自动指纹识别系统的工作原理
自动指纹识别系统(Automatic Fingerprint Identification System,简称AFIS )上世纪六十年代兴起的。它是利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。它通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，可以自动、迅速、准确地鉴别出个人身份。自动指纹识别系统一般可以分成“离线部户分”和“在线部分”两个部分。
其中离线部分包括用指纹采集仪采集指纹、提取出细节点、将细节点保存到数据库中形成指纹模板库等主要步翔，在线部分包括用指纹采集仪采集指纹、提取出细节点、然后将这些细节点与保存在数据库中模板细节点进行匹配，判断输入细节点与模板细节点是否来自同一个手指的指纹。
本文设计的自动指纹识别系统对离线部分和在线部分采用相同的模块，它主要由原始图像物入、圈像预处理、指纹特征提取、指纹识别和识别结果输出等部分组成。
1、指纹图像愉入
将一个人的指纹采集下来物入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步砚。指纹圈像的获取主要利用设备取像，因为这种方法方便实用，比较适合AFIS。利用设备取像的主要方法有利用光学设各、晶体传感器和超声波来进行。光学取像设备是根据光的全反射原理来设计的。晶体传感器取像是根据谷线和脊线皮肤与传感器之间距离不同而产生的电容不同来设计的。超声波设备取像也是采用光波来取像，但由于超声波波长较短，抗干扰能力较强，所以成像的质量非常好。无论采取哪种方法提取指纹，总会给指纹图像带来各种嗓声。
2、指纹图像的预处理
预处理的目的就是去除图像中的嗓音，把它变成一栩清晰的点线图，以使于提取正确的指纹特征。预处理是指纹自动识别过程的第一步，它的好坏宜接影响若指纹识别的效果。常用的图像预处理包括圈像增强、涟波、二值化、细化等过程，得到指纹图像的单象素点线图。成功的预处理可以减少低质量的图像对分类结果的影响。
3、特征提取
指纹图像由脊线和谷线组成，局部的细节特征和相互关系决定了指纹的谁一性。指纹识别就是比对这些细节特征及其相互关系，以达到指纹的匹配。指纹特征提取是从预处理后的图像中抽取反映图像本质的固有特征，以利于分类器和识别器对指纹图像进行分类和识别。指纹特征的提取是摸式识别的一个重要环节。能否提取出捻定宾实的特征是整个识别系统的关键，它们直接决定了识别系统的性能。
目前，若于图像城的指纹特征提取是主流方向，它的主要目标是从指纹纹线提取出各种特征及其特征的坐标位里。最终形成指纹特征文件，文件中包含指纹特征点的种类、大小、坐标、方向等有用的识别信息。以便对指纹图像进行分类和识别。
此外，基于变换城的特征，同样可用于指纹分类和识别，本文在最后一章尝试着对指纹图像进行了二维快速傅立叶变换，探讨了基于频城特征提取的可行性。
4、指纹分类
指纹识别常常器要在大规模的数据库上进行计算，如果没有一种有效的数据库分类机制，输入的指纹图像将不得不同数据库中大且的指纹数据逐一进行比对，系统工作将非常筑重。为了减少时间和计算的复杂度，必须对指纹进行分类。这样查询只盆在指纹数据库中的一个相应子集中进行，从而节省了运算时间并降低了复杂度。指纹分类是根据指纹的整体结构特征将指纹分别归属到几个不同的预先设定的类别中去。本文尝试性的使用了一种径向基神经网络对指纹图像进行分类。
5、指纹识别
指纹匹配是指纹识别系统的核心步肠，也是一个孟耍的研究课甩。人们在这方面作了很多工作。但目前最常用的方法是FBI提出的细节点坐标模型来傲细节匹配。在充成特征提取和指纹分类后，把特征送入指纹分类拐进行指纹识别.指纹分类器是指纹自动识别技术中最重要的环节。在指纹自动识别技术中，普迫采用指纹摸板匹配分类器，指纹匹配分类器的功能是在对待识别图像提取细节特征后，将褥到的细节点与指纹样本库中的指纹细节点一一比对，得到相似度最高的即是识别结果。该方法是现今最主要的识别方法。本文尝试性的使用了一种羞于神经网络聚类的点模式匹配方法。
