1、单位代码 学 号 分 类 号 密 级 毕业设计(论文)基于Matlab的指纹图像特征提取 第IV页 毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日期： 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定
2、，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期： 学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名： 日期： 年 月 日学位论文版权使用
3、授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期： 年 月 日导师签名： 日期： 年 月 日基于Matlab的指纹图像特征提取摘 要随着社会的发展，传统的基于信物或口令的安全系统显得越来越脆弱，不能适应现代安全系统的需要，因而人们需要研究更加安全可靠，防伪性能更好的安全系统。指纹识别技术就是在这种背景下产生的，它借助人体的生理特征来提高身
4、份识别的可靠性，目前已经成为国内外研究的热点。指纹识别大体分为三个步骤：预处理、特征提取和特征匹配。本文集中于研究特征提取部分，并针对特征提取中的一些关键算法和实现进行了研究和优化，其主要内容如下：在特征提取方面，本论文采用了一种8邻域编码纹线跟踪算法，标注出端点和分叉点来进行特征提取；在剔除伪特征点时，先进行去边缘处理，再根据不同类型伪特征点的特征，采用相应剔除算法。实验表明，以上算法具有较小的运算量和较高的准确性。上述算法在本文中均用Matlab实现，取得了较好的效果，为后续的特征匹配工作打下了良好的基础。关键字：指纹特征提取，去除伪特征，算法仿真 Matlab-based fingerp
5、rint image feature extractionAbstractWith the development of society, the traditional safety system based on keepsake and password has been weaker, Which can not meet the requirement of modern safety system. In this case, the need of a more reliable safety system with higher anti-fake performance pr
6、ompts the appearance of fingerprint identification technique. This technique, with a higher safety and reliable performance, can improve the reliability of identity resolution in virtue of human bodys physiological feature, and it has been a research focus these days.Fingerprint identification falls
7、 into three parts, they are pretreatment, feature extraction, and characteristic matching. The thesis mainly focus feature extraction, it optimized and innovated some key algorithms of this parts, which can be described as follows: in the feature extraction part, the thesis used a eight-neighborhood
8、 coding ridge tracing algorithm, removing some templates of consecutive points and bifurcate points which have been optimized and removed in the thinning algorithm, and finally marking terminate points as well as bifurcate Points to execute feature extraction. Experiment result indicated that such n
9、ew algorithm has a less operation but with a higher accuracy. All the algorithms introduced above have been implemented on Matlab, and result proved an adaptive good effect, which facilitates the next characteristic matching process.Key words: Feature extraction, Removing of false characteristic poi
10、nts, Algorithm simulate目 录1 绪论11.1引言11.2 生物识别技术简介11.3指纹识别技术21.3.1指纹识别简介21.3.2指纹识别原理31.3.3指纹识别的发展31.3.4指纹识别的优缺点51.3.5指纹识别系统51.4指纹图像特征提取61.5主要内容和结构安排71.5.1主要内容71.5.2结构安排72 指纹图像的预处理92.1归一化92.2图像增强92.3二值化102.4细化112.5本章小结123 指纹图像特征的提取133.1指纹图像的特征133.1.1全局特征133.1.2局部特征133.2指纹图像特征点的提取143.2.1直接灰度图像法153.2.2基
11、于细化图像的模板匹配法163.2.3算法比较173.3伪特征点的滤除183.3.1伪特征点分类及特点183.3.2伪特征点的剔除算法193.4特征提取算法Matlab算法仿真213.5本章小结244 总结与展望254.1总结254.2展望25致谢26参考文献27附录A 主程序30附录B 提取特征点程序31附录C 剔除伪特征点程序33 第38页1 绪 论1.1引言随着社会经济的发展，人们的工作生活越来越依赖现代信息技术和网络技术，越来越多的场合，小到个人的虚拟账户密码，大到一个公司甚至是国家机密都需要对使用者、来访者进行身份识别，从而达到对自身的信息、资料以及财产进行可控制的保护，努力避免被不法
12、分子非法入侵或者占有。因此信息安全对于现代社会来说己经变得越来越重要了，它涉及到人们生活的方方面面。同时由于黑客技术借助互联网传播的十分泛滥，这类高科技犯罪活动追究起来过程非常复杂，导致了现在黑客犯罪活动十分地猖獗。几乎每分每秒都有个人或者公司被非法入侵，因此目前形势非常严峻。如何保护人们的信息安全已经成为不得不面对的问题。如何准确识别个人身份信息是解决信息安全问题的一个关键。目前常见的身份识别方法主要是基于实物（如证件、签名等等）的识别技术和基于电子技术的密钥或者密码的识别技术，而这些认证手段存在诸多缺陷。首先，这些认证手段的安全性不高，极容易通过伪造、窃取或者破解获得。其次，这些认证手段并
13、不是随身携带的，都面临着证件丢失，密码遗忘等问题。一旦这些凭证被不法分子获得，将直接给人们带来巨大的损失和潜在的风险，因此这些手段的可靠性都比较低。目前，为了提高安全性、可靠性，一般采取经常更换密钥、甚至是证件等方式。但是在这些措施只能暂时的缓解被破解、伪造的紧迫性，并不能从根本上提高安全性，并且这些方式都给人们的生活带来诸多不便和损失。因此可以说这两种身份识别技术已经无法满足现实的需要，传统的身份识别技术己无法满足现代生活的需要，社会迫切的需要一种更高可靠性的，更方便的保密验证手段。新的更高安全性的身份识别技术正吸引着越来越多的机构学者的目光，身份识别技术正成为当今信息安全领域的热点1。1.
14、2 生物识别技术简介生物识别2(Biometrics)，简单来讲，就是利用人体生物特征进行人的身份辨别的过程。生物识别的过程是一个模式识别的过程。模式识别定义为：对表征事物或现象的各种方式的（数值的、文字的或逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。众所周知，人类具有很强的模式识别能力。通过视觉信息识别文字、图片和周围的环境，通过听觉信息识别与理解语言。模式识别能力是人类智能的重要组成部分。生物识别遵循模式识别的原则规律，它通过判定相似度来确认生物特征相不相同。通过筛选的方式，即事先设定一个相似度阈值，在阈值以上的确认通过筛选，以下的拒绝通过，筛选通过的就是符合匹配条件的对象。生物识别的对象是人，生物识别的主体是机器系统或者计算机系统。生物识别有两大基石。一是它必须基于“人的生物特征是各不相同”这一基本规律，否则无法根据人
