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matlab?GUI指紋識別門禁系統(tǒng)介紹及源碼實現(xiàn)

 更新時間:2022年02月07日 11:12:52   作者:紫極神光  
這篇文章主要為大家介紹了matlab?GUI指紋識別門禁系統(tǒng)的介紹及源碼實現(xiàn),有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步

引言

隨著社會的發(fā)展,鑰匙、證件、銀行卡以及用戶名密碼等這些鑒定身份的標志性物品和標識的安全性越來越弱,很容易被偽造、被盜用、不小心丟失等,給人們帶來了極大的困擾,如何才能更好的保護個人信息成為當今時代一個很重要問題。隨著網(wǎng)絡和計算機應用技術的發(fā)展,人們逐漸將目光轉向當下的一個新型識別熱點,即生物特征識別技術。現(xiàn)在應用較多的生物特征識別技術有人臉識別、聲音識別、虹膜識別以及指紋識別等等。本設計主要研究指紋識別系統(tǒng)。

指紋識別技術相對于聲音識別、人臉識別而言,是一種使用時間比較久的生物識別技術。指紋具有不變性、唯一性、普遍性、可采集性和可儲存性等特性。目前,指紋識別技術已經(jīng)被人們應用在各大領域之中,除了大眾熟知的刑事偵查外,還有公司企業(yè)指紋打卡考勤系統(tǒng)、住戶安裝指紋門鎖、電腦開機或手機屏幕解鎖的身份確認等生活的各個方面。

一、指紋識別簡介

1 指紋識別系統(tǒng)的構成

指紋識別系統(tǒng)主要由指紋數(shù)字圖像采集、指紋預處理、指紋特征提取和匹配這4個部分組成。首先,通過指紋采集設備完成指紋圖像的采集;其次,進行預處理操作,把指紋圖像變成一幅清晰的點線圖,進而方便提取指紋圖像的特征點;最后,將指紋圖像進行匹配,判斷這兩者是否來自同一根手指。指紋識別系統(tǒng)的組成框圖如圖1所示。

在這里插入圖片描述

圖1 指紋識別組成框圖

2 指紋識別系統(tǒng)的實現(xiàn)

2.1 指紋圖像的采集

較為常用的指紋圖像采集技術有:(1)光學指紋采集技術,通過光的全反射采集指紋表層紋理圖像,是最早使用的一種采集技術,性價比高,使用較多;(2)超聲波掃描,它是利用手指表皮和空氣對聲波的阻抗之間有差異這一特點進行設計;(3)電容式傳感器,根據(jù)指紋圖像中嵴線和谷線與半導體感應顆粒之間形成的電容值大小不同進行設計。

2.2 指紋圖像的預處理

對指紋圖像進行預處理,是為了能夠將模糊的指紋圖像經(jīng)過處理之后得到一幅清晰的圖像。指紋圖像的預處理是指紋識別系統(tǒng)中后續(xù)特征提取和匹配的基礎,其處理結果更是直接影響指紋識別的最終效果。對指紋圖像進行預處理的過程一般分為以下幾部分。

第一,對指紋圖像進行灰度處理和歸一化處理。其中,灰度處理是為了簡化圖像信息,一幅彩色圖像,經(jīng)過灰度處理后只剩下一個灰度值,去除了彩色信息。對指紋圖像進行歸一化處理的原因是采集到的指紋圖像會因為按壓不均等原因導致圖像嵴線和谷線變化大,后續(xù)的指紋處理可能發(fā)生錯誤。

第二,圖像分割,將目標指紋從采集到的指紋圖像中分割出來,也就是指將指紋和背景范圍進行分離。如果不進行圖像分割,在提取指紋特征信息點時,會提取到很多沒有用的特征點,增加難度,降低了最終匹配的精確度。

第三,對指紋圖像二值化,將指紋圖像變成只有0和1兩個像素值的圖像。其中,將指紋圖像中并非是嵴線區(qū)域的像素點全部置為0,嵴線所在部分的像素點全部置為1。

第四,對指紋圖像進行增強處理。要分離粘連的紋線,平滑紋線的邊緣等等,以保證指紋特征提取的可靠性。

第五,進行細化處理,提取指紋圖像中嵴線的框架,突出紋線的有效特征,為后面的特征提取做準備。

2.3 指紋圖像特征提取

2.3.1指紋圖像特征

指紋數(shù)字圖像的特征分為全局特征和局部特征這兩種,其中局部特征包含端點、分叉點、孤立點等。由于局部特征更能夠分辨出兩個指紋是否來自同一個人,因此對指紋圖像的局部特征進行特征點提取。

指紋圖像特征點提取又可分為特征點提取和去除偽特征點兩個部分。常用的提取特征點的方法有兩種,一種是直接在灰度處理后的指紋圖像中提取所需的特征信息點,該方法省略了對指紋圖像的一系列預處理操作,此方法需要極為清晰的指紋圖像,在現(xiàn)實生活中很難有這樣完美的指紋圖像供提取特征點,所以很少采用這種方法;另一種則是在經(jīng)過二值細化后的指紋圖像中提取指紋的特征點,雖然前面要經(jīng)過繁瑣的預處理,但是最終提取到的特征信息點會比較精確。

從二值化細化后的圖像中提取特征點,具體的方法是:建立一個3×3的模板,中心的P是待測像素點,而P1~P8是待測像素點P的8個鄰域像素點,記Cn§為8個鄰域像素點的灰度值從0變到1或者是從1變到0的次數(shù),計算公式下式所示:

在這里插入圖片描述

式中,P9=P1。

記Sn§為8個鄰域像素點中灰度值為1的像素點的個數(shù),計算公式如下式所示:

在這里插入圖片描述


通過計算Cn§和Sn§的大小,來分析像素點P的狀態(tài),一般分為以下幾種情況:(1)如果像素點P是嵴線上的一個點,并根據(jù)計算出Cn§=2和Sn§=1可知,像素點P是嵴線上的一個端點;(2)如果像素點P是嵴線上的一個點,并根據(jù)計算出Cn§=4和Sn§=1、2或者4可知,像素點P是嵴線上的一個連續(xù)點;(3)如果像素點P是嵴線上的一個點,并根據(jù)計算出Cn§=6和Sn§=3可知,像素點P是嵴線上的一個分叉點。

檢測處理完成一幅二值化細化后的指紋圖像,并按照上述方法算出所有檢測出的端點和分叉點,作為特征點提取的結果。

2.3.2 指紋圖像去偽

由于設備采集或者手指本身的原因,使指紋圖像可能存在一些偽特征點,比如毛刺、空洞、斷裂、短脊以及假橋等。這些偽特征點會大大的影響指紋匹配的速率,甚至降低指紋匹配的準確率,因此在指紋識別提取特征點的過程中還要對指紋進行去偽操作。

指紋圖像特征信息點去偽采用的方法[9,10]:首先,特征提取,辨別它們是偽特征點還是真的特征點;其次,將指紋圖像的細節(jié)點作為起始點,逐步搜索周圍的區(qū)域,并判斷這些特征點的真?zhèn)?,其中分叉點不能和其他分叉點或者端點相連,端點也不能和其他的細節(jié)點相對;最后,判別特征信息點的真?zhèn)涡灾髮⒅讣y數(shù)字圖像中的所有偽特征點刪除,并保留真特征點,每種偽特征信息點的去除都有其相對應的算法。

經(jīng)過對指紋圖像進行特征提取和去偽操作,細化后的指紋圖像上的偽特征信息點被刪除,提高了圖像的質(zhì)量。

2.4 指紋圖像匹配

指紋匹配是指紋識別系統(tǒng)的最后一步,該步驟是輸入兩幅需要匹配的指紋數(shù)字圖像,經(jīng)過前面一系列的預處理和特征點信息提取操作之后進行比較,來確定這兩幅指紋圖像是否屬于同一根手指。指紋圖像的匹配算法有以下兩種。

2.4.1 基于點模式的指紋匹配算法

先尋找到指紋圖像的中心點,將它標記為極坐標的原點,其次建立極坐標系,并選擇特征信息點,將其用極坐標(r,e)表示,最后用φ表示特征信息點的方向。設指紋參考方向為θc,參考點在極坐標系中的坐標為(r,e),在直角坐標系中的坐標為(xc,yc),r、e、φ的計算公式分別如下式所示:

在這里插入圖片描述

觀察式(3)、式(4)、式(5)可以得出:不管指紋圖像是發(fā)生平移還是旋轉,指紋的特征點的特征信息都不會因此有其他變化。雖然在最終匹配的過程中,無法做到非常精確的點對點的匹配,但是一般而言只要匹配的兩個點在預先設定的閾值內(nèi)就可判定為匹配成功。

2.4.2 基于指紋紋線的匹配算法

該方法是將兩個指紋圖像放在一起比較,尋找端點和交叉點這兩種特征點,并找出最佳匹配點對,根據(jù)匹配到的個數(shù)來確定是否來自同一根手指。該算法的步驟是先從指紋圖像中提取出一個特征點Ok,將它用直角坐標表示為(xk,yk),用φk表示該特征點所在嵴線的方向角;Ok與指紋圖像中其他任何特征信息點Oi相連,可增加4個特征向量,即Ok與Oi之間的相對距離dki、兩特征點之間的嵴線數(shù)量nki、特征點Ok所在嵴線的方向角φk與兩點連線之間的夾角θki和Ok與Oi所在嵴線的方向差φki,可以計算出新增的特征向量,如式(6)、式(7)、式(8)所示:

在這里插入圖片描述

如果兩幅待匹配的指紋圖像新增特征向量的幾個參數(shù)之差小于設定的誤差,則認為指紋匹配成功,反之不成功。

二、部分源代碼

function varargout = zwsb2(varargin)
% ZWSB2 M-file for zwsb2.fig
%      ZWSB2, by itself, creates a new ZWSB2 or raises the existing
%      singleton*.
%
%      H = ZWSB2 returns the handle to a new ZWSB2 or the handle to
%      the existing singleton*.
%
%      ZWSB2('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local
%      function named CALLBACK in ZWSB2.M with the given input arguments.
%
%      ZWSB2('Property','Value',...) creates a new ZWSB2 or raises the
%      existing singleton*.  Starting from the left, property value pairs are
%      applied to the GUI before zwsb2_OpeningFcn gets called.  An
%      unrecognized property name or invalid value makes property application
%      stop.  All inputs are passed to zwsb2_OpeningFcn via varargin.
%
%      *See GUI Options on GUIDE's Tools menu.  Choose "GUI allows only one
%      instance to run (singleton)".
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES
% Edit the above text to modify the response to help zwsb2
% Last Modified by GUIDE v2.5 30-Jan-2022 23:28:44
% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...
                   'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...
                   'gui_OpeningFcn', @zwsb2_OpeningFcn, ...
                   'gui_OutputFcn',  @zwsb2_OutputFcn, ...
                   'gui_LayoutFcn',  [] , ...
                   'gui_Callback',   []);
if nargin && ischar(varargin{1})
    gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end
if nargout
    [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
    gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT
% --- Executes just before zwsb2 is made visible.
function zwsb2_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject    handle to figure
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin   command line arguments to zwsb2 (see VARARGIN)
% Choose default command line output for zwsb2
handles.output = hObject;
% Update handles structure
guidata(hObject, handles);
% UIWAIT makes zwsb2 wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);
% --- Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = zwsb2_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) 
% varargout  cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject    handle to figure
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;
% --- Executes on button press in togglebutton1.
function togglebutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to togglebutton1 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
clear all;
close all;
clc;
global im1;
[filename,pathname]=uigetfile({'*.*';'*.bmp';'*.jpg';'*.tif';'*.jpg'},'選擇圖像一');%uigetfile()函數(shù)的使用
if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0)
  errordlg('您還沒有選取圖片?。?,'溫馨提示');%如果沒有輸入,則創(chuàng)建錯誤對話框 
  return;
else
    image=[pathname,filename];%合成路徑+文件名
    im1=imread(image);%讀取圖像
end
global im2;
[filename,pathname]=uigetfile({'*.*';'*.bmp';'*.jpg';'*.tif';'*.jpg'},'選擇圖像二');
if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0)
  errordlg('您還沒有選取圖片??!','溫馨提示');%如果沒有輸入,則創(chuàng)建錯誤對話框 
  return;
else
    image=[pathname,filename];%合成路徑+文件名
    im2=imread(image);%讀取圖像
end
f1=double(im1)/255; 
g1=double(im2)/255; %將圖像轉化為double類型
%② 將圖像轉換為灰度模式 
Img = f1;
if ndims(Img) == 3
    f2 =rgb2gray(Img);
else
    f2 = Img;
end
Img = g1;
if ndims(Img) == 3
    g2 =rgb2gray(Img);
else
    g2 = Img;
end
%③ 圖像分割
f3 =imgcut(f2);
g3 =imgcut(g2);
%④ 圖像濾波
f4 = medfilt2 (f3);
g4 = medfilt2 (g3);
%⑤ 二值化圖像及二值化后處理
f5 = imgbin (f4);
g5 = imgbin (g4);
%⑥ 圖像細化
f6 = imgthi (f5);
g6 = imgthi (g5);
%⑦ 特征點提取
f7 = imgpoi (f6);
g7 = imgpoi (g6);
%⑧ 指紋特征比對 
R = imgcom (f7,g7);
%⑨ 計算兩組樣本特征點的相關系數(shù)

三、運行結果

在這里插入圖片描述

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四、matlab版本及參考文獻

1 matlab版本
2014a

2 參考文獻
[1] 蔡利梅.MATLAB圖像處理——理論、算法與實例分析[M].清華大學出版社,2020.
[2]楊丹,趙海濱,龍哲.MATLAB圖像處理實例詳解[M].清華大學出版社,2013.
[3]周品.MATLAB圖像處理與圖形用戶界面設計[M].清華大學出版社,2013.
[4]劉成龍.精通MATLAB圖像處理[M].清華大學出版社,2015.
[5]劉艷華.基于MATLAB/GUI的指紋識別系統(tǒng)設計[J].信息與電腦(理論版). 2021,33(18)

以上就是matlab GUI指紋識別門禁系統(tǒng)介紹及源碼實現(xiàn)的詳細內(nèi)容,更多關于matlab GUI指紋識別門禁系統(tǒng)的資料請關注腳本之家其它相關文章!

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