毕业设计题目：指纹识别算法及其在保险箱系统中的应用开题报告该

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毕业设计题目：指纹识别算法及其在保险箱系统中的应用开题报告该

手指上的指纹表征了一个人的身份特征。1788年Mayer首次提出没有两个人的指纹完全相同，1823年Purkinie首次把指纹纹形分成9类，1889年Henry提出了指纹细节特征识别理论，奠定了现代指纹学的基础。但采用人工比对的方法，效率低、速度慢。20世纪60年代，开始用计算机图像处理和模式识别方法进行指纹分析，这就是自动指纹识别系统（简称AFIS）[1]。20世纪70年代末80年代初，刑事侦察用自动指纹识别系统（policeAFIS,PAFIS）投入实际运用。20世纪90年代，AFIS进入民用，称为民用自动指纹识别系统（civilAFIS,CAFIS）。本文试图从指纹特征分析着手，阐述指纹作为人体身份识别的原理方法、指纹识别的主要技术指标和测试方法，以及实际应用的现实性与可靠性[2-4]。 1 指纹识别的原理和方法 1.1 指纹的特征与分类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发展起来的。

实际应用中，根据需求的不同，可以将人体的指纹特征分为：永久性特征、非永久性特征和生命特征[5]。永久性特征包括细节特征（中心点、三角点、端点、叉点、桥接点等）和辅助特征（纹型、纹密度、纹曲率等元素），在人的一生中永不会改变，在手指前端的典型区域中最为明显，分布也最均匀[1]。细节特征是实现指纹精确比对的基础，而纹形特征、纹理特征等则是指纹分类及检索的重要依据。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[1]。纹理特征则是由平均纹密度、纹密度分布、平均纹曲率、纹曲率分布等纹理参数构成。纹理特征多用于计算机指纹识别算法的多维分类及检索。

非永久性特征由孤立点、短线、褶皱、疤痕以及由此造成的断点、叉点等元素构成的指纹特征，这类指纹有可能产生、愈合、发展甚至消失[1]。指纹的生命特征与被测对象的生命存在与否密切相关。但它与人体生命现象的关系和规律仍有待进一步认识。目前它已经成为现代民用指纹识别应用中越来越受关注的热点之一。 1.2 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，最终得到两个指纹的匹配结果[5-6]。采集设备（即取像设备）分成几类：光学、半导体传感器和其他。 2 指纹识别技术的主要指标和测试方法 2.1 算法的精确度指纹识别系统性能指标在很大程度上取决于所采用算法性能。为了便于采用量化的方法表示其性能，引入了下列两个指标。拒识率（false rejection rate,FRR）：是指将相同的指纹误认为是不同的，而加以拒绝的出错概率。FRR=（拒识的指纹数目/考察的指纹总数目）*100%。误识率（false accept rate,FAR）：是指将不同的指纹误认为是相同的指纹，而加以接收的出错概率。

FAR=（错判的指纹数目/考察的指纹总数目）*100%。对于一个已有的系统而言，通过设定不同的系统阈值，就可以看出这两个指标是互为相关的，FRR与FAR成反比关系。这很容易理解，“把关”越严，误识的可能性就越低，但是拒识的可能性就越高。 2.2 误识率和拒识率的测试方法测试这两个指标，通常采用循环测试方法[7]。即给定一组图像，然后依次两两组合，提交进行比对，统计总的提交比对的次数以及发生错误的次数，并计算出出错的比例，就是FRR和FAR。针对FAR=0.0001%的指标，应采用不少于1 415幅不同的指纹图像作循环测试，总测试次数为1 000 405次，如果测试中发生一次错误比对成功，则FAR=1/1 000 405；针对FRR=0.1%，应采用不少于46幅属于同一指纹的图像组合配对进行测试，则总提交测试的次数为1 035次数，如果发生一次错误拒绝，则FRR=1/1 035。

测试所采用的样本数越多，结果越准确。作为测试样本的指纹图像应满足可登记的条件。 2.3 系统参数拒登率（error registration rate,ERR）：指的是指纹设备出现不能登录及处理的指纹的概率，ERR过高将会严重影响设备的使用范围，通常要求小于1%。登录时间：指纹设备登录一枚指纹所需的时间，通常单次登录的时间要求不超过2 s。比对时间：指纹设备对两组指纹特征模版进行比对所耗费的时间，通常要求不超过1 s。工作温度：指纹设备正常工作时所允许的温度变化范围，一般是0~40 ℃。工作湿度：指纹设备正常工作时所允许的相对湿度变化范围，一般是30%~95%。 3 指纹识别技术的应用指纹识别技术已经成熟，其应用日益普遍，除了刑事侦察用之外，在民用方面已非常广泛，如指纹门禁系统、指纹考勤系统、银行指纹储蓄...

指纹识别有什么样的原理在里面呀

指纹，由于其具有终身不变性、唯一性和方便性，已几乎成为生物特征识别的代名词。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点（minutiae）。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。其实，我国古代早就利用指纹（手印）来签押。1684年，植物形态学家Grew发表了第一篇研究指纹的科学论文。1809年Bewick把自己的指纹作为商标。1823年解剖学家Purkije将指纹分为九类。 1880年，Faulds在《自然》杂志提倡将指纹用于识别罪犯。1891年Galton提出著名的高尔顿分类系统。

之后，英国、美国、德国等的警察部门先后采用指纹鉴别法作为身份鉴定的主要方法。随着计算机和信息技术的发展，FBI和法国巴黎警察局于六十年代开始研究开发指纹自动识别系统（AFIS）用于刑事案件侦破。目前，世界各地的警察局已经广泛采用了指纹自动识别系统。九十年代，用于个人身份鉴定的自动指纹识别系统得到开发和应用。

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