发布时间 : 星期二 文章基于指纹识别技术的考勤系统的研究与设计更新完毕开始阅读6470b783e53a580216fcfe75
的发展而不是FTIR的发展。例如：可以利用纤维光束来获取指纹图像。纤维光束垂直射到指纹的表面，它照亮指纹并探测反射光。另一个方案时把含有微型三棱镜矩阵的表面安装在弹性的表面上，当手指压在此表面上时，由于脊和谷的压力不同而改变了微型三棱镜的表面，这些变化通过三棱镜光的反射而反映出来。
2. 预处理
通常，指纹采集器采集到的指纹是低质量的，存在的噪声较多。通过预处理，将采集到的指纹灰度图像通过预滤波、方向图计算、基于方向图的滤波、二值化、细化等操作转化为单像素宽的脊线线条二值图像，基于此二值图像对指纹的中心参考点以及细节特征点特征等进行提取。指纹图像预处理是自动指纹识别系统基础，是进行指纹特征提取和指纹识别不可缺少的重要步骤。好的预处理方法可以使得到的单像素宽脊线线条二值图像更接近被提取者的指纹，更准确地反映被提取指纹的特征。因此可以使后续处理中提取的指纹特征更准确，特征提取更迅速。指纹图像预处理的一般过程如图1-4所示。
指纹图像的预处理一般采用图像增强、二值化和细化的方法来抽取脊的骨架。这类方法受指纹图像质量的影响比较大，难以得到令人满意的结果。很多研究者提出了不同的预处理方法，这些方法是用局部脊方向和局部自适应阈值来增强指纹图像，但各自都有一些局限性。例如，用分块的方法实现局部自适应阈值并得到该块内的脊方向。这些方法通常是分别得到骨架和方向流结构，缺乏相关性。
预处理 预滤波方向图方向滤波二值化细化 3. 特征提取
指纹的特征点分为全局特征和(如奇异点、中心点)和局部特征(指纹细节点)。在考虑局部特征的情况下，英国的(E. R .Herry)认为，在比对时只要13个特征点重合，就可以确认是
图1-4 预处理框图
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同一个指纹，对于不同的应用情况，要求匹配的特征点的个数会有所不同，如：用在公安刑侦时要求匹配特征点的个数就要比用在指纹考勤时多。指纹的细节特征可以有150种之多，但这些特征出现的概率并不相等，很多特征是极其罕见的。一般在自动指纹识别技术中只使用两种细节特征：纹线端点与分叉点。纹线端点指的是纹线突然结束的位置，而纹线分叉点则是纹线突然一分为二的位置。大量统计结果和实际应用证明，这两类特征点在指纹中出现的机会最多、最稳定，而且比较容易获取。更重要的是，使用这两类特征点足以描述指纹的唯一性。通过算法检测指纹中这两类特征点的数量以及每个特征点的类型、位置和所在区域的纹线方向是特征提取的任务。
4. 指纹分类
指纹分类的主要目的是方便大容量指纹库的管理，减小搜索空间，加速指纹匹配过程。指纹分类技术越完善，能够划分的类型越细，样本数据库每个类别中所包含的样本数量就会越少，对一次识别任务来讲，需要比对的次数和时间开销就会越少。在大部分研究中，指纹一般分为五类：漩涡型(whorl)、左环型(left loop)、右环型(right loop)、拱型(arch)、尖拱型(tented arch)。对于要求严格的指纹识别系统，仅按此分类是不够的，还需要进一步更加细致的分类。
5. 指纹比对
指纹比对指的是通过对两枚指纹的比较来确定它们是否同源的过程，即两枚指纹是否来源于同一个手指。指纹比对主要是依靠比较两枚指纹的局部纹线特征和相互关系来决定指纹的唯一性。指纹的局部纹线特征和相互关系通过细节特征点的数量、位置和所在区域的纹线方向等参数来度量。细节特征的集合形成一个拓扑结构，指纹比对的过程实际就是两个拓扑结构的匹配问题。由于采集过程中的变形、特征点定位的偏差、真正特征点的缺失和伪特征点的存在等问题，即使是两枚同源的指纹，所获得的特征信息也不可能完全一样，指纹比对的过程必然是一个模糊匹配问题。
6. 可靠性问题
计算机处理指纹图像时，只是涉及了指纹有限的信息，而且比对算法不是精确的匹配，因此其结果不能保证100%准确。指纹识别系统的重要衡量标志是识别率，它主要由两部分组成：拒判率(false reject rate，FRR)和误判率(false accept rate，FAR)。我们可以根据不同的用途来调整这两个值，FRR和FAR是成反比的，可以用 1~1.0的数或百分比来表示。图1-5的ROC(Receiver Operating Curve)曲线给出FAR和FRR之间的关系。尽管指纹识别系统存
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在可靠性问题，但其安全性也比相同可靠性级别的“用户ID十密码”方案的安全性高得多。例如采用四位数字密码的系统，不安全概率为0.01%，如果同采用误判率为0.01%指纹识别系统相比，由于不诚实的人可以在一段时间内试用所有可能的密码，因此四位数密码并不安全，但是他绝对不可能找到一千个人去为他把所有的手指(十个手指)都试一遍。正因为如此，权威机构认为在应用中1%的误判率就可以接受。FRR实际上也是系统易用性的重要指标。由于FRR和FAR是相互矛盾的，这就使得在实际应用系统的设计中，要权衡易用性和安全性。一个有效的办法是比对两个或更多的指纹，从而在不损失易用性的同时，最大限度地提高了系统的安全性。
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图1-5 FAR和FRR之间的ROC关系曲线
1.4 本文的结构安排
本文的主要内容：
(1) 首先介绍了指纹识别技术的发展现状及原理，数字图像处理的现状。
(2) 在第二部分针对单机式指纹考勤系统的硬件组成和控制软件进行了简要的介绍。 (3) 第三部分介绍了指纹识别模块，指纹识别模块是指纹识别系统的核心部分，所以我们对指纹识别算法进行了详细的阐述。对于预处理过程，提出了新的算法。本文提出的算法得出指纹图上各像素点的局部方向性，并据此对指纹图做相应方向的切向平滑，锐化滤波，然后做二值化、细化处理，从而得到指纹的细化图像。
(4) 最后通过Matlab程序仿真得到了理想的图像，验证了算法的可行性。
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2 指纹考勤系统的构造介绍
2.1 系统结构框图
本指纹考勤机的最主要特点是将独立识别与联网设置相结合。独立识别是指，考勤机本身就具有识别、验证、登记、修改、删除指纹以及考勤登记、门控等管理功能，可以完全脱离PC机独立完成指纹考勤任务。联网设置是指，利用485网络，把多台指纹考勤机与一台管理PC机连接起来，通过管理PC机，可以统一设置所有联网指纹考勤机的运行参数，如统一设置时间、进出状态，统一设置指纹识别参数，统一管理每台指纹考勤机中的所有指纹，使用户的指纹可以做到一次登记，多处使用。
图2-1是利用本指纹考勤机组成的指纹考勤系统框图。在平时一般情况下，各台指纹考勤机自行完成指纹的登记、识别、考勤登记、门控等功能，无须与管理PC机发生关系。管理PC机定时(如一周/一月)通过485网络与联网的所有指纹考勤机通讯，从各台指纹考勤机中读取考勤记录和已登记用户的指纹数据，并根据管理需要，统一修改各台指纹考勤机的参数，调整用户从不同门进出的权限。 pc管理机
485网络
1号考勤机 2号考勤机 ? N号考勤机
1号门控 2号门控 1号门控
图2-1指纹考勤系统网络框图
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