畢業設計-基于指紋識別技術的考勤系統的研究與設計-免費閱讀

　　

【正文】 我將永遠銘記各位老師對我在學習、生活等各方面的諄諄教誨和無微不至的關懷。 圖 46 二值化后的指紋圖像 第 31 頁 共 34 頁 圖像的細化 首先對二值化后的圖像進行一次二值濾波處理，然后通過逐層迭代算法，得到如圖 47所示的指紋細化圖像 。經過上述濾波處理后 ， 一些斷裂和叉連現像被消除了 ， 紋線也得到了增強 ， 如圖 45所示。每一行的系數由中間向兩端很快地衰減 ， 這是為了避免破壞大曲率的紋線構型。 圖 42 指紋的方向圖 第 28 頁 共 34 頁 方向圖求出后，需要平滑圖中的噪音。 2. 指紋的比對 在進行指紋比對之前 ， 一定要存在指紋數據庫。經過此細 化算法處理后 ， 得到單像素寬的 8連通的指紋圖像。如果此連接成分數為 1， 則說明刪除當前像素點不會改變原圖的連通性 ； 若大于 1 ， 則改變了原圖的連通性。那么對高通濾波而言， ),( vuH 使高頻分量通過，低頻分量抑制。二維中值濾波的窗口形狀和尺寸對濾波效果影響較大，不同的圖象和不同的應用要求，往往采用不同的窗口形狀和尺寸。在實際運用中不需要圖象的統計特性，這帶來很多的方便，但是對一些細節多，特別是點、線、頂尖細節多的圖像不宜采用中值濾波方法。 2) 刪除 刪除算法把同時滿足以下條件的像素 p 值取為 0 ： a) p為 1 像素 ； b) (p1 + p2 + p3)(p5 + p6 + p7)+(p3 + p4 + p5)(p7 + p8 + p1) = 0 ； c) p不是端點。根據指紋圖中脊線與谷線寬度大致相等的特點 ， 即二值化后黑白像素的個數應大致相同 ， 采用局部域值自適應算法。由于其應用的特殊性 ， 決定其特殊的設計方法。dS ， 進一步得到其最小值 S=min( dS / 39。39。像素點的方向是指其灰度值保持連續性的方向 ， 可以根據像素點鄰域中的灰度分布來判斷 ， 反映了指紋圖上紋線的方向。在這種情 況下 ， 用通常的基于灰度的預處理方法就會產生誤特征。 第 18 頁 共 34 頁 指紋識別模塊算法 預處理 指紋的特征是指指紋脊線的某種構型 ， 如端點、分叉等。 半導體指紋傳感器使用了可以局部調整的自動控制技術 ， 可以自動調節指紋圖像像素行 ， 以及指紋局部范圍的靈敏度 ， 產生高質量的指紋圖像 。 它是最常見的半導體取像傳感器 。 關于光學取像技術的新技術 (CCD原理不變 )有： (1) 利用小纖維光束來獲取指紋圖像。 像輸入 指紋取像為數字圖像后才能被計算機識別，指紋圖像的質量直接影響到識別的精度以及指紋識別系統的處理速度，因此指紋取像技術是指紋識別系統的關鍵技術之一。本章將對指紋識別模塊的結構進行闡述，并對預處理過程提出了自己的算法。 大容量數據存儲器 大容量數據存儲器主要用來保存考勤記錄，由于考勤記錄必須在一段時間內有效保存， 第 14 頁 共 34 頁 并且不能因斷電而丟失數據，因此選用 E2PROM芯片作為存儲器。其他通用雙向 I/O 口用來檢測鍵盤的按鍵信號，以及控制液晶顯示器的顯示、大容量存儲器和實時時鐘的讀寫操作。 ： (1)設置考勤機的日期、時間； (2)設置考勤機的網絡地址碼； (3)設置考勤機的進出狀態； 第 11 頁 共 34 頁 (4)獲取考勤機中用戶指紋總數和指紋編號詳細列表； (5)刪除考勤機中指定用戶指紋或所有指紋； (6)獲取和設置考勤機中指定用戶指紋的特征數據； (7)獲取考勤機中考勤記錄總數和詳細考勤記錄； (8)刪除考勤機中所有考勤記錄。指紋考勤機的控制軟件功能主要包括四類 ： 考勤識別驗證、用戶指紋管理、考勤機設置、聯機管理。 4 4 鍵盤 、大屏幕 LCD 液晶顯示器和蜂鳴器是指紋考勤機的人機交互接口設備。管理 PC機定時 (如一周 /一月 )通過 485 網絡與聯網的所有指紋考勤機通訊，從各臺指紋考勤機中讀取考勤記錄和已登記用戶的指紋數據，并根據管理需要，統一修改各臺指紋考勤機的參數， 調整用戶從不同門進出的權限。對于預處理過程，提出了新的算法。正因為如此，權威機構認為在應用中 1%的誤判率就可以接受。細節特征的集合形成一個拓撲結構，指紋比對的過程實際就是兩個拓撲結構的匹配問題。通過算法檢測指紋中這兩類特征點的數量以及每個特征點的類型、位置和所在區域的紋線方向是特征提取的任務。這些方法通常是分別得到骨架和方向流結構，缺乏相關性。指紋圖像預處理 是自動指紋識別系統基礎，是進行指紋特征提取和指紋識別不可缺少的重要步驟。光線經玻璃射到谷的地方后在玻璃與空氣的界面發生全反射，光線被反射到 CCD，而射向脊的光線不發生全反射，而是被脊與玻璃的接觸面吸收或者漫反射到別的地方，這樣就在 CCD 上形成了指紋的圖像。如圖 13 所示： 圖 13 指紋識別系統框圖 1. 指紋圖像采集 較早出現的活體指紋采集設備是光電式的，現在仍為大多數自動指紋識別系統所使用。作為驗證的前提條件，他或她的指紋必須在指紋庫中已經注冊。 與此同時，圖像處理技術在許多應 用領域受到廣泛重視并取得了重大的開拓性成就，屬于這些領域的有航空航天、生物醫學工程、工業檢測、機器人視覺、公安司法、軍事制導、文化藝術等，使圖像處理成為一門引人注目、前景遠大的新型學科。他們對航天探測器徘徊者 7號在 1964年發回的幾千張月球照片使用了圖像處理技術，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進行處理，并考慮了太陽位置和月球環境的影響，由計算機成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。以指紋為代表的生物識別技術的發展和應用已被公認將會給身份識別領域帶來一場革命，并已經成為各國學術界和工業界研究的熱點之一。生物識別技術認定的是人本身，沒有什么能比這種認證方式更安全、更方便了。 第 1 頁 共 34 頁 緒論 研制背景 隨著網絡與通信技術的飛速發展和人類物理與虛擬活動空間的不斷擴大，現代社會對于人類自身身份識別的準確性、安全性與實用性提出更高要求。由于每個人的生物特征具有與其他人不同的唯一性和在一定時期內不變的穩定性，不易偽造和假冒 ，所以利用生物識別技術進行身份認定，安全、可靠、準確。 第 2 頁 共 34 頁 數字圖像處理發展概況 本文的指紋識別模塊的預處理過程都是基于數字圖像處理的基礎上實現的。隨后又對探測飛船發回的近十萬張照片進行更為復雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創舉奠定了堅實的基礎，也推動了數字圖像處理這門學科的誕生。 隨著圖像處理技術的深入發展，從 70年代中期開始，隨著計算機技術和人工智能、思維科學研究的迅速發展，數字圖像處理向更高、更深層次發展。指紋以一定的壓縮格式存儲，并與其姓名或其標識 (ID， PIN)聯系起來。后來出現的電容式和電感式的采集設備，在某些條件下可提高指紋采集的質量，但在耐磨性和穩定性等方面還存在一些問題。 由于最近光學設備的革新，極大地降低了設備的體積。好的預處理方法可以使得到的單像素寬脊線線條二值圖像更接近被提取者的指紋，更準確地反映被提取指紋的特征。 圖 14 預處理框圖 3. 特征提取 指紋的特征點分為全局特征和 (如奇異點、中心點 )和局部特征 (指紋細節點 )。 4. 指紋分類 指紋分類的主要目的是方便大容量指 紋庫的管理，減小搜索空間，加速指紋匹配過程。由于采集過程中的變形、特征點定位的偏差、真正特征點的缺失和偽特征點的存在等問題，即使是兩枚同源的指紋，所獲得的特征信息也不可能完全一樣，指紋比對的過程必然是一個模糊匹配問題。 FRR實際上也是系統易用性的重要指標。本文提出的算法得出 指紋圖上各像素點的局部方向性 ， 并據此對指紋圖做相應方向的切向平滑，銳化濾波 ， 然后做二值化、細化處理，從而得到指紋的細化圖像。 pc管理機 485網絡 1號考勤機 2號考勤機 ? N號考勤機 1號門控 2號門控 1號門控 圖 21 指紋考勤系統網絡框圖 第 9 頁 共 34 頁 指紋考勤系統硬件介紹 指紋考勤系統的硬件是以 CPU中央處理器為中心進行設計的。用戶通過鍵盤輸入 用戶信息 ； 液晶顯示器可顯示當前日期、時間，以及識別的用戶編號、錯誤代碼等信息 ； 蜂鳴器可以給用戶提示操作狀態和識別結果。計算機上的通訊接口管理設置軟件包括 ：與指紋考勤機進行串行通訊的接口動態連接庫，與指紋考勤機的聯機管理功能相配套的管理設置程序。 控制軟件流程框圖 控制軟件的功能管理循環、控制軟件主循環的及控制軟件的考勤操作如圖 2 2 25所示： 圖 23 控制軟件的功能管理循環 用戶管理 確認鍵 進入相應功能 返回 取消鍵 —— 鍵 等待按鍵 驗證管理員指紋 時間 設置 刪除 指紋 修改 指 紋 添加 指紋 人工 考勤 切換顯示 “人工” “添加” “修改” “刪除” “時間” 設置狀態 第 12 頁 共 34 頁 圖 23 控制軟件的主循環 圖 25 控制軟件的考勤操作 系統硬件的實現 指紋考勤機的硬件是以 CPU中央處理器為中心進行設計的。 指紋識別模塊 指紋識別模塊采用 CPU內嵌式的、具有 RS232接口的指紋識別系統獨立模塊 FDA01，能方便自如地集成于各類指紋識別應用產品中。 實時時鐘 指紋考勤機中的實時時鐘是所有考勤記錄的時間基準，實時時鐘不僅要滿足時間的準確性，同時還要求在停電時仍能正常計時。 FDA01 指紋識別模塊結構組成 FDA01 指紋識別模塊由指紋處理模塊和光學指紋采集頭組成，其結構框圖如圖 31 所示。指紋取像技術有多種 ， 目前按原理可分成兩大類 ： 光學取像技術和非光學取像技術。小纖維光束垂直射到指紋的表面 ， 它照亮指紋 ，并通過探測指紋反射光來獲取圖像 。 在半導體硅片表面約有 100 000個電容傳感器 ， 其外面是絕緣表面，當用戶將手指按壓在該半導體表面上時 ， 皮膚組成了電容陣列的另一面。 例如 ： 通過增強半導體傳感器的靈敏度可以感知一個對比度差的指紋圖像 (如干燥的指紋 )， 從而產生清晰的指紋圖像 ； 通過局部調整可以檢測指紋圖像不清晰的區域 (如手指壓得較輕的地方 )。為了提取這些特征 ， 必須先把灰度的指紋圖處理為二值線型圖 ， 此過程即指紋圖像預處理。為了避免這種情況 ， 可以利用指紋圖的局部方向特性 ， 即在紋線的切線方向上進行平滑 ， 在其法線方向上進行邊緣銳化，以求得最接近指紋實際構型的處理結果。我們設定 8個方向 ， 如圖 32所示 ， 各方向之間夾角為π / 8 ， 以 1～ 8 表示。41, kkd d kkS f i j f i j???? (32) p71