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第四章 指纹识别系统硬件电路设计
给出系统总体框图，详细介绍了系统各部分电路的实现及功能分析。
第五章 指纹识别系统软件系统介绍
介绍DSP软件系统开发的集成开发环境CCS。介绍指纹图像采集的程序实现。
结论
总结本系统的研究成果及存在的不足。对未来系统改进、完善的期望与憧憬。
2 指纹识别技术基本原理
2.1 指纹识别技术概述
自动指纹识别都要经过指纹图像获取、特征提取和指纹匹配三个过程，指纹图像获取是指通过指纹采集器获取手指表面上的凹凸信息并转化为数字图像的过程，特征提取则从指纹图像中提取固有的指纹特征，指纹匹配一般来说是指对几幅指纹图像的指纹特征的匹配。
图2.1.1 指纹识别系统基本过程
如图2.1.1所示，用户通过指纹传感器采集完整的指纹，随后系统对采集到的指纹图像进行预处理及提取指纹特征，如果系统判定指纹数据有效（由指纹特征数量的阀值判定），则与指纹数据库中的指纹模板进行匹配对比，最后系统决策是否予以通过。这里提到了指纹数据库，事实上在实际的指纹识别系统中还有一个指纹注册的过程，方便把授权用户的指纹资料存入系统指纹库中，增强了系统的实用性。
根据识别阶段类型的不同，自动指纹识别系统可以分为指纹验证（Verification）系统（或称为1:1系统）和指纹辨别（Identification）系统（或称为1:N系统）。对于指纹验证系统来说，使用者需要同时输入指纹和自己的用户名，系统提取输入指纹的特征，同时系统根据输入的用户名从指纹数据库中读取在注册阶段保存的该使用者的指纹特征，然后将从数据库中读取的指纹特征与输入指纹的特征进行匹配，以此判断该用户是不是合法用户。由此看出，指纹验证过程只需要进行一次匹配对比，所以称为1:1系统。对于指纹辨别系统，使用者只需要输入指纹（不需要用户名），系统提取输入指纹的特征，然后系统根据某种设定的方法在找到能和输入指纹匹配成功的指纹之前不断地将从数据库中读取指纹特征和输入指纹的特征进行对比，如果最终找到了与输入指纹匹配的指纹，则系统予以通过（也可以增加输出相应用户名的功能）；如果在对比指纹数据库中的所以模板之后，未发现与之匹配的指纹，则拒绝该指纹。显然，从过程来看，指纹辨别系统需要经过N次的比对，故称之为1:N系统。从验证系统和辨别系统不同的处理过程可以看出，由于辨别系统得经过多次比对的复杂性，就效率而言，验证系统拥有明显的优势。在此，值得一提的是，在辨识系统中，一般采用某种分类技术来加快查询的速度，提高系统的运行速度[4]。
2.2 指纹传感器技术
指纹传感器是获取指纹图像数据的专用设备，用来实现指纹图像的自动采集，指纹传感器的性能在很大程度上决定了指纹识别系统性能的好坏。目前，绝大部分的指纹传感器是通过半导体传感器、光学扫描、温差感应传感器及超声波扫描等主要的传感技术来采集指纹图像的，其中电容式半导体指纹采集器应用较多。下面分别介绍几种指纹采集技术的特点[5]。
（1）光学指纹传感器
利用光学技术采集指纹的方法是历史最悠久的指纹采集技术。将手指放在光学镜片上，在内置光源的照射下，棱镜将其投射在电荷耦合器件（CCD）上，从而将手指上的脊线和谷线分开（脊线呈黑色、谷线呈白色）然后经过数字化形成可被算法处理的多灰度指纹图像。基于光学技术的指纹采集技术有使用时间长、分辨率高、适应温度变化能力强和价格低廉等优点。其也有体积大，对干湿手指的适用性差等缺点。而且近年来随着半导体传感器的快速发展，光学指纹传感器的成本优势逐渐丧失。
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