全文总字数：2859字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

人指纹识别作为一种生物识别技术，为人类对于自身个体的定义提供了一个目前为止最快捷和可信的方法。随着指纹识别技术的推广和普及，人们之间的信任成本大大降低，极大地提高了社会的运行效率。在网络信息时代，一种安全快捷的个人身份认证方式显得越发重要。对于从事电子商务的企业来说，确定交易人的身份是最重要的环节。我国大约从上个世纪80年代开始进行指纹识别算法的研究，起步相对较晚。而且主要侧重于理论研究方向，在很长的一段时间内都没有应用于实践，所以这些技术和市场实际需求之间还有较大的差距。指纹识别技术至今任被许多学者所研究。在指纹识别算法上，还有很多需要改进的地方，设计出一个健壮的指纹识别算法，提高算法的识别率和识别速度，对于指纹识别技术的应用发展具有重要的意义。

国内外研究现状

指纹自动识别系统是集计算机、网络、光电技术、图像处理、智能卡、数据库技术等于一体的综合高技术。目前的指纹自动识别系统是采用先进的光电识别办法采集一个指纹信息, 并把它变成可以和已由计算机处理过的暗码相比对的代码。这些代码都经过加密处理, 然后经独特的相关算法进行识别判断, 在算法上有的采用是一个指纹的全部图案, 而有的是指纹的特殊细节。目前的自动指纹识别系统已具有如下特点:(1) 可靠性: 采用独特的容错技术, 既使指纹有破坏, 即指纹不全或指纹随时间有自然的变化时也不影响正确识别。(2) 快捷性: 大多数系统鉴别时间仅需1～ 3s, 登录注册一个新客户只需1min 的时间。(3) 灵活性: 一个指纹信息的代码可以压缩到几十个字节到几百个字节, 因此可以存放在一个磁条上或者一张两维条码卡上或者IC 卡上, 甚至几个指纹代码可以存在一张智能卡上。当然, 成千上万的代码可以存放在局域或网络化数据库中, 这样, 代码可以沿网络迅速传输, 因而可以灵活的构成各类系统, 即可以独立使用或集成到一个大范围的出入口控制或者安全处理系统如证卡存档识别系统中。( 4) 可接受性: 一个因素是目前的系统具有高性能; 另一个因素是目前的系统设计已考虑到人类工程学设计, 因而易被用户接受。(5) 安全性: 所有个人代码都经过了特殊加密, 通过所存储的代码不可能复原原指纹, 彻底避免了指纹的冒用, 因此既使证卡丢失, 也不存在安全问题。(6) 方便性: 目前出现的各类指纹识别系统一般外观设计精巧、结实, 采用了精密独特的光电系统, 具有LD 或全程液晶提示, 备有多种安装模式。(7) 兼容性: 可以与现有的各类系统兼容, 可实现全自动化的识别。(8) 实时性: 可实现完整的跟踪、实时报警功能。正是由于目前已经开发出了具有如上特点的指纹识别技术, 因此以此为基础的个人识别技术, 即证卡、代码、指纹的综合动态模式组合, 将可以对不同的应用场所提供不同的安全等级。指纹的管理分为半自动管理和全自动管理。半自动管理是采用人工方式分析指纹，再用计算机自动化存储和查对。全自动管理则不仅在存储和查对时采用自动化的方式，指纹分析也由计算机自动地进行图像识别。利用计算机管理指纹，可以采取图像检查法和编码检索法。法国CIMSA公司和M0R-PH0SYSTEMS公司研制出用于获取指纹、处理存储和比对检索的一整套指纹处理装置，包括指纹自动化分析系统和数字数据系统。日本NEC公司发明了由计算机控制的指纹采样装置（FAIS），可以使调查人员在很短的时间内就能将现场提取的指纹与档案中的指纹进行比较，速度达到每秒650枚指纹。在90年代后期，西安交大和清华大学先后研发出指纹自动识别系统、指纹门禁系统、指纹考勤系统等设备。到了21世纪，美国国家银行将利用指纹技术建成全国的个人身份认证网络系统。

2. 研究的基本内容

基于Matlab软件平台进行指纹识别系统的仿真验证。对两个原始的指纹数字图像进行分割、增强、二值化、细化等预处理，提取出细节特征点，然后进行特征的匹配，确定这两个指纹是否来自同一个手指。方案如下：1、查阅相关资料，学习Matlab软件的操作方法和Matlab语言的编程方式。2、学习研究基于图像局部灰度方差的分割方法、OPTA算法、掩膜法、Gabor滤波增强算法、基于指纹细化后的特征提取算法、基于点模式的指纹局部特征匹配算法等指纹图像处理算法。3、根据提取出来的指纹特征通过指纹的分类进行识别。设计matlab程序，实现指纹图像识别算法，并对识别效果进行评价。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

本课题的主要目的是将不同的指纹识别出来。主要步骤有：指纹图像的读取、通过一系列的处理保留感兴趣的目标区域、提高指纹脊线清晰度、平滑脊线边缘的毛刺和空洞、抑制图像噪声，提取指纹特征信息,进行指纹特征匹配, 最后显示匹配结果。完成本课题首先要学习matlab的基本知识，掌握编程设计方法和基本原理。然后完成指纹图像识别系统的设计与仿真。方案进度如下：1. 2016年1月-2月：在matlab软件中读取指纹图像，对图像进行归一化操作； 使用方差法进行图像分割，保留感兴趣的目标区域；2.2016年2月-3月： 对图像进行二值化、增强滤波，提高指纹脊线清晰度，减弱指纹图像的噪声；用改进的opta算法对图像进行细化，将图像中的指纹脊线细化成单象素宽；3. 2016年3月-4月：提取指纹的端点和交叉点，去除图像边缘的端点；

4. 2016年4月-5月：设置三个函数来找出图像的特征点； 通过脊线长度匹配、三角形边长匹配、点类型匹配三层匹配方法对两幅指纹图像进行特征匹配，从而判断这两个指纹是否来自同一个手指。

5.2016年5月：撰写毕业论文

4. 参考文献

[1] 孙玉明, 王紫婷. 基于matlab的指纹识别系统的研究与实现[j]. 电脑知识与技术：学术交流, 2009, 05(34):9803-9804.

[2] 李晨丹, 徐进. 指纹图像预处理和特征提取算法的matlab实现[j]. 计算机工程与科学, 2009, 31(7):61-64.

[3] 王敏, 杨永跃, 洪占勇. 基于 matlab 指纹图像处理与识别的研究[j]. 电脑知识与技术: 学术交流, 2014 (4): 2359-2362.