w/2 w/2
Gg(s,t)={1/ΣΣhg(x,y, θ(m,n),f(m,n), σx,σy)G(s+x,t+y)}
y=-w/2 x=-w/2
(3-3)

特征提取
特征点的提取（10几个）
细节点的x,y坐标
细节点的方向，这个方向就是该细节点所在的块的块方向
细节点的类型，即脊线端点或脊线分叉点
细节点对应的脊线

系统硬件设计
• 本系统功能图：


系统硬件设计
硬件系统图

指纹识别模块
系统结构框图
입법 창안
图像采集 模块
系统整体
图像处理及 识别模块
사회창안 주간참여
输出 模块

DSP进行进一步处理，完成指纹图像脊线提取； 再由DSP完成匹配识别算法，并输出高电平或 低电平代表匹配结果

L/O/G/O
Thank you
采集指纹图像
• 光学技术：将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，用棱镜 将其投射在电荷耦合器件（CCD）上，进而形成脊线（指纹图像中具 有一定宽度和走向的纹线）呈黑色、谷线（纹线之间的凹陷部分）呈 白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。 • 硅技术即CMOS技术：硅传感器做电容的一个极板，手指则是另一极 板，利用手指纹线的脊和谷相对于平滑的硅传感器之间的电容差，形 成灰度图像。 • 超声波技术：利用超声波具有穿透材料的能力，且随材料的不同产生 大小不同的回波（超声波到达不同材质表面时，被吸收、穿透与反射 的程度不同），因此，利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异，就可以 区分指纹脊与谷所在的位置。超声波技术所使用的超声波频率为 1×104Hz～1×109Hz，能量被控制在对人体无损的程度。

指纹图像滤波
• 在指纹处理中用到滤波器，主要在于去除图像噪声，增强 图像质量，即增强指纹脊与谷的对比度，修补图像——连 接脊中出现的断点、去除图像中的叉连现象。Gabor滤波 器可以在空域和频域上获得最佳的分辨率,具有良好的带 通性和方向选择性。 • 滤波过程公式：
{ΣΣ[gx2(s',t')-gy2(s',t')]}
S'=s+mW
s=1 t=1
W
W
t'=t+nW

计算脊线频率
• 指纹纹理除了具有稳定的方向性特征外， 还具有稳定的频率性特点。在指纹图像的 一个局部区域内，脊线和谷线的纹理走向 平行，同时沿脊谷方向的灰度分布近似于 正弦包络。 • 脊线频率被定义为两条脊线之间间距的倒 数。通过定位该包络中极大、极小值点， 就能得到相应的脊线间距和谷线间距，进 而计算出脊线频率。
预处理
计算脊线的方向
计算脊线频率

计算脊线方向
(1)将指纹图像分割成足够小的子块，以满足块中纹理近似平 行的条件。 (2)对一个子块中的每一个点P(s,t)(s,t=0,1,w-1)，利用sobel 算子分别计算其x方向梯度和y方向梯度。 (3)利用下面的公式计算每个子块的方向θ(m,n)。 其公式为： w w {ΣΣ2gx(s',t')gy(s',t')} S=1 t=1 Θ（m,n）= (½ ) Tan-1 (3-1)
主讲方面
1 2 指纹识别系统的构成及原理 硬件系统的结构
3
软件流程及系统初始化

指纹识别系统的构成及原理
指纹特征分析 호민관클럽의 역할
基 本 纹 路
环形 弓形 螺旋形
总 体 特 征 局 部 特 征
模式区，核心点，三角点，式样线，纹数 （模式区内指纹纹 路的数量 ）
L/O/G/O
指纹锁的设计与实现
小组成员：夏珏琳，肖晶晶，李梦杨，张思，张雨
主讲人：夏珏琳
前言
• 门锁，作为人类安全卫士，从以前的简单机械门锁发展到 今天的种类和功能都趋于多样化的智能门锁。机械门锁是 L/O/G/O 使用机械钥匙开门，而机械钥匙容易丢失和复制，同样的 电子密码锁的密码也会因为被别人偷盗，而被非法打开。 而人体锁具有的生物特征——指纹，是与生俱来，终生不 变，人各有异的，它绝不会被丢失好复制。毫无疑问，指 纹锁也将成为IC卡门锁和感应卡门锁之后电控锁具的新主 角。除了住宅门锁，也可以应用于网上银行，电子商务， 医院里输血管理，保险金等公共福利的确认等等。总之， 指纹锁如今发展迅猛，前景可观。
节点：指纹纹路并不是连续的，平滑笔直的，而是经常出现 中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“节 点”。就是这些节点提供了指纹唯一性的确认信息。

1 指纹识别系统的原理及方法
指纹识别技术主要涉及四个功能 读取指纹图象、提取特征、保存数据和比对

系统硬件设计
指纹图像经过传感器先送到FPGA缓冲，得到各 像素点的梯度值以及子块中极大值点的坐标，所 有这些数据连同原始数据以突发模式存入DDR SDRAM中
指纹模块 系统 处理流程
DSP计算出脊线方向和脊线频率，然后利用 GABOR对原始数据进行滤波，处理后的图像 数据再通过FPGA存入DDR SDRAM中

三种技术的比较

指纹识别
• 指纹识别算法
• 流程： 原理:利用图像信息的区域性差异来实现的
预处理

指纹识别算法
目的：减少低质量的图像对分类识别结 果的影响； 方法：先求方向图，后求频率图 。