生物特征识别技术论文参考文献

随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。

关键词：图像处理;图像识别;成像

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02

图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。

1 图像处理技术

图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。

2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。

3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。

4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。

5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

2 图像识别技术

图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：

指纹识别

指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。

人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。

文字识别

文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。

3 结束语

人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。

参考文献：

[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.

[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.

[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.

[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.

[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.

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指纹识别技术是生物测量学技术中较为成熟、应用较多的一种,它是一种利用人的指纹进行计算机自动识别的综合...这里的指纹识别技术是指利用计算机进行的指纹自动识别技术,它是一项综合技术,其研究发展涉及到多个前沿及边缘科学...当...基于Nios II的自动指纹识别系统设计摘要： 介绍基于Nios II处理器的嵌入式自动指纹识别系统的实现方法；具体说明自动指纹识别系统的基本原理、系统总体结构、硬件结构设计、用户自定义指令的设计，以及指纹识别算法的处理流程和实现方法。关键词： 嵌入式 指纹识别 Nios II 定制指令引 言指纹识别作为生物特征识别的一种，在身份识别上有着其他手段不可比拟的优越性：人的指纹具有唯一性和稳定性的特点；随着指纹传感器性能的提高和价格的降低，指纹的采集相对容易；指纹的识别算法已经较为成熟。由于指纹识别的诸多优点，指纹识别技术已经逐渐走入民用市场，并应用到许多嵌入式设备中。目前的嵌入式处理器种类繁多。Altera公司的Nios II处理器是用于可编程逻辑器件的可配置的软核处理器，与Altera的低成本的Cyclone FPGA组合，具有很高的性能价格比。本系统采用Nios II和Cyclone EP1C20嵌入式系统开发板，以及Veridicom公司的FPS200指纹传感器芯片，实现了一个嵌入式自动指纹识别系统。1 总体设计及系统架构本系统有两大功能：指纹登记和指纹比对。指纹登记主要包括指纹采集、指纹图像预处理、特征点提取、特征模板存储和输出显示；指纹比对的前三步与指纹登记相同，但在特征点提取后，是将生成的特征模板与存储在指纹特征模板库中的特征模板进行特征匹配，最后输出显示匹配结果。自动指纹识别系统的基本原理框图如图1所示。本系统在结构上分为三层：系统硬件平台、操作系统和指纹识别算法。系统层次结构如图2所示。图1自动指纹识别的基本原理框图图2系统层次最底层——系统硬件平台，是系统的物理基础，提供软件的运行平台和通信接口。系统的硬件平台在Altera的Nios II Cyclone嵌入式系统开发板上实现，指纹传感器采用美国Veridicom公司的FPS200。FPS200可输出大小为256×300像素、分辨率为500 dpi的灰度图像。第二层是操作系统，采用μC/OSII。μC/OSII是一个基于抢占式的实时多任务内核，可固化、可剪裁、具有高稳定性和可靠性。这一层提供任务调度以及接口驱动，同时，通过硬件中断来实现系统对外界的通信请求的实时响应，如对指纹采集的控制、对串口通信的控制等。这种方式可以提高系统的运行效率。最上层是指纹识别核心算法的实现。该算法高效地对采集到的指纹进行处理和匹配。采用C语言在Nios II的集成开发环境（IDE）中实现。2 系统硬件的设计与实现 Nios II嵌入式软核处理器简介Nios II嵌入式处理器是Altera公司于2004年6月推出的第二代用于可编程逻辑器件的可配置的软核处理器，性能超过200 DMIPS。Nios II是基于哈佛结构的RISC通用嵌入式处理器软核，能与用户逻辑相结合，编程至Altera的FPGA中。处理器具有32位指令集，32位数据通道和可配置的指令以及数据缓冲。它特别为可编程逻辑进行了优化设计，也为可编程单芯片系统（SoPC）设计了一套综合解决方案。Nios II处理器系列包括三种内核：一种是高性能的内核（Nios II/f）；一种是低成本内核（Nios II/e）；一种是性能/成本折中的标准内核（Nios II/s），是前两种的平衡。本系统采用标准内核。Nios II 处理器支持256 个具有固定或可变时钟周期操作的定制指令；允许Nios II设计人员利用扩展CPU指令集，通过提升那些对时间敏感的应用软件的运行速度，来提高系统性能。 硬件平台结构系统的硬件平台结构如图3所示。图3系统硬件平台结构本系统使用FPS200指纹传感器获取指纹图像。FPS200是电容式固态指纹传感器，采用CMOS技术，获取的图像为256×300像素，分辨率为500 dpi。该传感器提供三种接口方式：8位微机总线接口、集成USB全速接口和集成SPI接口。本系统采用集成SPI接口。指纹采集的程序流程是：首先初始化FPS200的各个寄存器，主要是放电电流寄存器（DCR）、放电时间寄存器（DTR）和增益控制寄存器(PGC)的设置；然后查询等待，指纹被FPS200采集进入数据寄存器后，通过DMA存入内存。由于从指纹传感器采集到的指纹图像数据在80 KB左右，以DMA方式存入片内RAM。Nios II对指纹图像数据进行处理后，生成指纹特征模板，在指纹登记模式下，存入片外Flash中；在指纹比对模式下，与存储在Flash中的特征模板进行匹配，处理结果通过LCD和七段LED显示器输出显示。本系统的硬件平台主要是在Altera的Nios II Cyclone嵌入式开发板上实现，选用Altera的Cyclone版本的Nios II开发套件，包括Nios II处理器、标准外围设备库、集成了SoPC Builder系统设计工具的QuartusII开发软件等。系统的主要组件Nios II的标准内核、片内存储器、SPI、UART、DMA控制器、并行I/O接口、Avalon总线、定时器等都集成在一块Altera的Cyclone FPGA芯片上，使用SoPC Builder来配置生成片上系统。SoPC Builder是功能强大的基于图形界面的片上系统定义和定制工具。SoPC Builder库中包括处理器和大量的IP核及外设。根据应用的需要，本系统选用Nios II Processor、On�Chip�Memory、Flash Memory(Common Flash Interface)、SPI、JTAG UART、DMA、Interval timer、LCD PIO、Seven Segment PIO、Avalon Tri�State Bridge等模块。对这些模块配置完成后，使用SoPC Builder进行系统生成。SOPC Builder自动产生每个模块的HDL文件，同时自动产生一些必要的仲裁逻辑来协调系统中各部件的工作。 使用Nios II的定制指令提高系统性能使用Nios II的定制指令，可以将一个复杂的标准指令序列简化为一个用硬件实现的单一指令，从而简化系统软件设计并加快系统运行速度。Nios II的定制指令是与CPU的数据通路中的ALU相连的用户逻辑块。其基本操作是，接收从dataa和/或datab端口输入的数据，经过定制指令逻辑的处理，将结果输出到result端口。在指纹识别算法中，对指纹图像的处理数据运算量大，循环数目多；而Nios II的定制指令个数已增加到256个，可以使用定制指令完成许多循环内的数据处理，从而加速数据处理的速度。在对指纹图像的处理中，频繁地用到坐标转换，将图像的二维坐标转换为一维的存储地址；通过定制指令来完成坐标的转换，用一组易于用硬件实现的位移和加法运算替代乘加运算，可将转换时间缩短1/3。在方向图计算中，要进行离散反正切变换，使用优化过的用硬件实现的定制指令来替代C语言中的atan函数，更可以将变换时间缩短到原来的1/1000。定制指令逻辑和Nios II的连接在SoPC Builder中完成。Nios II CPU配置向导提供了一个可添加256条定制指令的图形用户界面，在该界面中导入设计文件，设置定制指令名，并分配定制指令所需的CPU时钟周期数目。系统生成时，Nios II IDE为每条用户指令产生一个在系统头文件中定义的宏，可以在C或C++应用程序代码中直接调用这个宏。3 系统软件的设计与实现本系统的指纹图像处理及识别算法采用C语言在Nios II IDE中实现。指纹识别算法的流程如图4所示。图4指纹识别算法流程背景分离是将指纹区与背景分离，从而避免在没有有效信息的区域进行特征提取，加速后续处理的速度，提高指纹特征提取和匹配的精度。采用标准差阈值跟踪法，图像指纹部分由黑白相间的纹理组成，灰度变化大，因而标准差较大；而背景部分灰度分布较为平坦，标准差较小。将指纹图像分块，计算每个小块的标准差。若大于某一阈值（本文取20），则该小块中的所有像素点为前景；否则，为背景。方向图是用纹线的方向来表示原来的纹线。本文采用块方向图，将源指纹图像分成小块，使用基于梯度值的方向场计算方法，计算出每个小块的脊线方向。图像增强的目的是改善图像质量，恢复脊线原来的结构；采用方向滤波，设计一个水平模板，根据计算出的方向图，在每个小块中将水平模板旋转到所需要的方向进行滤波。图像的二值化是将脊线与背景分离，将指纹图像从灰度图像转换为二值图像。二值化后的图像经过细化，得到纹线的骨架图像。细化采用迭代的方法，使用Zhang�Suen并行细化算法，可对二值图像并行处理。特征提取阶段，选择脊线端点和分叉点作为特征点，记录每一个特征点的类型、位置和方向信息，从而得到指纹的特征点集。但由于在指纹扫描和预处理阶段会引入噪声，产生大量伪特征点，因此需要进行伪特征点的去除。去除伪特征点后的特征点集作为特征模板保存。特征匹配阶段采用基于特征点的匹配算法，通过平移和旋转变换实现特征点的大致对齐重合，计算坐标变换后两个模板中的特征点的距离和角度。如果小于某一阈值（本文的距离和角度阈值分别取5个像素和10°）,则认为是一对匹配的特征点。计算得出所有匹配的特征点对后，计算匹配的特征点占模板中所有特征点的百分比S。根据系统的拒识率（FRR）和误识率（FAR）要求设置阈值TS。如果S大于或等于阈值TS，则认为是同一指纹；否则，匹配失败。结语本文提出了一种基于Nios II嵌入式处理器软核的自动指纹识别系统实现方法。使用Altera的Cyclone FPGA实现，且具有开发周期短、成本低等特点；同时，采用Nios II的定制指令来提高系统性能，利用硬件实现算法速度快的优点，使以Nios II处理器为核心的系统能够快速地完成大量数据处理。参考文献1 Frank Vahid，等. 嵌入式系统设计.骆丽等译. 北京:北京航空航天大学出版社, 20042 任爱锋，等.基于FPGA的嵌入式系统设计.西安：西安电子工业大学出版社, 20043 Nios II Custom Instruction User Guide. Vizcaya P， Gerhardt L. A nonlinear orientation model for global description of fingerprints. Pattern Recognition, v. 29, no. 75 柴晓光，等.民用指纹识别技术.北京：人民邮电出版社，2004

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