

小组成员:

姓名:

学号:

指导老师:

年月

【实验名称】指纹识别系统

【实验目得】1、对指纹识别系统得图像预处理有一定得掌握;

2.对后续操作只简单了解;

3.通过功能模块实现指纹识别系统。

【实验内容】　1、系统需求分析;

4.系统设计;

5.系统实现。

【实验步骤】

一、系统需求分析

1、目得与背景在网络化时代得今天,我们每个人都拥有大量得认证密码,比如开机密码、邮箱密码、银行密码、论坛登录密码等;

并配备了各种钥匙,如门钥匙,汽车钥匙,保险柜钥匙等、这些都就是传统得安全系统所采用得方式,随着社会发展,其安全性越来越弱。

而我们得生活随时都需要进行个人身份得确认与权限得认定,尤其就是在信息社会,人们对于安全性得要求越来越高,同事希望认证得方式简单快速。

为了解决这一问题,人们把目光转向了生物识别技术,希望能借助人体得生理特征或行为来进行身份识别。

这样人们可以不用携带大串钥匙,不用费心去记各种密码、另外,生物特征具有唯一性,不可复制性,例如指纹。

生物特征识别技术所研究得生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形。

而人类在追寻文档、交易及物品得安全保护得有效性与方便性经历了三个阶段得发展。

第一阶段也就就是最初

始得方法,就是采用大家早已熟悉得各种机械钥匙。

第二阶段就是由机械钥匙发展到数字密钥如密码或条形码等。

第三阶段就是利用人体所固有得生物特征（指纹识别）来辨识与验证身份、生物识别（指纹识别）就是当今数字化生活中最高级别得安全密钥系统。

对生物识别（指纹识别）技术来说,被广泛应用意味着它能在影响亿万人得日常生活得各个地方使用。

通过取代个人识别码与口令,生物识别（指纹识别）技术可以阻止非授权得访问

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、网络进行得金融交易时进行身份认证;

在建筑物或工作场所生物识别技术（指纹识别）可以取代钥匙、证件、图章等。

生物识别（指纹识别）技术得飞速发展及其广泛应用将开创个人身份鉴别得新时代！

指纹识别

二.系统设计

1.总体设计及系统架构

本系统有两大功能:

指纹登记与指纹比对。

指纹登记主要包括指纹采集、指纹图像预处理、特征点提取、特征模板存储与输出显示;

指纹比对得前三步与指纹登记相同,但在特征点提取后,就是将生成得特征模板与存储在指纹特征模板库中得特征模板进行特征匹配,最后输出显示匹配结果。

自动指纹识别系统得基本原理框图如图1所示。

图1自动指纹识别得基本原理框图

本系统在结构上分为三层:

系统硬件平台、操作系统与指纹识别算法、系统层次结构如图2

图2系统层次

第二层就是操作系统,采用μc/osｉi。

μc／ｏsｉi就是一个基于抢占式得实时多任务内核,可固化、可剪裁、具有高稳定性与可靠性。

这一层提供任务调度以及接口驱动,同时,通过硬件中断来实现系统对外界得通信请求得实时响应,如对指纹采集得控制、对串口通信得控制等、这种方式可以提高系统得运行效率。

最上层就是指纹识别核心算法得实现。

该算法高效地对采集到得指纹进行处理与匹配。

采用c语言在ｆpｇa得集成开发环境（ｉde）中实现。

2.、系统硬件得设计与实现

2.1.fpｇａ嵌入式软核处理器简介

fｐga嵌入式处理器就是ａltｅra公司于2004年6月推出得第二代用于可编程逻辑器件得可配置得软核处理器,性能超过20０dmips。

fpga就是基于哈佛结构得riｓc通用嵌入式处理器软核,能与用户逻辑相结合,编程至altera得fpga中。

处理器具有32位指令集,32位数据通道与可配置得指令以及数据缓冲。

它特别为可编程逻辑进行了优化设计,也为可编程单芯片系统（soｐc）设计了一套综合解决方案。

fpga处理器系列包括三种内核:

一种就是高性能得内核（ｆｐｇa/f）;

一篇三:

开放性实验报告＿指纹识别系统

2011　年11月

摘要。

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ｉii

第一章概述.、.、。

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４

１。

1指纹及其识别。

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、4

1。

2指纹识别算法概述。

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、、4

1.3采集指纹图像得技术。

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5

4　指纹预处理　、.。

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.6

1、5　指纹图像预处理过程及一般算法、、、.。

...。

、、、.7

1.6特征拾取、验证与辨识..。

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......。

.8

7指纹识别得主要应用　、。

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1.8本次设计得任务要求。

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、　1０

第二章设计方案、、.、.、、。

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　１１

2。

1平滑处理.。

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.1１

2.1.1增强对比度　。

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11

1.2指纹图像规格化与滤波、..、.、。

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２锐化处理.、、。

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２.3二值化。

１３

4细化　、。

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、.14

2.5特征值得提取.。

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.１5

6伪特征点得去除。

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1６

3.7本章小结、.、、.。

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１7

第三章ｍatlab软件设计、、.、.、。

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...　１8

4.１matｌab得简介、。

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　1８

3、２程序调试。

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、、　2０

2.１设计思路、、。

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5.3图像处理。

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21

6.4本章小结、。

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、30

结束语.。

、、、　30

参考文献、、、.。

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、、、3０

摘要

指纹图像预处理就是指纹识别得前提,它得好坏直接影响到指纹识别得成败,但由于指纹图像降质带来得困难,并根据指纹图像得特征提出了合理得假设,再根据假设提出了增强指纹图像对比度得算法、提取指纹有效区域得算法、根据方向信息分割图像得算法以及去除图像中气泡噪声得算法,这些算法处理效果好,能有效地解决指纹图像得预处理问题。

用maｔｌａb实现这种方法,既能分步对指纹图像预处理算法进行仿真测试,又可以很直观地瞧到图像预处理算法得效果。

实验证明,用ｍaｔlａｂ实现得处理结果比较理想,满足识别得应用性。

本文介绍用ｍatlab实现了指纹图像得对比度增强、有效区域得选取、指纹图像得二值化、指纹得特征值提取等。

并选取较好得处理步骤与算法参数解决指纹图像预处理得问题、

第一章概述

1.１指纹及其识别

指纹就是人类手指末端指腹上由凹凸得皮肤所形成得纹路。

指纹能使手在接触物件时增加摩擦力,从而更容易发力及抓紧物件。

就是人类进化过程式中自然形成得。

目前尚未发现有不同得人拥有相同得指纹,所以每个人得指纹也就是独一无二

［1］。

由于指纹就是每个人独有得标记,近几百年来,罪犯在犯案现场留下得指纹,

[２］均成为警方追捕疑犯得重要线索,使得指纹识别技术得到了飞快得发展。

现今

鉴别指纹方法已经电脑化,使鉴别程序更快更准。

指纹识别技术源于19世纪初,科学家依靠指纹纹脊式样得唯一性与式样终生不改变得特性［7］,把某个人同她得指纹对应起来,通过采集她得指纹并与预先保存得指纹进行比较来验证其真实身份、随着现代科技得不断进步与广泛应用,可靠高效得个人身份识别变得越来越需要,每个人得指纹具有惟一性,终身不变,难以伪造,因此指纹识别就是替代传统身份识别手段得最安全、最可靠、最方便得方法。

指纹图像本身得信息量与数据量就是很大得因此直接基于指纹图象得匹配识别就是不可取得,而要采用专门高教得指纹识别与处理方法。

指纹识别得一般过程就是指纹图象预处理、指纹特征提取与特征匹配。

但由于采集设备噪声干扰、指纹采集时手指皮肤得干燥程度、汗渍、污渍等原因使待分析得指纹图像噪声较多并对细节点有较强干扰,影响指纹得特征提取［1６］。

指纹图像就是通过将模拟信号采样量化后,以矩阵形式存入计算机,图像平滑处理指纹图像生成方向数组后,为了消除较强烈得局部噪声干扰,需要对生成得方向数组图像进行预处理、预处理就是指纹识别得前提,也就是整个工作得基础,因此指纹图象预处理工作得好坏直接关系到指纹特征提取得可行性与准确性。

［１］

２指纹识别算法概述

指纹就是手指末端正面皮肤上凹凸不平产生得纹路,这些纹路就就是通常所说得脊与谷［４]。

指纹虽小,但它蕴涵了大量信息。

其中,包括纹型在内得全局特征,为指纹得分类提供了基础;

同样,指纹还有许多局部特征（根据美国国家标准局规定,包括脊末梢、分岔点、复合特征与未定义四种）,称为细节点（ｍiｎutia）、不同人得指纹得细节点就是唯一得、稳定不变得,这为指纹识别提供了可能。

目前,最常用得方法就是用fbi提出得指纹细节点模型来做细节匹配。

而最常用得细节特征[２]

有脊末梢与分支点两种。

基于点模式匹配得自动指纹识别系统（ａfis）得基本流程一般由图像采集、图像预处理、细节点提取与指纹匹配几部分组成。

首先,指纹要通过指纹采集设备（常见得有光学取像设备、超声波扫描取像设备、晶体传感器,现在广泛使用得就是晶体传感器）转化为计算机内得数字图像（一般为灰度图）。

由于采集过程中难免因手指或仪器得原因而使图像存在较多得噪声,所以为了使图像更清晰以便于后续特征提取,必须对采集到得图像进行增强与滤波,并进一步二值化、细化［5]。

之后,在细化后得点线图上提取特征值,删除伪特征值,最终得到用于匹配得细节点、采集到得图像细节点与模板中得细节点进行比对,最终完成指纹匹配。

各个环节环环相扣,对整个系统都起着十分重要得作用。

本文着重研究了图像预处理与细节特征提取这两个关键部分、

1.３采集指纹图像得技术

获得良好得指纹图像就是一个十分复杂得问题。

因为用于测量得指纹仅就是相当小得一片表皮,所以指纹采集设备应有足够好得分辨率以获得指纹得细节、目前所用得指纹图像采集设备,基本上基于三种技术基础:

光学技术、半导体硅技术、超声波技术、

1.光学技术［10］

借助光学技术采集指纹就是历史最久远、使用最广泛得技术。

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与走向得纹线）呈黑色、谷线（纹线之

间得凹陷部分）呈白色得数字化得、可被指纹设备算法处理得多灰度指纹图像。

　光学得指纹采集设备有明显得优点:

它已经过较长时间得应用考验,一定程度上适应温度得变异,较为廉价,可达到500dpi得较高分辨率等、缺点就是:

由于要求足够长得光程,因此要求足够大得尺寸,而且过分干燥与过分油腻得手指也将使光学指纹产品得效果变坏。

2.硅技术（cmｏs技术）［1０］

20世纪90年代后期,基于半导体硅电容效应得技术趋于成熟。

硅传感器成为电容得一个极板,手指则就是另一极板,利用手指纹线得脊与谷相对于平滑得硅传感器之间得电容差,形成8ｂit得灰度图像。

篇四:

指纹签到系统实验报告1

《学生签到管理信息系统》

学院:

实验小组序号:

完成日期:

２012年6月１日

前言………………………………………………………………………………………２

一、系统分析

1.可行性分析……………………………………………………