毕业论文课题相关文献综述
一．研究背景及意义
随着计算机和网络的迅速发展，人们对身份认证的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求。传统的加密方式已经不能满足现在的要求。指纹识别技术充分利用了指纹的普遍性、唯一性和永久性的生物特征，已逐步取代了传统的识别方式，目前在网络、银行、金融、医疗和安检等行业均得到了广泛应用。在今天指纹识别技术已经成为非常前沿的热门学科，具有相当广阔的市场前景和巨大的社会利益。 虽然在指纹识别技术上已经有很多种成型的产品，但由于商业利益而使很多核心技术并未公开，与此同时，技术的不断发展也使我们对系统的性能提出了更高的要求。
二．国内外研究现状现
随着苹果，微软，乃至三星等消费电子产品巨头的相继推出搭载指纹识别功能的设备，指纹识别技术也广受人们关注。 在国外，指纹识别技术的软硬件相对比较成熟。总体来说，已经进入了正规的应用阶段。 在我国，指纹识别技术的研究开发已经取得良好的成果，目前达到可与国际先进技术抗衡的水平，但大多处于科研角度，在实际应用中较少。所以和实际的市场需求还有不小差距。 相信随着技术的成熟和成本的降低，指纹识别技术的应用领域也越来越广泛。
三.指纹识别的原理及过程
指纹是手指末端正面皮肤上凹凸不平产生的纹路，这些纹路就是通常所说的脊和谷。指纹虽小，但它蕴涵了大量信息。我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。在考虑局部特征的情况下，英国学者E.R.Herry认为，只要比对13个特征点重合，就可以确认为是同一个指纹。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征特征点，却不可能完全相同。就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息。 总体特征：总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括：基本纹路图案环型（loop）,弓型（arch）,螺旋型（whorl）。其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。 模式区：是指指纹图像上包含了总体特征的区域，在该区域即可确定出指纹的类型。 核心点：常被用作读取指纹和指纹特征提取以及匹配时的参考点，它位于指纹纹路的渐进中心。 三角点：从核心点出发的第一个断点或分叉点或两条纹路的聚合点、转折、孤立点处。它提供了纹路计数和跟踪的起始位置。 纹数：指纹模式区内问路的数量。如果要判断有多少条纹路就要首先在图像中连接三角点和核心点，再看他们之间的连线与指纹纹路相交的次数。 局部特征：局部特征是指指纹上的节点的特征。指纹纹路中会出现中断、分叉或打折。称为特征点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征特征点，却不可能完全相同。就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息。 指纹识别的过程通常包括图像获取、图像预处理、特征提取、特征匹配等步骤。 首先提取指纹，指纹要通过指纹采集设备(常见的有光学取像设备、超声波扫描取像设备、晶体传感器，现在广泛使用的是晶体传感器)转化为计算机内的数字图像(一般为灰度图)。提取指纹的方法有：光学取像设备，晶体传感器，超声波扫描等。 由于取象设备、光照、现场环境、手指按压力度、手指有油脂汗渍等影响，在指纹采集的过程中，不可避免的会引入各种噪声，这些噪声对指纹特征信息的提取造成一定的影响。通常直接采集的图像是难以识别的，所以对指纹图像进行预处理对于指纹识别尤为关键，主要包括：图像规格化、图像分割、图像增强、图像二值化、图像细化等部分。 图像规格化：把不同原图像的对比度和灰度调整到一个固定的级别上，为后续处理提供一个较为统一的图像规格。 图像的分割：指纹图像分割的目的是把指纹图像中质量很差，在后续处理中很难恢复的图像区域与有效区域区分开来，使后续处理能够集中于有效区域。分割处理不仅能提高特征提取的精确度，而且还能大大减少指纹处理的时间。常用的分割法有基于方向图的分割方法，多级分割法，动态阈值分割法等。 图像增强：指纹图像增强是对低质量的指纹图像采用一定的算法进行处理，使其纹理结构清晰化，尽量突出和保留固有的特征信息以避免产生为特征信息。常用的有基于Gabor滤波器的图像增强算法。 图像二值化：通过设定阈值把灰度图像变换成仅用两个值分别表示图像的目标和背景的二值图像，通常指纹二值图中以1表示脊线，以0表示谷线，脊线是目标图像。 其目的是在获得背景分割的图像之后，将其纹线的脊、谷区分开来，便于从中提取指纹特征。 图像的细化：把纹线粗细不均匀的指纹图像转化成线宽仅为一个像素的条纹中心线图像的过程，去除了大量的不需要的冗余信息，同时保持了原来图像的拓扑连接关系，节省内存。细化后的图像更有利于特征提取及后续的图像识别。 特征提取：将指纹的细节特征提取出来。 特征匹配：指纹的匹配是指纹识别的最后一步，要最后确定两枚指纹是否来自同一枚手指。采用指纹特征的点匹配算法，统计待识别的指纹特征点与事先学习的指纹特征点的重合点对数目与特征点总个数之比是否大于70%，大于则认为匹配成功。否则，不匹配。
四.本课题使用软件
MATLAB是由美国MathWorks公司出品的商业数学软件，主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连 接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对FORTRAN，C ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
参考文献
[1] 柴晓光,岑宝炽.民用指纹识别技术[M].北京：人民邮电出版社,2004:21-112 [2] 李海涛.Matlab程序设计教程［M］: 北京: 高等教育出版社2002.
