卢昀[1]2002年在《利用光学活体指纹采集仪采集指纹图象的预处理算法研究》文中研究说明在指纹识别方面，国内外的学者们做了大量的研究和工作，提出了许多有价值的算法，并形成了一整套比较固定的处理流程。不过多数的算法处理的图像使用的是美国国家标准局标准指纹库里的指纹图。由于背景噪声的影响，衍生出了许多相应的预处理算法。 本文以指纹识别系纹中的指纹预处理算法为核心内容。通过实验我们发现，由于利用自己研制的指纹采集仪，去除背景噪声的算法变得相当简单。所以我们结合自己研制采集仪采集的指纹图像，对当前流行的方向图预处理算法进行了比较深入的研究。主要工作如下： 如何求得准确的方向图是利用方向图预处理算法处理图像结果好坏的关键之一。本文提出利用灰度差求方向图，结合图形学中的Bresenham直线算法求邻点位置的算法，能够有效地改进求方向图的质量； 提取有效的指纹信息，排除不必要的噪声干扰，需要在一幅指纹图像中将指纹区与背景区分割开来，结合我们采集的图像质量，分析基于灰度特性分割与图像方向信息分割算法，如何实现对指纹图像进行有效的分割。在研究分割算法的同时，我们也发现利用分割结果，对采集的指纹图像的质量做出判断的方法。 普通图像增强和平滑算法，能够增强图像的有用信息，平滑噪声信号，但由于我们采集图像时极大程度上减少了背景噪声，利用这些传统算法的意义不大，效果也不理想。方向图滤波处理算法利用了指纹的方向性，取得了较好的处理结果，本文对此做了一个简单的分析。 二值化是指纹预处理的一个重要步骤，人们关心的是指纹纹线走向的特点，而不是图像的明暗。黑白二色就足够表示指纹的纹线信息，也有利于用计算机的进一步的判断和处理。二值化算法对提取图像信息有重要作用，本文就此讨论了一些笔者认为比较好的算法。并结合实际说明本文所采用的算法。 细化算法的好坏，关系提取指纹细节特征的可靠性。在分析总结前人的基础上，本文提出了一种新的细化算法。利用各个方向扫描纹线中心的结果，结合方向图细化。比较传统细化算法而言，进一步改善了细化效果。 由于图像质量，处理算法等原因，细化的图像往往含有毛刺、小洞、小桥和短线等伪特征，在细节特征抽取前需要尽量消除这些干扰，本文就此提出一种利用方向图进行伪特征去除的算法，以达到增强细化效果的目的。 在Windows98环境下，利用Visual C++开发工具，结合我们自己的指纹采集仪，通过小范围的测试，文中给出了经过预处理的指纹图像上所抽华南师范人学硕卜研究生论文取到的特征点的统计参数，作为评价本文提出的预处理算法的指标。
曾英[2]2007年在《基于指纹特征的动态口令的研究与设计》文中研究表明身份认证是网络安全的一道重要防线，它对于保证信息只被合法授权者访问和获取起着重要作用。在传统的身份认证中，最常用的是静态口令，但由于自身的缺陷，这种方法无法提供足够的访问安全性。动态口令技术正是针对传统的静态口令的安全弱点提出的一次一变的身份认证方式。为了顺应信息社会对信息安全的要求，本文提出了一种基于指纹特征的动态口令身份认证方案。该方案首先采集待认证身份的用户的指纹，通过本地自动指纹识别后，用采集的活体指纹特征和登录的时间作为动态因子来生成动态口令，最后用生成的动态口令进行身份认证。虽然不同用户的指纹特征是不一样的，但同一用户每次提取的指纹特征可能相同，所以为了保证不同用户以及同一用户一次性动态口令登录，在登录过程中加入指纹特征和每次都不确定的登录时间来生成动态口令。该方案由通信双方分别生成动态口令，既可以抵抗重放攻击和假冒攻击，也体现了认证的公平性，安全性较高；不但解决了传统的静态口令和常见动态口令在身份认证系统中存在的问题，而且解决了用户活体指纹特征等认证信息通过网络传输的机密性和完整性问题，向最终用户提供一种更加安全、可靠、便捷的身份认证手段。在设计中涉及的概念主要有身份认证、加解密算法、哈希函数等。
曹秒[3]2004年在《活体指纹采集仪》文中认为本文介绍的自动指纹识别系统是针对利用指纹识别技术进行身份识别的具体任务而研制开发的。该系统包括指纹采集、指纹识别和指纹验证叁个模块。指纹采集模块负责指纹的活体采集，在这部分中详细介绍了指纹采集仪的各部分构成以及实现指纹采集的机理。指纹识别模块包括指纹图像的预处理，特征提取，分类，匹配以及指纹库的建立。这部分是该论文的重点，具体介绍了各个部分原理、流程并实现了各部分的算法，并对试验结果作了详细的分析。指纹验证模块是将采集到的指纹与指纹库中的指纹相比对，确定被取指纹者的身份。把指纹识别技术应用在门禁系统中，才是本次研发的最终目的，本文概括地介绍了指纹门禁系统的组成原理以及系统的软件流程。最后对全文提出的理论和所做的实际工作进行总结，指出了在今后工作中有待于完善的问题。
王崇文[4]2002年在《自动指纹识别方法研究》文中进行了进一步梳理传统的安全系统主要采用基于信物或口令的方式，随着社会的发展，这种系统显得越来越脆弱。为了应对这些挑战，人们把目光转向了生物识别技术，希望能借助人体的生理特征或行为动作来提高身份识别的精度。在我们的手指表面，因为皮肤的凸凹不平会产生各种各样的纹路，人们常把这些纹路称谓指纹。现代解剖学和统计学已经表明，每个人的指纹都终身不变且与其他人的不一样，同时，每个人各个手指的纹路也各不相同。也就是说，指纹具有稳定性和唯一性。指纹作为主要的生物识别技术之一，被广泛应用于司法、公安和各种安全防护系统。指纹识别作为模式识别最先涉足的领域之一，发展极为迅猛，实际上在很多场合已经成为生物识别技术的代名词。自动指纹识别是图像处理技术、模式识别技术与计算机数据库技术的综合应用。它的研究可追溯到上个世纪60年代末，经过近40年的发展，在司法、公安和某些商业领域已取得了成功应用，但目前AFIS仍是模式识别研究的热点之一。本文在收集和分析了大量近年来国内外关于指纹匹配和指纹分类的学术论文、研究报告等，对计算机指纹识别技术的若干理论问题进行了探讨，针对指纹自动识别方法的叁个主要技术环节——指纹预处理、指纹匹配和指纹分类方法进行了深入的研究，提出了一套用于基于晶体指纹采集器的指纹预处理、指纹匹配和指纹分类方法，试验证明本文提出的指纹预处理、指纹匹配和指纹分类方法是合理的，具有一定的理论价值与实用价值。本文的内容安排如下：第一章介绍了一些常用的生物识别技术，如指纹、人脸、虹膜、掌形、签名、声纹等，并从稳定性、唯一性、准确性、可接受性等七个方面对这些技术进行了比较。同时，还介绍了生物识别系统的评价参数以及两种常用工作模式。尽管指纹识别遭到了一些非议，但作为一种被实践验证了的科学，指纹识别的可靠性是不容置疑的。接着，文章介绍了自动指纹识别系统的结构，详细分析了指纹分类、指纹匹配和指纹压缩各子系统的功能和组成。在本章的最后，指出了当前自动指纹识别系统在指纹采集、图像增强、特征表述和分类体系等方面所面临的问题以及本文所采用的对策。第二章介绍了对使用晶体传感器采集的指纹图像的预处理过程。首先对图像质量进行评估，本文提出了一种新型的、快捷的指纹质量评估算法，通过指纹低采样图像的方向图，判断指纹捺印是否太小，或者是手指放得太偏，还是手指太湿或太干等。接着是图像分割，本文综合了多种分割特征量，采用了分级分割体系，保证了分割的速度和精度；然后对图像分割出的可恢复模糊区域使用快速傅立叶变换进<WP=5>行增强，并对增强后的图像用分离和平均滤波器进一步消除脊线间的叉连和断裂；增强后的灰度图像送入二值化模块处理，本文使用一种基于方向信息的新型二值化方法，并对二值后的图像使用方向加权滤波器去噪，取得了良好的效果；指纹细化质量是提取指纹特征的关键，本文在经典细化算法的基础上，采用了一种最近邻点方式抽取纹线骨架，满足了指纹细化的保持性、连接性、中轴性和快速性的要求。第叁章主要研究了如何提取指纹综合模板以及利用综合模板进行指纹匹配的方法。所谓综合模板，就是不仅考虑细节特征的位置、方向和类型，还要考虑它的局部纹理特性及置信度。因此，我们首先讲述了如何基于预处理后的细化指纹图像提取细节特征，并且根据细节的拓扑特性和统计分布规律，对提取的细节特征进行剪枝，以保留最可信的细节点。考虑到无论是在指纹登记生成综合模板还是在指纹匹配的过程中，基于点模式的细节匹配都是不可缺少的部分，我们又介绍了一种快速的基于点模式的细节匹配算法。该方法利用聚类的思想，首先找出具有最大支持数的匹配点对，根据该点对来校准两个点集，得出点集的匹配分值。最后我们提出了细节编码（MinutiaeCode）的思想。该编码只记录细节点周围的、具有大量可辨识信息的局部纹理特性，并根据细节编码和细节模板匹配最终生成综合模板。而利用综合模板进行指纹匹配实际上是一个两级体系，首先对细节特征匹配，如果不成功，再使用细节编码，最后根据两者的匹配分值判断匹配的结果。总之，无论是生成综合模板，还是利用综合模板匹配，我们都采用了信息融合的策略以提高系统性能，并从理论上分析了信息融合对系统整体性能的影响。实验结果表明本文的基于综合模板的指纹匹配方法在兼顾精度和效率上相对其他几种方法有一定的优势。指纹分类是本文第四章的内容。指纹分类是辨识系统重要的组成部分，传统的指纹分类方法基本上都是模仿人工分类的依据，本文提出的指纹分类方法为：使用指纹编码的基于隐马尔可夫和支持向量机的两级分类。该方法采用FingerCode作为指纹的特征表述，首先用五个伪二维隐马尔可夫模型进行类别初选，确定最可能的两种指纹分类结果，再用相应的支持向量机分类器做最终判决。在本文的最后，我们还利用指纹编码的空间分布，试图建立一种“新”的分类体系：使用模糊聚类的方法，在特征空间重新聚类。实验表明，分类精度基本可以满足一般应用需求。在论文的最后，我们给出了全文的总结，并指出了今后进一步研究的方向。
彭曙蓉[5]2003年在《射频卡和指纹识别技术在数字校园系统中的应用研究》文中提出随着现代电子集成技术的飞速发展，智能卡技术与指纹识别技术日益成熟，广泛应用于管理智能化领域。 本文首先介绍了数字校园与一卡通系统概念，分析了两者的关系及射频卡和指纹信息在数字校园中的应用。接下来详细讨论了射频卡工作原理及其读写设备核心技术，设计了一种高性能的射频卡读写器，采用PSAM卡进行密钥管理，提高了系统的安全性。 本文对指纹识别的原理和方法作了较深入的研究，针对常规指纹识别算法的指纹图像易受旋转和平移的影响、细节特征点提取步骤繁琐、比对速度较慢的现状，提出了一种基于纹线方向信息的自动指纹识别算法，实践表明，与常规方法相比，该算法较大幅度地提高了特征提取的速度，具有高度的图像旋转、平移不变性，匹配速度较快，对面积适中的指纹图像，匹配结果基本可以满足在线应用的需要。该算法有望发展成为一种实用、有效的指纹匹配技术。 文章最后设计了一个以校园网为基础、以射频卡为载体、以指纹识别技术为身份认证手段的校园一卡通系统。该系统采用银校合作发卡的方式，一张射频卡集学生证(工作证)、借书证、准考证、消费卡、银行卡等功能于一体，实现真正意义的“一卡通”。系统利用圈存子系统实现电子存折与电子钱包之间的转帐。针对终端设备的串口特性，采用串口服务器完成TCP／IP到串口通信的协议转换，实现终端数据的网络传送，充分体现了系统的高性能、高度信息化、高度智能化的优势。该系统已在某大学的叁个校区投入使用，系统运行稳定、射频卡读写机具和指纹识别机具运行可靠、工作效率高，网络数据传输准确无误，得到用户的肯定，表明了本文所研究与开发的成果的有效性和实用性。
王侃伟[6]2006年在《生物识别技术在汽车安全领域应用的研究》文中认为本文综合了国内外有关汽车安全性研究的发展动态，就汽车安全性的研究状况、存在的问题、法规以及研究方法等进行了深入的探讨；分析了国内外汽车主、被动安全性情况，并提出将生物识别技术应用于汽车中来解决汽车安全性问题。在网络和信息技术高速发展的现代社会中，出于安全、保密和保护合法权限等原因人们必须面对各种各样的身份验证，如金融交易、进入权限数据库、员工登记、进入私人电脑等等。传统身份认证的是基于密码体系或者基于令牌的，存在着丢失、被盗用、伪造、遗忘等安全隐患。生物验证技术是使用人的生理特征或行为特征来进行验证的，克服了传统身份验证技术的缺点。目前，有很多的生物识别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、指纹识别系统。作为生物验证技术的代表，指纹验证技术因其唯一性、随时间不变性、采集方便等特点受到了最为广泛的关注。其中指纹因具有终生不变性及稳定性，是目前应用前景较好的生物识别系统。可广泛应用于公安、保安、机要部门、商业等领域。正是基于实际应用的需要，本文对自动指纹验证系统进行了研究，在详细的叙述了指纹验证的理论基础的前提下，本文做了下面几个方面的工作：提出了一种结合密码和模板自适应的指纹系统，对指纹验证系统的安全性和速度作了改进。指纹验证过程是个提取输入指纹的特征并将它们和系统保存的特征模板进行比较的过程。为了快速地实现指纹验证，通常根据指纹的结构特点将指纹分为几类，验证的时候只和相同类别的特征模板进行比较，对于一个大型的系统来讲，每类中的指纹模板数目仍然是非常巨大的，在每类中的比较过程仍然运算量大，非常消耗时间。这限制了指纹验证系统在用户数量庞大场合的使用，本文提出了一种新的指纹分类的系统结构，通过分类能够减小比对指纹数目，这样大大提高了指纹比对的速度；另外系统保存的指纹特征模板会根据输入的指纹图像自适应的改变，来逐步逼近使用者的指纹，采用这种方法可以适应部分指纹磨损、受伤带来的影响。另外，根据实际中传感器获得的指纹图像质量不好的问题，本文也对指纹图像的增强算法进行了改进。在指纹识别算法上，本文综合了细节匹配和纹理特征技术，提出了新的指纹匹配算法，主要由以下几种方法组成：采用小波框架理论用于指纹图像的纹理分析和边缘提取；基于遗传算法的指纹图像算法初匹配；采用了一个大小可变的限界盒对指纹脊线进行细节点匹配，选取了基于图像校准的点模式匹配法和局部向量特征匹配法进行指纹的特征匹配。在基于图像校准的点模式匹配法中采用了可变大小的界限盒，改变了固定大小的界限盒的不足。在局部向量特征匹配法中加入了中心点与邻近特征点的纹线数、方向角差、中心点的方向角等特征信息，提高了特征匹配的准确性。指纹技术的应用方面，本文建立了一种密码和指纹结合的系统，基于生物识别技术的公钥管理体系PKI，运用指纹识别、动态DES、RSA、可验证秘密共享等密码技术提出了一种新的简单有效的自适应安全的数字签名协议，实现了文件加密、数字证书的制作、SSL安全通讯、加解密操作等功能，并且给出了安全性证明。它采用密码作为指纹库的索引，索引到密码对应的特征模板，再和输入指纹进行验证，能克服密码容易被伪造和单独使用指纹验证耗时长的缺点；同时系统的指纹特征模板能自动更新，以反映使用者指纹的变化并完善原注册的特征模板，采用这种方法，能够对使用者身份进行动态确认，保证数据传送的可靠性。不但解决了通信双方的双向认证问题，而且解决了用户活体指纹特征等认证信息通过网络传输的机密性和完整性问题。把以指纹特征为代表的生物识别技术与基于密码体制的身份认证协议有机结合，向最终用户提供一种更加安全、可靠、便捷的身份认证手段，将是成功地实现网络安全和信息系统安全的有效途径。并采用指纹和IC卡结合方式对指纹进行采集和存储。指纹与IC卡的身份识别就是将指纹的特征信息和其他个人信息存储到IC卡中作为身份识别的依据，身份识别以一对一或一对几的指纹识别为主，还可通过IC卡中的其它个人信息进行辅助的身份识别。本文也实现了在嵌入式环境下指纹识别以及非对称加密算法的硬件实现，针对嵌入式下算法的特点选定了Arm系列SOC芯片作为核心处理芯片，接着对此芯片的结构组成及功能进行了具体分析。指纹识别模块采用双CPU结构，主识别芯片采用叁星ARM9 S3C2500，辅助芯片采用ATMEGAl6L 8AI进行采集图像，通讯处理等功能。嵌入式系统主要由指纹图像的录入，分析比对、验证比较、以及与串口LCD通讯，数据保存等功能步骤组成。包括嵌入式操作系统的选择及定制，计算机控制单元的软件及硬件设计包括：指纹并口采集板设计及初始化程序，前台指纹建档、比对程序，局域网通讯程序，数据处理程序等。并实现了一种具备指纹识别功能的联网系统的开发过程，介绍了指纹识别的基本原理及嵌入式TCP／IP协议在网络通信中的数据传输技术，采用网卡芯片NS32490C实现了单片机在局域网内和通过局域网在英特网上的数据传输，用户终端以单片机系统为媒介，通过网络与远程进行指纹身份验证。最后结合汽车电子信息处理系统—汽车行驶记录及导航仪和陕西省GPS记录仪管理平台的具体实施规范，阐述了生物识别技术在汽车电子信息处理系统—汽车行驶记录及导航仪的应用，主要包括了汽车行驶记录仪后台数据分析软件和嵌入式USB主机的设计两个部分。文中首先介绍了项目的总体概况，对记录仪的系统设计和结构功能作了简要描述。并在此基础上，结合项目中的工作经验，着重详述了后台数据分析软件的设计和实现过程，并对生物识别技术在管理平台和汽车辅助驾驶系统上的应用作了进一步的探讨。汽车行驶记录仪经过试验测试，工作正常，性能稳定，达到国家标准要求。
庞羽[7]2008年在《基于MBF200的批文识别算法的研究》文中认为指纹识别技术是一种重要的生物身份识别技术,也是目前生物识别技术发展的最为成熟的一个分支。作为一种飞速发展的技术,指纹识别已经在刑侦领域大显身手,在银行身份认证等民用领域,这项技术也具有广阔的应用空间。将指纹识别技术和嵌入式系统相结合可以使指纹识别技术的应用摆脱空间与环境的限制,更加广泛的适用于各种场合。本文主要研究指纹识别技术的一些算法,基于现有的理论框架,用VisualC++实现了一套完整的指纹识别算法。并对其中的一些问题进行了深入的研究,提出一些改进的方法。主要的研究工作内容概括如下：(1)首先对生物识别系统的基本概念以及常见的生物识别技术进行了较为详细的综述,并对不同种类的生物识别技术进行比较；阐述了自动指纹识别系统的结构、工作原理和目前的研究现状。在分析自动指纹识别系统的关键问题基础上,提出了论文的研究内容。(2)研究了指纹图像的采集技术,对指纹采集技术的相关定义和性能指标做了下介绍,并对现有的指纹图像采集技术做了下总结和比较。(3)在算法研究方面,采用了图像分割、图像增强,二值化,细化,特征提取,伪特征去除,指纹匹配等处理步骤,详细讨论了各个步骤现有处理方法的思路,分析了这些算法的优点和不足；根据嵌入式系统的要求优选了各个步骤合适的算法；并根据本身条件进行了一定的改进；完成了相应的开发,初步实现了整套指纹识别系统。(4)究了指纹的特征提取与匹配,回顾了前人的指纹特征提取和匹配算法,并在前人算法的基础之上,改进了基于8邻域纹线跟踪特征提取和基于中心点和相似叁角形特征匹配的识别方法。(5)在本文介绍的算法基础之上,开发了指纹识别软件。
宋玲雪[8]2013年在《基于DSP的嵌入式指纹识别系统研究》文中指出指纹的唯一性、普遍性和不变性等特点，确立了指纹在身份认证中的重要地位，指纹识别技术已广泛应用于社会生活的各个方面。随着科技的进步，指纹识别系统正向着小型化、低功耗、高性能和嵌入式的方向发展。本文在近年来有关指纹识别技术研究成果的基础上，结合DSP技术，对现有的指纹识别算法进行了改进，构建了一套基于DSP的嵌入式指纹识别系统。在硬件设计方面，本文首先给出了整个指纹识别系统的硬件框图，并对其中的每一个模块进行了介绍，本系统的核心选用的是TI公司高性能的TMS320VC5501DSP芯片，其具有强大的数据处理能力，并且能够满足系统的实时性要求。指纹采集模块选用的是TI公司的TFS-M12(B)指纹传感器，完成了指纹图像的采集。在算法设计方面，基于硬件平台，开发了嵌入式指纹识别算法，主要包括：指纹图像预处理、特征提取和特征匹配叁部分。本文首先对指纹图像预处理的过程进行了深入的分析和研究，包括归一化、图像分割、二值化、去噪、细化等算法。其中图像二值化算法采用了一种基于方向场的二值化方法，利用指纹图像方向性强的特点，根据灰度变化，确定了指纹图像的动态阈值，实现了指纹图像的二值化。本文对指纹图像的特征匹配算法进行了改进，分为两个阶段，第一阶段根据提取到的特征点，构造相似叁角形，通过检索相似叁角形对来确定匹配分数，第二阶段是基于局部特征点的匹配算法，根据匹配的特征点的个数来确定匹配结果，通过分阶段的匹配筛选出了部分指纹，减小了计算量。最后通过对整个指纹识别系统进行测试，并对实验数据进行分析，整个系统的认假率和拒真率都在可接受的范围内，其匹配结果达到了预期的效果。
苏小娟[9]2010年在《指纹识别系统及其增强算法的研究》文中研究表明随着网络社会的到来与电子商务的日趋普及,传统的依赖信物或口令的系统已经面临严峻的挑战。随之而来的生物识别已经成为安全技术研究的热点。其中指纹识别技术是最可接受的、可自动化的和成熟的生物识别技术。然而在实际应用中,一部分指纹图像质量较差,为了精确地提取出指纹特征,为指纹识别提供可靠的而提高整个系统的性能,必须经过一个有效的增强处理。而传统的增强算法都是以软件实现的,效率非常低,本文用Verilog实现,大大提高了处理速度。本文针对指纹识别的基本原理,在收集整理该领域现有研究成果的基础上,首先阐述了指纹识别的发展、应用及研究现状,其次介绍了指纹识别系统的工作原理,重点研究了指纹识别方法中的预处理图像增强技术。在对指纹图像进行增强时,结合Gabor理论分析了传统的图像增强方法,详细描述了指纹增强模块的实现,并对其中的算法作了一些改进,对比了算法预处理前后指纹图像的处理结果。最后,论文对本次课题中完成的工作进行了总结,对实验结果进行了评测,展望了今后要继续完成的工作。
董日荣[10]2004年在《指纹识别系统核心算法的研究》文中研究表明指纹识别技术作为最传统、最成熟的生物识别方式之一已在许多领域得以应用。但指纹识别的核心技术仍存在许多尚未解决的问题，自动指纹识别技术现在是，未来几年仍将是一个重要且极具挑战性的模式识别研究课题。我们的指纹识别课题组在此方面作了深入的研究，并取得了一定的成果。本文在前期算法的基础上，主要进行了以下几个方面的研究： (1)考虑纹线切线方向和法线方向的灰度变化，准确地求取方向图。根据纹线走向特点进行对方向图进行点平滑与块平滑，有效地消除指纹部分折痕。 (2)采用动态阈值法进行二值化，比较了不同的分块大小对二值化效果的影响。提出新的二值化增强算法，对纹线进行修复与孔洞填充。 (3)完善了特征提取算法。并结合局部纹线方向信息，针对不同的噪声采用针对性的算法，将各类噪声引起的伪特征点分别予以删除。 (4)提出了一种基于纹线拟合的指纹匹配方法。该算法基于指纹纹线的相似程度寻找一对基准特征点，并且使用误差分层扩散的方法进行特征点的细匹配。实验结果证明，该算法匹配速度很快，误识率低，准确性高。 (5)使用“指纹+密码”试验性的设计了系统的工作流程。录入时采用叁枚指纹作为模板，在比对时叁次拒认后输入密码后再比对。小规模的实验证明，该流程在具有较好的安全性并保证了一定的速度与准确率 我们在Windows 2000的平台上，综合以上算法的修改及完善，实现指纹识别系统FV2004，并利用我们建立的指纹库，对系统进行了测试和评价。测试结果表明处理和识别性能均有不同程度的提高，具体细节可参考各章的描述。
参考文献：
[1]. 利用光学活体指纹采集仪采集指纹图象的预处理算法研究[D]. 卢昀. 华南师范大学. 2002
[2]. 基于指纹特征的动态口令的研究与设计[D]. 曾英. 中南大学. 2007
[3]. 活体指纹采集仪[D]. 曹秒. 长春理工大学. 2004
[4]. 自动指纹识别方法研究[D]. 王崇文. 重庆大学. 2002
[5]. 射频卡和指纹识别技术在数字校园系统中的应用研究[D]. 彭曙蓉. 湖南大学. 2003
[6]. 生物识别技术在汽车安全领域应用的研究[D]. 王侃伟. 西北工业大学. 2006
[7]. 基于MBF200的批文识别算法的研究[D]. 庞羽. 东北大学. 2008
[8]. 基于DSP的嵌入式指纹识别系统研究[D]. 宋玲雪. 东北石油大学. 2013
[9]. 指纹识别系统及其增强算法的研究[D]. 苏小娟. 复旦大学. 2010
[10]. 指纹识别系统核心算法的研究[D]. 董日荣. 华南师范大学. 2004
标签：计算机软件及计算机应用论文; 指纹论文; 二值化论文; 指纹识别技术论文; 生物识别技术论文; 指纹传感器论文; 特征提取论文; 身份认证技术论文; 图像识别技术论文; 指纹模块论文; 用户研究论文; 图像预处理论文; 动态口令论文; 设计细节论文; 用户分析论文; 算法论文;