基于指纹识别技术的考勤系统的研究与设计

-z/3 -2z/3 -z y/3 x/3 u/3 x/3 y/3 2y/3 2x/3 2u/3 2x/3 2y/3 y x u x y -z y x u x y -z -z y x u x y -z -2z/3 2y/3 2x/3 2u/3 2x/3 2y/3 -2z/3 -z/3 y/3 x/3 u/3 x/3 y/3 -z/3 -z/3 -2z/3 -z 图4-4 水平方向滤波器系数

各系数之间有关系：u>x>y>=0 ，z>0和u+2x+2y-2z=0。每一行的系数由中间向两端很快地衰减，这是为了避免破坏大曲率的纹线构型。滤波时，指纹图中每一点的灰度值由其周围的48 个点的灰度值及相应的模板系数共同决定(即灰度值与相应的模板系数相乘并把结果相加，然后赋给中心像素点，作为其灰度值) 。

得到水平方向的滤波器后，其它方向(2～8) 的滤波器可由水平方向的滤波器按下式旋转相应的角度得到。旋转后滤波器的坐标为(i',j')，水平方向滤波器的坐标为(i,j)。

'?i??cos?sin???i??j????sin?cos???'? (4-2) ?????j?

滤波时，在指纹图上，从上到下，从左到右，逐点移动，根据每一个像素的方向值，选用相应的滤波器模板进行卷积滤波运算：

'f?x,y??

i??hfj??hf??f?x?i,y?j?g?i,j? (4-3)

?hfhf其中g??i,j?为相应滤波器模板的系数。经过上述滤波处理后，一些断裂和叉连现像被消

除了，纹线也得到了增强，如图4-5所示。

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图4-5 滤波后的指纹图像

4.5 图像的二值化

用Matlab二值化函数对图像进行二值化，得到图像如图4-6所示。实现程序如下： I=imread（’gray.bmp’）; I1=im2bw(I,0.6); figure; imshow(I1);

图4-6 二值化后的指纹图像

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4.6 图像的细化

首先对二值化后的图像进行一次二值滤波处理，然后通过逐层迭代算法，得到如图4-7所示的指纹细化图像。

图4-7 细化后的指纹图像

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5 结论

本文对联机式考勤系统进行了简要的介绍，并详细阐述了指纹识别中的取像技术和指纹处理过程中的预处理部分。当前用于自动指纹提取的设备还存在着多多少少的问题，指纹识别要走向市场，还需要降低指纹提取设备的成本，提高指纹图像的质量。通过对指纹预处理的研究，让我了解到，要加快指纹识别的速度，还应考虑简化图像的预处理，实现在灰度图上直接抽取指纹细节特征。随着指纹提取设备的小型化，指纹识别算法也要能够根据最小量的特征对指纹进行匹配，并能克服因指纹旋转等带来的偏差，增强算法的可行性。

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