教务处制
一、实验目的与要求：
1.1. 实验目的
了解人工智能和机器学习的地位、作用以及应用场景
掌握人工智能和机器学习常用方法及原理
掌握人工智能系统设计思想，培养学生解决实际问题的能力
让学生养成用实验数据说话，让结果说理的报告论文写作习惯
1.2. 内容要求
题目自拟，但必须与主题密切相关
报告结构包括：摘要、简介及相关工作、原理及方法分析、实验部分、
实验分析（论证自己观点）、结论、参考文献
报告中实验测试数据需丰富，需有明确的实验结论，例如系统考虑准确
率问题，那么通过实验分析，应给出方法的准确率如何，并在实验分析
部分分析实验结果
1.3. 其它要求
严禁全文抄袭文献材料，报告内容必须自己总结和提炼
要有相关参考文献的引用和评述
应明确地展示论据、实验过程和结果
作业 语言：报告 中文（鼓励用英语写，但不做硬性要求），编程语
言不限；
报告正文要求 1500 字以上，不超过 15 页
报告的格式要求遵循参考格式，并包含参考格式中标明的内容
1.4. 参考格式以及说明
报告的格式见下列格式。严格按照文档格式的要求来完成考查报告并按时提交。
报告正文
指纹识别
【摘要】
随着计算机和网络等科学技术的飞速发展，人们对身份识别的准确性、可靠性
和便捷性提出了更高的要求。生物特征识别技术也逐步受到人们普遍的重视。在
生物识别领域，人们发现指纹具有其独有的生物学特征；普遍性、不变性和唯一
性，并已被普遍地运用于金融、网络、医疗和安全等领域。本文主要介绍了指纹
识别的原理和基本算法。
【正文】
第一章 指纹识别简介及相关工作
1.1 简介
根据维基百科的介绍，指纹是灵长类手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形
成的纹路，也可指这些纹路在物体上印下的印痕，纹路的细节特征点有起点、
终点、结合点和分叉点。由于每个人的指纹并不相同，同一人的不同手指的
指纹也不一样，指纹识别就是通过比较这些细节特征的区别来进行鉴别。
指纹识别的过程分为指纹采集、指纹预处理和指纹特征比对和匹配。
1.2 相关工作
指纹识别的第一步是指纹图像的获取，目前已经有多种指纹图像的获取方
式，但因为这次实验我们的重点放在对指纹的预处理以及指纹特征的比对和匹配
上，在这里就不在赘述。
获得图像后，就要对图像进行预处理加工。对于图像的预处理，很多研究者
都提出了不同的预处理方法，其中 O’Gorman 由指纹局部脊方向得出 k*k 模板系
数，并给出详细的滤波器设计的讨论，还有针对指纹图像降质带来的困难，提出
的基于指纹结构特征的某些合理假设，在此基础上设计相应的处理算法增强指纹
图像的对比度并提取指纹有效区域，根据方向信息分割图像以及去除图像中气泡
噪声的算法等等。
最后一步，指纹特征的比对和匹配。目前已知的指纹匹配方法有基于图像的
方法、基于指纹纹路结构的方法、基于图匹配的方法和基于特征点模式匹配的算
法。
第二章 指纹识别原理及方法分析
2.1 指纹的预处理
1. 图像灰度的规格化和指纹与背景的分割
例图：
因为各种指纹图像的对比度，图像灰度的差别，我们需要将上述做图像规格化处
理，处理成在一定灰度范围内的图像。这部分的内容，我们参考了资料《指纹图
像预处理算法研究.pdf》中所讲到的指纹图像的规格化的方法，对图像进行规格
化：
· 图像灰度规格化的方法如下：
对图片中的每一个像素作如下的公式转换：
其中，N(x, y)是新生成的像素灰度值，G(x, y)是原像素的灰度值，M0 和 Var0 分别是
整个图像灰度值的均值与方差的期望值，这里分别取固定值 150 和 2000，而
M 和 Var 分别是整个图像灰度值的实际均值与方差。
由于在指纹图像中，往往背景是作为不需要的部分，因此，我们需要将指纹图像
与背景分割开来。
· 指纹图案与背景分割的方法如下：
将整个图像分割成若干个 20*20 的小块区域，对每块区域中的所有像素的弧
度值做方差运算，如果方差小于一定阈值，就代表这块区域的灰度值区别不
大，是背景，于是就将这块区域的所有像素设置成白色。
在图像的规格化和指纹与背景的分割处理后，我们就得到了下面这个图像：
可以看到，图像的灰度值已经调整成我们想要的范围了，指纹纹路的清晰度也有所增强，同
时，指纹图案也与背景分隔了开来。
2.图像的二值化
·基于方向场的二值化
指纹图像一般都有着清晰的方向场，如果我们能够利用这种方向性，对图像进
行方向滤波处理，就能得到较为清晰纹路图像。
·基于方向场的二值化方法一：
我们首先参考了博客 https://blog.csdn.net/weixin_42121843/article/details/100124486 中
