文献综述
本课题研究的现状及发展趋势：
生物识别技术是利用人的生物特征进行身份认证的技术,人的指纹就是生物特征之一。此外,生物特征还包括虹膜、视网膜、声音和脸部热谱图等。指纹识别是生物技术中最为成熟的,其唯一性、稳定性,一直都被视为身份鉴别的可靠手段之一[1]。
由于最早的指纹识别技术仅仅依靠人工对比,工作效率低下、比对正确率低、对比对人员的要求高,从而使得指纹识别技术无法得到广泛应用。但随着计算机的出现及其运算的迅速提高,使指纹对比鉴定的应用发生了革命性的变化[2]。使用计算机管理指纹数据库,极大提高了指纹对比的速度,同时由于计算机比对算法的不断高进提高,使指纹对比误识率已降到了10-6以下,不仅可以满足刑侦方面的需要。而且迅速进入了更多的应用领域。
随着光学技术和光学仪器加工工艺的进步,各种采集指纹图案进行身份认证的系统和设备中需要配备的高清晰、无畸变光学采集仪也达到了很高水平,确保可以生成高质量的指纹图像[3]。计算机运算速度的提高和计算机小型化的进展,使采用微机甚至单片机也可以进行指纹对比运算成为可能。现代电子集成制造技术使得我们可以生产出相当小的指纹图像读取设备和指纹识别模块。其成本下降得也很快,大大加快了指纹识别技术的推广速度。
指纹识别技术在过去的30年已经取得很大的发展，但是目前AFIS仍是国内外模式识别领域中研究的热点之一[4]。国外很多国家都有专门机构或公司从事该技术的研究，其中美国的研究水平居于世界最前沿。
虽然我国对指纹识别技术的应用研究起步较晚，但是发展迅速，核心技术方面与国外的差距不是很大。国内的西安青松公司、中科院自动化研究所、清华大学自动化系等公司和学校的研究水平处于国内领先，部分研究成果甚至达到国际先进水平。但是，在应用技术上特别是硬件采集技术上，国内与国外存在较大差距，如指纹采集芯片，国际上几大厂商几乎垄断了国内的市场[5]。另外，在指纹识别应用系统的开发上，国内厂商尚缺乏开发大型实用系统的经验。
基于特征的指纹识别算法是找到并比对指纹的特征。指纹特征的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征。目前大多数的自动指纹识别系统使用的都是这类算法[6]。指纹特征多种多样，有特征点、奇异点、域方向图、脊线数目，甚至脊线线型等[7]。对应的匹配方法可以分为：基于点模式的匹配，基于脊线的匹配，基于纹理的匹配以及多种细节特征混合的匹配方法。
大多数基于特征的识别算法专注于脊线上的末梢点和分叉点，该方法根据各个特征点的位置和方向来表示和区分指纹，从而使指纹识别问题转化为判断两个特征点集间的最大相似度(最大重合度)的问题[8]。提取该细节特征有多种方法：基于灰度指纹图像直接提取，基于二值图像的特征提取，基于细化图像的特征提取。
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