基于指纹识别技术考勤系统研究与设计.doc

绪论 研制背景 随着网络与通信技术的飞速发展和人类物理与虚拟活动空间的不断扩大，现代社会对于人类自身身份识别的准确性、安全性与实用性提出更高要求。传统的身份识别方法已经远远不能满足这种要求，人类必须寻求更为安全可靠、使用方便的身份识别新途径。于是，生物识别技术悄然兴起，并应运而生为一种新的身份识别技术。生物识别技术(Biometric Identification Technology)是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。生物特征是唯一的(与他人不同)，可以测量或可自动识别和验证的生理特性或行为方式，分为生理特征和行为特征。生物识别系统对生物特征进行取样，提取其唯一的特征并且转化成数字代码，并进一步将这些代码组成特征模板，人们同识别系统交互进行身份认证时，识别系统获取其特征并与数据库中的特征模板进行比对，以确定是否匹配，从而决定接受或拒绝该人。 生物识别技术是目前最为方便与安全的识别技术，它不需要记住复杂的密码，也不需随身携带钥匙、智能卡之类的东西。生物识别技术认定的是人本身，没有什么能比这种认证方式更安全、更方便了。由于每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不易伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、准确。此外，生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现，很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理。 常见的生物识别技术主要有九种：指纹、脸形、虹膜、视网膜、手写体、声音、掌纹、手形和脸部热谱图等，指纹识别是生物识别技术的一种。迄今为止，最为人们所关注、最为成熟的生物识别技术就是指纹识别。 近年来，国内外学者对自动指纹识别技术进行了深入和广泛的研究，取得了较大的进展，研究的重点主要集中在如何提高识别的准确率和速度。目前，己经有很多自动指纹识别的产品面市，并开始逐步在企业考勤、门禁、金融、公安和网络安全等领域得到应用。以指纹为代表的生物识别技术的发展和应用，不仅可以开发相关的系列产品，获得巨大的经济效益，还可以带动图像处理、模式识别、光学、电子、生理学和计算机应用等相关学科的发展，具有很高的学术价值，会产生巨大的社会效益。以指纹为代表的生物识别技术的发展和应用已被公认将会给身份识别领域带来一场革命，并已经成为各国学术界和工业界研究的热点之一。 1.2 数字图像处理发展概况 本文的指纹识别模块的预处理过程都是基于数字图像处理的基础上实现的。数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。 数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。 与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。 随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算