谈指纹识别技术对于智能小区建设的帮助

2019-11-27 18:50   12次浏览

小区智能化是综合性系统工程,要从功能、性能、成本、扩充能力及与现代相关技术的应用等多方面来考虑,不仅要考虑到系统初期建设的投资成本,更要考虑到系统未来运行的实用性、可操作性以及运行与维护的成本。所以,在小区各项系统的设计选型时,人们要全面考虑各方面因素,选用技术成熟、可靠性高并且有较好性价比的产品至关重要。智能小区建设中,指纹识别这种读一无二的个人识别技术应用十分广泛。

基于数字化智能小区建设要求,指纹识别技术可实现居民在社区内进行消费、停车收费及计量查询等需进行身份识别的项目。智能小区指纹通系统的设计是基于指纹识别技术的新领域应用。这是一种利用小区局域网传输数据实现小区各种身份识别应用的指纹通管理系统。

基于这样的需求,指纹自动识别技术应用于小区医院就医、小区超市购物、用电、开水房打水、洗澡、小区活动室活动、图书阅览室借阅期刊书籍、楼宇出入以及小区出入等方面,都将取得较好的效果,主要解决居民使用证件繁多容易丢失、给生活带来很多不便的矛盾。采用指纹自动识别技术设计的指纹通系统应用,不仅提升了管理水平,而且促进了管理手段的现代化。

在小区管理系统中嵌入指纹自动识别技术,使用者不用带任何证件,只需在指纹识别仪上按下指纹,即可办理小区居民确认身份方面的事情,既方便了使用者,又减轻了工作人员的工作量,从根本上杜绝了盗用和误用他人证件的现象。指纹识别系统的实现并非遥不可及,系统硬件投资不大,一般的智能小区都可以接受。其关键技术是识别系统软件的开发以及识别系统软件与小区管理系统软件的集成。

众所周知,人的指纹具有惟一性和稳定性的特征,即每一个人的指纹是独一无二的,任意两个人不存在相同的指纹。而且,每个人的指纹相当“稳定”,一般不会随年龄和健康状况的变化而改变,因此可以通过指纹识别出人的身份。目前,国内外的自动指纹识别系统很多,但其结构大同小异,一般包括指纹的采集与分类、指纹的细节匹配及指纹的压缩与存储等。

首先要做好指纹的采集与分类。这是自动指纹识别系统(AFIS)运行的第一个环节。通过光学或CMOS指纹采集仪将活体指纹的图像录入系统,对图像进行分割处理,在保持有用指纹信息基本完整的前提下,剪去多余的图像信息,产生相对较小的指纹图,对该图进行增强处理以减弱噪声,增强脊和谷的对比度,提高图像质量。然后,系统提取图像特征,生成方向数组,再通过指纹分析器,根据指纹的脊和谷流向,将其分为尖拱类、拱类、左环类、右环类及旋涡类等五种或更小的种类属别。指纹分类的主要目的是方便大容量指纹库的管理,减少搜索空间,加速指纹匹配过程。

其次是指纹的采集环节。在指纹识别设备正常连接后,可以进行指纹的登记录入。在采集过程中,指纹需要录入两次,将第一次采集的指纹和第二次采集的指纹进行比对,如果成功系统将正常保存,并添加到指纹识别系统。如果采集的指纹不合格,系统将给出声音提示,保存功能不能使用,需要重新采集。这样就实现了对所采集指纹信息在保存到数据库前的双重质量控制,保证指纹的采集质量,避免违法、不合格的指纹信息存入数据库。

再其次,要对指纹进行细节匹配。这是自动指纹识别系统的核心。例如,系统可以采用Biokey算法——一种快速、准确的指纹识别算法,不需要对指纹通过姓名等预先分类,就可以在1~5秒内轻松完成。

最后,要对指纹数据进行压缩和存储。为了节省存储空间,必须对指纹图像进行压缩。目前,指纹图像数据压缩算法较常见的是JPEG、WSQ及EZW 等。如系统采用Biokey-WSQ基于自适应的标量量化和小波分解的图像压缩算法,在用于指纹图像压缩时,可以尽量保持指纹细节的特征点信息,解压缩后对提取指纹细节特征精度的影响较小。WSQ算法若进行大压缩比率的指纹图像压缩,还原解压后的指纹图像细节特征点的定位和有关信息保存得较好,对随后将要进行的指纹识别影响较小。WSQ算法压缩比为1:20或1:15,即一个指纹图像可以压缩到6~10k大小,这个压缩比例采用这种算法非常合适。这样既节省了存储空间,而且在解压后又不影响模板特征点的提取。

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