指紋識別的歷史與發(fā)展前景 19世紀(jì)初，科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)了至今仍然承認(rèn)的指紋的兩個(gè)重要特征，一是兩個(gè)不同手指的指紋紋脊的式樣（radge pattern）不同，另外一個(gè)是指紋紋脊的式樣終生不改變。這個(gè)研究成果使得指紋在犯罪鑒別中得以正式應(yīng)用。主要代表性的事件有：1896年阿根廷首次應(yīng)用，然后是1901年的蘇格蘭，20世紀(jì)初其他國家也相繼應(yīng)用到犯罪鑒別中。20世紀(jì)60年代，由于計(jì)算機(jī)可以有效的處理圖形，人們開始著手研究利用計(jì)算機(jī)來處理指紋。從那時(shí)起，自動指紋識別系統(tǒng)AFIS （Automated Fingerprint Identification System）在法律實(shí)施方面的研究和應(yīng)用在世界許多國家展開。 20世紀(jì)80年代，個(gè)人電腦、光學(xué)掃描這兩項(xiàng)技術(shù)的革新，使得它們作為指紋取像的工具成為現(xiàn)實(shí)，從而使指紋識別可以在其他領(lǐng)域中得以應(yīng)用，比如代替IC卡?，F(xiàn)在（90年代后期），低價(jià)位取像設(shè)備的引入及其飛速發(fā)展，可靠的比對算法的發(fā)現(xiàn)為個(gè)人身份識別應(yīng)用的增長提供了舞臺。相對于其他身份鑒定技術(shù)，指紋識別技術(shù)之所以優(yōu)于其他身份鑒定技術(shù)而被廣泛采用的原因： 1．指紋是獨(dú)一無二的，兩人之間不存在著相同的指紋： 2．指紋是相當(dāng)固定的，不會隨年齡、健康狀況的變化而改變； 3．指紋樣本易于采集，難以偽造，便于開發(fā)，實(shí)用性強(qiáng)； 4．每個(gè)人十指的指紋皆不相同，可以利用多個(gè)指紋構(gòu)成多重口令，提高系統(tǒng)的安全性； 5．指紋識別中使用的模板并非最初的指紋圖像，而是由圖像提取的關(guān)鍵特征，使所需存儲的信息量減小，而且在實(shí)現(xiàn)異地確認(rèn)時(shí)，可以大大減少網(wǎng)絡(luò)傳輸負(fù)擔(dān)，支持網(wǎng)絡(luò)功能?？梢钥闯?，指紋識別技術(shù)相對于其他識別方法有許多獨(dú)到之處，具有很高的實(shí)用性和可行性。因此，指紋識別成為最流行、最方便、最可靠的身份認(rèn)證方式，己經(jīng)在社會生活的諸多方面得到廣泛應(yīng)用。

　　指紋識別中的基本概念與技術(shù)困難指紋圖像其實(shí)是比較復(fù)雜的，它有著許多不同于其他圖像的特征。與人工處理不同，現(xiàn)代的生物識別技術(shù)并不直接存儲指紋的圖像（一是考慮到隱私權(quán)，二是由于儲存空間），而是記錄從指紋源圖像中提取到的特征，指紋識別算法最終都?xì)w結(jié)為在指紋圖像上找到并比對指紋的特征。我們定義了指紋的兩類特征來進(jìn)行指紋的驗(yàn)證：總體特征和局部特征?？傮w特征是指那些用人眼直接就可以觀察到的特征，包括：基本紋路圖案：環(huán)型（loop），拱型（arch），漩渦型（whorl）。其他的指紋圖案都基于這三種基本圖案。僅僅依靠圖案類型來分辨指紋是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，這只是一個(gè)粗略的分類，但通過分類使得在大數(shù)據(jù)庫中搜尋指紋更為方的，這只是一個(gè)粗略的分類，但通過分類使得在大數(shù)據(jù)庫中搜尋指紋更為方便。指紋圖像類別比例是這樣的：漩渦型（包括whorl double whorl）占27. 9%，環(huán)型（包括right loop， left loop）占65. 5%，拱型（包括arch， tented arch）占6. 60I0。目前指紋識別技術(shù)還有很多困難。例如：當(dāng)三維的指紋被指紋錄入設(shè)備掃描成二維的數(shù)字圖像時(shí)，會丟失一部分信息、，手指劃破、割傷、弄臟、不同干濕程度以及不同的按壓方式，還會導(dǎo)致指紋圖像的變化，這給可靠的特征提取帶來了相當(dāng)?shù)乩щy。例如傳統(tǒng)的基于細(xì)節(jié)點(diǎn)的識別方法，是依靠提取指紋脊線上的細(xì)節(jié)點(diǎn)，然后對其位置和類型進(jìn)行匹配，來識別指紋的（詳細(xì)描述在第三章中），而噪聲會影響特征提取準(zhǔn)確度，增加錯(cuò)誤的特征點(diǎn)或丟失真正的特征點(diǎn)。當(dāng)噪聲很大時(shí)，就要增加圖像增強(qiáng)算法來改善圖像的質(zhì)量，但很難找到一種增強(qiáng)算法能夠適應(yīng)所用的噪聲，多種增強(qiáng)算法又會大幅增加算法運(yùn)行時(shí)間，不好的增強(qiáng)算法又會增加人為特征。當(dāng)噪聲增大時(shí)，提取了許多虛假細(xì)節(jié)點(diǎn)，還有可能丟失細(xì)節(jié)點(diǎn)。這就是傳統(tǒng)的基于細(xì)節(jié)點(diǎn)識別算法的不足之處之一，因?yàn)樗焕昧酥讣y圖像中的一小部分信息—細(xì)節(jié)點(diǎn)位置和方向，作為特征進(jìn)行匹配，丟失的蘊(yùn)涵在圖像中的其他豐富的結(jié)構(gòu)信息。不難想象，基于這種方法的識別算法，很難全面適應(yīng)指紋的變化。

　　系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案和論文結(jié)構(gòu)硬件平臺大致可以分為5個(gè)部分：成像系統(tǒng)（傳感器FPS200）、核心部分（AT89S51單片機(jī)）、RAM、EEPROM等器件。工作原理：指紋經(jīng)傳感器采集后，由傳感器直接轉(zhuǎn)成RGB格式，并且數(shù)據(jù)傳輸?shù)?a target='_blank' class='arckwlink_none'>MCU。MCU需要執(zhí)行大量的模式識別和圖像處理相關(guān)計(jì)算。固化的程序存儲在EEPROM中，這些指令控制了整個(gè)指紋識別系統(tǒng)的工作流程。RAM為內(nèi)存存儲臨時(shí)數(shù)據(jù)。這就構(gòu)成數(shù)據(jù)通道。在指紋算法方面，研究了基于細(xì)節(jié)點(diǎn)特征指紋自動識別系統(tǒng)的各部分構(gòu)成以及指紋圖像的預(yù)處理和細(xì)節(jié)特征提取。特征提取文章第一部分首先介紹了基于細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的指紋識別系統(tǒng)的構(gòu)成及原理。重點(diǎn)研究了其預(yù)處理過程，其中包括指紋圖像預(yù)濾波、方向圖計(jì)算、基于方向圖的指紋圖像濾波和指紋圖像二值化。最后介紹了對二值化后的指紋圖像細(xì)化的方法。第二部分介紹了硬件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，如：單片機(jī)的連接方法，外設(shè)寄存器選取，串口通信的實(shí)現(xiàn)等等 。第三部分介紹了指紋識別系統(tǒng)的軟件流程及與PC機(jī)接口通信的實(shí)現(xiàn)。