指纹比对算法

1. 指纹识别算法或者相关的图片像素的算法

您好，目前指纹识别系统大多都采用特征点匹配，识别系统将指纹图像经过去噪处理后，把指纹图像纹理细化，然后根据指纹的特征，找到指纹的特征点进行识别，它的识别速度快，能够满足一对多个指纹的识别需要。但是对于残缺、污损指纹，在进行特征点提取的过程中只能提取到部分特征点，不能达到指纹识别所需的特征点数量，不能完成识别。同时研究发现在指纹图像的某些局部图像中，变化不明显或是有规律变化的，所以根据这些局部图像的不变和有规律变化提出了基于图像匹配的指纹局部取像辅助识别系统。因此在原有指纹系统的基础上，增加了基于garbor方向滤波的指纹识别纹理匹配的算法，作为指纹识别系统的一种有效补充，提高了识别率和降低误识率。通过对数据库BVC2004中100张不同的指纹图像测试后，系统运行性能稳定可靠，该系统既可以用于有关部门对残缺、污损指纹的识别，同时也可以满足那些强调安全性的使用者的更高使用要求。

2. 毕业设计题目：指纹识别算法及其在保险箱系统中的应用，开题报告该怎么写

手指上的指纹表征了一个人的身份特征。1788年Mayer首次提出没有两个人的指纹完全相同，1823年Purkinie首次把指纹纹形分成9类，1889年Henry提出了指纹细节特征识别理论，奠定了现代指纹学的基础。但采用人工比对的方法，效率低、速度慢。20世纪60年代，开始用计算机图像处理和模式识别方法进行指纹分析，这就是自动指纹识别系统（简称AFIS）[1]。20世纪70年代末80年代初，刑事侦察用自动指纹识别系统（police�AFIS，P�AFIS）投入实际运用。20世纪90年代，AFIS进入民用，称为民用自动指纹识别系统（civil�AFIS，C�AFIS）。本文试图从指纹特征分析着手，阐述指纹作为人体身份识别的原理方法、指纹识别的主要技术指标和测试方法，以及实际应用的现实性与可靠性[2-4]。

1 指纹识别的原理和方法

1.1 指纹的特征与分类
指纹识别学是一门古老的学科，它是基于人体指纹特征的相对稳定与唯一这一统计学结果发展起来的。实际应用中，根据需求的不同，可以将人体的指纹特征分为：永久性特征、非永久性特征和生命特征[5]。
永久性特征包括细节特征（中心点、三角点、端点、叉点、桥接点等）和辅助特征（纹型、纹密度、纹曲率等元素），在人的一生中永不会改变，在手指前端的典型区域中最为明显，分布也最均匀[1]。细节特征是实现指纹精确比对的基础，而纹形特征、纹理特征等则是指纹分类及检索的重要依据。人类指纹的纹形特征根据其形态的不同通常可以分为“弓型、箕型、斗型”三大类型，以及“孤形、帐形、正箕形、反箕形、环形、螺形、囊形、双箕形和杂形”等9种形态[1]。纹理特征则是由平均纹密度、纹密度分布、平均纹曲率、纹曲率分布等纹理参数构成。纹理特征多用于计算机指纹识别算法的多维分类及检索。
非永久性特征由孤立点、短线、褶皱、疤痕以及由此造成的断点、叉点等元素构成的指纹特征，这类指纹有可能产生、愈合、发展甚至消失[1]。
指纹的生命特征与被测对象的生命存在与否密切相关。但它与人体生命现象的关系和规律仍有待进一步认识。目前它已经成为现代民用指纹识别应用中越来越受关注的热点之一。

1.2 指纹识别的原理和方法
指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，然后要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰，再通过指纹辨识软件建立指纹的特征数据。软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的数据点，即指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征。通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约490个数据。这些数据，通常称为模板。通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果[5-6]。采集设备（即取像设备）分成几类：光学、半导体传感器和其他。

2 指纹识别技术的主要指标和测试方法

2.1 算法的精确度

指纹识别系统性能指标在很大程度上取决于所采用算法性能。为了便于采用量化的方法表示其性能，引入了下列两个指标。
拒识率（false rejection rate，FRR）：是指将相同的指纹误认为是不同的，而加以拒绝的出错概率。FRR=（拒识的指纹数目／考察的指纹总数目）×100%。
误识率（false accept rate，FAR）：是指将不同的指纹误认为是相同的指纹，而加以接收的出错概率。FAR=（错判的指纹数目／考察的指纹总数目）×100%。
对于一个已有的系统而言，通过设定不同的系统阈值，就可以看出这两个指标是互为相关的，FRR与FAR成反比关系。这很容易理解，“把关”越严，误识的可能性就越低，但是拒识的可能性就越高。

2.2 误识率和拒识率的测试方法
测试这两个指标，通常采用循环测试方法[7]。即给定一组图像，然后依次两两组合，提交进行比对，统计总的提交比对的次数以及发生错误的次数，并计算出出错的比例，就是FRR和FAR。针对FAR=0.0001%的指标，应采用不少于1 415幅不同的指纹图像作循环测试，总测试次数为1 000 405次，如果测试中发生一次错误比对成功，则FAR=1/1 000 405；针对FRR=0.1%，应采用不少于46幅属于同一指纹的图像组合配对进行测试，则总提交测试的次数为1 035次数，如果发生一次错误拒绝，则FRR=1/1 035。测试所采用的样本数越多，结果越准确。作为测试样本的指纹图像应满足可登记的条件。

2.3 系统参数
拒登率（error registration rate，ERR）：指的是指纹设备出现不能登录及处理的指纹的概率，ERR过高将会严重影响设备的使用范围，通常要求小于1%。
登录时间：指纹设备登录一枚指纹所需的时间，通常单次登录的时间要求不超过2 s。
比对时间：指纹设备对两组指纹特征模版进行比对所耗费的时间，通常要求不超过1 s。
工作温度：指纹设备正常工作时所允许的温度变化范围，一般是0～40 ℃。
工作湿度：指纹设备正常工作时所允许的相对湿度变化范围，一般是30%～95%。

3 指纹识别技术的应用
指纹识别技术已经成熟，其应用日益普遍，除了刑事侦察用之外，在民用方面已非常广泛，如指纹门禁系统、指纹考勤系统、银行指纹储蓄系统、银行指纹保管箱、指纹医疗保险系统、计划生育指纹管理系统、幼儿接送指纹管理系统、指纹献血管理系统、证券交易指纹系统、指纹枪械管理系统、智能建筑指纹门禁管理系统、驾驶员指纹管理系统等。
指纹门禁系统和指纹考勤系统是开发和使用得最早的一种出入管理系统，包括对讲指纹门禁、联机指纹门禁、脱机指纹门禁等等。在入口将个人的手指按在指纹采集器上，系统将已登录在指纹库中的指纹（称为已经注册）进行对比，如果两者相符（即匹配），则显示比对成功，门就自动打开。如不匹配，则显示“不成功”或“没有这个指纹”，门就不开。在指纹门禁系统中，可以是一对一的比对（one�to�one matching），也可以是一对几个比对（one�to�few matching）。前者可以是一个公司、部门，后者可以是一个家庭的成员、银行的营业厅、金库、财务部门、仓库等机要场所。在这些应用中，指纹识别系统将取代或者补充许多大量使用照片和ID系统。
把指纹识别技术同IC卡结合起来，是目前最有前景的一个应用之一。该技术把卡的主人的指纹（加密后）存储在IC卡上，并在IC卡的读卡机上加装指纹识别系统，当读卡机阅读卡上的信息时，一并读入持卡者的指纹，通过比对就可以确认持卡者是否是卡的真正主人，从而进行下一步的交易。指纹IC卡可取代现行的ATM卡、制造防伪证件等。ATM卡持卡人可不用密码，避免老人和孩子记忆密码的困难。

近年来，互联网带给人们方便与利益已，也存在着安全问题。指纹特征数据可以通过电子邮件或其它传输方法在计算机网络上进行传输和验证，通过指纹识别技术，限定只有指定的人才能访问相关的信息，可以极大地提高网上信息的安全性。网上银行、网上贸易、电子商务等一系列网络商业行为就有了安全性保障。
指纹社会保险系统的应用为养老金的准确发放起了非常有效的作用。避免了他人用图章或身份证复印件代领，而发放人员无法确定该人是故世的问题，要凭本人的活体指纹，才可准确发放养老金。

4 指纹识别的可靠性
指纹识别技术是成熟的生物识别技术。因为每个人包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的，并且终生不变。通过他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。自动指纹识别是利用计算机来进行指纹识别的一种方法。它得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法理论研究。尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但用于识别的数据量相当大，对这些数据进行比对是需要进行大量运算的模糊匹配算法。利用现代电子集成制造技术生产的小型指纹图像读取设备和速度更快的计算机，提供了在微机上进行指纹比对运算的可能。另外，匹配算法可靠性也不断提高。因此，指纹识别技术己经非常简单实用。由于计算机处理指纹时，只是涉及了一些有限的信息，而且比对算法并不是十分精确匹配，其结果也不能保证100%准确。

指纹识别系统的特定应用的重要衡量标志是识别率。主要包括拒识率和误识率，两者成反比关系。根据不同的用途来调整这两个值。尽管指纹识别系统存在着可靠性问题，但其安全性也比相同可靠性级别的“用户ID+密码”方案的安全性要高得多。拒识率实际上也是系统易用性的重要指标。在应用系统的设计中，要权衡易用性和安全性。通常用比对两个或更多的指纹来达到不损失易用性的同时，极大提高系统的安全性。

3. 指纹识别算法都有哪些，最先进的是什么算法

现在国内外大都采用基于细节特征点的指纹识别技术，即采用基于图像处理的指纹识别算法，有两种比较有代表性的。一种是基于方向滤波增强，并在指纹细化图上提取特征点的算法，另一种是直接从指纹灰度图上提取特征点的算法。难题在于有些算法会由于指纹图像的噪音、皮肤弹性引起的非线性形变等多方面因素，导致在识别过程中出现误差，影响识别率等[1-2]

指纹算法存在的难题与方向
指纹图像预处理：预处理的目的是改善输入指纹图像的质量，以提高特征提取的准确性。本文采用灰度分割法对指纹图像进行分割。利用中值滤波去噪。通过自适应二值化的方法处理指纹图像，最后再对图像进行细化处理并去除毛刺，断裂等干扰。
指纹图像特征提取：对指纹图像的特征点进行提取。由于经过预处理后的细化图像上存在大量的伪特征点，这些伪特征点的存在，不但使匹配的速度大大降低，还使指纹识别性能急剧下降，造成识别系统的误拒率和误识率的上升。因此在进行指纹匹配之前，应尽可能将伪特征点去除，针对提取出的指纹细节特征点含有大量的伪特征点这一问题，提出了一种边缘信息判别法，有效地去除了边界伪特征点，再根据脊线结构特性去除其毛刺和短脊等伪特征点，明显的减少了伪特征点。
指纹匹配：对指纹图像的匹配算法进行研究。特征匹配是识别系统的关键环节，匹配算法的好坏直接影响识别的性能、速度和效率。为了克服指纹图像非线性形变的影响，采用基于结构特征的点匹配算法，对校准后的点集进行匹配，匹配的特征点个数在两个点集中所占比例大约百分之六十五的范围内就可判为匹配成功。

4. paperyy查重和知网有多少差别

一、检测速度的差别

PaperYY官网介绍是这样说的“拥有海归博士多年研发基于大数据指纹比对算法，相比常规比对速度提升10倍，在保证查重质量的情况下，几秒钟就可以出查重结果”。

而知网查重快者半小时，慢的几个小时。知网查重到底多久具体可以参考《知网查重一般需要检测多长时间》。另外PaperYY不支持PDF查重，上传文档格式仅限于doc，docx，txt格式。

二、检测规则原理的差别

知网是连续13字符相似即被系统判断为重复，并且知网系统存在阀值5%，同篇文章同时检测也会有误差。

PaperYY的检测规则原理目前官网尚未明确说明，只给出这样一句话“四位海归博士，钻研文章指纹对比技术多年，在大数据云基础上，独创分类比对技术，准确率高达90%以上，预处理指纹技术，秒级响应，让检测查重不止是准确”。

但是和知网比较肯定是有差别的，中国知网是国家的，因为知网检测原理那是中国知网发明的专利并且还获得过科技进步奖！

三、系统功能的差别

PaperYY有自建对比库，检测查重效果更上一层楼，另外PaperYY有自动降重和人工降重服务。而知网就没有这么人性化的服务。对于自动降重的软件也有很多，在学术不端网的《论文降重修改重复率的软件有哪些》有详细介绍，不过笔者还是推荐PaperEasy的人工降重服务。

四、收费标准的差别

PaperYY目前收费为1元10000字，有的同学也会发现其二级域名退出的是完全免费！而知网不支持个人用户注册账号，学生只能到图书馆进行查重，图书馆要么是收费要么就是限制次数检测。

也可以到一些查重的平台如“学术不端网”的“知网论文查重入口”进行知网查重服务，直连中国知网官网，无需注册账号。全程自助检测，安全、准确、快速！

五、对比库范围的差别

PaperYY官网并未说明对比库资源，超过1200亿海量指纹数据，覆盖大部分期刊，图书，论文，互联网数据。

9000万中文期刊，600万学位论文和会议论文，100万中文图书，1000万历年报纸数据，1000多万中外文标准专利，10亿中外文互联网网页；而知网对比库范围有学术论文库和网络资源还有大学生论文联合对比库，知网可以检测到学长毕业论文，因此尽量不要参考学长论文。

六、高校认可度的差别

99%的高校采用的是中国知网检测系统为准，目前知网已经是全球最大的中文在线图书馆。随着知网价格一路飙升。PaperYY提供的论文查重服务还有待于提升品牌知名度和对比资源及算法规则。

5. 指纹自动采集系统的优势

系统功能特点

◆ 专业领先的指纹识别算法：

专业的自主知识产权世界领先的指纹识别算法技术安全可靠；高效的指纹登记入库率和指纹比对通过率。

◆ 准确快速的活体指纹识别系统：

世界领先的指纹识别算法；独特高效的10-15倍专业WSQ指纹图象压缩技术；提供即时登记即时查询验证功能；提供多指验证和单指验证功能

◆ 便捷有效的卡片指纹识别系统：

完美卡片的邮寄打印功能，提供批量打印、信封打印、防伪条码打印等；独有的卡片指纹识别算法，可以全自动寻找区域内捺印指纹快速识
别；快速的卡片指纹扫描录入系统，提供多批量卡片扫描 ；高精确度的活体与捺印指纹交叉识别功能；创新的防伪条码加密自动识别功能

◆ 灵活的便携式移动指纹识别系统：

提供单机采集在线上载功能；提供独立的档案信息录入功能；提供远程网络在线身份采集验证功能。

北图高科指纹算法技术的主要特点

◆ 核心比对算法领先----大大提高中差指纹的处理能力

基于指纹图向几何拓扑性质的特殊处理方法及指纹识别并行处理理论，北图高科指纹技术充分借鉴北大指纹专家的实际经验，开发出以快速纹型分类和准确提取指纹中心、三角、形态和细节特征以及统一处理无中心和有中心情况的高效指纹匹配算法，特别在中差指纹的鉴别和处理上更具有优势。

◆ 指纹特征提取准确快速----采用多种图象处理技术

北图高科指纹技术在开发采用多种图象处理技术，由系统自动识别指纹图象质量、自动进行指纹纹型分类、自动确定指纹的中心和三角、自动提取指纹细节特征等有关信息，配合北大核心比对算法，大大提高了比对速度和比对的准确度。

◆ 技术指标权威----经过大容量指纹数据库的测试

北图高科指纹技术的技术数据及技术性能中采用大容量的指纹数据库进行测试，并在实践中经过了较广泛的实战检验，技术数据和指标的权威性代表了国内一流水平。同时在指纹的适用群体领域是国内最广的。

◆ 技术性能稳定适用面广----采用多种特有设计

北图高科指纹技术在产品的应用中采用多种特有设计，例如采用国内面积最大的活体指纹采集窗口，使提取的指纹特征数据多，误识和拒识率低；采用光电传感模式，使产品的应用环境要求降低；采用WSQ原始指纹压缩存储，使得网络传输和存储要求降低等措施，极大的提高了产品的应用面，保证了用户的实用性

6. 毕业设计查重用知网， paperYY 和paperpass哪个更准

PaperYY和PaperPass免费论文查重系统世界上最接近标准中文论文的相似度免费论文检测网站；提供免费论文查重，免费论文检测系统，毕业论文抄袭检测。团队来自全国各大学。通过自己多年的学习经验，了解各个学习阶段抄袭的问题，我们将与您分享这些经验。采用云计算技术，将全国各大知名检测网站整合为一体，形成了数量最多的检测类型，适合各种需要用户的官方免费检测平台。目标是为全国学生提供最合适的论文检测系统。
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PP查重系统具有指纹数据超过120亿，覆盖了大多数期刊、书籍、论文和互联网数据；2.在过去几年中，基于大数据云的准确率高达90%。前处理指纹技术，二级响应，让检测看上去不止是准确。3.paperpass查重官网有一个多年研发的基于大数据指纹比对算法，与传统的指纹比对算法相比，速度提高了10倍，在保证检测质量的情况下，可以在几秒钟内算出查重结果；4.自建对比库，检测搜索效果更高。PP查重官网系统支持注册用户建立自己的专用对比库，不再需要担心自己的“借鉴”的文章不包括在内，同时支持自定义库，用户可以上传自己的参考资料，提高检测效果。
三、亮点介绍
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7. 如何进行指纹识别算法的研究

由于指纹特征的唯一性和稳定性，指纹识别技术很早便应用在刑侦领域，并且已经取得了很大的成功。近年来各种领域身份认证的需求不断增长，并且随着公众的接受和认可，自动指纹识别技术在民用市场逐渐得到了更为广泛的应用。指纹图像的增强和匹配算法是影响自动指纹识别系统精度和速度的重要环节，嵌入式系统由于处理速度和内存的限制对指纹识别算法提出了更高的要求。另外，获取高质量的指纹图像和减少模板存储容量也是嵌入式指纹识别系统特别需要解决的问题。本文针对DSP处理器的技术特点，对嵌入式指纹识别系统算法中的几个关键问题进行了研究。论文的主要工作和贡献如下： 1) 提出了一种基于运动估计的扫描指纹图像重构算法。我们利用视频压缩和编码技术中的运动估计的理论，并根据手指在采集扫描图像的滑动过程中的物理运动规律，引入预测运动向量的反馈机制，动态地选取参考匹配块，多帧运动估计和亚像素精度的运动估计相结合，得到连续扫描图像的相对位移，重建出指纹图像。根据计算复杂度分析和实验表明我们的算法可以实时地准确地重构出原始指纹图像。 2) 提出了一种基于增强图像的几何特性的二值化方法。我们提出并证明了基于Hessian矩阵的迹的二值化方法等价于最大主曲率的方法，而这个方法的前提条件是指纹图像在局部邻域内具有方向一致性。因此，我们首先利用各向异性扩散滤波器，使扩散滤波的过程在适应局部纹理结构的一致性方向上进行。实验证明该算法的性能优于常用的指纹图像增强和二值化的算法。 3) 提出了一种适用于嵌入式系统的指纹方向图量化压缩的方法，并利用方向图的互信息实现指纹的匹配。根据指纹方向图特征的相关性以及DSP处理器方便的存储位操作，改进行程编码算法，实时高效地实现了量化的方向图的压缩存储。将读取的方向图模板和输入指纹方向图看作两个离散的随机变量，求取方向图的互信息作为两幅图像的相似性度量。方向图互信息匹配的算法能够在识别性能和压缩效率之间获得较好的平衡。 4) 分别在特征层次上和匹配层次上结合细节点三角形特征和方向场特征，并相应地提出了两种不同的匹配算法。在特征层次上结合细节点特征和方向场特征，定义一个旋转和平移不变的固定维数的三角形特征向量，利用非校准的方法进行匹配。针对该算法耗时较长的缺陷，我们提出了分区域查询等价三角形和几何变换参数聚类的方法。在匹配层次上，我们采取了级联的融合策略，以较小的概率启用方向图匹配并融合细节点匹配的结果，得到更高的识别率。 本文的部分研究成果已经转换到基于DSP的指纹识别核心模块中去，在实际应用中取得了良好的识别效果；部分研究成果应用在我们正在开发的生物特征通关安防教育系统上，获得了较好的实验结果。

8. 指纹识别算法

呵呵，不知楼主是真不懂还是假不懂，问别人要指纹算法，还要详细点的！！深圳十指科技

9. 指纹识别技术的算法

于指纹所具有的唯一性和不变性，以及指纹识别技术所具有的可行性和实用性，指纹识别成为目前最流行、最方便、最可靠的身份认证技术之一。指纹图像数据量大，通过直接比对指纹图像的方法来识别指纹是不可取的，应该先对指纹图像进行预处理，然后提取出指纹的特征数据，通过特征数据的比对来实现自动指纹识别。指纹图像预处理作为指纹自动识别过程的第一个环节，它的好坏直接影响着自动识别系统的效果。预处理通常包括滤波、方向图的求取、二值化、细化等几个步骤。
本文首先阐述了生物特征识别技术的基本概念，对自动指纹识别系统的组成也作了简要的介绍。然后对目前指纹图像预处理的一些常用算法进行了介绍，针对指纹图像的特征，采用了基于Gabor滤波器的指纹预处理方法，它为特征提取和比对奠定了良好的基础。
本文所提到的算法已在PC机上用Visual C++6.0编程实现，实验结果表明，这种方法能获得令人满意的指纹图像预处理效果。