毕业设计
基于单片机的指纹识别系统
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摘要
从1995年Bill Gates 在《未来之路》中提及物联网的概念，到1999年EPC global的Auto-ID中心的对物联网概念的真正提出：物联网是成千上万的物品采用无线方式接入Internet的网络。直到2008年IBM正式提出并形成实际应用化（互联网+物联网=智慧地球），即，把传感器设备安装到电力输电网、铁路运输网、桥梁和隧道安全网、油气管道、大坝、供水系统、等等，一直到普通家庭的智能化设备和系统，并且普遍连接形成网络。当今世界各国，包括中国、欧盟、日本、俄罗斯等，都提出了自己不同的物联网概念和规划。比如中国的感知中国；在无锡新区，2010年早已形成物联网的基础和基地；在上海，物联网中心的正式揭牌。甚至在成都都有部分从事物联网产业的公司。对于影响普通人最大的，或者说是，普通人将会接触最多的——楼宇智能化。其发展前景亦是广阔，再加上对物联网的接入。必将改变人们对家的认知。
楼宇智能化的研究中，对于指纹识别技术的研究相对比较成熟，应用于实际的手段也相对成熟。但是，对于指纹识别技术的应用，一般仅限于简单的或者单独的器材当中。对于指纹识别技术融入智能系统的研究还出在研究期间。也就是说，对指纹识别与智能系统的将是一个广阔的领域。
本文将从指纹识别的历史、过程，指纹识别的图像采集和单片机系统的介绍与描述为基础。设计一套简单，实用的，基于指纹识别系统二次开发的指纹识别门禁系统。并对指纹识别系统在智能楼宇与物联网中能发挥的作用，对智能楼宇和物联网的发展作一些畅想。
关键词：指纹识别 单片机 楼宇智能化
Abstract
from the mention of the conception of The Internet of Things which was in bill gates' The Road Ahead in 1995, to the official present of it by Auto-ID center of EPC global in 1999: The Internet of Things is the network of thousands of objects accessing to the Internet by means of wireless. till 2008, IBM officially put forward and developed actual application (the Internet + The Internet of Things=Smart Planet), that is, installing sensor equipments to electric power grids, railway transport network, bridges and tunnels safety net, oil and gas pipelines, dam, water system and so on, still to the intelligent equipments and systems of common family, and also they are generally linked as network. Nowadays, all countries, including China, the UN, Japan, and Russia and so on, are putting forward their own conceptions and plans of The Internet of Things. For instance, Sensing China; at the new area of Wuxi, in 2010, the foundation and base have been formed; in Shanghai, the center of The Internet of Things was officially inaugurated; even in Chengdu, there are some companies engaging in industry of The Internet of Things. For the most influential to common people, in other words, common people most contacted- building intelligent. its development prospect is also broad, and with the addition of the accession of The Internet of Things, it must change people's recognition of home.
In the research of building intelligent, the research of automatic finger print identification technology is relatively better, so is the means of applying to practice. However, the application of automatic finger print identification technology is often limited to simple or single equipment. The research of integrating automatic finger print identification technology into intelligent system is still at study period, that is to say, it will be a huge field to automatic finger print identification technology and intelligent system.
This thesis will take the basis of the history and process of automatic finger print identification technology, image acquisition of automatic finger print identification technology and the introduction and description of single
chip system, design a set of easy, practical fingerprint door system which based on the second development of automatic finger print identification system. this thesis also make some free imagination of the function of automatic finger print identification technology in building intelligent and The Internet of Things, and the development of building intelligent and The Internet of Things.
Keywords: fingerprint identification, singlechip, building intellectual technique
目录
摘要 ................................................................................................................ I Abstract ........................................................................................................ V 目录 ............................................................................................................ VII
前言 ................................................................................................................ 1
1 指纹概述 .................................................................................................... 2
1.1 指纹识别的背景 ............................................................................. 2
1.2 指纹识别的历程 ............................................................................. 2
1.3 指纹识别现状 ................................................................................. 3
1.4 指纹识别门禁系统的实践研究与意义 ......................................... 3
1.5 本文设计的内容及系统功能 ......................................................... 4
2 指纹图像图像处理及特征提取与实现 .................................................... 5
2.1 指纹识别的基本理论及特征提取与实现 ..................................... 5
2.1.1 指纹的特征与分类 ............................................................... 5
2.1.2 指纹的原理与方法 ............................................................... 5
2.1.3 指纹系统的几个基本概念 ................................................... 6
2.2 指纹系统指标 ................................................................................. 7
2.2.1 指纹提取算法与精度 ........................................................... 7
2.2.2 误识率和拒识率 ................................................................... 7
2.2.3 系统参数 ............................................................................... 7
2.3 指纹算法 ....................................................................................... 8
2.3.1 指纹图像预处理 ................................................................... 8
2.3.2 二值化 ................................................................................... 9
2.3.3 特征值提取 ........................................................................... 9
2.3.3 特征值对比 ......................................................................... 11
2.3.4 指纹识别和验证的区别 ..................................................... 12
2.4 本章小结 ....................................................................................... 12
3 识别系统硬件设计 .................................................................................. 13
3.1 功能描述 ....................................................................................... 13
3.2 工作原理 ....................................................................................... 13
3.3 系统硬件结构概述 ....................................................................... 13
3.4 电源 ............................................................................................... 15
3.5 机械电磁锁 ................................................................................... 15
3.6 指纹识别模块 ............................................................................... 16
3.6.1 FM-180 指纹识别系统特色 ............................................... 16
3.6.2 FM-180 UART 接口 ........................................................... 17
3.6.3 USB接口 ............................................................................. 17
3.6.4 FM-180指纹模块电气特性 ................................................ 18
3.6.5 AS601芯片 .......................................................................... 19
3.6.6 指纹传感器 ......................................................................... 20
3.7小结 ................................................................................................ 20
4.指纹识别系统软件设计 ........................................................................... 21
4.1 算法的软件实现 ........................................................................... 21
4.2 指纹识别系统软件的编制 ........................................................... 21
4.2.1指纹识别系统核心技术流程 .............................................. 21
4.2.2图像二值化 .......................................................................... 22
4.2.3指纹识别系统串行口工作方式 .......................................... 23
4.2.4单片机图像处理设计 .......................................................... 24
4.3 小结 ............................................................................................... 26
5 家居、楼宇智能化与物联网的发展 ...................................................... 27
总结 .............................................................................................................. 32
致谢 .............................................................................................................. 33
参考文献 ...................................................................................................... 34
前言
生物识别越来越受到各个自动化系统的青睐，特别是以指纹识别技术为核心的各种智能化系统。指纹识别技术以其成熟的技术、日益低廉的价格、方便而又安全的特点，在许多领域得到了广泛的应用。但对于指纹识别技术在智能楼宇、智能房屋的应用还未得到充分的运用。目前，指纹识别技术主要还是应用于工业和军事当中，而普通公民对于其的方便性和安全性并未享受到科技的成果。
在全球各国开始投入资金和人力资源进行物联网的研究的发展时期，相信楼宇智能化的发展将进入一个高速发展的阶段。而对于指纹识别技术这一走下高科技舞台，即将进入普通家庭的技术来说，融入物联网将是一个普及和发展的机遇，也是对物联网的一次促进。
本文将在对指纹识别技术进行介绍的基础上，对指纹门禁系统的软硬件进行设计，最后对物联网中楼宇智能化的未来做一些展望。
1 指纹概述
1.1 指纹识别的背景
我们的手掌和手指、脚趾的内侧皮肤的表面凹凸不平的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在不仅使我们皮肤表面的相对摩擦力增大，能用手轻易抓起重物和走路的平稳。人们在从古至今的实践当中也发现，这些纹路在图案、断点、交叉点上，各不相同，是唯一的。这种依靠人体身体部分特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别也是生物识别技术中的一种。虽然目前的生物测定技术可用于身份识别的包括虹膜、视网膜、面部、签名、声音识别技术，但是目前研究最多、最有应用前景的生物识别系统当属指纹识别技术。具体表现在：①个人指纹的独一无二；②指纹的不变性；③指纹易于获取，系统易开发，实用性强；④十指指纹不同，可一人多个指纹组成多重口令；⑤指纹数据是对指纹关键特征进行数学数字处理的数据，并非对图像的存储。
相对于其它身份认证技术，自动指纹识别是一种理想的身份识别、确认技术，且其信息安全可靠、实用性和可行性比较高。随着电子计算机、采集技术和指纹识别研究的发展，现在使用的指纹识别系统几乎全部都是指纹自动识别系统，且高度集成化和节能化。在工厂、科研机构、公司、军事设施等许多场合，为了工作、数据等的安全与有效，需要封闭式管理和准入制度。因而不得不采用各种各样的准入锁具，如：钥匙、密码、磁卡等等，然而以上几种方式都存在着安全隐患，都容易被复制和盗取。
它是利用人体的固定生理特征作为确认身份的一种识别技术，指纹是常用的一种，它通过对分杈形、尾端形、岛形、复合形，左斗纹、右斗纹、左箕纹、右箕纹、三角区与中心点位置的鉴别对比来确定指纹是否出自同一人。
1.2 指纹识别的历程
近几十年累，国内外众多专家和研究机构均对指纹识别展开了全面且深入的研究工作，在应用领域和研究都取得了非凡的成果。在指纹识
别系统开发初期，自动指纹识别系统是运行在中、小型计算机或专用高速计算机上的，成本高并且缺乏良好的用户界面。随着集成电路技术和计算技术的发展，个人计算机已经具有良好的工作性能和足够大的存储空间。当前的操作系统具有友好的工作界面，可以极大的方便用户使用。所以，在个人计算机良好的操作系统环境下设计的自动指纹识别系统，能够以较低的价格提供同样的性能和友好的用户界面。
十九世纪初，指纹识别技术被用于犯罪鉴别；二十世纪六十年代，由于计算机可以有效的处理图形，人们开始着手研究利用计算机来处理指纹，从那时起，自动指纹识别系统AFIS（Automated Fingerprint Identification System）在法律实施方面的研究和应用在世界许多国家展开；二十世纪八十年代，个人电脑、光学扫描这两项技术的革新，使得它们作为指纹取象的工具成为现实，从而使指纹识别可以再其他领域中得以应用；二十世纪九十年代，低价位取象设备的引入极其飞速发展，可靠的比对算法的发现为个人身份识别应用的增长提供了舞台。
1.3 指纹识别现状
随着个人电脑的普及，人们在办公及处理个人资料的过程中，越来越多地依赖电脑，因此电脑中的信息，如程序、文件和数据的保密也越来越重要。由于采用密码容易发生遗忘或被窃用等弊端，故此，出现了类似指纹登录、指纹授权、指纹文件锁、指纹硬盘、指纹U盘、指纹手机以及指纹PDA等大量的应用软件与硬件产品。
指纹技术在现代生活和工作中的应用已越来越普遍，例如：指纹考勤、指纹社保、指纹银行、指纹商场、指纹接送幼儿等等生活和工作的新现象已广为人知，指纹技术正在日益刷新着我们的现代化生活方式。指纹识别已经与人们的生活休戚相关，指纹识别技术在全球范围内已经彻底拉开了“指纹时代”的巨幕。
1.4 指纹识别门禁系统的实践研究与意义
相对于其他身份鉴定技术，指纹识别技术之所以优于其他身份鉴定技术而被广泛采用的原因：
1．指纹是独一无二的，两人之间不存在着相同的指纹：
2．指纹是相当固定的，不会随年龄、健康状况的变化而改变；
3．指纹样本易于采集，难以伪造，便于开发，实用性强；
4．每个人十指的指纹皆不相同，可以利用多个指纹构成多重口令，提高系统的安全性；
5．指纹识别中使用的模板并非最初的指纹图像，而是由图像提取的关键特征，使所需存储的信息量减小，而且在实现异地确认时，可以大大减少网络传输负担，支持网络功能。
可以看出，指纹识别技术相对于其他识别方法有许多独到之处，具有很高的实用性和可行性。因此，指纹识别成为最流行、最方便、最可靠的身份认证方式，己经在社会生活的诸多方面得到广泛应用
1.5 本文设计的内容及系统功能
本指纹识别系统是基于指纹门禁系统和智能家居的一个基础自动化家居系统。现代社会，随着自动化在各行各业的应用，尤其在工业流程过程控制和运动控制上的应用越来越广泛。而对于居家自动化的探索却仅限于近年来物联网的初步摸索。作为对自动化专业发展方向的思考，科技应该让人们过的更好更快乐更轻松的过生活，而居家自动化就是最直接的方式让人们在自己家里充分享受科技带给大家的自在和主人翁似的享受。
由于自身技术和条件的限制，只能做基于单片机的指纹识别系统。本文将在介绍指纹识别技术的特点和基本技术参数的基础上，对指纹识别系统的软硬件作出重点设计。
2 指纹图像图像处理及特征提取与实现
2.1 指纹识别的基本理论及特征提取与实现
指纹识别技术，最主要的任务就是对指纹图像的处理，只有对指纹图像的精确快速的处理，才能有指纹识别系统的应用价值。在对图像处理之前，又必须认清指纹以及对指纹系统要有一个概念。
2.1.1 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。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。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“弧形、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。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。
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。
2.1.2 指纹的原理与方法
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。采集设备（即取像设备）分成几类：光学、半导体传感器和其他。
2.1.3 指纹系统的几个基本概念
（1）成像质量。成像质量是衡量指纹传感器质量的首要标准。成像质量主要表现在对指纹图像的还原能力，以及去噪音能力。
（2）手指适应能力。由于不同手指指纹的纹路深浅不同、干湿不同，污渍程度不同。要能够对所有情况进行有效兼容，是指纹传感器的适用能力的表现。有时候手指适用能力被归到成像质量中考虑。
（3）采集速度。采集速度表现为从手指放到指纹采集器触面后多长时间内完成一次指纹采集的时间或者单位时间如1s可以采集的次数。速度的快慢直接影响到用户的使用体验。
（4）电气特性。电气特性是从产品化的较低来看，指纹采集器是否真正可以拥有某种产品。电气特性主要关注三个参数，工作电压，功耗和ESD（防静电能力）。如把指纹采集器应用到手机上，必然要考虑手机的现在供电方式能否满足增加了指纹采集器后的电压和功耗要求。不过，大部分指纹采集器的电压都在3.6V及以下。
（5）硬件接口能力。接口能力也是从产品化的角度来衡量的。接口能力直接影响着指纹采集器获得的指纹图像数据的传送方式，影响着与指纹出来模块之间的通讯方式和通讯速度。比如已具备USB接口能力的指纹采集器，可以直接与USB HUB相连。而没有USB接口的，就需要通过USB控制器来实现，给产品化增加一道技术门槛。
（6）SDK能力。SDK能力是指指纹采集器的功能，也就是与指纹采集器配套使用的程序接口的功能。一般在这些接口中定义了上层应用如何启动或终止硬件采集器，以及如何控制指纹采集器的函数族。比如发送指纹采集器初始化命令、开始或停止捕获指纹图像命令、询问手指是否存在、以及判断是否是指纹等。对于滑动式（SWIPE）芯片来讲，还包括指纹重构的命令接口。
（7）附加功能。大部分指纹采集器除了具备指纹图像采集能力之
外，还能够感知手指的移动方向、手指的点击方式（单击双击），这被称之为导航能力。
2.2 指纹系统指标
不论做任何系统都必须要有一套标准，指纹识别系统也不例外。指纹识别系统的各个指标就是对这一系统的好坏、高低的评价标准，也是对指纹系统的实用性的评价标准。
2.2.1 指纹提取算法与精度
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。指纹识别系统设计的整体流程大部分工作集中在图像处理和图像识别阶段。其中的图像的平滑滤波，图像与背景分离，方向信息提取，纹线提取，图像分割，图像细化，图像后处理都是属于图像处理的范畴；而特征提取，指纹匹配，匹配结果都属于图像识别。全球指纹算法据称约有100种，不过这三大块基本是少不了的。一是对指纹图像进行预处理；二是提取特征值，并形成特征值模板；三是指纹特征值比对。
2.2.2 误识率和拒识率
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。
2.2.3 系统参数
误登率（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%。
2.3 指纹算法
指纹识别系统的算法就是对指纹图像的如何处理，如何处理好，如何精确而又简便处理的方法。算法的不断改进也就是指纹识别技术不断前进的动力。
2.3.1 指纹图像预处理
指纹图像预处理的目的主要是为特征值提取的有效性准确性作好准备。一般包括如下的过程：
指纹图像的增强。指纹图像增强的目的主要是为了减少噪音，增强脊谷对比度，是得图像更清晰真实，便于后续指纹特征值提取的准确性。指纹图像增强的方法较多，常见的如通过8域法计算方向场与设定适合的过滤值。处理时依据每个像素处脊的局部走向，会增强在同一方向脊的走向，并且在同一位置，减弱任何不同于脊的方向。这样使得脊线相对背景更加清晰，特征点走向更加明显。
指纹图图像平滑处理。平滑处理是为了让整个图像取得均匀一致的明暗效果。平滑处理的过程是选取整个图像的像素与其周期灰阶差的均方值作为阀值来处理的。
指纹图像二值化。在原始灰阶图像中，各像素的回答时不同的，并按一定的梯度分布。在实际处理中只需要像素是不是脊线上的点，而无需知道它的灰度。所以每一个像素对判定脊线来讲，只是一个“是与不是”是二元问题。所以，指纹图像二值化是对每一个像素点按事先定义的阀值进行比较，大于阀值的，使其值等于某一特定值，小于阀值的，使其等于另一特定值。图像二值化后，不仅可以大大减少数据储存量，而且使得后面的判别过程少受干扰，大大简化其后的处理。
指纹图像细化处理。图像细化就是将脊的宽度，降为单个像素的宽度，得到脊线的骨架图像的过程。这个过程进一步减少了图像数据量，清晰化了脊线形态，为之后的特征值提取作好了准备。由于我们所关心的不是纹线的粗细，而是纹线的有无。因此，在不破坏图像连通性的情况下必须去掉多余的信息。因而应该先将指纹脊线的宽度采用逐渐剥离的方法，使得脊线成为只有一个像素宽的细线，这将是非常有利于下一步的分析。
图2.1 指纹图像预处理过程图
2.3.2 二值化
指纹图像二值化后变成二值图像，常用的算法有固定阀值法、自适应阀值法、局部自适应阀值法。本文采用局部自适应阀值法对图像进行二值化处理，即根据图像中每个部分的明暗来调整阀值，每一块根据自己的阀值进行二值化。
(1)将图像划分为w⨯w大小的子块，计算各子块内的灰度平均值。计算公式如下：
1AV=f(i,j)，其中f(i,j)为像素点p(i,j) 的灰度值 ∑∑w⨯wij
(2)对于每一子块图像，如果块内像素点灰度大于平均值，则置255；灰度值小于平均值，则置0。
2.3.3 特征值提取
提取指纹特征值是从细化过程的指纹图像中，扫描分析出能表达某个指纹图像与众不同的特征点的集合。在最初的指纹识别算法中，经历过图像进行比较的阶段，现在的算法为了安全和确保精确度起见，采用图像上的特征点俩进行比较，所以才有特征值提取的说法。
（1） 指纹特征=总体特征+局部特征
a. 总体特征：纹形：环形、弓形、螺旋形
模式区：包含了纹形特征的区域
核心点：位于指纹纹路的渐进中心
三角点：位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路汇聚处、孤立点、转折处，或者指向这些奇异点。
纹数：指模式区内指纹纹路的数量（脊密度）
b. 局部特征：指纹上的细节的特征。特征点：类型、方向、曲率、
位置
特征点类型
A终结点（Ending），一条纹路在此终结
B分叉点（Bifurcation），一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路 C分歧点（Ridge Divergence），两条平行的纹路在此分开
D孤立点（Dot or Island），一条特别短的纹路，以至于成为一点 E环点（Enclosure），一条纹路分开成为两条之后，立即又合并成为一条
F短纹（Short Ridge），一端较短但不至于成为一点的纹路
图2.2 指纹特征点类型分类图
（2）指纹特征点的表示。认识到指纹包括以上特征点之后，如何对指纹的特征点进行描述？就像通过描述一个人的特点不同于另一个人时，我们一般会采用诸如“长头发”“身高166cm”等词汇，描述指纹的特征点也有一系列的维度。如特征点类型、位置坐标、方向、曲率等。甚至可以增加组合特征描述。指纹出来是一个几何域的问题，所以对这些特征点的描述无外乎与几何参数有关。
（3） 指纹特征点提取。对指纹的特征信息（总体和局部）进行选择、编码，形成二进制数据的过程。指纹特征点的提取方法是算法中的核心。
一般采用8领域法对其二值化、细化后的指纹图像抽取特征点，这种方法将脊线上的点用“1”表示，背景用“0”表示，将待测点
（x, y）的八领域点（如图2.3）进行循环比较，若“0”， “1”变化有六次，则此待测点为分叉点，若变化两次，则为端点。通过这个过程可以记录下来一个指纹的所有特征点。通常一个指纹的特征点在100—150之间，在形成指纹特征值模板（也就是特征值的有序集合）时，尽量多的提取特征点对于提高准确性是有很大帮助的。 N4 N3 N2
N5 (x, y) N1
N6 N7 N8
图2.3 指纹八域法点图
2.3.3 特征值对比
指纹特征值对比过程是把当前取得的指纹特征值集合与事先存储的指纹特征值模板进行匹配的过程。匹配是一个模式识别的过程，判定的标准不是等与不等，而是相似的程度。这个程度判定依赖于某个阀值，以及与判定时比较的特征点的个数有关。阀值取的合理，特征点取的越多，误判的几率就越小。理论一般认为只要7个特征点不同就可以区别开两枚指纹。实际上在程序中，多采用14个或以上的特征点作匹配。匹配的方法很多，包括基于特征点的匹配、脊模式的匹配、以及线对（两个特征点的连线）匹配方法。匹配的过程还要处理如手指旋转、压力导致的伸缩及平移等情况。一般算法的误识率（FAR）为0.001%时，其拒认率（FRR）为0.75-5%。
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摘要
从1995年Bill Gates 在《未来之路》中提及物联网的概念，到1999年EPC global的Auto-ID中心的对物联网概念的真正提出：物联网是成千上万的物品采用无线方式接入Internet的网络。直到2008年IBM正式提出并形成实际应用化（互联网+物联网=智慧地球），即，把传感器设备安装到电力输电网、铁路运输网、桥梁和隧道安全网、油气管道、大坝、供水系统、等等，一直到普通家庭的智能化设备和系统，并且普遍连接形成网络。当今世界各国，包括中国、欧盟、日本、俄罗斯等，都提出了自己不同的物联网概念和规划。比如中国的感知中国；在无锡新区，2010年早已形成物联网的基础和基地；在上海，物联网中心的正式揭牌。甚至在成都都有部分从事物联网产业的公司。对于影响普通人最大的，或者说是，普通人将会接触最多的——楼宇智能化。其发展前景亦是广阔，再加上对物联网的接入。必将改变人们对家的认知。
楼宇智能化的研究中，对于指纹识别技术的研究相对比较成熟，应用于实际的手段也相对成熟。但是，对于指纹识别技术的应用，一般仅限于简单的或者单独的器材当中。对于指纹识别技术融入智能系统的研究还出在研究期间。也就是说，对指纹识别与智能系统的将是一个广阔的领域。
本文将从指纹识别的历史、过程，指纹识别的图像采集和单片机系统的介绍与描述为基础。设计一套简单，实用的，基于指纹识别系统二次开发的指纹识别门禁系统。并对指纹识别系统在智能楼宇与物联网中能发挥的作用，对智能楼宇和物联网的发展作一些畅想。
关键词：指纹识别 单片机 楼宇智能化
Abstract
from the mention of the conception of The Internet of Things which was in bill gates' The Road Ahead in 1995, to the official present of it by Auto-ID center of EPC global in 1999: The Internet of Things is the network of thousands of objects accessing to the Internet by means of wireless. till 2008, IBM officially put forward and developed actual application (the Internet + The Internet of Things=Smart Planet), that is, installing sensor equipments to electric power grids, railway transport network, bridges and tunnels safety net, oil and gas pipelines, dam, water system and so on, still to the intelligent equipments and systems of common family, and also they are generally linked as network. Nowadays, all countries, including China, the UN, Japan, and Russia and so on, are putting forward their own conceptions and plans of The Internet of Things. For instance, Sensing China; at the new area of Wuxi, in 2010, the foundation and base have been formed; in Shanghai, the center of The Internet of Things was officially inaugurated; even in Chengdu, there are some companies engaging in industry of The Internet of Things. For the most influential to common people, in other words, common people most contacted- building intelligent. its development prospect is also broad, and with the addition of the accession of The Internet of Things, it must change people's recognition of home.
In the research of building intelligent, the research of automatic finger print identification technology is relatively better, so is the means of applying to practice. However, the application of automatic finger print identification technology is often limited to simple or single equipment. The research of integrating automatic finger print identification technology into intelligent system is still at study period, that is to say, it will be a huge field to automatic finger print identification technology and intelligent system.
This thesis will take the basis of the history and process of automatic finger print identification technology, image acquisition of automatic finger print identification technology and the introduction and description of single
chip system, design a set of easy, practical fingerprint door system which based on the second development of automatic finger print identification system. this thesis also make some free imagination of the function of automatic finger print identification technology in building intelligent and The Internet of Things, and the development of building intelligent and The Internet of Things.
Keywords: fingerprint identification, singlechip, building intellectual technique
目录
摘要 ................................................................................................................ I Abstract ........................................................................................................ V 目录 ............................................................................................................ VII
前言 ................................................................................................................ 1
1 指纹概述 .................................................................................................... 2
1.1 指纹识别的背景 ............................................................................. 2
1.2 指纹识别的历程 ............................................................................. 2
1.3 指纹识别现状 ................................................................................. 3
1.4 指纹识别门禁系统的实践研究与意义 ......................................... 3
1.5 本文设计的内容及系统功能 ......................................................... 4
2 指纹图像图像处理及特征提取与实现 .................................................... 5
2.1 指纹识别的基本理论及特征提取与实现 ..................................... 5
2.1.1 指纹的特征与分类 ............................................................... 5
2.1.2 指纹的原理与方法 ............................................................... 5
2.1.3 指纹系统的几个基本概念 ................................................... 6
2.2 指纹系统指标 ................................................................................. 7
2.2.1 指纹提取算法与精度 ........................................................... 7
2.2.2 误识率和拒识率 ................................................................... 7
2.2.3 系统参数 ............................................................................... 7
2.3 指纹算法 ....................................................................................... 8
2.3.1 指纹图像预处理 ................................................................... 8
2.3.2 二值化 ................................................................................... 9
2.3.3 特征值提取 ........................................................................... 9
2.3.3 特征值对比 ......................................................................... 11
2.3.4 指纹识别和验证的区别 ..................................................... 12
2.4 本章小结 ....................................................................................... 12
3 识别系统硬件设计 .................................................................................. 13
3.1 功能描述 ....................................................................................... 13
3.2 工作原理 ....................................................................................... 13
3.3 系统硬件结构概述 ....................................................................... 13
3.4 电源 ............................................................................................... 15
3.5 机械电磁锁 ................................................................................... 15
3.6 指纹识别模块 ............................................................................... 16
3.6.1 FM-180 指纹识别系统特色 ............................................... 16
3.6.2 FM-180 UART 接口 ........................................................... 17
3.6.3 USB接口 ............................................................................. 17
3.6.4 FM-180指纹模块电气特性 ................................................ 18
3.6.5 AS601芯片 .......................................................................... 19
3.6.6 指纹传感器 ......................................................................... 20
3.7小结 ................................................................................................ 20
4.指纹识别系统软件设计 ........................................................................... 21
4.1 算法的软件实现 ........................................................................... 21
4.2 指纹识别系统软件的编制 ........................................................... 21
4.2.1指纹识别系统核心技术流程 .............................................. 21
4.2.2图像二值化 .......................................................................... 22
4.2.3指纹识别系统串行口工作方式 .......................................... 23
4.2.4单片机图像处理设计 .......................................................... 24
4.3 小结 ............................................................................................... 26
5 家居、楼宇智能化与物联网的发展 ...................................................... 27
总结 .............................................................................................................. 32
致谢 .............................................................................................................. 33
参考文献 ...................................................................................................... 34
前言
生物识别越来越受到各个自动化系统的青睐，特别是以指纹识别技术为核心的各种智能化系统。指纹识别技术以其成熟的技术、日益低廉的价格、方便而又安全的特点，在许多领域得到了广泛的应用。但对于指纹识别技术在智能楼宇、智能房屋的应用还未得到充分的运用。目前，指纹识别技术主要还是应用于工业和军事当中，而普通公民对于其的方便性和安全性并未享受到科技的成果。
在全球各国开始投入资金和人力资源进行物联网的研究的发展时期，相信楼宇智能化的发展将进入一个高速发展的阶段。而对于指纹识别技术这一走下高科技舞台，即将进入普通家庭的技术来说，融入物联网将是一个普及和发展的机遇，也是对物联网的一次促进。
本文将在对指纹识别技术进行介绍的基础上，对指纹门禁系统的软硬件进行设计，最后对物联网中楼宇智能化的未来做一些展望。
1 指纹概述
1.1 指纹识别的背景
我们的手掌和手指、脚趾的内侧皮肤的表面凹凸不平的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在不仅使我们皮肤表面的相对摩擦力增大，能用手轻易抓起重物和走路的平稳。人们在从古至今的实践当中也发现，这些纹路在图案、断点、交叉点上，各不相同，是唯一的。这种依靠人体身体部分特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别也是生物识别技术中的一种。虽然目前的生物测定技术可用于身份识别的包括虹膜、视网膜、面部、签名、声音识别技术，但是目前研究最多、最有应用前景的生物识别系统当属指纹识别技术。具体表现在：①个人指纹的独一无二；②指纹的不变性；③指纹易于获取，系统易开发，实用性强；④十指指纹不同，可一人多个指纹组成多重口令；⑤指纹数据是对指纹关键特征进行数学数字处理的数据，并非对图像的存储。
相对于其它身份认证技术，自动指纹识别是一种理想的身份识别、确认技术，且其信息安全可靠、实用性和可行性比较高。随着电子计算机、采集技术和指纹识别研究的发展，现在使用的指纹识别系统几乎全部都是指纹自动识别系统，且高度集成化和节能化。在工厂、科研机构、公司、军事设施等许多场合，为了工作、数据等的安全与有效，需要封闭式管理和准入制度。因而不得不采用各种各样的准入锁具，如：钥匙、密码、磁卡等等，然而以上几种方式都存在着安全隐患，都容易被复制和盗取。
它是利用人体的固定生理特征作为确认身份的一种识别技术，指纹是常用的一种，它通过对分杈形、尾端形、岛形、复合形，左斗纹、右斗纹、左箕纹、右箕纹、三角区与中心点位置的鉴别对比来确定指纹是否出自同一人。
1.2 指纹识别的历程
近几十年累，国内外众多专家和研究机构均对指纹识别展开了全面且深入的研究工作，在应用领域和研究都取得了非凡的成果。在指纹识
别系统开发初期，自动指纹识别系统是运行在中、小型计算机或专用高速计算机上的，成本高并且缺乏良好的用户界面。随着集成电路技术和计算技术的发展，个人计算机已经具有良好的工作性能和足够大的存储空间。当前的操作系统具有友好的工作界面，可以极大的方便用户使用。所以，在个人计算机良好的操作系统环境下设计的自动指纹识别系统，能够以较低的价格提供同样的性能和友好的用户界面。
十九世纪初，指纹识别技术被用于犯罪鉴别；二十世纪六十年代，由于计算机可以有效的处理图形，人们开始着手研究利用计算机来处理指纹，从那时起，自动指纹识别系统AFIS（Automated Fingerprint Identification System）在法律实施方面的研究和应用在世界许多国家展开；二十世纪八十年代，个人电脑、光学扫描这两项技术的革新，使得它们作为指纹取象的工具成为现实，从而使指纹识别可以再其他领域中得以应用；二十世纪九十年代，低价位取象设备的引入极其飞速发展，可靠的比对算法的发现为个人身份识别应用的增长提供了舞台。
1.3 指纹识别现状
随着个人电脑的普及，人们在办公及处理个人资料的过程中，越来越多地依赖电脑，因此电脑中的信息，如程序、文件和数据的保密也越来越重要。由于采用密码容易发生遗忘或被窃用等弊端，故此，出现了类似指纹登录、指纹授权、指纹文件锁、指纹硬盘、指纹U盘、指纹手机以及指纹PDA等大量的应用软件与硬件产品。
指纹技术在现代生活和工作中的应用已越来越普遍，例如：指纹考勤、指纹社保、指纹银行、指纹商场、指纹接送幼儿等等生活和工作的新现象已广为人知，指纹技术正在日益刷新着我们的现代化生活方式。指纹识别已经与人们的生活休戚相关，指纹识别技术在全球范围内已经彻底拉开了“指纹时代”的巨幕。
1.4 指纹识别门禁系统的实践研究与意义
相对于其他身份鉴定技术，指纹识别技术之所以优于其他身份鉴定技术而被广泛采用的原因：
1．指纹是独一无二的，两人之间不存在着相同的指纹：
2．指纹是相当固定的，不会随年龄、健康状况的变化而改变；
3．指纹样本易于采集，难以伪造，便于开发，实用性强；
4．每个人十指的指纹皆不相同，可以利用多个指纹构成多重口令，提高系统的安全性；
5．指纹识别中使用的模板并非最初的指纹图像，而是由图像提取的关键特征，使所需存储的信息量减小，而且在实现异地确认时，可以大大减少网络传输负担，支持网络功能。
可以看出，指纹识别技术相对于其他识别方法有许多独到之处，具有很高的实用性和可行性。因此，指纹识别成为最流行、最方便、最可靠的身份认证方式，己经在社会生活的诸多方面得到广泛应用
1.5 本文设计的内容及系统功能
本指纹识别系统是基于指纹门禁系统和智能家居的一个基础自动化家居系统。现代社会，随着自动化在各行各业的应用，尤其在工业流程过程控制和运动控制上的应用越来越广泛。而对于居家自动化的探索却仅限于近年来物联网的初步摸索。作为对自动化专业发展方向的思考，科技应该让人们过的更好更快乐更轻松的过生活，而居家自动化就是最直接的方式让人们在自己家里充分享受科技带给大家的自在和主人翁似的享受。
由于自身技术和条件的限制，只能做基于单片机的指纹识别系统。本文将在介绍指纹识别技术的特点和基本技术参数的基础上，对指纹识别系统的软硬件作出重点设计。
2 指纹图像图像处理及特征提取与实现
2.1 指纹识别的基本理论及特征提取与实现
指纹识别技术，最主要的任务就是对指纹图像的处理，只有对指纹图像的精确快速的处理，才能有指纹识别系统的应用价值。在对图像处理之前，又必须认清指纹以及对指纹系统要有一个概念。
2.1.1 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。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。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“弧形、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。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。
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。
2.1.2 指纹的原理与方法
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。采集设备（即取像设备）分成几类：光学、半导体传感器和其他。
2.1.3 指纹系统的几个基本概念
（1）成像质量。成像质量是衡量指纹传感器质量的首要标准。成像质量主要表现在对指纹图像的还原能力，以及去噪音能力。
（2）手指适应能力。由于不同手指指纹的纹路深浅不同、干湿不同，污渍程度不同。要能够对所有情况进行有效兼容，是指纹传感器的适用能力的表现。有时候手指适用能力被归到成像质量中考虑。
（3）采集速度。采集速度表现为从手指放到指纹采集器触面后多长时间内完成一次指纹采集的时间或者单位时间如1s可以采集的次数。速度的快慢直接影响到用户的使用体验。
（4）电气特性。电气特性是从产品化的较低来看，指纹采集器是否真正可以拥有某种产品。电气特性主要关注三个参数，工作电压，功耗和ESD（防静电能力）。如把指纹采集器应用到手机上，必然要考虑手机的现在供电方式能否满足增加了指纹采集器后的电压和功耗要求。不过，大部分指纹采集器的电压都在3.6V及以下。
（5）硬件接口能力。接口能力也是从产品化的角度来衡量的。接口能力直接影响着指纹采集器获得的指纹图像数据的传送方式，影响着与指纹出来模块之间的通讯方式和通讯速度。比如已具备USB接口能力的指纹采集器，可以直接与USB HUB相连。而没有USB接口的，就需要通过USB控制器来实现，给产品化增加一道技术门槛。
（6）SDK能力。SDK能力是指指纹采集器的功能，也就是与指纹采集器配套使用的程序接口的功能。一般在这些接口中定义了上层应用如何启动或终止硬件采集器，以及如何控制指纹采集器的函数族。比如发送指纹采集器初始化命令、开始或停止捕获指纹图像命令、询问手指是否存在、以及判断是否是指纹等。对于滑动式（SWIPE）芯片来讲，还包括指纹重构的命令接口。
（7）附加功能。大部分指纹采集器除了具备指纹图像采集能力之
外，还能够感知手指的移动方向、手指的点击方式（单击双击），这被称之为导航能力。
2.2 指纹系统指标
不论做任何系统都必须要有一套标准，指纹识别系统也不例外。指纹识别系统的各个指标就是对这一系统的好坏、高低的评价标准，也是对指纹系统的实用性的评价标准。
2.2.1 指纹提取算法与精度
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。指纹识别系统设计的整体流程大部分工作集中在图像处理和图像识别阶段。其中的图像的平滑滤波，图像与背景分离，方向信息提取，纹线提取，图像分割，图像细化，图像后处理都是属于图像处理的范畴；而特征提取，指纹匹配，匹配结果都属于图像识别。全球指纹算法据称约有100种，不过这三大块基本是少不了的。一是对指纹图像进行预处理；二是提取特征值，并形成特征值模板；三是指纹特征值比对。
2.2.2 误识率和拒识率
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。
2.2.3 系统参数
误登率（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%。
2.3 指纹算法
指纹识别系统的算法就是对指纹图像的如何处理，如何处理好，如何精确而又简便处理的方法。算法的不断改进也就是指纹识别技术不断前进的动力。
2.3.1 指纹图像预处理
指纹图像预处理的目的主要是为特征值提取的有效性准确性作好准备。一般包括如下的过程：
指纹图像的增强。指纹图像增强的目的主要是为了减少噪音，增强脊谷对比度，是得图像更清晰真实，便于后续指纹特征值提取的准确性。指纹图像增强的方法较多，常见的如通过8域法计算方向场与设定适合的过滤值。处理时依据每个像素处脊的局部走向，会增强在同一方向脊的走向，并且在同一位置，减弱任何不同于脊的方向。这样使得脊线相对背景更加清晰，特征点走向更加明显。
指纹图图像平滑处理。平滑处理是为了让整个图像取得均匀一致的明暗效果。平滑处理的过程是选取整个图像的像素与其周期灰阶差的均方值作为阀值来处理的。
指纹图像二值化。在原始灰阶图像中，各像素的回答时不同的，并按一定的梯度分布。在实际处理中只需要像素是不是脊线上的点，而无需知道它的灰度。所以每一个像素对判定脊线来讲，只是一个“是与不是”是二元问题。所以，指纹图像二值化是对每一个像素点按事先定义的阀值进行比较，大于阀值的，使其值等于某一特定值，小于阀值的，使其等于另一特定值。图像二值化后，不仅可以大大减少数据储存量，而且使得后面的判别过程少受干扰，大大简化其后的处理。
指纹图像细化处理。图像细化就是将脊的宽度，降为单个像素的宽度，得到脊线的骨架图像的过程。这个过程进一步减少了图像数据量，清晰化了脊线形态，为之后的特征值提取作好了准备。由于我们所关心的不是纹线的粗细，而是纹线的有无。因此，在不破坏图像连通性的情况下必须去掉多余的信息。因而应该先将指纹脊线的宽度采用逐渐剥离的方法，使得脊线成为只有一个像素宽的细线，这将是非常有利于下一步的分析。
图2.1 指纹图像预处理过程图
2.3.2 二值化
指纹图像二值化后变成二值图像，常用的算法有固定阀值法、自适应阀值法、局部自适应阀值法。本文采用局部自适应阀值法对图像进行二值化处理，即根据图像中每个部分的明暗来调整阀值，每一块根据自己的阀值进行二值化。
(1)将图像划分为w⨯w大小的子块，计算各子块内的灰度平均值。计算公式如下：
1AV=f(i,j)，其中f(i,j)为像素点p(i,j) 的灰度值 ∑∑w⨯wij
(2)对于每一子块图像，如果块内像素点灰度大于平均值，则置255；灰度值小于平均值，则置0。
2.3.3 特征值提取
提取指纹特征值是从细化过程的指纹图像中，扫描分析出能表达某个指纹图像与众不同的特征点的集合。在最初的指纹识别算法中，经历过图像进行比较的阶段，现在的算法为了安全和确保精确度起见，采用图像上的特征点俩进行比较，所以才有特征值提取的说法。
（1） 指纹特征=总体特征+局部特征
a. 总体特征：纹形：环形、弓形、螺旋形
模式区：包含了纹形特征的区域
核心点：位于指纹纹路的渐进中心
三角点：位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路汇聚处、孤立点、转折处，或者指向这些奇异点。
纹数：指模式区内指纹纹路的数量（脊密度）
b. 局部特征：指纹上的细节的特征。特征点：类型、方向、曲率、
位置
特征点类型
A终结点（Ending），一条纹路在此终结
B分叉点（Bifurcation），一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路 C分歧点（Ridge Divergence），两条平行的纹路在此分开
D孤立点（Dot or Island），一条特别短的纹路，以至于成为一点 E环点（Enclosure），一条纹路分开成为两条之后，立即又合并成为一条
F短纹（Short Ridge），一端较短但不至于成为一点的纹路
图2.2 指纹特征点类型分类图
（2）指纹特征点的表示。认识到指纹包括以上特征点之后，如何对指纹的特征点进行描述？就像通过描述一个人的特点不同于另一个人时，我们一般会采用诸如“长头发”“身高166cm”等词汇，描述指纹的特征点也有一系列的维度。如特征点类型、位置坐标、方向、曲率等。甚至可以增加组合特征描述。指纹出来是一个几何域的问题，所以对这些特征点的描述无外乎与几何参数有关。
（3） 指纹特征点提取。对指纹的特征信息（总体和局部）进行选择、编码，形成二进制数据的过程。指纹特征点的提取方法是算法中的核心。
一般采用8领域法对其二值化、细化后的指纹图像抽取特征点，这种方法将脊线上的点用“1”表示，背景用“0”表示，将待测点
（x, y）的八领域点（如图2.3）进行循环比较，若“0”， “1”变化有六次，则此待测点为分叉点，若变化两次，则为端点。通过这个过程可以记录下来一个指纹的所有特征点。通常一个指纹的特征点在100—150之间，在形成指纹特征值模板（也就是特征值的有序集合）时，尽量多的提取特征点对于提高准确性是有很大帮助的。 N4 N3 N2
N5 (x, y) N1
N6 N7 N8
图2.3 指纹八域法点图
2.3.3 特征值对比
指纹特征值对比过程是把当前取得的指纹特征值集合与事先存储的指纹特征值模板进行匹配的过程。匹配是一个模式识别的过程，判定的标准不是等与不等，而是相似的程度。这个程度判定依赖于某个阀值，以及与判定时比较的特征点的个数有关。阀值取的合理，特征点取的越多，误判的几率就越小。理论一般认为只要7个特征点不同就可以区别开两枚指纹。实际上在程序中，多采用14个或以上的特征点作匹配。匹配的方法很多，包括基于特征点的匹配、脊模式的匹配、以及线对（两个特征点的连线）匹配方法。匹配的过程还要处理如手指旋转、压力导致的伸缩及平移等情况。一般算法的误识率（FAR）为0.001%时，其拒认率（FRR）为0.75-5%。