论文总字数：18284字

摘 要

随着科学技术、时代的发展，自动指纹识别技术的应用从过去主要应用在司法、公安部门到现在应用在民用市场如银行系统、驾考系统、手机系统等等。由于自动指纹识别技术对指纹质量有一定要求，识别结果也容易受到外界各种因素的影响，所以自动指纹识别技术的识别精准度依旧是目前乃至往后很长一段时间的研究重点。

本论文主要介绍了基于神经网络的指纹识别技术，主要包括图像预处理、特征点提取和结果匹配输出等内容。处理步骤就是对指纹图像进行预处理得到只有点线的指纹图，在此基础上对特征点进行提取以及特征点匹配。本课题研究内容全部通过MATLAB 编程方式实现。

关键词：指纹识别技术 神经网络 MATLAB

Development of fingerprint Identification system based on Neural Network

Abstract

With the development of science and technology and the development of the times, the application of automatic fingerprint identification technology has been applied in the judicial and public security departments from the past to the civil market, such as the banking system, the driving test system, the mobile system and so on. Since automatic fingerprint identification technology has certain requirements for fingerprint quality and the results are easily affected by various external factors, the accuracy of automatic fingerprint identification technology is still the focus of research at present and even for a long time.

This paper mainly introduces the fingerprint identification technology based on neural network, which mainly includes image preprocessing, feature point extraction and matching. The step is to preprocess the fingerprint image to obtain the fingerprint with only point and line, and then extract the feature points and match the feature points. The research content of this subject is realized by MATLAB programming method.

Key words: fingerprint identification;neural network;MATLAB

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 2

1.1 研究背景 2

1.2 研究意义 2

1.3 国内外研究现状 3

1.4 论文主要工作及结构安排 5

第二章 指纹识别技术 6

2.1 指纹识别的基本原理 6

2.2 自动指纹识别系统工作流程 7

2.3自动指纹识别系统存在的主要问题 9

第三章 指纹图像预处理 11

3.1 归一化 11

3.2 图像分割 12

3.3 图像二值化 13

3.4 图像增强 15

3.5 图像细化 15

第四章 特征点提取 17

4.1 找出所有端点和交叉点 17

4.2 纹线光滑处理 18

4.3 去除图像边缘的端点 19

4.4 找出特征点 20

4.4.1 single_point函数 20

4.4.2 walk函数 21

4.4.3 last1函数 21

第五章 基于bp神经网络的指纹识别 22

5.1 人工神经网络简述 22

5.2 bp神经网络 22

5.2.1 bp神经网络的概念 22

5.2.2 bp神经网络的结构 22

5.2.3 bp神经网络的学习规则 23

5.2.4 bp神经网络的优化 24

5.3 基于bp神经网络的指纹识别 25

第六章 总结与展望 27

参考文献 28

致谢 30

第一章 绪论

1.1 研究背景

科学的指纹学说研究起始于欧洲，然而早在数千年以前古中国的人们便对指纹进行了应用。指纹固有的唯一性、终生不变性等特性，使之已在法律诉讼、人口管理和安全防范等多个领域广泛应用，并且在司法领域被认为是最重要的物证。自动指纹识别系统AFIS(Automated Fingerprint Identification System)最初人们设想将其应用于刑侦领域。随着研究的深入，AFIS越来越被人们所了解、掌握，应用领域得到了极大的扩展，已从最初的刑侦领域慢慢扩散到其他领域，如小区门禁系统、银行密码验证系统、手机指纹识别系统等，具有非常广泛的应用前景。提到指纹识别技术就不得不提生物识别技术。它是测量人固有生理特征的识别技术。生物识别技术是一门新兴技术，其特性如下所述：

（1）随身性：生物特征为人体特有，人“携带”生物特征；

（2）安全性：不易被破解；

（3）唯一性：生物特征不存在两个人完全相同的情况；

（4）稳定性：指纹、虹膜等终生不变，换言之它们具有极高的稳定性；

（5）可接受性：生物特征的选取与应用方便安全，人们愿意接受；

（6）方便性：生物特征由人固有；

（7）可采集性：生物特征可以测量采集存储；

（8） 广泛性：每个人都具有这种特征。

但就目前现实情况来说，指纹识别技术依然存在缺点。如下：

（1）对受损指纹识别很困难，难以存库；

（2）捺印指纹时对手指的摆放有一定的要求；

（3）指纹遗迹可能被利用；

（4）对环境有较高的要求，手指不清洁会影响AFIS的性能。

综上所述，自动指纹识别技术仍有一段很长的路要走，人们依旧要专注于这个课题。当然也是本文的研究重点。

目前已经研究出的指纹识别方法有很多，有基于模板匹配的方法、基于小波分析的方法、基于神经网络的方法等。实践证明，这些算法的功效能够满足识别要求。本文采取基于BPNN的方法，以期获得不错的识别效果以及鲁棒性。

1.2 研究意义

在时代迅速发展的今天，几乎无法避免每个人都注册了无数多的账号并且伴随着相应的认证密码，比方说：QQ密码、微信密码、借记卡信用卡密码等等。以上种种认证密码只是需要人脑进行记忆，还有很多需要具体的认证解锁设备，比如：汽车钥匙、各种门钥匙以及一些带有钥匙的保险装置等等。前面提到的认证方式需要人脑记忆或者携带甚至是采用了两者相结合的方式，其安全性能显然不是很高，只要拥有相应的记忆密码或者解锁设备，隐藏在解锁密码之中的具体信息就会完全暴露。而且传统认证方式很繁琐，不够方便、不够智能化，相信很多人都有忘带钥匙或者忘记密码这种难受的体验。因此，人们将目光转移到了生物识别技术上来。人们希望可以利用本身所特有的生物特征对身份进行识别验证。一旦这种技术得以应用，那么将会给人们的生活带来极大的便利以及安全。我们也不用再带着各种解锁设备和记忆繁多的密码了。人们之所以将目光投向生物识别技术，就是因为生物特征具有的特性，上文已经进行了详细的阐述，在此不作赘述。甚至有学者指出：生物特征比如指纹，300年内在全球不会有两个人的指纹是相同的。对于传统的认证方式，身份信息很容易会被假冒，但是认证方式采用的生物识别技术，那么除非本人来解锁不然很难被人冒名顶替。一般更为保险的措施是传统认证方式与生物识别方式结合，安全性能大大提升。上到国家公民身份证管理系统，下到日常人们用指纹解锁手机，生物识别技术都发挥着重要作用。可见，生物识别技术有着巨大效益。

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