基于指纹识别技术的考勤系统的研究与设计Word下载.docx
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因此，我们可以通过对比指纹特征来鉴定个人身份。
目前来说，指纹识别应用最为广泛，技术也相应最成熟。
比如说公司企业通过指纹识别进行考勤、银行金融重要领域通过指纹识别严格人员进出、人们个人使用电脑也有使用指纹识别进行开机等等，这都比打卡、设定密码等来的更安全有效。
第二类应用是人脸识别，多应用于刑事办案、辨认、门禁系统。
人脸识别技术有人脸图像采集、人脸定位、身份确认查找等。
实际应用中主要有以下几个方面的应用，比如说公安机关的监控系统（例如路面视频监控、店面柜台的金融报警监控），门禁系统（隐私和重要的地区进行人脸识别身份），摄像监视系统，网络应用等。
第三类是其他方面，包括了经脉识别，虹膜识别，语音识别等。
其中第一类应用的指纹识别目前应用的最为广泛，在各个领域如企业考勤、门禁、金融、公安和网络安全中都有应用。
二、研究目的和意义
以指纹为代表的生物识别技术的发展和应用，不仅可以开发相关的系列产品，获得巨大的经济效益，还可以带动图像处理、模式识别、光学、电子、生理学和计算机应用等相关学科的发展，具有很高的学术价值，会产生巨大的社会效益。
以指纹为代表的生物识别技术的发展和应用已被公认将会给身份识别领域带来一场革命，并已经成为各国学术界和工业界研究的热点之一。
指纹识别技术在实际使用过程中，它的技术系统涉及的不但有采集需求技术、细节识别对比算法、模式识别理论，还涉及到计算机、数据库、网络和安全测试技术等[1]。
如果我们能较好的运用指纹识别算法，那么，它不仅能帮助更多领域（比如酒店等特业场所的日常考勤管理、公安刑侦部门破案指纹对比、银行保险箱开启等等）达到准确认定个体身份的目标，还能代替老一代的认证方式（如插卡、密钥等），从而服务社会，颇具意义。
三、国内外研究现状
1．国外研究现状
经查证，人类早在1684年就对指纹识别技术进行了研究，关于人类指纹识别技术的文章在这一年刊登于世，这篇文章阐述了人类指纹的形态结构、类型和特征等科学知识，开创了指纹识别技术研究的新篇章。
1880年10月，全球最早指纹理论学说问世，科学家福尔茨《识别犯罪的第一步》一文中写道：
“每个人的指纹终身不变，且没有一个是相同的”。
1963年，美国首先开展了计算机指纹自动识别系统（ComputerAutomatedFingerprintIdentificationSystem,CAFIS）的研究[2,3]。
从此以后，越来越多的学者和专家对指纹识别进行了深入的研究。
当时，在许多发达国家的警察局，已经开始废除纸质档案，建立了指纹信息存储管理系统，并存储有上千万人的信息资料，使指纹信息识别应用到了一个新阶段。
在进入到了21世纪，国外许多大公司划出专门机构从事指纹识别鉴定技术的研究、开发、应用，包括IBM、INTEL、MICROSOFT等，这些市场都较为集中在欧美地区，在亚洲地区甚少。
但从2002年迄今，国外生物识别产业经过优胜劣汰和合并重组，许多关于指纹识别技术衍生的产品以及原有的开发商和供应商呈巨幅减少趋势，而大规模的重点大中型企业更是屈指可数[4]。
2.国内研究现状
中国的科学家对生物识别技术尤其是指纹识别技术的研究比较于其他发达国家起步比较晚，是在20世纪末。
到了1998年以后，中国在指纹识别的技术方面发展趋势较快。
在技术上，我国的大公司不仅从高校引进高学历人才，培养实力干将，还从国外引进先进和相对已经成熟的指纹识别技术，在此基础上进行自主研发，强大该项技术；
而在中国市场和科研方面的应用上，中国的许多大公司如北大中控等都将利用指纹识别技术所开发出来的考勤系统、公安司法系统犯罪嫌疑人指纹比对、个体鉴定系统等作为大规模推广产品进行应用[5,6,7]。
四、本论文研究的主要内容
本课题的研究涉及到生物识别技术、信息安全技术、软件工程理论等，对指纹识别的考勤系统进行了总体设计、详细设计、数据设计以及测试等方面的内容，还包括一些软件工程实践技术的研究和对指纹识别的相关理论研究。
本系统的硬件部分采用了目前比较流行的网络指纹考勤机；
软件部分，考虑到了系统部署的便捷性，采用B/S和C/S相结合的体系结构。
系统客户端采用了Flash技术实现；
服务端采用了Apache作为web服务和MySQL数据库作为数据存储服务，并借助PHP语言来实现业务逻辑。
主要的研究内容如下：
（1）指纹识别技术研究。
对该技术的历史、发展、背景进行初步阐述后，对其具体的采集、识别、应用等方式和基本原理进行进一步研究，最终采取一种最为适合的实施意见。
（2）软件层次结构研究。
本系统经过前期分析B/S和C/S两种结构的优缺点后，决定采用了B/S和C/S相结合的体系结构来设计和实现指纹识别考勤系统。
B/S是用来进行内容表现的，而C/S主要处理相关业务逻辑请求。
（3）服务器技术。
服务端主要提供逻辑业务和数据处理、存储，同时还得保证后台数据的安全，业务逻辑成为前段浏览器和后台数据的桥梁。
第一章指纹识别的原理和方法
1.1指纹识别的原理
指纹识别技术主要有五大功能，它们分别是：
指纹采集、指纹图像预处理、指纹特征提取、特征数据保存和指纹匹配[8]。
（1）指纹采集，即是通过指纹采集设备采集人体指纹，从而读取到指纹图像。
（2）图像预处理，在对
（1）采集到的图像进行一系列的预处理，消去大量的噪声信号，获得纹理清晰的图像用于后续的特征提取。
（3）特征提取，即提取指纹图像中的特征数据，为了保证特征提取的唯一性，它仅仅只能从指纹图像转化为特征数据，而不能反方向转换。
（4）数据保存，数据保存是指在指纹录入阶段，将（3）提取的特征数据存入指纹数据库，用于指纹对比，作为识别的基础数据。
（5）指纹对比，把两枚指纹的特征数据用计算机模糊匹配的方式进行对比，最终匹配出两枚指纹的相似程度，从而判断是否为同一指纹[9,10]。
1.1.1指纹注册
指纹注册一共有四个步骤，依次为指纹采集、图像预处理、特征提取、数据存储。
具体流程如图1-1所示。
图1-1指纹注册的过程
1.1.2指纹识别
指纹识别一共有五个步骤：
依次为指纹采集、图像预处理、特征提取、与数据库指纹进行特征匹配、输出结果。
其中前三个步骤跟指纹注册过程的前三个步骤是一致的，都是通过指纹采集设备将指纹信息提取生成特征数据。
第四步是将提取的特征数据与特征数据库中的数据进行匹配和识别，最后输出识别的结果。
这五个步骤的详细过程如下图1-2所示。
图1-2指纹识别的过程
1.2指纹的采集方法
1.2.1指纹采集
每个人的指纹质量都不相同，而且指头的采集触物面积不比掌纹来的大，再加上指纹质量的好坏极易受到手指油脂、水分、脱皮、磨损的影响，因此指纹采集技术和采集到的指纹质量在指纹识别考勤系统中有着关键意义，而指纹采集的工作又是非常复杂和繁琐的。
目前，指纹采集方式有三大类，即模糊指纹、捺印指纹、活体指纹。
这三类指纹中，质量最好的为活体指纹[11]。
当今世界上，指纹采集技术每日益进，现在使用最多的方式则是主要是通过固态阵列传感器或光学扫描仪来实施。
固态阵列传感器的使用方法是用大量的敏感元件组成固态阵列芯片，它们采用电容传感器、热敏传感器等技术，通过传感器来确定个体指纹捺印时所产生的压力、压强和热度等来获取指纹。
而光学扫描仪的使用方法则更为方便，它是用特殊的激光照在手指上，然后用CCD阵列摄取激光照在指纹上的反射光，因为这些反射光会伴随指纹的乳突纹线的深浅产生不同的图像，从而得到可靠的指纹图像[12-14]。
1.2.2图像预处理
这个步骤在指纹识别技术中是非常重要的，因为在实际操作中，我们不管用先进的技术和设备对指纹进行采集，最终采集到的原始指纹总存在着或多或少的噪音。
这样，容易导致很多问题，影响到指纹后续的处理效果。
所以，我们必须对前期采集到的指纹图像进行噪声消除，然后再从处理过的指纹图像中提取细节和进一步再处理，以致于为后续的指纹识别操作提供更好的清晰指纹。
指纹纹理由相间的脊线和谷线组成，每条脊线和谷线的间距、粗细和流向都是大不相同的。
而且，每一枚指纹图像各个区块的纹理所含的信息都是不同的，且存在着较大的差异性，所以它们所具备的信息可以为指纹识别提供坚实的基础和有力的保证。
指纹图像的预处理算法就是在区块差异信息的基础上进行的，因此，该阶段的初期需要对指纹图像进行一次非常严格的分块处理，然后，继续对分块处理后的每个子图像的局部特征信息进行处理[15]。
在这里，我们先定义一枚指纹图像为G为一个二维矩阵X*Y,G（x,y）是坐标（x,y）处像素点的灰度值，其中0<
=x<
X,0<
=y<
Y。
将G划分为互不重叠、大小为W*W的子块。
设G共被分为M*N个子块，则定义M=X/W,N=Y/W。
预处理过程总体分成5个步骤，如下图1-3所示。
（1）指纹图像分块规格化：
指纹通过指纹采集设备进行图像采集后，为了去除噪声，获取更完美的指纹，需要先对图像进行有序的分块规格化，得到相对统一的子块。
指纹图像之后的各个处理步骤均在此规格化后的指纹图像上操作。
（2）脊线域方向图：
指纹图像分块规格化完成后，需要计算求取每个子块的局部脊线方向，该脊线域方向的运用将影响于整个指纹图像的识别过程，十分重要。
图1-3指纹图像预处理步骤
（3）脊线频率图：
指纹图像分块规格化完成后，除需要计算求取每个子块的局部脊线方向外，随后还需要求取子块的局部脊线频率即密集程度，与脊线间距成反比。
就好比是频率和间距成反比。
（4）第二阶段指纹图像分割：
该次图像分割有两个步骤，第一分割步骤是分离已处理指纹图像的指纹和背景区域；
第二分割步骤从已经分割出的指纹区域中提取出清晰的指纹区块和受噪声影响但仍可复原的区块。
（5）图像增强：
在第二次图像分割提取到质量较高的有效指纹区域后，将使用Gabor滤波器和方向滤波器对指纹图像进行动态增强。
1.2.3特征提取
采集到的指纹图像进过预处理后，由于受到噪声及其他各种环境因素的影响而发生了畸变，所以在指纹特征提取环节主要工作是将这些畸变去除，去掉大量的伪特征点。
同时，对指纹图像的全局和细节特征进行提取后，才能进行下一个环节（如特征数据存储或者特征匹配）工作。
不然，噪声和伪特征未去除，将直接影响到指纹匹配的准确度，从而影响到指纹识别考勤的最终结果。
1.2.4特征数据存储
在指纹进行注册和识别的过程中，员工的指纹图像经过采集但未处理（即原始指纹图像）和经过特征提取的指纹图像（即可以匹配识别的指纹图像）后，将存储到数据库中。
每一枚指纹图像经过存储后，需要与相对应的每一名员工的姓名、工号等信息进行映射核对。
映射必须是“一对一”映射，不能是“一对多”或是“多对一”映射[16]。
这是进行特征匹配、指纹识别的前提和保障。
数据库的具体设计和存储。
1.2.5特征匹配
特征匹配，指的是经过前期指纹注册阶段，通过采集、预处理等技术得到的特征指纹与已经保存在数据库中的指纹数据进行匹配，来查看是否为同一指纹。
然而，由于采集技术、噪声处理等影响，即便是同一枚指纹的几种不同表现方式，其提取的特征数据也可能会不一样。
因此，特征匹配显得尤为重要和关键，它的算法的好坏将直接影响到指纹匹配的结果、速度和准确率。
指纹识别技术的特征匹配分为验证模式和辨识模式两大类。
1、验证模式。
它是用来判断“此枚指纹是否为该人的”，它是将一枚提取到的指纹和一枚已经经过具体标识（比如学号）的指纹进行“一对一”匹配，从而鉴定人员身份的过程。
2、辨识模式。
它是用来判断“此枚指纹是谁的”，它是将刚刚采集到的指纹图像同数据库内的指纹信息通过一一比对，从而发现特征形态匹配的指纹[17,18]。
第二章指纹识别考勤系统设计
2.1系统设计思路及框架
2.1.1C/S和B/S的选择
80年代中期，随着计算机技术和网络技术的发展，出现了客户机和服务器结构即C/S（Client/Server）分布式软件体系结构。
C/S软件体系结构中的客户机和服务器都可以处理应用程序，它们之间相互依赖，相辅相成。
随着计算机和软件科技技术的普及，C/S模式的软件体系结构应用的越来越广泛，但该模型仍然存在着异种网络协议和异种数据支持不良、系统的性能问题、对数据关键性应用不能很好地支持等缺陷。
为了能更好的解决以上这些问题，为大型经济、社会、商业用户提供更灵活、更快速、更完善的应用软件，一种适应新时代新环境的体系结构应运而生，这就是我们所知的三层软件体系结构。
以下就是具体三层体系结构的主要功能及其典型的应用：
（1）客户层：
即为用户接口和请求的发出地，如网络浏览器；
（2）应用服务器层：
这一层次主要是用来实现业务逻辑，如Web服务器；
（3）数据库层：
为第二层即应用服务器层提供数据，如关系型数据库。
因此需要对C/S和B/S进行选择，其主要的区别如表2-1所示
表2-1C/S与B/S区别
C/S
B/S
硬件环境不同
建立在局域网环境中
建立在广域网上
对安全要求不同
一般面向的用户群较固定,对信息安全的控制能力很强.一般高度机密的信息系统采用C/S结构适宜。
可以通过B/S发布部分可公开信息。
一般面向的用户群都是不固定的，且非建立在局域网上,因此，安全性较弱
对程序架构不同
程序可以更加注重流程，可以对权限多层次校验，对系统运行速度可以较少考虑。
对安全性要考虑，对访问速度要考虑，需要建立在更加优化的基础之上。
要求更高，更成熟。
系统维护不同
由于它的程序具有整体性，如果需要进行升级，就必须整体进行维护或重新开发系统，较困难，并且维护费用较高。
由于整个系统是由构件组成，构件的更换较为方便可无缝升级。
且安装维护可自行网上下载操作，维护费用小。
用户接口不同
建立于Window平台上，对用户素质和操作要求高，表现方式具有局限性。
多是建立在浏览器上，表现方式更多，用户交流更方便，难度和开发成本都有所降低。
信息流不同
信息流交互性相对低
信息流向可变化
C/S与B/S模型结构，各有各的特点，也各有优缺点，并不是某一种模式一定好于另一种模式，而是根据不同的应用软件需求，选择合适的体系结构，这才是最重要的[19-21]。
随着网络的飞速发展，提高互联网用户体现的需求越来越强烈。
富互联网应用程序随之诞生，它将传统的桌面式应用程序的丰富用户体验和方便快捷的操作与传统的Web程序向结合。
通俗的说，就是在浏览器中体验C/S架构的桌面级应用。
在进行上述B/S和C/S结构的各个特点分析后，将这两者相结合，可以得到如下五方面的优势：
（1）不需要安装客户端
（2）不需要太大的硬盘容量
（3）只需要一个网址的快捷方式
（4）速度快、交互性强，减少对刷新的依赖
（5）用户体验丰富，人性化交互
（6）可以用双方的优势弥补对方的不足
2.1.2系统总体框架
本系统采用了三层的软件架构的体系结构的软件设计思想。
这三层体系结构的三层分别是UI表现层、业务逻辑层、数据服层，数据服务层由数据库访问接口和数据库两部分组成。
详细情况如下图2-1所示的三层结构。
图2-1三层系统结构图
各个层次的主要作用介绍：
（1）考勤UI表现层：
该层为最上层，它主要实现图形用户接口，只需要将业务逻辑的数据在UI层实现，展示业务内容。
（2）考勤业务逻辑层：
该层处于中间位置，位于UI层和数据服务层的中间，该应用服务层专门实现考勤的业务逻辑。
（3）考勤数据服务层，该层主要负责对数据的存储、读取和修改等，同时，它也为考勤业务逻辑层提供数据服务。
具体如下图2-2所示。
图2-2网络结构图
2.1.3系统的结构
本系统将采用B/S和C/S相结合的模式，集两者优势互补。
本系统B/S结构方面主要是对内进行展示，浏览器与WebService进行通讯，仅对数据的传输和安全性等相关功能负责。
通常，在浏览器中我们会嵌入一个SWF客户端，这个客户端能够借助HTTP协议和远程的服务端，也就是Server进行传输和通讯。
而C/S模式结构主要处理实际的业务逻辑功能的请求与响应，这个请求响应时被包含在Web通信内部。
从架构设计的前后端来看，后端服务器采用的是Apache作为web服务，AMFPHP则作为应用服务的框架，并以MySQL作为持久化的数据存储服务，另有一个Memcache数据缓存服务，提高数据访问速度的服务。
AMFPHP以其良好的框架结构，能方便的与前端的Flash客户端进行信息通讯，又能与后端的MySQL完成数据交互。
系统的总体结构详细情况如图2-3所示。
图2-3系统总体结构
2.2系统功能设计
本文中所设计的指纹识别考勤系统除了要完成总体架构设计外，同样需要对系统的功能模块设计进行详细的规划，以便于更好的为实际应用服务。
在指纹识别考勤系统的功能设计方面，论文对它进行了大模块和子模块的分割，一共将系统功能分成了三大块，而每一大功能模块中含有若干个子模块。
详见图2-4。
图2-4系统功能结构图
第三章系统硬件设计
3.1硬件部分总体介绍
指纹考勤系统的硬件是以CPU中央处理器为中心进行设计的。
CPU根据用户的指令，在控制软件的指挥下，统一管理各模块或设备，使整个指纹考勤机有序地运行。
图3-1是指纹考勤机的硬件结构框图。
LCD液晶显示器
4×
4键盘
蜂鸣器
CPU中央
处理器
485联网通信接口
指纹识别模块
电源供电
实时时钟
大容量存储器
图3-1指纹考勤机硬件结构框图
指纹考勤系统除了核心的CPU及其控制软件外，主要有指纹识别模块、液晶显示器、4×
4键盘、大容量存储器、实时时钟、通讯接口等设备模块。
指纹识别模块是指纹考勤机与其他类型考勤机最不同的特征。
指纹识别模块通过指纹采集传感器采集指纹图像，对指纹图像进行锐化等预处理后，从指纹图像中提取指纹特征，然后压缩存储在模块中。
指纹识别时，同样是采集、预处理、提取指纹特征等步骤，之后与已经存储在模块中的所有指纹特征进行比对，根据设置的识别率，判断是否有相同或相似的指纹，并返回识别结果。
4键盘、大屏幕LCD液晶显示器和蜂鸣器是指纹考勤机的人机交互接口设备。
用户通过键盘输入用户信息；
液晶显示器可显示当前日期、时间，以及识别的用户编号、错误代码等信息；
蜂鸣器可以给用户提示操作状态和识别结果。
大容量存储器用来存储考勤记录和设备参数。
由于采用大容量、掉电不丢失数据的存储器，指纹考勤机可以同时存储6000多条考勤记录，省去频繁读取和清除考勤记录的麻烦。
实时时钟用于实时产生系统时间，即使停电也不会影响实时时钟的运行，提高考勤记录的准确性。
485通讯联网接口是指纹考勤机与管理PC机通讯的通道。
通过联网接口，指纹考勤机可以将考勤记录或指纹数据上载到管理PC机，管理PC机也可以设置指纹考勤机的各项参数，下载新的指
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