基于matlab的指纹识别方法
【技术领域】
[0001]本发明属于人的鉴别，例如指纹、脚印或压印技术，尤其涉及基于MATLAB的指纹识别方法。
【背景技术】
[0002]目前有很多的生物测定技术可用于身份认证，包括虹膜识别技术、视网膜识别技术、面部识别、签名识别、声音识别技术、指纹识别等，具有安全、可靠的特点，其中自动指纹识别系统是目前研究最多、最有应用前景的生物识别系统。
[0003]指纹识别技术的应用十分广泛，指纹因具有终生不变性及稳定性，而且不同人指纹相同的概率几乎为零，因此指纹自动识别系统被广泛应用于案例分析、商业活动中的身份鉴别等领域。指纹识别技术的发展得益于现代电子集成制造技术的进步和快速可靠的算法的研究。
[0004]指纹门禁系统通过将用户的指纹特征与指纹特征数据库中的数据进行对比实现用户身份的鉴别，并不直接保存和使用用户的指纹图像信息，不会侵犯到用户的隐私信息，是当前技术最先进、应用最广泛的门禁系统。
[0005]对指纹识别技术来说，被广泛应用意味着它能在影响亿万人的日常生活的各个地方使用。通过取代个人识别码和口令，指纹识别技术可以阻止非授权的“访问”，可以防止盗用ATM、蜂窝电话、智能卡、桌面PC、工作站及其计算机网络；在通过电话、网络进行的金融交易时进行身份认证；在建筑物或工作场所指纹识别可以取代钥匙、证件、图章等。
[0006]而现有技术中，指纹识别具有识别出错率大的问题，且识别后由于需要隐藏用户隐私信息，而将识别信息删除，在某些重要情况下，此指纹信息具有重要意义，所以进行加密储存具有重要作用。
【发明内容】
[0007]本发明为解决上述技术问题，采取以下技术方案:基于MATLAB的指纹识别方法。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
[0008]所述基于MATLAB的指纹识别方法，包括，
[0009]S1:指纹采集，使用C型指纹识别装置，采集侧纹图像及正纹图像；
[0010]S2:预处理，将所述正纹图像及所述侧纹图像分别进行规格化处理，分割成九宫格，形成正纹九宫格和侧纹九宫格；
[0011]S3:特征提取:提取所述正纹九宫格及所述侧纹九宫格中单元格内的指纹线交叉点；提取所述侧纹图像和所述正纹图像所连接的纹线连接点；
[0012]S4:后处理，去除单元格内图像边缘端点；
[0013]S5:特征匹配，将指纹线交叉点和纹线连接点分别对应相应的函数进行匹配；
[0014]S6:得出匹配结果；
[0015]S7:将单元格随机排列位置进行记录存储。
[0016]其中，所述S2，还包括，图像二值化，图像增强和图像细化。
[0017]其中，所述S4，还包括，所述指纹线交叉点和所述纹线连接点进行光滑处理。
[0018]其中，所述S6，若匹配结果为错误，则进行蜂鸣预警。
[0019]其中，所述C型指纹识别装置包括指纹识别区，所述指纹识别区设置指纹擦除C型环，所述指纹擦除C型环与所述指纹识别区大小、形状相适配。
[0020]其中，所述指纹擦除C型环与所述指纹识别区贴合处设置绵层。
[0021]其中，所述C型指纹识别装置包括存储器。
[0022]本发明的有益效果为:降低指纹识别失误率，提升识别效率，提高指纹识别设备的安全性，具有存储功能，将指纹信息加密存储，在某些特定场合可以提取作为证据使用。
【附图说明】
[0023]图1为本发明基于MATLAB的指纹识别方法的流程示意图；
[0024]图2为本发明的C型指纹识别装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0025]以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施方案可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。
[0026]如图1-2所示，一种基于MATLAB的指纹识别方法，包括如下步骤，SI，首先进行指纹采集，将手指放入C型指纹识别装置内的指纹识别区处，进行指纹的采集，采集的图像包括侧纹图像和正纹图像。
[0027]S2，对采集后的正纹图像和侧纹图像进行预处理，将正纹图像和侧纹图像分别规格化处理，分割成九宫格。分别为正纹九宫格和侧纹九宫格。然后将图像二值化，再进行图像增强，再进行图像细化。使得纹路更加清晰。
[0028]图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为O或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。
[0029]S3，特征提取，正纹九宫格和侧纹九宫格内的指纹图像由于自身属性会具有不同的纹线交叉点，将单元格内的纹线交叉点提取出来，进行记录。将正纹图像和侧纹图像的连接点进行提取，提取出为纹线连接点。
[0030]S4，后处理，分割成九宫格后的正纹图像和侧纹图像，在单元格内会具有边缘，将图像边缘端点去除，提高识别准确率。再将指纹线交叉点和纹线连接点进行光滑处理。光滑处理又可成为平滑处理或模糊处理，用于减少噪声的功用。
[0031]S5，特征匹配，将指纹线交叉点和纹线连接点分别进行相应的函数，进行匹配计算。函数部分可由现有技术实现，在此不做详细说明。
[0032]S6，将计算的匹配数据进行对比后得出匹配结果，若匹配结果正确，则可被授权。若匹配结果错误，则进行蜂鸣预警，进行提示。
[0033]S7，将单元格进行随机排列，打乱其位置信息，对其加密，然后进行记录存储。打乱后的信息，他人无法进行提取使用，保护了用户的隐私安全，而在某些特殊场合下。例如公安人员需要取证以及使用时，即可进行解密，查取指纹输入信息或调取指纹信息进行使用。
[0034]在一些可选的实施例中，所述C型指纹识别装置包括指纹识别区I，所述指纹识别区I设置指纹擦除C型环2，所述指纹擦除C型环2与所述指纹识别区I大小、形状相适配。
[0035]在一些可选的实施例中，所述指纹擦除C型环2与所述指纹识别区I的贴合处设置绵层3o
[0036]在一些可选的实施例中，所述C型指纹识别装置包括存储器。用于存储S7中的信息。
[0037]本领域技术人员还应当理解，结合本文的实施例描述的各种说明性的逻辑框、模块、电路和算法步骤均可以实现成电子硬件、计算机软件或其组合。为了清楚地说明硬件和软件之间的可交换性，上面对各种说明性的部件、框、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了一般地描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和对整个系统所施加的设计约束条件。熟练的技术人员可以针对每个特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本公开的保护范围。
【主权项】
1.基于MATLAB的指纹识别方法，其特征在于，包括: 51:指纹采集，使用C型指纹识别装置，采集侧纹图像及正纹图像； 52:预处理，将所述正纹图像及所述侧纹图像分别进行规格化处理分割成九宫格，形成正纹九宫格和侧纹九宫格； 53:特征提取:提取所述正纹九宫格及所述侧纹九宫格中单元格内的指纹线交叉点；提取所述侧纹图像和所述正纹图像所连接的纹线连接点； 54:后处理，去除单元格内图像边缘端点； 55:特征匹配，将指纹线交叉点和纹线连接点分别对应相应的函数进行匹配； 56:得出匹配结果； 57:将单元格随机排列位置进行记录存储。2.如权利要求1所述的基于MATLAB的指纹识别方法，其特征在于，所述S2，还包括，图像二值化，图像增强和图像细化。3.如权利要求1所述的基于MATLAB的指纹识别方法，其特征在于，所述S4，还包括，所述指纹线交叉点和所述纹线连接点进行光滑处理。4.如权利要求1所述的基于MATLAB的指纹识别方法，其特征在于，所述S6，若匹配结果为错误，则进行蜂鸣预警。5.如权利要求1所述的基于MATLAB的指纹识别方法，其特征在于，所述C型指纹识别装置包括指纹识别区，所述指纹识别区设置指纹擦除C型环，所述指纹擦除C型环与所述指纹识别区大小、形状相适配。6.如权利要求5所述的基于MATLAB的指纹识别方法，其特征在于，所述指纹擦除C型环与所述指纹识别区的贴合处设置绵层。7.如权利要求1所述的基于MATLAB的指纹识别方法，其特征在于，所述C型指纹识别装置包括存储器。
【专利摘要】基于MATLAB的指纹识别方法，包括，S1：指纹采集，使用C型指纹识别装置，采集侧纹图像及正纹图像；S2：预处理，将所述正纹图像及所述侧纹图像分别进行规格化处理分割成九宫格，形成正纹九宫格和侧纹九宫格；S3：特征提取：提取所述正纹九宫格及所述侧纹九宫格中单元格内的指纹线交叉点；提取所述侧纹图像和所述正纹图像所连接的纹线连接点；S4：后处理，去除单元格内图像边缘端点；S5：特征匹配，S6：得出匹配结果；S7：将单元格随机排列位置进行记录存储。降低指纹识别失误率，提升识别效率，提高指纹识别设备的安全性，具有存储功能，将指纹信息加密存储，在某些特定场合可以提取作为证据使用。
【IPC分类】G06K9/00
【公开号】CN105117716
【申请号】CN201510611239
【发明人】高志军, 伍爵博, 陈婷, 刘鑫
【申请人】镇江锐捷信息科技有限公司
【公开日】2015年12月2日
【申请日】2015年9月22日