畢業(yè)論文-汽車的指紋識(shí)別及gsm防盜系統(tǒng)研究

1、<p><b>　　摘　　要</b></p><p>　　目前 汽車被竊事件頻繁發(fā)生，已經(jīng)成為了一個(gè)受人重視和關(guān)注的問題。為了解決這個(gè)問題，汽 車制造商已經(jīng)采取了許多措施，研發(fā)出了各種防盜方法。</p><p>　　本文也對此類問題提出了一個(gè)改進(jìn)方法。利用人體獨(dú)有的特征：指紋的唯一性進(jìn)行防盜，它具有安全性能高、便捷、實(shí)時(shí)監(jiān)控等特點(diǎn)。本系統(tǒng)利用了數(shù)字圖像處理等

2、相關(guān)技術(shù)，通過對采集到的指紋進(jìn)行指紋圖像的處理及特征點(diǎn)的提取，再采用指紋識(shí)別算法對指紋進(jìn)行自動(dòng)匹配，由于指紋的唯一性，使用戶的安全得到了提高，同時(shí)使用戶不必?cái)y帶大串鑰匙，提高了便攜性。</p><p>　　本系統(tǒng)由硬件和軟件兩部分組成，硬件部分包括指紋圖像傳感器，GSM短消息模塊，中央處理器等；軟件部分主要有：指紋圖像采集，指紋匹配及短消息通訊等部分。首先，用戶通過指紋圖像傳感器將用戶指紋錄入，在通過中央處理器對

3、指紋圖像進(jìn)行處理及特征點(diǎn)的提取，最后進(jìn)行指紋匹配。如果指紋匹配不正確則會(huì)通過GSM模塊向用戶發(fā)送報(bào)警短信，以此來實(shí)現(xiàn)車輛的安全及對車輛的實(shí)時(shí)監(jiān)控。</p><p>　　關(guān)鍵詞：指紋識(shí)別 GSM模塊 車輛防盜</p><p>　　Fingerprint Identification and GSM Security System Applying for Auto</p>

4、<p><b>　　Abstract</b></p><p>　　Currently car thefts occur frequently, it has become a subject of attention problems and concerns. To solve this problem, car manufacturers have taken many me

5、asures to develop a variety of security methods.</p><p>　　This paper also presents a problem for such improvements. Using the body's unique features: fingerprint uniqueness to avoid theft, it has a high

6、safety performance, convenience, real-time monitoring and so on. The system uses digital image processing and other related technologies, through the fingerprint feature point extraction and the fingerprint image process

7、ment, and then using fingerprint recognition algorithm for automatic fingerprint matching, since the uniqueness of fingerprints, allowi</p><p>　　The system consists of hardware and software components, hardw

8、are includes a fingerprint image sensor, GSM module, the central processing unit and so on; the software part are: fingerprint image capture, fingerprint matching and short message communications, and so on. First, the f

9、ingerprint image sensor gets the user’s fingerprint, then the central processor processeses the fingerprint image and matches the feature points extracted. If the fingerprint matching incorrect, the warning message wil&l

10、t;/p><p>　　Key Words：Fingerprint identification， GSM module， vehicle thefts </p><p><b>　　目　　錄</b></p><p><b>　　摘　　要1</b></p><p>　　Abstract2</p&

11、gt;<p><b>　　1緒論1</b></p><p>　　1.1 汽車指紋識(shí)別及防盜系統(tǒng)背景介紹1</p><p>　　1.2 生物識(shí)別技術(shù)簡介1</p><p>　　1.3 研究意義5</p><p>　　1.4 論文內(nèi)容結(jié)構(gòu)6</p><p>　　2汽車指紋識(shí)別及

12、防盜系統(tǒng)概述7</p><p>　　2.1 指紋識(shí)別的發(fā)展史7</p><p>　　2.2 國內(nèi)外指紋識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀9</p><p>　　2.3 汽車指紋識(shí)別及防盜系統(tǒng)的現(xiàn)狀與發(fā)展13</p><p>　　2.4 本章小結(jié)14</p><p>　　3指紋圖像的預(yù)處理及指紋算法15</p>

13、<p>　　3.1 指紋的分類15</p><p>　　3.2 指紋識(shí)別系統(tǒng)原理17</p><p>　　3.2.1指紋識(shí)別系統(tǒng)的主要構(gòu)成17</p><p>　　3.2.2指紋圖像的預(yù)處理19</p><p>　　3.2.3 指紋圖像的特征提取20</p><p>　　3.3指紋圖像處理21&l

14、t;/p><p>　　3.3.1指紋圖像質(zhì)量21</p><p>　　3.3.2指紋圖像增強(qiáng)22</p><p>　　3.3.3指紋圖像的二值化23</p><p>　　3.3.4指紋圖像的細(xì)化24</p><p>　　3.2.5指紋圖像的特征點(diǎn)提取26</p><p>　　3.2.6實(shí)驗(yàn)

15、結(jié)果29</p><p>　　3.4 指紋識(shí)別算法的研究33</p><p>　　3.5本章小結(jié)36</p><p>　　4 指紋識(shí)別及GSM防盜系統(tǒng)37</p><p>　　4.1系統(tǒng)的功能37</p><p>　　4.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路37</p><p>　　4.2.1硬件框架結(jié)

16、構(gòu)37</p><p>　　4.2.2硬件模塊選型38</p><p>　　4.3模塊通訊協(xié)議41</p><p>　　4.3.1編譯環(huán)境41</p><p>　　4.3.2指紋識(shí)別傳感器42</p><p>　　4.3.3 GSM短消息模塊43</p><p>　　4.4系統(tǒng)總體工

17、作流程44</p><p>　　4.5各模塊工作流程45</p><p>　　4.5.1指紋?？旃ぷ髁鞒?5</p><p>　　4.5.2 GSM模塊工作流程48</p><p>　　4.6本章小結(jié)49</p><p><b>　　結(jié)　　論51</b></p><

18、p>　　參 考 文 獻(xiàn)52</p><p>　　附 錄A MATLAB處理指紋圖像程序55</p><p>　　附 錄B 英文文獻(xiàn)原文及中文翻譯57</p><p><b>　　致　　謝75</b></p><p><b>　　1緒論</b></p><p>

19、　　1.1 汽車指紋識(shí)別及防盜系統(tǒng)背景介紹</p><p>　　根據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù):1995-2004年間，中國汽車產(chǎn)量從1995年的145萬輛增長到了2004年的510萬輛，增長了3.5倍多，年均增長率達(dá)15%。2005年全國汽車生產(chǎn)567萬輛，2006年700萬輛，2007年達(dá)到1000萬輛。根據(jù)中國公安部統(tǒng)計(jì)，2007年上半年，中國機(jī)動(dòng)車保有量達(dá)7.5億輛，跟2006年保有量相比較，增加5.22%，

20、其中汽車保有量超過5300萬輛，預(yù)計(jì)到2010年，中國的汽車保有量將超過7000萬輛[1]。</p><p>　　這說明未來汽車將成了人們生活中不可或缺的交通工具。正是由于汽車的數(shù)量與日俱增，汽車被盜案件頻繁發(fā)生，汽車安全問題已然成為一個(gè)社會(huì)所關(guān)注的問題了。為應(yīng)對此現(xiàn)象，市場上也有許多防盜系統(tǒng)的問世，常見的防盜系統(tǒng)有以下幾類[2]：(l)機(jī)械式防盜器；(2)電子防盜器；(3)網(wǎng)絡(luò)式防盜系統(tǒng)；(4)指紋識(shí)別防盜系統(tǒng)

21、。</p><p>　　1.2 生物識(shí)別技術(shù)簡介</p><p>　　由于人體和身體特征具有不可復(fù)制的特點(diǎn)，人們希望通過生物識(shí)別技術(shù)來應(yīng)付現(xiàn)行系統(tǒng)安全所面臨的各種挑戰(zhàn)，要把人體的特征用于身份識(shí)別，這些特征必須具有唯一性和穩(wěn)定性。研究和經(jīng)驗(yàn)表明，人的指紋、掌紋、面孔、發(fā)音、虹膜、視網(wǎng)膜、骨架等都具有唯一性和穩(wěn)定性，即每個(gè)人的這些特征都與別人不同，且終生不變，因此可以據(jù)此識(shí)別出人的身份。生物識(shí)

22、別技術(shù)是根據(jù)人體自身的特征如指紋、聲音等來識(shí)別個(gè)人的身份的技術(shù)。生物識(shí)別技術(shù)的研究幾十年來一直為各國科學(xué)家和政府所關(guān)注，美、日、歐等相繼投入了大量的資金和人員，加快此技術(shù)的研究和應(yīng)用。生物識(shí)別技術(shù)具有非凡的理論意義和廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。這里，簡單地介紹一下幾種生物識(shí)別技術(shù)[3]。</p><p><b>　　（1）虹膜識(shí)別技術(shù)</b></p><p>　　虹膜是一種在眼睛

23、中瞳孔內(nèi)的織物狀的各色環(huán)狀物，每一個(gè)虹膜都包含一個(gè)獨(dú)一無二的基于像冠、水晶體、細(xì)絲、斑點(diǎn)、結(jié)構(gòu)、凹、射線、皺紋和條紋等特征的結(jié)構(gòu)，據(jù)稱，沒有任何兩個(gè)虹膜是一樣的。虹膜識(shí)別技術(shù)是通過一個(gè)全自動(dòng)照相機(jī)拍攝眼睛的虹膜，通過對所采集到的，虹膜特征進(jìn)行對比，而實(shí)現(xiàn)身份識(shí)別的。虹膜的組織結(jié)構(gòu)在胎兒的中胚葉發(fā)育階段就己經(jīng)定型了。它具有唯一性并終生不變。虹膜隔離于外部環(huán)境而且不能通過手術(shù)修改。從理論上講，虹膜的這些特性使得虹膜識(shí)別可以成為防偽性能最好的

24、生物特征識(shí)別手段之一。這一技術(shù)在身份識(shí)別中簡單、有效，它有潛力成為將來生物特征識(shí)別技術(shù)的主流。幾年前，美國的IriScan公司已經(jīng)推出了基于虹膜的生物特征識(shí)別系統(tǒng)，并聲稱可以達(dá)到很高的準(zhǔn)確率。虹膜識(shí)別技術(shù)的發(fā)展主要存在幾個(gè)方面的困難：1、雖然從理論上講，虹膜是具有唯一性的生物特征，但它不象指紋那樣使用歷史悠久，人們還需要一定的時(shí)間去認(rèn)可和接受它。2、由于采集虹膜圖像時(shí)，要將一束強(qiáng)光投射到人的眼睛上，使人們感到不舒服，從而接受起來有些困難

25、。3、采集虹膜圖像時(shí)，對人和采集設(shè)備的距離有比較嚴(yán)格的要求。</p><p>　?。?）視網(wǎng)膜識(shí)別技術(shù)</p><p>　　視網(wǎng)膜也是一種被用于生物識(shí)別的特征，某些人認(rèn)為視網(wǎng)膜是比虹膜更為唯一的生物特征，視網(wǎng)膜識(shí)別技術(shù)要求激光照射眼球的背面以獲得視網(wǎng)膜特征的唯一性。在生物特征識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，視網(wǎng)膜識(shí)別指的是利用視網(wǎng)膜上的血管分布模式進(jìn)行身份識(shí)別。將一束低亮度光線照向人的眼球，即可通過相應(yīng)設(shè)備

26、采集到視網(wǎng)膜圖像。視網(wǎng)膜識(shí)別與瞳孔識(shí)別具有很大的相似性。它也具有唯一性、隔離干外部環(huán)境并不能通過手術(shù)修改等特性。視網(wǎng)膜的這些特性使這一識(shí)別技術(shù)具有很好的防偽性能，也有潛力成為將來生物特征識(shí)別的主流手段之一。</p><p><b>　?。?）面部識(shí)別技術(shù)</b></p><p>　　面部識(shí)別技術(shù)通過對面部特征和它們之間的關(guān)系來進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別技術(shù)基于這些唯一的特征時(shí)是非

27、常復(fù)雜的，這需要人工智能和機(jī)器知識(shí)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，用于捕捉面部圖像的兩項(xiàng)技術(shù)為標(biāo)準(zhǔn)視頻和熱成像技術(shù)。標(biāo)準(zhǔn)視頻技術(shù)通過一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的攝像頭攝取面部的圖像或者一系列圖像，在面部被捕捉之后，一些核心點(diǎn)被記錄，例如，眼睛，鼻子和嘴的位置以及它們之間的相對位置被記錄下來然后形成模板熱成像技術(shù)通過分析由面部的毛細(xì)血管的血液產(chǎn)生的熱線來產(chǎn)生面部圖像，與視頻攝像頭不同，熱成像技術(shù)并不需要在較好的光源條件下，因此即使在黑暗情況下也可以使用。一個(gè)算法和一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系

28、統(tǒng)加上一個(gè)轉(zhuǎn)化機(jī)制就可以將一副指紋圖像變成數(shù)字信號(hào)，最終產(chǎn)生匹配或不匹配信號(hào)，實(shí)現(xiàn)識(shí)別。</p><p><b>　　（4）簽名識(shí)別技術(shù)</b></p><p>　　簽名作為身份認(rèn)證的手段己經(jīng)用了幾百年了，而且我們都很熟悉在銀行的格式表單中簽名作為我們身份的標(biāo)志。將簽名數(shù)字化是這樣一個(gè)過程，測量圖像本身以及整個(gè)簽名的動(dòng)作—在每個(gè)字母以及字母之間的不同速度、順序和壓力簽

29、名識(shí)別和聲音識(shí)別一樣，是一種行為測定學(xué)。利用簽名進(jìn)行身份識(shí)別有兩種方式1、靜態(tài)方式；2、動(dòng)態(tài)方式。靜態(tài)方式己為人們所熟知，它是利用手寫簽名的靜態(tài)幾何特征來進(jìn)行辨識(shí)的。動(dòng)態(tài)方式則要對簽名的全過程進(jìn)行監(jiān)控和采樣，記錄筆畫每處的加速度、速度、運(yùn)筆方向、順序等動(dòng)態(tài)信息，并結(jié)合簽名筆跡的靜態(tài)幾何特征進(jìn)行綜合辨識(shí)。1、使用手寫體進(jìn)行身份識(shí)別有兩個(gè)明顯的優(yōu)勢使用手寫體作為身份識(shí)別的手段已有很長的歷史，為人們所廣泛接受。 2、雖然筆跡可以模仿，但要獲

30、取一個(gè)人簽名的動(dòng)態(tài)信息卻十分困難，因?yàn)檫@需要專用的設(shè)備。但由于手寫體識(shí)別技術(shù)本身的復(fù)雜性，要想達(dá)到很高的準(zhǔn)確率難度很大。</p><p><b>　　（5）聲音識(shí)別技術(shù)</b></p><p>　　與簽名識(shí)別相同，聲音識(shí)別也是一種行為識(shí)別技術(shù)，聲音識(shí)別設(shè)備不斷地測量、紀(jì)錄聲音的波形和變化。聲音識(shí)別是較早開始研究的生物特征識(shí)別手段之一，又稱為聲紋識(shí)別。聲音識(shí)別分為依賴內(nèi)

31、容和不依賴內(nèi)容兩種方式。依賴內(nèi)容的聲音識(shí)別是預(yù)先規(guī)定好待識(shí)者的說話內(nèi)容，而不依賴內(nèi)容的聲音識(shí)別則允許待識(shí)者隨意選擇說話的內(nèi)容。顯然，后一種方式實(shí)現(xiàn)的技術(shù)單獨(dú)要高。聲音識(shí)別基于將現(xiàn)場采集到的聲音同登記過的聲音模板進(jìn)行精確的匹配。聲音識(shí)別的主要困難存在于兩個(gè)方面：1、雖然從理論上講，聲音具有唯一性。但在實(shí)際應(yīng)用中，因?yàn)榭陀^存在很多人聲音非常相象的情況，作到完全正確區(qū)分非常困難，幾乎難以達(dá)到象指紋或視網(wǎng)膜識(shí)別那樣高的準(zhǔn)確率。2、聲音識(shí)別對背景

32、噪聲比較敏感，而這一點(diǎn)在實(shí)際應(yīng)用中有很難控制。</p><p><b>　　（6）指紋識(shí)別技術(shù)</b></p><p>　　指紋識(shí)別作為識(shí)別技術(shù)已經(jīng)有很長的歷史了，有著堅(jiān)實(shí)的市場后盾，指紋識(shí)別技術(shù)通過分析指紋的全局特征和局部特征，特征點(diǎn)如脊、谷和終點(diǎn)、分叉點(diǎn)或分歧點(diǎn)，從指紋中抽取的特征值可以非常的詳盡，以便可靠地通過指紋來確認(rèn)一個(gè)人的身份。每人都有十個(gè)獨(dú)一無二的指頭，

33、都是唯一的識(shí)別代碼，它杜絕了通過模具取得他人指紋，仿冒他人身份的可能性，這種代碼成本為零，安全系數(shù)高，終身可用。同時(shí)，由于指紋的使用和采集都很方便，這使得百姓樂于使用它。</p><p>　　下面就這幾種識(shí)別方法做一個(gè)全方位的比較，如表1.1所示。</p><p>　　表1.1 不同生物特征識(shí)別技術(shù)的比較</p><p>　　上圖可知，從綜合性能講，指紋識(shí)別要優(yōu)于

34、其他幾種技術(shù)。指紋識(shí)別技術(shù)是目前生物檢測學(xué)中研究最深入、應(yīng)用最廣泛、發(fā)展最成熟的技術(shù)。指紋是指手指末端正面皮膚上凹凸不平的紋路，這些紋路在圖案、斷點(diǎn)和交叉點(diǎn)上各不相同，依據(jù)這些不同的特征，就可以把一個(gè)人同他的指紋對應(yīng)起來，通過將他的指紋特征與預(yù)先保存好的指紋特征進(jìn)行比對，就可驗(yàn)證其真實(shí)身份。同其他識(shí)別方法比較指紋識(shí)別具有如下性質(zhì)[4]：</p><p>　　（1）指紋可以提供獨(dú)一無二的個(gè)體特征，并且特征的精確度和

35、復(fù)雜度足以滿足高精度的鑒別需要。并且每個(gè)人的指紋特征是相當(dāng)穩(wěn)定的，很難發(fā)生變化。 </p><p>　?。?）指紋樣本便于獲取，易于開發(fā)識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)用性強(qiáng)。目前已有標(biāo)準(zhǔn)的指紋樣本庫，方便了識(shí)別系統(tǒng)的軟件開發(fā)。另外，指紋識(shí)別系統(tǒng)中完成指紋采樣功能的硬件部分也較易實(shí)現(xiàn)。</p><p>　?。?）一個(gè)人的十個(gè)指紋皆不相同，因此不僅可以提供多個(gè)指紋樣本，還可以方便地利用多個(gè)指紋構(gòu)成多重口令，

36、提高系統(tǒng)安全性。同時(shí)，并不增加系統(tǒng)設(shè)計(jì)的負(fù)擔(dān)。</p><p>　?。?）指紋識(shí)別中使用的模板并非最初的指紋圖像，而是指紋圖像中提取的關(guān)鍵特征，因而存儲(chǔ)量小，同時(shí)具有不可恢復(fù)性，即不能通過特征值獲得指紋圖像。另外，對輸入的指紋圖像提取關(guān)鍵特征后，可以大大減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)，便于實(shí)現(xiàn)異地確認(rèn)。</p><p>　?。?）指紋的采集方式屬于非損傷性和非敏感性的采集，易于被操作者接受，并且采集設(shè)

37、備較為簡單，容易小型化，價(jià)格低廉。</p><p><b>　　1.3 研究意義</b></p><p>　　就目前市場上的安全防護(hù)系統(tǒng)來說，其有著共同的特點(diǎn)：功能比較單調(diào)、報(bào)警行為大多為報(bào)警鳴笛，這已經(jīng)不能滿足人們生活著如此復(fù)雜變化多端的社會(huì)中的要求了，現(xiàn)在考慮的是能否將網(wǎng)絡(luò)式報(bào)警的一部分與指紋識(shí)別系統(tǒng)兩者相結(jié)合的方式來降低汽車被盜地可能性，所以本文介紹的是采用指紋

38、識(shí)別系統(tǒng)與短消息通訊相結(jié)合的方式驗(yàn)證或報(bào)警的方式來完成電動(dòng)車防盜系統(tǒng)的基本框架設(shè)計(jì)。</p><p>　　而且，指紋不隨年齡的增長而發(fā)生變化[6]。依靠這種唯一性和穩(wěn)定性，可以將一個(gè)人和他的指紋對應(yīng)起來，通過對其指紋和預(yù)先保存的指紋進(jìn)行比較，就能驗(yàn)證其真實(shí)身份。</p><p>　　由此可實(shí)現(xiàn)車輛與用戶指紋的唯一關(guān)聯(lián)，從源頭上解決了車輛不安全的因素。</p><p>

39、;　　其次、指紋識(shí)別方式的解鎖對于客戶而言也是一種方便。與傳統(tǒng)的解鎖方式相比，用戶再也不用擔(dān)心鑰匙沒有帶在身上而非常麻煩的回去再取，倘若該用戶住在二三十層的高樓，一去一回將會(huì)損失大量的時(shí)間，這些時(shí)間說不定就至關(guān)重要。然而具有指紋識(shí)別解鎖的汽車來說，用戶再也不用擔(dān)心這樣的問題出現(xiàn)了。</p><p>　　1.4 論文內(nèi)容結(jié)構(gòu)</p><p>　　本文主要是對目前汽車防盜系統(tǒng)做了進(jìn)一步的改進(jìn)，

40、利用指紋識(shí)別技術(shù)以及GSM短信模塊來對汽車防盜進(jìn)行防治和通知用戶。當(dāng)指紋匹配不正確時(shí)，便會(huì)通過GSM短消息通知用戶，然后用戶便可以直接通過回復(fù)短信對汽車進(jìn)行遠(yuǎn)程控制，給人們生活帶來了許多便捷，具體內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：</p><p>　　第一章：論述了本課題的研究背景，研究內(nèi)容及研究方法，對整個(gè)系統(tǒng)做了初步的介紹。</p><p>　　第二章：對指紋識(shí)別技術(shù)原理及指紋識(shí)別技術(shù)和GSM短消

41、息技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展進(jìn)行了介紹，讓讀者對目前國內(nèi)國外該技術(shù)的發(fā)展有一個(gè)總體的認(rèn)識(shí)，對指紋識(shí)別及GSM通訊有一個(gè)初步的了解。</p><p>　　第三章：用Matlab軟件對一個(gè)現(xiàn)有的指紋進(jìn)行了圖像處理，并且提取出指紋的特征點(diǎn)。對指紋識(shí)別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)由樂意個(gè)初步的認(rèn)識(shí)。</p><p>　　第四章：對系統(tǒng)進(jìn)行了整體的設(shè)計(jì)，包括電路的設(shè)計(jì)，模塊的選擇，接口的連接等等，是整個(gè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的的基礎(chǔ)任務(wù)

42、。</p><p>　　第五章：對系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì)，包括程序的編寫的思路，系統(tǒng)運(yùn)行的流程，以及對系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試。從而達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。</p><p>　　2汽車指紋識(shí)別及防盜系統(tǒng)概述</p><p>　　2.1 指紋識(shí)別的發(fā)展史</p><p>　　現(xiàn)在指紋識(shí)別技術(shù)幾乎成為了一種標(biāo)準(zhǔn)配置。對于很多朋友而言，指紋識(shí)別也確實(shí)是個(gè)很方便很有效的技

43、術(shù)。不過指紋識(shí)別技術(shù)究竟是如何發(fā)展起來的呢？我們現(xiàn)在就來看看指紋識(shí)別技術(shù)的過去、現(xiàn)在和將來，對指紋識(shí)別技術(shù)有個(gè)比較全面的了解。</p><p>　　在很久以前，人們就意識(shí)到了指紋的唯一性，在人的一生中，指紋始終是保持不變的，而且每個(gè)人之間都是不同的。以地球上的人口為60億，每人10根手指計(jì)算，則需要300年才可能出現(xiàn)重復(fù)的指紋，因而出現(xiàn)兩根手指的指紋完全相同的概率幾乎是零。由于以上特性，在身份識(shí)別領(lǐng)域中一直是最為

44、可靠的手段，并為各國法律所廣泛承認(rèn)。在指紋識(shí)別時(shí)，軟件會(huì)選取指紋中的幾個(gè)特征點(diǎn)，進(jìn)行核對，目前國際上通用的標(biāo)準(zhǔn)是7/32，即識(shí)別系統(tǒng)只采集32個(gè)特征點(diǎn)，需要其中的7個(gè)點(diǎn)和存儲(chǔ)的特征點(diǎn)對應(yīng)，這在理論上誤認(rèn)率約為1/1000000，這個(gè)概率可以說已經(jīng)非常之小，基本上和買彩票中頭獎(jiǎng)的概率差不多。</p><p>　　指紋識(shí)別技術(shù)在數(shù)十年前就已經(jīng)誕生，當(dāng)時(shí)主導(dǎo)研發(fā)的是赫赫有名的FBI，主要應(yīng)用于內(nèi)部的安全設(shè)備，始終只是處

45、于少數(shù)專業(yè)應(yīng)用的地步，并沒有真正邁入民用的陣營，這一局面直到九十年代才有所改變。</p><p>　　指紋在中國古代的借貸契約、買賣文憑、婚約休書、獄詞供狀、軍隊(duì)名籍等方面的廣泛應(yīng)用，反應(yīng)了我國人民已經(jīng)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，認(rèn)識(shí)到指紋可以代表一個(gè)人。19世紀(jì)初，科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)了至今仍然承認(rèn)的指紋的兩個(gè)重要特征，一是兩個(gè)不同手指的指紋紋脊的式樣不同，另外一個(gè)是指紋紋脊的式樣終生不變，即指紋的唯一性和不變性。這個(gè)研究成果使得指紋在

46、犯罪事件的鑒別中得以正式應(yīng)用。19世紀(jì)末期，英國學(xué)者對指紋進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，并提出了指紋細(xì)節(jié)特征分類，將指紋分為斗、箕、弧三大類，使指紋識(shí)別應(yīng)用進(jìn)入了一個(gè)嶄新的時(shí)期。1988年，英國人亨利·福提出用指紋識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別犯罪。20世紀(jì)60年代，由于計(jì)算機(jī)可以有效地處理圖形，人們開始著手研究利用計(jì)算機(jī)來處理指紋。20世紀(jì)80年代，個(gè)人電腦、光學(xué)掃描等技術(shù)的革新，使得它們作為指紋取像的工具成為現(xiàn)實(shí)，從而使指紋識(shí)別可以在其他領(lǐng)域中得以應(yīng)用

47、，比如卡。20世紀(jì)90年代中期開始出現(xiàn)半導(dǎo)體的指紋傳感器。90年代后期，低價(jià)位取像設(shè)備的引入及其飛速發(fā)展，可靠的對比算法為個(gè)人身份識(shí)別應(yīng)用提供有利的條件[7]。</p><p>　　進(jìn)入九十年代，由于微電子技術(shù)的不斷進(jìn)步，指紋識(shí)別的成本和設(shè)備的大小大幅減小，同時(shí)由于大量民間公司對指紋識(shí)別技術(shù)的研究，指紋識(shí)別技術(shù)開始逐漸走入民用。當(dāng)時(shí)的指紋識(shí)別設(shè)備多采用光學(xué)傳感技術(shù)。</p><p>　　就

48、某種意義而言，光學(xué)傳感技術(shù)可以說是掃描儀的縮小版。使用時(shí)，用戶將手指按在掃描設(shè)備的玻璃表面，接著掃描設(shè)備發(fā)出強(qiáng)光照射，并由CCD傳感器捕獲指紋圖像。光線照射到指紋上的下凹部分時(shí)，就會(huì)發(fā)生全反射，光線被反射到CCD，而照射到凸起部分時(shí)，光線不會(huì)發(fā)生全反射，CCD接收到的光線就比較少，從而得到了指紋的圖像。之后再將從這個(gè)圖像中尋找?guī)讉€(gè)特征點(diǎn)，再和數(shù)據(jù)庫中的記錄進(jìn)行核對。光學(xué)掃描技術(shù)發(fā)展成熟、成本低廉，耐用性也相當(dāng)不錯(cuò)，因而成為早期指紋識(shí)別技

49、術(shù)的主流。但是它也存在較多的缺陷：如手指表面的灰塵和油脂對掃描質(zhì)量影響很大，而精心復(fù)制的指模也可以將該系統(tǒng)輕松欺騙；此外，對應(yīng)的光學(xué)掃描設(shè)備體積龐大、耗電量較高、圖像獲取的時(shí)間也比較長，無法用于筆記本電腦、掌上電腦、移動(dòng)電話等便攜電子產(chǎn)品中。我們今天不少電子設(shè)備都集成了指紋識(shí)別，這在當(dāng)時(shí)完全是不可想像的。只所以指紋識(shí)別能夠真正普及開來，進(jìn)入每一個(gè)電子設(shè)備，完全是因?yàn)榈诙讣y識(shí)別技術(shù)：電容式指紋識(shí)別技術(shù)的誕生。</p>&

50、lt;p>　　1998年，硅晶體電容傳感器誕生，得益于這一設(shè)備的出現(xiàn)，電容式指紋識(shí)別技術(shù)隨之和我們見面。與傳統(tǒng)的光學(xué)掃描技術(shù)不同，電容式指紋識(shí)別設(shè)備體積極小、成本很低，可被方便地整合于各類指紋識(shí)別設(shè)備中。由于我們的真皮會(huì)發(fā)出微弱的電波，同時(shí)在皮膚表現(xiàn)存在凹凸部分，這樣當(dāng)用戶將手指按壓在傳感器表面時(shí)，傳感器便能夠產(chǎn)生一個(gè)由不同電容值構(gòu)成的信號(hào)陣列，這些信號(hào)陣列經(jīng)過專用的算法轉(zhuǎn)換之后便能夠生成指紋圖像。。由于這一技術(shù)采用的是活體識(shí)別技

51、術(shù)，必須通過人體的微電流，因而即使割下別人的指紋來進(jìn)行確認(rèn)也沒有用，其它例如指模等更是無計(jì)可施，因而具有更高的安全性；同時(shí)由于不會(huì)受灰塵、油脂等影響，準(zhǔn)確率也更高。但是電容式指紋識(shí)別技術(shù)也有一定的不足，首先是穩(wěn)定性不如光學(xué)傳感技術(shù)；其次成本較高，因而目前硅晶體電容傳感器相比都要袖珍很多，指紋取像區(qū)域往往都小于1平方英寸；最后，硅晶體電容傳感器很容易受到靜電的影響，輕則影響圖像取樣，重則直接損壞傳感器。</p><p&

52、gt;　　在未來，指紋識(shí)別技術(shù)又會(huì)如何發(fā)展呢？目前比較熱門的要屬超聲波傳感技術(shù)。超聲波傳感技術(shù)采用聲波感應(yīng)技術(shù)，傳感器發(fā)射聲波，通過接收手指反射的信號(hào)來測量手指上凹處的深度，得到指紋的圖像。相比之下，超聲波傳感技術(shù)可以排除手指表面的污垢、油脂等的干擾，因而精確度是目前所知的技術(shù)中最高的。但是目前超聲波傳感技術(shù)很容易受溫度和光線的干擾，耐久性也還有待改進(jìn)，加個(gè)也還相當(dāng)昂貴，因而沒有進(jìn)入市場，還是處在實(shí)驗(yàn)室的階段。</p>&

53、lt;p>　　在了解指紋識(shí)別技術(shù)后，我們再來看另一個(gè)相關(guān)的技術(shù)：滑動(dòng)式傳感器。何謂滑動(dòng)式傳感器？目前我們市場上所有筆記本上的傳感器都屬于滑動(dòng)式傳感器，我們將手指從傳感器上劃過，系統(tǒng)就能獲得整個(gè)手指的指紋。而在過去，為了獲得整個(gè)手指的指紋，不得不使用比手指更大的傳感器，必須整個(gè)手指同時(shí)按壓在傳感器之上。而由于滑動(dòng)式傳感器的誕生，傳感器可以做的很小，一方面可以控制體積，二來也可以降低成本。首款采用滑動(dòng)式傳感器的筆記本便是IBM的T42

54、，當(dāng)時(shí)IBM向ST（意法半導(dǎo)體）提出需求，希望對方能夠?yàn)槠溲兄瓶梢栽诠P記本上使用的指紋傳感器，后者為此成立了一家子公司，就是如今在指紋識(shí)別領(lǐng)域赫赫有名的UPEK。事實(shí)證明，UPEK研發(fā)的滑動(dòng)式傳感器非常成功，相比傳統(tǒng)的按壓式傳感器，滑動(dòng)式傳感器更加清晰準(zhǔn)確。隨后這種傳感器開始走向普及，在筆記本等電子設(shè)備上大顯身手。</p><p>　　2.2 國內(nèi)外指紋識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀</p><p>　

55、　指紋識(shí)別算法是自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)（AFIS:Automatic Fingerprint Identification System）的核心技術(shù)，這方面的研究早在19世紀(jì)初就開始了，但這方面的深入研究是從20世紀(jì)60年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的引入而開展起來的。不過，早期的研究都是在高性能計(jì)算機(jī)上完成的，主要針對脫機(jī)的指紋圖像進(jìn)行研究。隨著技術(shù)的發(fā)展，到90年代初才開始進(jìn)行聯(lián)機(jī)的活體指紋識(shí)別算法的研究，這個(gè)時(shí)期的研究都是針對光學(xué)傳感器所做的，由

56、于這個(gè)時(shí)候AFIS在特殊的行業(yè)部門使用，所以往往使用了價(jià)格比較昂貴的專用DSP等硬件附加設(shè)備來解決指紋識(shí)別的實(shí)時(shí)性問題。90年代末到現(xiàn)在，由于半導(dǎo)體指紋傳感器的出現(xiàn)，使得指紋識(shí)別的應(yīng)用領(lǐng)域迅速擴(kuò)大，在個(gè)人電腦、個(gè)人數(shù)字助理、掌上電腦、手機(jī)、門禁系統(tǒng)、考勤系統(tǒng)、保險(xiǎn)箱控制系統(tǒng)等很多領(lǐng)域都開始使用AFIS技術(shù)，所以指紋識(shí)別算法的研究重點(diǎn)從光學(xué)傳感器轉(zhuǎn)移到了半導(dǎo)體傳感器，對算法的性能也提出了更高的要求。指紋雖然穩(wěn)定性很好，但是仍然存在脫皮等問

57、題，這個(gè)時(shí)候往往對算法性能產(chǎn)生極大的挑戰(zhàn)，也是AFIS研究者需要努力克服的問題。</p><p>　　目前，在指紋識(shí)別算法的研究方面，國內(nèi)外指紋識(shí)別算法基本上都是采用基于細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的，從研究角度來說，國內(nèi)外的差距并不明顯。但是，國外一些發(fā)達(dá)國家由于起步較早，研究手段和設(shè)備比較先進(jìn)，因此在這方面的研究已經(jīng)比較成熟，自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)在這些國家的很多領(lǐng)域己經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。相對來說，國內(nèi)在指紋識(shí)別算法研究方面起步比較晚，

58、大約是從八十年代開始，而且主要側(cè)重于研究角度，很長一段時(shí)間沒有在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)踐，所以這些技術(shù)和實(shí)際的市場需求之間還有不少差距。目前自動(dòng)指紋識(shí)別技術(shù)的研究方向主要集中在[3]：</p><p>　　（一）預(yù)處理，包括圖像增強(qiáng)和圖像分割，以及圖像恢復(fù)。由于目前的特征提取算法的性能在很大程度上受到指紋圖像質(zhì)量的影響，所以如何提高圖像質(zhì)量是一個(gè)很重要的問題。在指紋圖像預(yù)處理過程中，指紋的方向矩陣起著重要的作用，通常要利用

59、方向矩陣來設(shè)計(jì)有向?yàn)V波器來對指紋圖像進(jìn)行濾波，或利用方向矩陣進(jìn)行圖像增強(qiáng)和圖像分割。方向矩陣的計(jì)算一般采用梯度方法或統(tǒng)計(jì)方法。</p><p>　?。ǘ┨卣魈崛『椭讣y圖像分類。一般的特征提取算法容易受到圖像質(zhì)量的影響，不夠穩(wěn)定。尋找一種高效可靠的特征提取算法是解決指紋自動(dòng)識(shí)別的根本途徑。大多數(shù)特征提取算法都是基于黑白二值圖像的，也有少量基于灰度圖像的特征提取算法。由于指紋圖像的分類對于大容量的指紋數(shù)據(jù)庫特別重要

60、，所以這方面的研究也很受重視。</p><p>　?。ㄈ┢ヅ渌惴ǖ难芯俊Ｖ饕椒ㄓ悬c(diǎn)集匹配，即將所有的特征點(diǎn)視為一個(gè)點(diǎn)集圖的匹配，即將所有的特征點(diǎn)連接起來構(gòu)成一個(gè)圖，從而利用圖的匹配算法。</p><p>　?。ㄋ模┲讣y圖像的壓縮存儲(chǔ)。關(guān)于指紋圖像的壓縮方面，美國聯(lián)邦調(diào)查局已經(jīng)公布了一個(gè)基于小波變換的指紋圖像壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)。</p><p>　?。ㄎ澹╅_發(fā)用于實(shí)時(shí)特

61、征提取和匹配的專用電路。將算法用硬件來實(shí)現(xiàn)并做成產(chǎn)品推向市場是指紋識(shí)別研究的最終目的。利用硬件來實(shí)現(xiàn)算法同時(shí)也是提高指紋自動(dòng)識(shí)別速度的一個(gè)重要途徑。國內(nèi)的清華大學(xué)、北京大學(xué)、中科院自動(dòng)化研究所等己經(jīng)做出了比較實(shí)用的硬件產(chǎn)品。美國密歇根大NniiniK.Ratha的等人提出了一種使用FPGA的Splash2結(jié)構(gòu)專門用于大型指紋數(shù)據(jù)庫匹配的硬件系統(tǒng)。</p><p>　　國內(nèi)在自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用方面，以前主要是應(yīng)用

62、于公安系統(tǒng)的刑事偵破中，基本上采用國外的自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)。近幾年國內(nèi)有很多公司開始涉足自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用開發(fā)，但真正在自主識(shí)別算法基礎(chǔ)上進(jìn)行硬件開發(fā)的為數(shù)不多，為數(shù)更多的是在購進(jìn)國外指紋識(shí)別算法開發(fā)包的基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā)。這樣的開發(fā)就只能局限于個(gè)人計(jì)算機(jī)或是一些嵌入式計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)上進(jìn)行，軟件和硬件成本都很高，不利于指紋識(shí)別產(chǎn)品的推廣。</p><p><b>　?。?）國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀</b>

63、;</p><p>　　近年來，特別是從1998年來，我國在指紋識(shí)別技術(shù)方面得到較大發(fā)展，可以說是日新月異，除有引進(jìn)技術(shù)外，還有國內(nèi)公司獨(dú)立研究開發(fā)出的自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的多項(xiàng)指紋識(shí)別類產(chǎn)品。從事該項(xiàng)目開發(fā)的公司1998年不到10家，2000年己經(jīng)發(fā)展到近30家，其中有幾家擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的產(chǎn)品、技術(shù)，其余的基本是國外公司的代理或系統(tǒng)集成商。這些公司看到指紋識(shí)別技術(shù)在中國具有很好的市場前景，所以都在加大技術(shù)和產(chǎn)品開發(fā)的

64、投入，以期盡快實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品地產(chǎn)化，努力適應(yīng)中國市場的發(fā)展。技術(shù)國內(nèi)有長春鴻達(dá)、西安青松等公司開發(fā)出了有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的指紋識(shí)別模塊，其算法有的達(dá)到國際先進(jìn)水平。西安青松是國內(nèi)活體指紋產(chǎn)品規(guī)模最大的研制與生產(chǎn)企業(yè)，市場占有率居全國第一。有不少公司通過做國外公司的代理，引進(jìn)了國外比較先進(jìn)的技術(shù)和產(chǎn)品，這些公司有北京中控、廈門寶利鉻、北京培富士、同飛資訊、深圳數(shù)碼、深圳乾誠科技等，他們主要引進(jìn)美國Digitalpersona、Identix、韓國現(xiàn)

65、代、朝鮮培富士、法國TLOMSOM、CSF、BAC、veridicom、臺(tái)灣Aeter等公司的技術(shù)。從研究開發(fā)實(shí)力看， 目前國內(nèi)公司都擁有一批有實(shí)力的技術(shù)人員，許多公</p><p>　　應(yīng)用：目前國內(nèi)公司多以指紋門禁作為主導(dǎo)產(chǎn)品，并開發(fā)出適合考勤，汽車門鎖，銀行、證券領(lǐng)域的內(nèi)部授權(quán)，保管箱，計(jì)算機(jī)開啟，醫(yī)療，選舉，門票，付費(fèi)電視等應(yīng)用產(chǎn)品。有的產(chǎn)品還不太成熟，特別是應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)上的產(chǎn)品。不管是引進(jìn)技術(shù)還是自己開

66、發(fā)的，由于其成本太高，市場接受能力有限，市場推廣難度大，所以需要開發(fā)出適合我國國情、又與國際標(biāo)準(zhǔn)接軌的指紋識(shí)別技術(shù)及其應(yīng)用產(chǎn)品。目前，應(yīng)用到卡、證系統(tǒng)的產(chǎn)品市場啟動(dòng)較快，特別是將指紋與卡、條形碼結(jié)合的產(chǎn)品市場前景非常廣闊。</p><p>　　市場：雖然目前的產(chǎn)品性能還滿足不了市場需要，但國內(nèi)市場己啟動(dòng)，發(fā)展也是非?？斓摹?jù)有關(guān)資料介紹，我國對該項(xiàng)技術(shù)的需求正逐步增大，比如公安部金盾工程中，有相當(dāng)大的一部分要用此

67、項(xiàng)技術(shù)來支持，有約10多億人民幣的市場容量。國家從市場培育、技術(shù)成熟度、研究開發(fā)實(shí)力上，已為市場推廣創(chuàng)造了條件，為其產(chǎn)業(yè)化做好了市場準(zhǔn)備。因此，開發(fā)出具有完全知識(shí)產(chǎn)權(quán)的指紋識(shí)別算法，滿足一般小型的嵌入式及大容量比對的需要，在此基礎(chǔ)上研制基于DSP及大規(guī)模可編程器件的獨(dú)立識(shí)別模塊，利用此核心模塊開發(fā)出系列指紋門禁，卡證應(yīng)用系統(tǒng)和條形碼防偽系統(tǒng)，這些都具有很好的市場前景。</p><p><b>　　（2）

68、國外發(fā)展現(xiàn)狀</b></p><p>　　目前，利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行指紋識(shí)別的技術(shù)在國外己比較成熟，并且已經(jīng)開始大規(guī)模推廣。許多大公司有專門的機(jī)構(gòu)從事該項(xiàng)技術(shù)的研究、開發(fā)、應(yīng)用，包括IBM、Inter、Microsoft、Digitalpersona、Identix、Motorola、韓國現(xiàn)代、朝鮮培富士、法國TLOMAOM、臺(tái)灣Aeter公司、Veridicom、BAC等，其中Identix公司在生物識(shí)別

69、技術(shù)領(lǐng)域獨(dú)樹一幟，韓國現(xiàn)代、朝鮮培富士在識(shí)別算法上都達(dá)到世界先進(jìn)水平。</p><p>　　應(yīng)用：由于指紋識(shí)別系統(tǒng)產(chǎn)品的安全性、可靠性、實(shí)用性，在需要個(gè)人身份識(shí)別、驗(yàn)證、授權(quán)的場合得到廣泛的應(yīng)用。主要應(yīng)用在門禁、金融、證券、保險(xiǎn)、社會(huì)福利機(jī)構(gòu)的身份確認(rèn)、個(gè)人財(cái)產(chǎn)使用管制、社會(huì)安全、信息安全、職員和會(huì)員管理、醫(yī)療檔案管理等。國外目前正在研究將指紋識(shí)別應(yīng)用于電子商務(wù)中支付系統(tǒng)的身份認(rèn)證，以后這方面的應(yīng)用將非常廣泛。&

70、lt;/p><p>　　市場：世界各主要國家除自己本國外，正花大力氣拓展國外市場，特別是近年來，歐洲、美國、韓國等國家紛紛進(jìn)軍中國市場。他們的價(jià)格太高，在中國市場推廣速度很慢。但隨著產(chǎn)品的本地化，這一局面將會(huì)改變。</p><p>　　2.3 汽車指紋識(shí)別及防盜系統(tǒng)的現(xiàn)狀與發(fā)展</p><p>　　就目前來說，指紋識(shí)別技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入到產(chǎn)業(yè)的上升階段，其廣泛的應(yīng)用已經(jīng)涵蓋了

71、大部分領(lǐng)域，例如，手機(jī)解鎖、安防門禁、辦公考勤等。另外在需要密碼的保險(xiǎn)柜、手機(jī)和筆記本電腦等產(chǎn)品上，指紋辨識(shí)技術(shù)的應(yīng)用十分廣泛。IBM公司已經(jīng)生產(chǎn)出可以內(nèi)建指紋辨識(shí)系統(tǒng)的筆記本電腦，蘋果、摩托羅拉、LG、華為等手機(jī)廠商也將指紋識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于手機(jī)上?？梢哉f目前指紋識(shí)別技術(shù)對大多數(shù)人來說是對自身信息安全的保證，雖說現(xiàn)在，指紋識(shí)別技術(shù)雖有許多缺點(diǎn)尚待改進(jìn)，但其為市場接受已經(jīng)成為一個(gè)不爭的事實(shí)。因此作為中國重要產(chǎn)業(yè)之一的汽車行業(yè)，自然也不排除在

72、外。自國內(nèi)首臺(tái)指紋汽車行駛記錄儀在年“國際浙江道路運(yùn)輸與物流科技博覽會(huì)”由浙江維爾科技有限公司推出以來，駕駛員培訓(xùn)指紋管理系統(tǒng)、指紋汽車門鎖、指紋汽車遙控器鎖、指紋車庫門鎖、指紋汽車排擋鎖、指紋汽車點(diǎn)火控制系統(tǒng)等相繼成為研發(fā)的熱點(diǎn)。據(jù)有關(guān)消息稱，目前的新款車輛中帶有指紋識(shí)別技術(shù)的車型僅有奧迪A8，奔馳年款和大眾第六代帕薩特等。</p><p>　　汽車在多年的發(fā)展過程中已經(jīng)成為了人類現(xiàn)代文明和國家發(fā)達(dá)與否的重要標(biāo)

73、志。全世界每年汽車銷售量達(dá)5000多萬輛，保有量已超過4億輛[8]。隨著人們生活水平的不斷提高，汽車數(shù)量的增加，汽車給人們帶來許多方便。但是由于環(huán)境條件的限制以及城市安全建設(shè)的不完善。車輛的頻繁失竊己經(jīng)成為車主們新的憂慮。據(jù)統(tǒng)計(jì)，深圳市每年有上千輛汽車失竊，而美國汽車失竊速率為0.36輛/秒[9]。所以汽車防盜問題就成為了目前最為亟待解決的問題之一。</p><p><b>　　2.4 本章小結(jié)<

74、/b></p><p>　　本章對指紋識(shí)別的歷史和現(xiàn)狀及汽車指紋防盜系統(tǒng)的現(xiàn)狀和發(fā)展作了詳細(xì)的描述，對目前指紋識(shí)別的應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行了分析，以及對汽車目前的防盜手段措施進(jìn)行了詳細(xì)的了解并從中發(fā)現(xiàn)不足，再對這個(gè)不足點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)，達(dá)到理想的結(jié)果。</p><p>　　3指紋圖像的預(yù)處理及指紋算法</p><p><b>　　3.1 指紋的分類</b>

75、;</p><p>　　指紋是人類手指末端指腹上由凹凸的皮膚所形成的紋路。指紋能使手在接觸物件時(shí)增加摩擦力，從而更容易發(fā)力及抓緊物件。是人類進(jìn)化過程式中自然形成的。</p><p>　　第一類是明顯紋，就是目視即可見的紋路。如手沾油漆、血液、墨水等物品轉(zhuǎn)印而成，通常都是印在指紋卡上成為基本資料； 　　</p><p>　　第二類是成型紋，這是指在柔軟物質(zhì)，如手接觸壓

76、印在蠟燭、黏土上發(fā)現(xiàn)的指紋； 　</p><p>　　第三類是潛伏指紋，這類指紋是經(jīng)身體自然分泌物如汗液，轉(zhuǎn)移形成的指紋紋路，目視不易發(fā)現(xiàn)，是案發(fā)現(xiàn)場中最常見的指紋。潛伏指紋往往是手指先接觸到油脂、汗液或塵埃后，再接觸到干凈的表面而留下，雖然肉眼無法看到這些指紋，但是經(jīng)過特別的方法及使用一些特別的化學(xué)試劑加以處理，即能顯現(xiàn)出這些潛伏的指紋。鑒識(shí)人員最常接觸到的指紋是潛伏紋。如果指紋是留在金屬、塑膠、玻璃、磁磚等非

77、吸水性物品的表面，檢驗(yàn)方法就比較容易。通?？梢杂梅勰┓?，選擇顏色對比大的粉末，撒在物品表面提取出完整的指紋；另一方法是磁粉法，以微細(xì)的鐵粉顆粒，用磁鐵作為刷子，來回刷掃，顯現(xiàn)指紋。如果指紋留在紙張、卡片、皮革、木頭等吸水性物品的表面，必須經(jīng)過化學(xué)處理才能在化驗(yàn)室顯形。</p><p>　　指紋分類根據(jù)指紋中的兩類特殊結(jié)構(gòu) core 點(diǎn) delta 點(diǎn)（如圖1.2 所示）的數(shù)目和位置不同可將指紋劃分為不同的類型[5

78、]。</p><p>　　除了上述劃分方式外，還可以按照指紋線性來進(jìn)行劃分，可以將指紋分為三類：弓型，箕型，斗型。</p><p>　　有同心圓或螺旋紋線，看上去像水中漩渦的，叫斗形紋；有的紋線是一邊開口的，就像簸箕似的，叫箕形紋；有的紋形像弓一樣，叫弓線紋。</p><p>　　箕型指紋是皮下組織對指肚表皮頂壓方向的不同造就了這不同的類型。研究表明，如果某人指頭肚

79、高而圓，其指紋的紋路將是螺旋型?，F(xiàn)在，科學(xué)家已能夠通過模型再現(xiàn)那些較為常見的指紋，也能重復(fù)不太復(fù)雜的罕見指紋的形成過程。 圖1.3是按照三種線形將指紋分類的示意圖示例。</p><p>　　上圖1.3所示中，拱形和尖拱形屬于弓形分類中的兩種不同類型；左環(huán)和右環(huán)屬于箕形指紋中兩種不同的類型；漩渦形則是斗型指紋最常見的類型。</p><p>　　由上圖我們可以清楚的看到弓型指紋（圖a和圖b）具

80、有的一個(gè)中心點(diǎn)，箕型指紋（圖c和圖d）具有一個(gè)中心點(diǎn)和一個(gè)三角點(diǎn)，斗型指紋（圖e）具有一個(gè)中心點(diǎn)和兩個(gè)三角點(diǎn)。所以綜上所述我們可以知道，指紋一般都具有一個(gè)中心點(diǎn)，和若干個(gè)三角點(diǎn)，并且可以根據(jù)三角點(diǎn)的個(gè)數(shù)來進(jìn)行分類。</p><p>　　3.2 指紋識(shí)別系統(tǒng)原理</p><p>　　3.2.1指紋識(shí)別系統(tǒng)的主要構(gòu)成</p><p>　　一般來講，一個(gè)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)(

81、Automated Fingerprint Identification System，簡稱 AFIS)主要包括指紋圖像提取子系統(tǒng)、指紋識(shí)別子系統(tǒng)和指紋存儲(chǔ)子系統(tǒng)三部分構(gòu)成。如圖1.4所示。</p><p>　　其中指紋識(shí)別子系統(tǒng)是整個(gè)系統(tǒng)的核心部分，它包括了指紋圖像預(yù)處理，特征點(diǎn)的提取、以及指紋細(xì)節(jié)匹配幾個(gè)部分。指紋識(shí)別系統(tǒng)的各部分工作流程如圖1.5所示。</p><p>　　經(jīng)指紋傳感

82、器采集得到的圖像，常由于手指用力不均、擺放位置不當(dāng)及其它一些原因而造成指紋圖像變形，也就是造成指紋圖像的噪聲過大。通過圖像預(yù)處理，可以去除噪聲，把圖像變成清晰的點(diǎn)線圖，增強(qiáng)圖像的可識(shí)別性，以便后面能正確地提取出指紋特征。圖像預(yù)處理一般包括圖像增強(qiáng)、分割、濾波、二值化、細(xì)化等幾個(gè)步驟[10]。</p><p>　　圖像增強(qiáng)的目的在于改善圖像的視覺效果。常用直方圖均衡化的方法來增強(qiáng)圖像，它可以使每一灰度級(jí)所對應(yīng)的像素

83、個(gè)數(shù)基本相同，以達(dá)到增強(qiáng)圖像的目的。圖像分割是把圖像劃分為若干區(qū)域，各自對應(yīng)不同的物理實(shí)體。目的是將圖像中質(zhì)量很差的圖像區(qū)及背景與有效區(qū)分開，使后繼處理能集中于有效區(qū)，從而提高特征提取的精度。圖像濾波有灰度圖濾波法和方向圖濾波法?；叶葓D濾波法僅把指紋圖像簡單的當(dāng)作灰度圖來處理，效果不是很好。方向圖濾波法利用了指紋紋線的方向性的特點(diǎn)，效果較好。圖像二值化是設(shè)定閉值，把灰度圖像變換成用和分別表示目標(biāo)和背景的二值圖像。這樣一來，圖像的幾何性質(zhì)

84、只與和的位置有關(guān)，不再涉及像素的多級(jí)灰度值，便于提取細(xì)節(jié)特征點(diǎn)。二值化后的指紋線仍具一定寬度，而指紋識(shí)別只關(guān)心紋線的方向和特征點(diǎn)，通過細(xì)化，可以刪除紋線的邊緣像素，使其成為單像素寬度以便特征提取。細(xì)化時(shí)應(yīng)保證紋線的連接性、方向性和特征點(diǎn)不變，紋線的中心也應(yīng)基本不變[11]。</p><p>　　特征提取是把指紋圖像的紋線走向、紋線斷點(diǎn)、交叉點(diǎn)等能充分表示該指紋唯一性的特征用數(shù)值的形式表達(dá)出來。為了比對的準(zhǔn)確性，要

85、求特征提取算法盡可能多地提取有效特征，同時(shí)濾除由各種原因造成的虛假特征。對細(xì)化后的指紋圖像，一般可簡單的通過的模板檢測出常用的特征點(diǎn)。有的則還需要尋找總體特征點(diǎn)如核心點(diǎn)和二角點(diǎn)等。指紋匹配時(shí)主要依據(jù)下述信息細(xì)節(jié)點(diǎn)的位置、方向、指紋的紋型、脊線的趨勢、細(xì)節(jié)特征點(diǎn)之間的脊線數(shù)目等。</p><p>　　3.2.2指紋圖像的預(yù)處理</p><p>　　指紋圖像處理在指紋數(shù)字圖像識(shí)別系統(tǒng)中具有重要

86、的地位和作用，它是指紋數(shù)字圖像識(shí)別系統(tǒng)中重要的環(huán)節(jié)，它的好壞將直接影響著指紋數(shù)字圖像識(shí)別的結(jié)果和效果。</p><p>　　受各種原因的影響，在指紋數(shù)字圖像識(shí)別的過程中輸入的指紋圖像可能是一含噪聲較多的灰度圖像，指紋圖像預(yù)處理的目的就是去除數(shù)字圖像中的噪聲，從而使數(shù)字圖像邊緣更明顯，畫面更清晰，努力把它變成一幅清晰的點(diǎn)線圖，以便于提高所提取的指紋數(shù)字圖像特征。</p><p>　　指紋圖像

87、預(yù)處理的過程一般分為三個(gè)步驟：</p><p>　?。?）數(shù)字圖像增強(qiáng) </p><p>　　（2）數(shù)字圖像二值化 </p><p>　?。?）數(shù)字圖像細(xì)化 </p><p>　　第一步是指紋數(shù)字圖像增強(qiáng)。指紋數(shù)字圖像增強(qiáng)的目的是在增強(qiáng)脊線、谷線結(jié)構(gòu)對比度的同時(shí)抑制數(shù)字噪聲，連接斷裂的脊線和分離粘連的脊線，按特定的需要突出一幅數(shù)字圖像中的某些

88、信息，同時(shí)削弱或去除某些不需要的信息。 </p><p>　　第二步是對圖像進(jìn)行二值化。經(jīng)過對指紋數(shù)字圖像的非線性平滑處理等增強(qiáng)處理后，其中的紋線(脊)部分得到了增強(qiáng)，不過因?yàn)榧沟幕叶葦?shù)值存在差異，使脊的強(qiáng)度并不完全一樣。此時(shí)二值化的作用是要使脊的灰度數(shù)值調(diào)整趨向一致，將整幅數(shù)字圖像簡化為只有黑和白的二元信息圖了。</p><p>　　最后一步是細(xì)化。在經(jīng)過二值化處理后，雖然紋線仍具有

89、一定的寬度，但是指紋數(shù)字圖像的識(shí)別不關(guān)心指紋紋線的粗與細(xì)，只對紋線的走向感興趣，因此細(xì)化就是為了減少多余復(fù)雜的信息，移除指紋數(shù)字圖像紋線的邊緣像素，使紋線只有一個(gè)像素的寬度，從而突出指紋數(shù)字圖像紋線的主要特征，以便后面的特征提取。細(xì)化時(shí)注意紋線的連接性、方位性、特征點(diǎn)和中間點(diǎn)等關(guān)鍵特征，使其保持不變。 </p><p>　　3.2.3 指紋圖像的特征提取</p><p>　　指紋數(shù)字圖像

90、中包含很多特征信息，其特征可以反映不同的指紋數(shù)字圖像相似的程度。指紋數(shù)字圖像包含的所有的特征信息構(gòu)成了龐大的指紋數(shù)字圖像特征集合。好的指紋特征既要滿足能夠進(jìn)行身份識(shí)別的基本要求，同時(shí)也需要對數(shù)字噪聲和環(huán)境等限定條件不敏感。</p><p>　　當(dāng)?shù)玫浇?jīng)過細(xì)化后的二值數(shù)字圖像后，接下來就是要對細(xì)化后的數(shù)字圖像進(jìn)行關(guān)鍵特征提取，從而達(dá)到識(shí)別不同的指紋數(shù)字圖像的目的。 特征提取是指將指紋數(shù)字圖像的紋線走向、端點(diǎn)、交叉點(diǎn)

91、等特征用數(shù)值的形式表示出來，從而能夠充分的表示指紋圖像的唯一性，即從預(yù)處理后的指紋圖中提取出全局特征或局部特征的過程。 </p><p>　　在當(dāng)前的指紋識(shí)別技術(shù)中，采用的較為普遍的特征提取是提取細(xì)節(jié)點(diǎn)（minutia points），主要是提取兩種細(xì)節(jié)特征點(diǎn)：端點(diǎn)和分叉點(diǎn)。因?yàn)檫@兩類特征點(diǎn)在指紋數(shù)字圖像中出現(xiàn)的機(jī)會(huì)最多、最穩(wěn)定，同時(shí)也較容易獲取，端點(diǎn)和分叉點(diǎn)示意圖如圖1.6所示。因此如何準(zhǔn)確高效的提取指紋數(shù)字圖

92、像特征，采取什么樣的步驟和方式提取圖像特征將為后面的指紋數(shù)字圖像匹配工作奠定基礎(chǔ)，也是指紋數(shù)字圖像特征提取部分主要討論的內(nèi)容。</p><p><b>　　3.3指紋圖像處理</b></p><p>　　3.3.1指紋圖像質(zhì)量</p><p>　　指紋圖像質(zhì)量分為三種。圖3.2示出三種指紋圖像質(zhì)量。</p><p>　　

93、在上述圖3.2中，可以看到圖a 正常質(zhì)量指紋圖像的脊線比較明顯，整體圖像灰度比較均勻，這是最利于指紋后續(xù)處理的圖像，也是我們最需要的。而圖b 濕化質(zhì)量指紋圖像中，脊線有許多的融合，這樣是原有的特征點(diǎn)經(jīng)過融合被消除了，所以會(huì)產(chǎn)生許多丟失的特征點(diǎn)，這對后續(xù)的指紋圖像處理及特征點(diǎn)的提取造成了一定的困難。最后是圖c 干化質(zhì)量指紋圖像，從圖中可以看到有許多脊線發(fā)生了斷裂，這樣在斷開了兩部分有多處兩個(gè)端點(diǎn)，實(shí)際上多出來的這兩個(gè)端點(diǎn)是虛假的特征點(diǎn)，所

94、以這樣的圖像會(huì)增加許多虛假的特征點(diǎn)，雖然不會(huì)使原來的特征點(diǎn)消失，但是增加的這些虛假特征點(diǎn)也會(huì)成為后續(xù)處理指紋圖像的干擾點(diǎn)，后續(xù)可以經(jīng)過濾波處理將一部分虛假的特征點(diǎn)去除。</p><p>　　3.3.2指紋圖像增強(qiáng)</p><p>　　指紋數(shù)字圖像增強(qiáng)是對低質(zhì)量的指紋圖像采用一定的算法進(jìn)行處理，使其紋線結(jié)構(gòu)清晰化，盡量突出和保留固有的特征信息以避免產(chǎn)生偽特征信息的圖像處理過程。指紋數(shù)字圖像增

95、強(qiáng)對于提高細(xì)節(jié)特征提取的準(zhǔn)確率乃至整個(gè)指紋識(shí)別系統(tǒng)的性能實(shí)現(xiàn)都具有重要的意義，其目的是保證特征信息提取的準(zhǔn)確性和可靠性。</p><p>　　在采集指紋的過程中，由于各方面條件的限制，不可避免的會(huì)引入各種噪聲，這些噪聲的存在會(huì)對指紋特征信息的提取造成一定的影響，嚴(yán)重時(shí)甚至可能造成提取出錯(cuò)誤的信息。指紋圖像增強(qiáng)的目的就是對指紋圖像進(jìn)行濾波處理，去除無用的噪聲信息，強(qiáng)化有用的指紋信息，增強(qiáng)指紋的質(zhì)量，使得指紋圖像變得

96、清晰，然后對指紋特征進(jìn)行提取。</p><p>　　很多指紋增強(qiáng)算法是對細(xì)化指紋圖像進(jìn)行增強(qiáng)。當(dāng)然，還有一些算法進(jìn)行指紋增強(qiáng)在原始灰度圖像上實(shí)現(xiàn)的。Lawrence O’Gorma [12]提出了一種方向自適應(yīng)濾波器對指紋圖像進(jìn)行濾波，在這種方法中，他們將濾波器和局部的指紋紋路方向重合實(shí)現(xiàn)指紋圖像濾波。其中預(yù)先估計(jì)紋路的方向，而根據(jù)圖像的特點(diǎn)而預(yù)先設(shè)置了一個(gè)范圍確定紋路的寬度B.C Sherlock[13]提出了

97、一種基于Fourier方向的濾波器的方法，在這種方法中，他們首先根據(jù)不同的紋路方向和寬度設(shè)計(jì)出一種分離濾波器，然后分別利用不同的濾波器對圖像濾波并得到一組濾波圖像，最后利用局部紋路方向?qū)⒉煌臑V稗甲像拱行重組來重建濾波圖像。Toshio Kamei[14]提出了另外一種基于Fourier的指紋圖像增強(qiáng)方法，在這種方法中，他們利用了兩個(gè)分別處理紋路和局部方向的分離的濾波器，此外，他們還定義了一個(gè)選擇圖像特征的能量函數(shù)。Hong等[15]人

98、采用具有良好的方向性和頻率選擇特性濾波器在空間域進(jìn)行濾波。</p><p>　　通過上面的介紹不難發(fā)現(xiàn)，研究各種指紋圖像增強(qiáng)的方法，其實(shí)可以歸結(jié)到濾波器的設(shè)計(jì)上，而濾波器的設(shè)計(jì)主要依賴于兩個(gè)參數(shù)指紋紋路的方向與寬度。只要抓住這個(gè)特點(diǎn)，就非常清晰了[16]。</p><p>　?。?）一個(gè)好的濾波器必須滿足以下條件：必須是沿著指紋圖像的方向進(jìn)行增強(qiáng)的濾波器；</p><p

99、>　?。?）進(jìn)行圖像增強(qiáng)是依賴于所處理圖像鄰域的像素的灰度平均值，而不是整幅圖像的灰度均值；</p><p>　?。?）濾波器窗口的大小對應(yīng)于脊線和谷線的寬度總和，信號(hào)的一個(gè)周期；</p><p>　?。?）濾波器必須關(guān)于它的方向軸水平和垂直對稱，并且濾波器尺寸為奇數(shù)。</p><p>　　濾波器是相對于指紋圖像上各個(gè)像素點(diǎn)的方向匹配濾波器，能夠有效地根據(jù)不同

100、的方向和紋線寬度來增強(qiáng)指紋圖像，可以根據(jù)以上四條來保證。</p><p>　　3.3.3指紋圖像的二值化</p><p>　　指紋數(shù)字圖像二值化作為指紋數(shù)字圖像預(yù)處理過程的一部分，是進(jìn)行指紋數(shù)字圖像細(xì)化處理的基礎(chǔ)。目前指紋數(shù)字圖像細(xì)化方式都是基于二值化后的指紋數(shù)字圖像進(jìn)行的。對指紋數(shù)字圖像二值化的好處在于使得數(shù)字圖像的幾何性質(zhì)只與0和 1 的位置有關(guān)，不再涉及像素的灰度數(shù)值，使處理變得簡單

101、，這給存儲(chǔ)和處理帶來了巨大的方便，同時(shí)也提高了系統(tǒng)的性能。一個(gè)好的算法可以得到一個(gè)高質(zhì)量的二值化數(shù)字圖像。反之，如果該階段引入數(shù)字噪聲，就會(huì)直接降低數(shù)字圖像質(zhì)量，影響辨別精度。對指紋數(shù)字圖像進(jìn)行二值化，其基本要求就是二值化后的數(shù)字圖像能真實(shí)地再現(xiàn)原指紋數(shù)字圖像。</p><p>　　目前己有不少文章研究了二值化指紋圖像的算法，根據(jù)閥值選取角度的不同（閥值可以分為兩類：全局閡值和局部閡值），算法可以分為以下兩種：&

102、lt;/p><p>　　全局閥值算法：全局閡值是對整個(gè)圖像采用一個(gè)閉值進(jìn)行劃分。由于脊線和谷線在人的指紋中所占的寬度大致是一樣的，可以找到一個(gè)灰度值T，以它做為閥值使二值化后的黑白像素在整個(gè)圖像中所占的比例接近相等。這種方法雖然簡單，但是噪聲比較大，如果指紋圖像的質(zhì)量不好就會(huì)產(chǎn)生較大的噪聲。</p><p>　　局部閉值算法：將圖像分成一些子塊，對于每一塊選定一個(gè)閥值。對選取的閥值應(yīng)盡量使該塊

103、圖像內(nèi)大于該閉值的像素點(diǎn)和小于該閉值的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)相等。這種方法充分考慮到了圖像的不均勻性，只要選擇合適的分塊大小，就可以達(dá)到不錯(cuò)的效果。</p><p>　　由于局部閉值算法效果更好，本文就采用了該算法。具體算法如下：</p><p>　?。?）將指紋圖像劃分為不重疊的大小為的塊；</p><p>　?。?）對每一塊進(jìn)行如下處理</p><p&g

104、t;<b>　?、偾笃骄叶戎礣；</b></p><p>　?、贜h = 灰度值大于等于T的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)；</p><p>　　③Nt = 灰度值小于的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)；</p><p><b>　?、苋绻麆tT為閉值。</b></p><p><b>　　如果</b></p&

105、gt;<p><b>　　如果</b></p><p>　?。?）平滑處理。為了防止部分指紋圖像丟失，有必要對子區(qū)間的閡值進(jìn)行平滑處理，所以區(qū)域間閉值變化的幅度不能較大。具體的做法先將所得到的閉值分配到一個(gè)二維閉值數(shù)組中，其中每一個(gè)像素對應(yīng)一個(gè)閉值，按從左到右從上到下的順序，使用算術(shù)平均模板對整個(gè)閉值數(shù)組進(jìn)行一次濾波，再將所得的閉值與指紋灰度值相比較來進(jìn)行二值化。灰度值大于閉值