基于matlab指纹识别论文

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1、matlab指纹识别系统摘要本文系统地介绍了指纹识别技术的发展和国内外研究应用现状，阐述了建立指纹识别系统的必要性和意义。以数字图像处理为基础，研究指纹识别的原理和方法，重点分析基于神经网络指纹识别算法、滤波特征和不变矩指纹识别算法和指纹匹配算法，将matlab作为仿真工具，针对已有的三种指纹识别算法进行编程识别；并通过实验论证各种算法的优缺点。关键字：指纹识别；算法；matlab仿真AbstractThispapersystematicallyintroducesthedevelopmentoffingerprintreco

2、gnitiontechnologyapplicationstatusathomeandabroad,establishingafingerprintidentificationsystemdescribedthenecessityandsignificance.Basedondigitalimageprocessingtostudytheprinciplesandmethodsoffingerprintidentification,thefocusoffingerprintrecognitionalgorithmbasedon

3、neuralnetwork,filterandmomentinvariantfingerprintrecognitionalgorithmandfingerprintmatchingalgorithm,matlabasasimulationtoolfortheexistingthreeFingerprintrecognitionalgorithmprogramming;andvariousalgorithmsthroughexperimentsdemonstratetheadvantagesanddisadvantages.K

4、eywords:fingerprintidentification;Algorithm;matlabsimulation目录第一章绪论21.1引言21.2指纹识别技术的发展和研究现状31.3指纹识别研究的目的和意义51.4本论文结构6第二章指纹识别的理论和方法72.1指纹识别的基本原理72.2指纹识别系统工作流程72.3指纹识别技术的方法82.3.1神经网络指纹识别算法82.3.2滤波特征和不变矩指纹识别算法92.3.3指纹匹配算法11第三章matlab仿真实验结果与分析143.1算法matlab仿真结果143.2结果分析15

5、第四章总结与展望17参考文献18附录19致谢23第一章绪论1.1引言随着网络信息化时代的快速发展，个人身份的数字化和隐性化水平也得到了提高。如何准确鉴定一个人的身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个关键性社会问题。目前，我国的各种管理大部分使用证件、磁卡、IC卡和密码，这些手段无法避免伪造或遗失，密码也很容易被窃取或遗忘。这些都给管理者和使用者带来很大不方便。生物特征身份鉴别方法可以避免这些麻烦。因此，这一技术已成为身份鉴别领域的研究热点。生物特征识别(BiometriCS)技术是指通过计算机利用人体所固有的生理特征

6、或行为特征来进行个人身份鉴别。生理特征与生俱来，多为先天性的;行为特征则是习惯使然，多为后天性的。这里将生理和行为特征统称为生物特征，用于身份鉴别的生物特征应具有普遍性，即任何人都具有这一特征;唯一性，不同人的这一特征各不相同;稳定性，这一特征不随时间、外界环境等的变化发生改变;可接受性，用这一特征进行人体身份鉴别可以被人们接受和认可;防伪性，这一特征不易仿造、窃取。目前，常见的生物特征识别手段主要有人脸、指纹、手形、手部血管分布、虹膜、视网膜、手写体、声音和脸部热量图等。它们有的已逐步得到推广和应用，有的还仅处于实验研究阶段

7、。其中，人脸、指纹、手形、手部血管分布、虹膜、视网膜和脸部热量图属于生理特征，手写体属于行为特征，而声音则兼有两方面的属性。下面主要对其中指纹识别技术作介绍和研究。指纹识别技术——不同人的指纹，即使同一个人不同手指的指纹，纹线走向及纹线的断点和交叉点等各不相同，也就是说，每个指纹都是唯一的。另外，指纹不随年龄的增长而发生变化，是终生不变的。依靠这种唯一性和稳定性，可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就能验证他的真实身份。指纹用于身份鉴定的历史悠久。早在古叙利亚和中国，指纹鉴别就己经开始应用。

8、19世纪初，科学研究发现了至今仍然承认的指纹的两个重要特征，一个是两个不同手指的指纹纹线的式样不同，另一个是指纹纹线的式样终生不变。这个研究成果使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用。早期的指纹识别依靠人工对比方式进行。由于指纹结构的复杂性及对指纹识别要求的严格性，导致人工识别指纹