1、隨著時(shí)代的發(fā)展，社會(huì)越來(lái)越需要高效、可靠的身份識(shí)別系統(tǒng)來(lái)滿足社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和社會(huì)安全防范的需要。指紋門禁系統(tǒng)是將計(jì)算機(jī)控制技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù)、智能卡技術(shù)和電子門鎖技術(shù)有機(jī)結(jié)合的新科技產(chǎn)物，隨著各行各業(yè)對(duì)進(jìn)出安全性要求的提高，指紋門禁系統(tǒng)的應(yīng)用更加廣泛。因此，進(jìn)行指紋識(shí)別技術(shù)方面的研究，具有較高的現(xiàn)實(shí)意義和理論意義。然而由于指紋識(shí)別技術(shù)等因素的制約，對(duì)于大型指紋門禁系統(tǒng)而言，出于對(duì)匹配的精度和實(shí)時(shí)性的考慮，大多采用“ID+指紋”（一對(duì)一）的

2、識(shí)別模式，完全依靠指紋作為識(shí)別模式（一對(duì)多）的門禁系統(tǒng)依然是一個(gè)很困難的研究任務(wù)。本研究主要包括指紋圖像預(yù)處理、特征提取、指紋的分類和識(shí)別等。 ⑴在指紋圖像預(yù)處理部分，論文對(duì)預(yù)處理各步驟進(jìn)行了深入的分析。指紋圖像具有良好的方向和頻率一致性，利用Gabor濾波器去除圖像中噪聲，增強(qiáng)真實(shí)紋路，該算法取得了良好的效果。 ⑵在特征提取部分，根據(jù)指紋分類和識(shí)別所基于的不同的特征信息，分別提取了不同的特征點(diǎn)。論文以指紋中心點(diǎn)為參考點(diǎn)

3、，將真細(xì)節(jié)點(diǎn)的特征轉(zhuǎn)化為極坐標(biāo)下的值，從而有效地克服了由于指紋平移、旋轉(zhuǎn)所帶來(lái)的變形，提高了識(shí)別的魯棒性。 ⑶在分類和識(shí)別部分，在分析研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，采取將指紋自動(dòng)識(shí)別過(guò)程分為兩步進(jìn)行，首先采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)指紋進(jìn)行分類，將大型指紋庫(kù)分為若干小指紋庫(kù)，并在此基礎(chǔ)上，根據(jù)BP分類器求出指紋類別，然后在對(duì)應(yīng)的小指紋庫(kù)中，將細(xì)節(jié)特征點(diǎn)極坐標(biāo)值加上特征點(diǎn)的類型送入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別，最后輸出識(shí)別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)證明，該算法具