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指纹识别毕业论文
指纹的比照分析系统
摘要：
指纹识别技术作为生物识别技术中最为具有应用前景的技术之一，近年来取得了长足的开展，并广泛应用于各种场合。
由于指纹所具有的唯一性和不变性，以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，指纹识别成为目前最流行、最可靠的个人身份认证技术之一。
所以对指纹识别技术的研究具有重要的理论和实际意义。
指纹识别的一般性过程分为三步：
指纹图像的预处理，指纹特征提取以及特征匹配。
本设计采用VisualStudio2021MFC依照软件开发自顶向下，逐步细化的经典模式，按上述步骤完成开发工作，成功实现了基于BMP格式指纹图像的增强，二值化，细化，特征提取以及比照分析工作。
完成了具有一般性的指纹比照分析系统。
关键词：
指纹识别；MFC；图像增强
TheFingerprintContrastandAnalysisSystem
Abstract:
Thefingerprintidentificationtechnologyactasthemostpromisingapplicationofbiometrictechnologies,hasmadeconsiderabledevelopmentinrecentyearsandiswidelyusedinvariousoccasions.Duetotheuniquenessandinvariabilityoffingerprints，thefingerprintrecognitionbecomesthemostpopularandreliablepersonalauthenticationtechnology.Asaconsequence,thestudyoffingerprintidentificationtechnologyisofgreattheoreticalandpracticalsignificance.
Fingerprintidentificationcanbedividedintothreeperiods:
preprocessingoffingerprintimages,featureextractionandfeaturematchingInthisdesign,weadoptthevisualstudio2021edition’sMFC,inaccordancewithsoftwaredevelopmentwhichusestop-to-downprocessandthegradualrefinementoftheclassicmodel,andsuccessfullyachieveenhancement,binarization,thinningoffingerprintimage,basedontheBMPformat.Throughthewholeprocess,wefinallycompleteageneralfingerprintcontrastandanalysissystem
Keywords:
Fingerprintidentification;MFC;enhancement
指纹的比照分析系统
第一章绪论
——指纹识别的开展历史
指纹识别学是一门古老的学科，它是基于人体指纹特征的相对稳定与唯一这一统计学结果开展起来的。
随着计算机和网络的迅速开展，人们对身份认证的准确性、平安性与实用性提出了更高的要求。
在众多的生物识别技术中，指纹识别技术是开展最早、应用最广泛的一种。
指纹识别技术充分利用了指纹的普遍性、唯一性和永久性的生物特征，已逐步取代了传统的基于标志和数字的识别方式，目前在网络、银行、金融、医疗和安检等行业均得到了广泛应用。
本文对指纹识别系统的原理和根本过程进行了分析研究，重点研究了指纹图像预处理，细化，特征点比对等算法，并且设计实现了指纹比照分析系统，进行了模拟验证等工作。
随着现代社会经济的不断开展，越来越多的场合需要身份确实认手段。
生物识别技术（BiometricIdentificationTechnology）——是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。
而指纹识别是生物识别技术中最成熟也是最可靠的识别技术之一
相关资料显示，中国是世界上最早应用指纹识别技术的国家。
在西安半坡出土的距今六千多年的陶器上已发现了指纹的痕迹。
从有据可查的资料中显示，我国对指纹的应用最早出现在中国古代秦朝以前，诸如南郑春秋商城遗址出土的春秋战国时代陶豆柄上的指印等。
唐代时，以“按指为书〞为代表的“指纹捺印〞已经在文书、契约等民用场合被广泛采用。
著名学者海因德尔〔Heinai〕在其权威的?
指纹鉴定?
著作中断定：
“根据我国?
周礼义疏?
及?
仪礼义疏?
记载，中国第一个提到指纹鉴别个人的是唐代的作家贾公彦。
他的作品大约写于公元650年，他是着重提到指纹是确定个人身份方法的世界上最早的作家。
〞自宋朝起，指纹那么开始被用作刑事诉讼的物证。
指纹在中国古代的借贷契约、买卖文凭、婚约休书、狱辞供状等方面得到广泛应用。
我国在广泛应用指、掌纹的漫长历史中，随着对外文化的交流，应用指纹的传统习惯传播到了世界上许多国家。
中国也是世界公认的指纹发源地。
公元1788年，梅耶（J.Mayer）首次著文指出了至今仍然被成认的指纹的两个重要特性，一是没有人的指纹是完全相同的（唯一性），另外一个是指纹的式样终身不会改变（稳定性）。
公元1823年，珀金杰〔J.Purkinie〕首次把指纹纹形分成了9类。
公元1880年，福尔茨〔HenryFauld〕发表了指纹认证的论文，第一次科学地提出了指纹的个体性和唯一性。
指纹唯一性的发现，使得指纹作为一种更为有效的鉴别方法而得到采用。
公元1889年，亨利〔E.R.Henry〕在总结前人研究成果的根底上，提出基于指纹细节特征识别〔Minutia-Based〕的理论，并提出了用指纹识别来进行确定罪犯身份的设想，从而奠定了现代指纹学的根底。
直到一个世纪后的今天，采用基于Minutia-Based的指纹识别算法仍是主流。
公元1892年，英国的弗朗西斯·盖尔顿〔FrancisGalton〕爵士对指纹进行了广泛的研究，写了?
FingerPrint?
一书，向世人介绍了用于单个指纹分类的细节特征，首次系统地阐述了指纹学。
完善地确立了一整套指纹识别的方法，并且用于刑事侦察中对犯罪嫌疑人的甄别和鉴定。
到本世纪初，指纹学的研究根本成熟，这时的指纹鉴别，主要由指纹专家根据指纹知识凭经验判断。
世界上许多国家都建立了指纹库，仅美国联邦调查局的指纹库中就存有二亿多张指纹卡。
然而传统的指纹识别方法面临着从指纹库中人工查找、比照指纹卡速度慢、效率低、对人员要求高等问题。
从二十世纪六十年代开始，随着计算机技术的开展，传统的指纹识别技术发生了重大变化。
人们开始利用计算机来建立指纹识别系统。
目前有很多的生物测定技术可用于身份认证，包括虹膜识别技术、视网膜识别技术、面部识别、签名识别、声音识别技术、指纹识别等，具有平安、可靠的特点，其中指纹识别系统是目前研究最多、最有应用前景的生物识别系统。
指纹识别技术的应用十分广泛，指纹因具有终生不变性及稳定性,而且不同人指纹相同的概率几乎为零,因此指纹自动识别系统被广泛应用于案例分析、商业活动中的身份鉴别等领域。
指纹识别技术的开展得益于现代电子集成制造技术的进步和快速可靠的算法的研究。
表1-1识别技术比照表一
类型
鉴别可靠度
可否运用一对一比照
可否运用一对多比照
传感器价格
尺寸
虹膜
很好
是
是
高
较大
视网膜
很好
是
是
高
较大
面部
一般
是
否
低
中等
签名
一般
是
否
低
较小
语音
一般
是
否
极低
非常小
基因
最好
是
否
极高
很大
指纹
很好
是
是
较低
非常小
表1-2识别技术比照表二
可以看出，在众多生物特征识别技术中，指纹识别是一种比拟理想的基于生物特征的身份认证方式,随着科技的进步指纹识别技术在实际应用中表现除了越来越大的作用。
在美国，9·11以后，三个相关的法案（爱国者法案、边境签证法案、航空平安法案）都要求必须采用生物识别技术作为法律实施保证。
总体上来说，应用己经进入了以政府级应用为主的阶段，有着极其广阔的应用前景，其主要应用领域包括：
1）机场、旅客控制AirportS／Traye；
2）政府部门Government；
3）个人使用（门禁、考勤）PerSonnel；
4）执法机构LawEnforCement：
5）消费者管理系统Consumer／Retail；
6）金融管理效劳系统FinancialserriCeS；
7）计算机登陆系统Computer；
8）医疗保健系统HIPAA。
另外对生物识别（指纹识别）技术来说，被广泛应用意味着它能在影响亿万人的日常生活的各个地方使用。
通过取代个人识别码和口令，生物识别〔指纹识别〕技术可以阻止非授权的“访问〞，可以防止盗用ATM、蜂窝、智能卡、桌面PC、工作站及其计算机网络；在通过、网络进行的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）技术的飞速开展及其广泛应用将开创个人身份鉴别的新时代。
指纹所具有的唯一性、不变性、易于获取、分类存储有规律等特性使其成为生物鉴定学中最为成熟的方式。
指纹识别算法的研究方向主要分为：
基于图像的识别算法和基于特征的识别算法。
基于图像的识别算法认为，指纹图像的频域和空域信息可以用来唯一表示并识别不同的指纹。
它是一种使用全局信息进行识别的方法，例如使用指纹图像的Fourier频谱来表示和识别指纹。
这类算法的问题在于图像特征难以定义和匹配，因此算法的拒识率和误识率较高。
基于特征的指纹识别算法是找到并比对指纹的特征。
指纹特征的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征。
目前大多数的自动指纹识别系统使用的都是这类算法。
指纹特征多种多样，有特征点、奇异点、域方向图、脊线数目，甚至脊线线型等。
对应的匹配方法可以分为：
基于点模式的匹配，基于脊线的匹配，基于纹理的匹配以及多种细节特征混合的匹配方法。
大多数基于特征的识别算法专注于脊线上的末梢点和分叉点，该方法根据各个特征点的位置和方向来表示和区分指纹，从而使指纹识别问题转化为判断两个特征点集间的最大相似度（最大重合度）的问题。
提取该细节特征有多种方法：
基于灰度指纹图像直接提取，基于二值图像的特征提取，基于细化图像的特征提取。
目前许多公司和研究所在指纹识别技术领域都取得了突破性的进展，推出许多指纹识别与传统IT技术完美结合的应用产品，这些产品已经被越来越多的用户所认可。
1.3.1国外研究现状
在欧洲，现代的指纹匹配技术主要是16世纪后期产生。
HenryFaulds在1880年，第一次科学的提出了指纹的两个重要特征：
一是任何两个不同手指的指纹脊线的式样〔ridgepattern〕不同，二是指纹脊线的式样在人的一生中不会改变。
这一发现奠定了现代指纹识别技术的理论根底，也使得指纹识别在罪犯鉴定中得到应用。
FrancisGalton对指纹进行深入研究，并于1888年引入了特征点的分类技术。
1899年，EdwardHenry学习了Galton的指纹科学，建立了著名的“HenrySystem〞用于指纹分类。
使用精准的指纹索引给专家指纹识别带来极大的便利。
早在20世纪初期，司法部门己经正式采用指纹作为有效的身份标记，一些指纹识别机构建立了世界范围的罪犯指纹档案库。
1923年Purkinje首次对指纹进行了分类；1960年，美国联邦调查局、英国内务部〔HomeoffieeintheUK〕和法国巴黎警察局联合开始投巨资研发指纹识别系统，并于1975年成功推出了第一个商业化系统，随后，各国研究机构和许多大公司开始指纹识别技术的研究和产品开发工作。
国际上著名的指纹识别系统有：
美国联邦调查局的AFIS系统，日本NEC公司的指纹鉴定系统，北美英弗公司的指纹鉴别系统等。
目前，随着数字化、信息化社会对自动身份鉴别技术的要求的不断提高和AFIS在司法领域取得了巨大成功，随着计算机硬件性能的飞速提高和价格的不断降低，随着普通群众对指纹识别了解的深入和接受，指纹识别技术已经突破了司法、侦探领域进入民用领域，并取得了快速的开展。
传统指纹识别算法〔主要用于司法、刑侦领域〕主要考虑降低拒识率，一般需要人工协助处理，而且存在误识率高、计算速度慢、资源消耗大等问题，并不适合于民用领域。
同时，民用市场对指纹识别算法在自动化程度、拒识率和误识率、响应时间、资源消耗等方面也提出了更高的要求。
2006年初，澳大利亚成功发行世界上第一本生物识别护照。
2007年11月，美国国土平安部宣布所有入境美国的非美国公民都要接受数字拍照及双手十指指纹扫描。
指纹识别即将迎来迅速普及的开展时期。
2021年，美国成功对指纹识别系统进行了更新的研究[2]。
1.3.2国内研究现状
我国利用指纹识别身份的历史最早可以追溯到秦朝，1903年,中国青岛市警察局首次应用汉堡式指纹法。
此后我国相继开展了指纹的应用及研究,还曾建立过“指纹学会〞。
刘紫宛编写的?
中华指纹法?
一书是我国最早的指纹专著。
全国解放后,我国对指纹研究一直比拟重视。
1955年编制了?
中华人民共和国十指纹分析法?
。
这可以说是我国指纹的科学时期。
在国内，清华大学在80年代开始指纹识别的研究。
中科院自动化所模式识别国家重点实验室自90年代以来，一直致力于“基于生物特征的身份鉴别〞的研究，在指纹、虹膜、脸相识别等方面取得了很多的研究成果。
北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室先后承当了国家“七五〞和“八五〞，科技攻关工程，对指纹识别进行了长期的根底性研究，提出了一整套独创的理论和高效实用的算法。
另外，自九十年代初以来，我国的北大方正集团、长春鸿达集团、西安青松集团等机构分别以所在地高校为技术依托，陆续开展了这方面的研究工作。
总的来说，国内开展了很多研究，而且取得了很多成果。
2002年，清华大学实现了在海量数据库上的人脸和指纹综合识别系统，在识别的过程采用的融合策略是先用人脸特征进行比对得到前n个候选，然后在这个范围内用指纹特征再进行比对。
迄今为止，还没有综合生物特征的识别系统的产品问世，综合身份识别系统的研究有待于进一步开展。
2021年中北大学信息与通信工程学院提出了一种基于傅立叶变换的指纹图像增强技术，大大提高了图像的清晰度。
为后来的指纹识别技术作出了较大奉献。
与国外相比，我国在自动指纹识别技术的研究水平上还存在一定的差距。
主要表现在：
（1）指纹录入设备的质量还不太过关：
（2）自动指纹识别算法研究水平还有待提高，在应用上的表现为产品适应性和易用性较差，对干、湿一些的指纹往往不能正确区别，对指纹录入时的旋转、平移比拟敏感。
1.3.3研究现状小结
现在国内外指纹识别大都采用基于细节特征点的指纹识别技术，即采用基于图像处理的指纹识别算法，其中比拟有代表性的有两种。
一种是基于方向滤波增强，并在指纹细化图上提取特征点的算法，另一种是直接从指纹灰度图上提取特征点的算法。
指纹识别作为一种热门的生物识别技术受到越来越多人的关注，国内外许多机构和学者都采用了很多不同的算法对指纹图像进行预处理和匹配。
但有些算法会由于指纹图像的噪音、皮肤弹性引起的非线性形变等多方面因素，导致在识别过程中出现误差，影响识别率等。
当下指纹识别技术已经越来越成熟，其应用日益普遍。
除了刑事侦查以外，民用方面，如指纹门禁系统，指纹考勤系统，银行指纹身份认证系统等。
社会各个方面对指纹识别系统有很大的需求。
现代指纹识别源于16世纪后期。
苏格兰医生HenryFauld于1880年首次在英国?
Nature?
发表论文称，人的指纹各不相同且恒久不变，并可以利用现场指纹来鉴定罪犯。
相当数量的研究者在长期科学研究中发现两个人指纹相同的概率极小。
单个手指指纹的概率小于七十亿分之一。
其次一个人指纹可以保持终生不变。
美国最早于1963年首先开始指纹识别技术相关软件的研制。
当然指纹识别是一个复杂的过程。
与人工处理不同，自动指纹识别技术并不直接储存指纹图像。
多年来各个公司及其研究机构产生了许多数字化算法。
但指纹识别算法的本质问题都归结为，在指纹图像上找到并比照指纹的特征。
通过计算机模糊比拟的方法，计算出它们的相似程度，并最终得到两个指纹的匹配结果。
实际应用中，人类指纹的纹形特征根据其形态的不同通常可以分为“弓型、箕型、斗型〞三大类型，以及“孤形、帐形、正箕形、反箕形、环形、螺形、囊形、双箕形和杂形〞等9种形态。
根据上述模型特征比在计算机中建立数学模型进行数字匹配便是指纹识别的一般性原理。
本文以研究指纹识别中指纹图像分割、细化、特征提取、匹配等假设干问题为研究主体，针对指纹识别技术中分割、细化和匹配进行了仿真和修正。
其中分割局部采用了方差均值的方法，细化选取了一种伪特征较少的模板，匹配时以分叉点和端点信息进行匹配。
具体的章节和各章的内容安排如下：
第一章：
介绍了研究背景，对现在开展和应用的各种生物识别技术进行了概
述，尤其重点阐述了其中指纹识别技术的开展、应用、研究概况、市场前景和存
在的难题以及研究方向。
同时，说明了本论文的研究目的及意义。
第二章：
为后续的研究工作奠定根底，本章介绍了指纹学根底知识：
名词解释，指纹的分类，以及指纹识别的根本原理。
第三章：
指纹识别工作中最重要的工作，是对已经采集了的指纹图片进行的一系列预处理工作，包括增强，二值化，细化等。
本章主要的介绍了指纹图像预处理的流程和方法，并给出了仿真得到的结果。
第四章：
介绍了指纹图像细化的方法并仿真得到结果。
主要介绍了指纹图像细化后的特征提取，需要哪些特征，去除哪些伪特征，以方便和正确地进行匹配工作。
第五章：
介绍了指纹图像匹配的概念、匹配问题的困难所在和常用方法，给出了一种修改根底上验证用的匹配方法。
第六章：
总结本文所取得的一些研究成果，并对课题开展进行了展望。
第二章指纹识别理论根底
指纹：
手指第一节（手指尖一节）指头外表乳突纹线。
指印：
手指第一节乳突线与承受客体接触时留下的印痕。
脊线：
是手指上的特殊的皮肤花纹的隆线。
谷线：
两个脊线之间低陷的局部。
细节特征：
指纹中出现的各种特征。
而根据其出现的概率及在处理过程中的
稳定性，我们最常采用的就是脊线端点和分叉点，如图。
图2-1两种根本的指纹细节特征
总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括根本纹路图案：
环型〔loop〕，弓型〔arch〕，螺旋型〔whorl〕。
其他的指纹图案都基于这三种根本图案。
指纹的脊纹形式是适应之间的球状外表和半圆形顶端以及横行的指间屈基线生长的，除少数弓形纹之外，绝大多数是箕、斗型纹〔约占95%〕，〔三种纹形的大致分布概率如表2-1〕
表2-1纹形的大致分布概率
根本纹型
弓型
箕型
斗型
分布概率
5%
60%
35%
纹型是指纹的根本分类，是按中心花纹和三角的根本形态划分的。
纹形附属于型，以中心线的形状定名。
按我国是指纹分析法，指纹分三大类型〔如图2-2〕，五大种形态。
可见，型与形是类与种的关系。
箕型斗型弓型
图2-2指纹的纹形
进一步的细化分类可将指纹分为六种主要的类型：
拱形（arch）、帐型（tendedarch）、左箕型（1eftloop）、右箕型（rightloop）、双箕型（doublewhorl）和斗型（whorl）。
图为上述六种类型的指纹图示。
图2-3指纹细化分类
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〔Minutia〕，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确实认信息。
特征点的分类有以下几种（如图2-4）,最典型的是端点和分叉点。
图2-4指纹特征示意图
很多研究者试图解决指纹分类问题，其核心的问题就是指纹局部与整体特征的定义问题，至今分类算法的种类繁多，所以不同识别系统普遍存在误识率较高的问题。
如何提高指纹分类的准确率在指纹识别研究中是一个较关键的问题。
2.4指纹的根本性质
1）确定性：
指纹纹线的轮廓（纹型）和细节特征是根本不变的。
从胚胎学
角度考察，胎儿3—4个月即产生了指纹，至6个月左右的胎儿就形成了完整的
指纹，出生后随着年龄的增长，纹线会变粗，花纹的面积会增大，但到了成年以
后，这些变化即无显著表现，而花纹的类型结构、细节特征的总体布局、脊线的
总数目等方面，自胚胎六个月到出生至死亡腐败之前，始终是无明显变化的，这
就充分地说明了指纹确实定性
2）唯一性：
由于指纹脊线的连接关系千变万化，因此，即使两个不同的指纹
有着相同的轮廓和相同数量的细节特征，它们的细节位置也是不可能完全相的。
3）可分类性：
指纹的纹型，中心点和三角点之间的脊线数，以及细节特征
间的关系，都可作为分类的依据。
4）触物留痕：
从严格定义上讲，自动指纹识别应该为自动“指印〞识别。
指纹接触物体后留下的痕迹即为指印。
正是因为这些性质，指纹被国内外许多专家、学者称为“证据之首〞。
一切指纹识别系统，都是基于以上这些性质，从而进行身份的鉴别和确认的。
2.5指纹识别的根本原理
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，使之更清晰，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。
通过计算机模糊比拟的方法，把两个指纹的模板进行比拟，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。
其一般性过程如以下图所示：
图2-5指纹识别的一般性过程
第三章指纹识别预处理和增强方法
在图像形成，传输或变换的过程中，由于受到其它客观因素诸如系统噪声、曝光缺乏或过量、相对运动等影响，获取图像往往会与原始图像之间产生某种差异（称为降质或退化）。
退化后的图像通常模糊不清或者经过机器提取的信息量减少甚至错误，这些在实际应用中，具体表现有：
1.指纹模糊不清造成指纹纹线间的粘连、模糊或断裂,会导致产生虚假的指
纹细节特征点。
2.遗漏或忽略了正确的细节特征点。
3.在有关描述细节特征点的位置和方向等属性时产生严重失真。
因此指纹图像质量的上下直接关系到细节特征点提取的有效性和可信性影响系统在匹配时的拒认率和误识率，从而最终影响整个系统识别的结果。
由此可知，在进行指纹分类和细节特征匹配之前一定要先对采集到的指纹图像进行针对性的预处理。
预处理是指纹自动识别系统中的最重要的一步,它的好坏直接影响着指纹识别的效果。
图像增强技术正是在此意义上提出的，目的就是为了改善图像的质量。
图像增强尚没有统一的理论方法，常用的图像增强技术有直方图修改、图像平滑滤波、图像锐化等。
图像增强技术主要分为两类：
频域增强法和空域增强法．频域增强法就是在图像的某种变换域中（通常是频率域内）对图像的变换值进行某
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