1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
中国门禁网论坛上应该有或者直接登陆中国门禁网首页查寻
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
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.
点击下页还有更多>>>图像识别技术论文
密码输入及指纹识别功能的门禁模拟界
指纹识别技术是目前最成熟且价格便宜的生物特征识别技术。目前来说指纹识别的技术应用最为广泛，我们不仅在门禁、考勤系统中可以看到指纹识别技术的身影，市场上有了更多指纹识别的应用：如笔记本电脑、手机、汽车、银行支付都可应用指纹识别的技术。计算机应用中，包括许多非常机密的文件保护，大都使用“用户ID+密码”的方法来进行用户的身份认证和访问控制。但是，如果一旦密码忘记，或被别人窃取，计算机系统以及文件的安全问题就受到了威胁。随着科技的进步，指纹识别技术已经开始慢慢进入计算机世界中。许多公司和研究机构都在指纹识别技术领域取得了很大突破性进展，推出许多指纹识别与传统IT技术完美结合的应用产品，这些产品已经被越来越多的用户所认可。指纹识别技术多用于对安全性要求比较高的商务领域，而在商务移动办公领域颇具建树的富士通、三星及IBM等国际知名品牌都拥有技术与应用较为成熟的指纹识别系统。第一代指纹识别系统众所周知，在两年前就有部分品牌的笔记本采用指纹识别技术用于用户登录时的身份鉴定，但是，当时推出的指纹系统属于光学识别系统，按照说法，应该属于第一代指纹识别技术。光学指纹识别系统由于光不能穿透皮肤表层（死性皮肤层），所以只能够扫描手指皮肤的表面，或者扫描到死性皮肤层，但不能深入真皮层。在这种情况下，手指表面的干净程度，直接影响到识别的效果。如果，用户手指上粘了较多的灰尘，可能就会出现识别出错的情况。并且，如果人们按照手指，做一个指纹手模，也可能通过识别系统，对于用户而言，使用起来不是很安全和稳定。第二代电容式传感器后来出现了第二代电容式传感器，电容传感器技术是采用了交替命令的并排列和传感器电板，交替板的形式是两个电容板，以及指纹的山谷和山脊成为板之间的电介质。两者之间的恒量电介质的传感器检测变化来生成指纹图像。但是由于传感器表面是使用硅材料 容易损坏 导致使用寿命降低，还有它是通过指纹的山谷和山脊之间的凹凸来形成指纹图像的 所以对脏手指 湿手指等困难手指识别率低。当今市场己有专门针对人机接口应用领域而设计的电容感测用途芯片产品问世。它提供了电容传感器的触发，能检测到因使用者的接近所造成的电容变化，并提供数字输出。电子器件与触控板技术的完美结合，是触摸屏技术发展的基础所在。通过以电力线为基础的分析方法，找出电容式触摸屏的不同类型电容的分布和数学表达，以及由于人体触摸产生的新生电容，是电容式触摸屏技术的物理基础。相比其他压力传感器厂商传统的压阻式（PRT）绝对压力传感器，电容式压力传感器可以提供更高的精度、更低的功耗、更好的稳定性和一致性、以及工作在极端温度、湿度环境下的超强能力。Synaptics的电容式触摸板传感器解决方案，可以提供精确的手指侦测和小型物品侦测，更快的报点率和抗噪性能。随着传感器技术的发展,电容式传感器的形式将会多种多样,其形式应以非接触式为研制重点。其发展方向是通过广泛应用微机等高新电子技术来获得全面性能的进一步提高,同时还要向着小型化、智能化、多功能化的方向发展。射频指纹识别技术发展到今天，出现第三代生物射频指纹识别技术（射频原理真皮指纹核心技术（线型采集器）），射频传感器技术是通过传感器本身发射出微量射频信号，穿透手指的表皮层去控测里层的纹路，来获得最佳的指纹图像。因此对干手指，汗手指，脏手指等困难手指通过可高达99%，防伪指纹能力强，指纹敏感器的识别原理只对人的真皮皮肤有反应，从根本上杜绝了人造指纹的问题，宽温区：适合特别寒冷或特别酷热的地区。因为射频传感器产生高质量的图像，因此射频技术是最可靠，最有力的解决方案。除此之外，高质量图像还允许减小传感器，无需牺牲认证的可靠性，从而降低成本并使得射频传感器思想的应用到可移动和大小不受拘束的任何领域中。 指纹应用系统可以分为两类：验证和辨识。验证就是把一个现场采集到的指纹与一个己经登记的指纹进行一对一的比对，来确认身份的过程；辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。验证和辨识在比对算法和系统设计上各有特点，例如验证系统一般只考虑对完整的指纹进行比对，而辨识系统要考虑残纹的比对；验证系统对比对算法的速度要求不如辨识系统高，但更强调易用性；另外在辨识系统中，一般要使用分类技术来加快查询的速。指纹门禁系统是指纹应用系统中验证的一种。指纹门禁系统以手指取代传统的钥匙，使用时只需将手指平放在指纹采集仪的采集窗口上，即可完成开锁任务，操作十分简便，避免了其它门禁系统（传统机械锁、密码锁、识别卡等）有可能被伪造、盗用、遗忘、破译等弊端。指纹门禁系统的硬件主要由微处理器、指纹识别模块、液晶显示模块、键盘、实时时钟/日历芯片、电控锁和电源等组成。微处理器作为系统的上位机，控制整个系统。指纹识别模块主要完成指纹特征的采集、比对、存储、删除等功能。液晶显示模块用于显示开门记录、实时时钟和操作提示等信息，和键盘一起组成人机界面。按系统功能，软件主要由指纹处理模块、液晶显示模块、实时时钟模块和键盘扫描模块等组成。指纹处理模块主要负责微处理器与指纹识别模块之间命令和返回代码的信息处理；液晶显示模块根据液晶显示模块的时序，编写驱动程序，以实现显示汉字、字符的目的；实时时钟模块根据时钟芯片的时序，编写通讯程序．实现对时钟芯片的读写操作；键盘扫描模块就是根据键盘的设计原理编写键盘程序来识别有无按键动作和按下键的键号。按操作流程，软件主要由指纹开门程序、指纹管理程序、密码管理程序和系统设置程序四部分组成。其中指纹管理、密码管理和系统设置三部分只有管理员才有此权限。指纹管理程序由登记指纹模板程序、删除指纹模板程序、清空指纹模板程序和浏览开门记录程序四部分组成；密码管理程序由密码修改程序和密码开门程序两部分组成；系统设置程序由时间设置程序和日期设置程序两部分组成。
利用指纹识别技术的应用系统常见有两种方法，即嵌入式系统和连接PC的桌面应用系统。嵌入式系统是一个相对独立的完整系统，它不需要连接其他设备或计算机就可以独立完成其设计的功能，像指纹门锁、指纹考勤终端就是嵌入式系统。其功能较为单一，应用于完成特定的功能。而连接PC的桌面应用系统具有灵活的系统结构，并且可以多个系统共享指纹识别设备，可以建立大型的数据库应用。当然，由于需要连接计算机才能完成指纹识别的功能，限制了这种系统在许多方面的应用。当今市场上的指纹识别系统厂商，除了提供完整的指纹识别应用系统及其解决方案外，可以提供从指纹取像设备的OEM产品到完整的指纹识别软件开发包，从而使得无论是系统集成商还是应用系统开发商都可以自行开发自己的增值产品，包括嵌入式的系统和其他应用指纹验证的计算机软件。指纹识别系统可以分为两类：验证和辨识。验证就是把一个现场采集到的指纹与一个己经登记的指纹进行一对一的比对，来确认身份的过程；辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。指纹验证和辨识在比对算法和系统设计上各有特点，例如验证系统一般只考虑对完整的指纹进行比对，而辨识系统要考虑残纹的比对；验证系统对比对算法的速度要求不如辨识系统高，但更强调易用性；另外在辨识系统中，一般要使用分类技术来加快查询的速度。指纹门禁识别系统是指纹应用系统中验证的一种。指纹门禁识别系统以手指取代传统的钥匙，使用时只需将手指平放在指纹采集仪的采集窗口上，即可完成开锁任务，操作十分简便，避免了其它门禁系统（传统机械锁、密码锁、识别卡等）有可能被伪造、盗用、遗忘、破译等弊端。指纹门禁识别系统的硬件主要由微处理器、指纹识别模块、液晶显示模块、键盘、实时时钟/日历芯片、电控锁和电源等组成。微处理器作为系统的上位机，控制整个系统。指纹识别模块主要完成指纹特征的采集、比对、存储、删除等功能。液晶显示模块用于显示开门记录、实时时钟和操作提示等信息，和键盘一起组成人机界面。按系统功能，软件主要由指纹处理模块、液晶显示模块、实时时钟模块和键盘扫描模块等组成。指纹处理模块主要负责微处理器与指纹识别模块之间命令和返回代码的信息处理；液晶显示模块根据液晶显示模块的时序，编写驱动程序，以实现显示汉字、字符的目的；实时时钟模块根据时钟芯片的时序，编写通讯程序．实现对时钟芯片的读写操作；键盘扫描模块就是根据键盘的设计原理编写键盘程序来识别有无按键动作和按下键的键号。按操作流程，软件主要由指纹开门程序、指纹管理程序、密码管理程序和系统设置程序四部分组成。其中指纹管理、密码管理和系统设置三部分只有管理员才有此权限。指纹管理程序由登记指纹模板程序、删除指纹模板程序、清空指纹模板程序和浏览开门记录程序四部分组成；密码管理程序由密码修改程序和密码开门程序两部分组成；系统设置程序由时间设置程序和日期设置程序两部分组成。
摘要可以将论文写好了再写的。
如果不是你做的，就别冒这个险了，这真说不好，从硬件上的电源、复位电路、晶振、外部存储器、传感器，到软件上的识别算法，比对算法，都有可能会细问。而且这种系统，一旦有一个问题你比较支支吾吾，那老师就来劲了，总要露馅儿的。
随着人民生活水平的提高，如何实现家庭防盗这一问题也变得尤其突出，传统的机械锁由于其构造简单，安全性低，无法满足人们的需求。随着电子产品向智能化和微型化的不断发展，单片机已成为电子产品研制和开发中首选的控制器，所以具有防盗报警功能的电子密码锁控制系统逐渐代替传统的机械式密码控制系统，克服了机械式密码锁控制的密码量少，安全性能差的缺点。在传统的身份认证中，我们往往使用密码加密法，但是这种方法只是"防君子不防小人"。在高明的黑客眼里，由几个字符组成的密码脆弱得不堪一击。现在，科技的发展让我们有了新的选择——生物识别技术。将生物识别技术应用于笔记本、门锁等方面，可以对文件、财产起保护作用，并且可以进行身份识别。生物识别技术的发展主要起始于指纹研究，它亦是目前应用最为广泛的生物识别技术。本设计开发了一款基于单片机的指纹识别电子密码锁系统。该系统以STC89C52单片机作为模块核心，通过串口通信控制ZFM-60指纹模块实现录取指纹并存储指纹数据，并通过HS12864-15C液晶显示比对流程及比对结果，辅以直流继电器与发光二极管模拟开锁的动作。本系统具有体积小、性价比高、传输速度快、适合家庭及单位使用。关键词：单片机，密码锁，指纹识别
计算机应用专业优秀毕业论文
紧张而又充实的大学生活即将结束，毕业论文是每个大学生都必须通过的，毕业论文是一种有计划的检验学生学习成果的形式，我们该怎么去写毕业论文呢？下面是我整理的计算机应用专业优秀毕业论文，欢迎阅读与收藏。
论文摘要：
现代社会的一个显著特，最就是信息的产生、处理和变换越来越频繁，作为其硬件支持的计算机正在深入到社会的各个角落，这种普遍应用的同时也带来了一个重大、实际的问题——计算机安全。就集中介绍了计算机安全技术以及其在电子商务中的应用。
论文关键词：
计算机安全技术；在电子商务中的应用
1计算机安全技术
计算机安全技术既计算机信息系统安全技术，是指为防止外部破坏、攻击及信息窃取，以保证计算机系统正常运行的防护技术。下面我就从计算机安全技术的研究领域、包括方面两个角度出发来进行探讨。
计算机安全技术主要有两个研究领域
一是计算机防泄漏技术。即通过无线电技术对计算机进行屏蔽、滤波、接地，以达到防泄漏作用。
二是计算机信息系统安全技术。即通过加强安全管理，改进、改造系统的安全配置等方法，以防御由于利用计算机网络服务、系统配置、操作系统及系统源代码等安全隐患而对计算机信息系统进行的攻击，使计算机信息系统安全运行。
计算机安全技术包括方面
计算机的安全技术包括两个方面：个人计算机的安全技术，计算机网络的安全技术。
个人计算机的安全技术
个人计算机的安全技术是影响到使用个人电脑的每个用户的大事。它包括硬件安全技术、操作系统安全技术、应用软件安全技术、防病毒技术。在这里我们主要讨论硬件安全技术和操作系统安全技术。
硬件安全技术是指外界强电磁对电脑的干扰、电脑在工作时对外界辐射的电磁影响，电脑电源对电网电压的波动的反应、CPU以及主板的电压和电流适应范围、串并口时热拔插的保护、机箱内绝缘措施、显示器屏幕对周围电磁干扰的反应和存储介质的失效等等。目前，这种单机的硬件保护问题在技术上相对简单一点，一般来说，凡是严格按照IS91标准进行采购、生产、管理、销售的企业都可以保证上述安全问题能有相应的解决措施。
操作系统安全技术是指目前常用的PC操作系统的安全问题，包括DOS、WINDOWS的安全问题。由于WIN—DOWS系统在日常生活中被大多数人所熟知，这里我们就以WINDOWS系统为例来分析操作系统的安全技术。
WINDOWS系统在安全技术方面采取了软件加密和病毒防治两种手段来保证操作系统的安全。软件加密由三个部分组成：反跟踪、指纹识别、目标程序加/解密变换。三个部分相互配合，反跟踪的目的是保护指纹识别和解密算法。指纹识别判定软件的合法性，而加/解密变换则是避免暴露目标程序。病毒防治原理是由于Windows的文件系统依赖于DOS，所以扩充现有的基于DOS的病毒防治软件。使之能够识别Windows可执行文件格式（NE格式），是一种行之有效的方法，在病毒的'检测、清除方面则需要分析Win—dows病毒的传染方式和特征标识，扩充现有的查毒、杀毒软件。
计算机网络的安全技术
计算机安全特别是计算机网络安全技术越来越成为能够谋取较高经济效益并具有良好市场发展前景的高新技术及产业。自从计算机网络暴露出安全脆弱问题且受到攻击后，人们就一直在研究计算机网络安全技术，以求把安全漏洞和风险降低到力所能及的限度，因此出现了一批安全技术和产品。
（1）安全内核技术。
人们开始在操作系统的层次上考虑安全性。尝试把系统内核中可能引起安全问题的部分从内核中剔出去。使系统更安全。如So—laris操作系统把静态的口令放在一个隐含文件中，使系统更安全。
（2）Kerberos系统的鉴别技术。
它的安全机制在于首先对发出请求的用户进行身份验证，确认其是否是合法的用户。如是合法用户，再审核该用户是否有权对他所请求的服务或主机进行访问。Kerberos系统在分布式计算机环境中得到了广泛的应用，其特点是：安全性高、明性高、扩展性好。
（3）防火墙技术。
防火墙即在被保护网络和因特网之间，或在其他网络之间限制访问的一种部件或一系列部件。
防火墙技术是目前计算机网络中备受关注的安全技术。在目前的防火墙产品的设计与开发中，安全内核、代理系统、多级过滤、安全服务器和鉴别与加密是其关键所在。防火墙技术主要有数据包过滤、代理服务器、SOCKS协议、网络反病毒技术等方面组成，共同完成防火墙的功能效应。
2其在电子商务中的应用
随着网络技术和信息技术的飞速发展，电子商务得到了越来越广泛的应用，但电子商务是以计算机网络为基础载体的，大量重要的身份信息、会计信息、交易信息都需要在网上进行传递，在这样的情况下，电子商务的安全性是影响其成败的一个关键因素。
电子商务含义
电子商务是利用计算机技术、网络技术和远程通信技术实现整个商务过程中的电子化、数字化和网络化。人们不再是面对面的、看着实实在在的货物、靠纸介质单据进行买卖交易，而是通过网络，通过网上琳琅满目的商品信息、完善的物流配送系统和方便安全的资金结算系统进行交易。
整个交易的过程可以分为三个阶段：第一个阶段是信息交流阶段；第二阶段是签定商品合同阶段；第三阶段是按照合同进行商品交接、资金结算阶段。
电子商务安全隐患
截获传输信息
攻击者可能通过公共电话网、互联网或在电磁波辐射范围内安装接收装置等方式。截取机密信息；或通过对信息长度、流量、流向和通信频度等参数进行分析。获得如用户账号、密码等有用信息。
伪造电子邮件
虚开网上商店。给用户发电子邮件，伪造大量用户的电子邮件，穷尽商家资源，使合法用户不能访问网络。使有严格时间要求的服务不能及时得到响应。
否认已有交易
发布者事后否认曾发送过某条信息或内容，接收者事后否认曾收到过某条信息或内容；购买者不承认下过订货单；商家不承认卖出过次品等。
电子商务交易中的一些计算机安全安全技术
针对以上问题现在广泛采用了身份识别技术数据加密技术、数字签名技术和放火墙技术。
身份识别技术
通过电子网络开展电子商务。身份识别问题是一个必须解决的同题。一方面，只有合法用户才可以使用网络资源，所以网络资源管理要求识别用户的身份；另一方面，传统的交易方式，交易双方可以面对面地谈判交涉。很容易识别对方的身份。通过电子网络交易方式。交易双方不见面，并且通过普通的电子传输信息很难确认对方的身份，因此，电子商务中的身份识别问题显得尤为突出。
数据加密技术
加密技术是电子商务中采取的主要安全措施。目前。加密技术分为两类，即对称加密/对称密钥加密/专用密钥加密和非对称加密/公开密钥加密。现在许多机构运用PKI的缩写，即公开密钥体系技术实施构建完整的加密/签名体系，更有效地解决上述难题，在充分利用互联网实现资源共享的前提下，从真正意义上确保了网上交易与信息传递的安全。
智能化防火墙技术
智能防火墙从技术特征上是利用统计、记忆、概率和决策的智能方法来对数据进行识别，并达到访问控制的目的。新的方法消除了匹配检查所需要的海置计算，高效发现网络行为的特征值，直接进行访问控制。新型智能防火墙自身的安全性较传统的防火墙有很大的提高。在特权最小化、系统最小化、内核安全、系统加固、系统优化和网络性能最大化方面，与传统防火墙相比较有质的飞跃。
高校学生在毕业时，都是需要进行毕业论文写作的，而毕业论文都要进行查重的，因此，大家在完成自己的毕业论文后，都会对论文进行检测，如果论文的重复率过高，大家修改论文时要想各种方法来降低论文的重复性，那么，为什么毕业论文都要查重呢？近年来，多位知名学者因论文内容抄袭行为被人曝光，因此，学校、出版机构等学术单位也加大了对论文抄袭的打击力度，为什么学校要对每一个人的论文进行审核呢？主要是防止大家在写论文的时候抄袭其他已经发表的内容，抄袭的论文是没有价值的，而且也违背了学校的初衷，还会败坏学术风气，所以毕业论文要查重，不管论文是怎么完成的，都要进行检测。引用可以适当进行，但是抄袭行为是坚决杜绝的。毕业论文查重就是把我们的毕业论文交给学校，然后学校再把我们的论文上传到一种和检验机构合作的论文查重系统里，校验系统就会自动识别我们的论文内容，并与数据库中所收录的数据进行比对，对重复的论文内容进行比对，最后计算出每篇论文的重复率。一般情况下。本科毕业论文查重率要求在20%之内，相对硕博论文还是比较简单的，大家只要认真写好论文，减少抄袭。在这个快节奏的时代，抄写的先感谢比较普遍，而论文的查重是时代发展的产物，对毕业论文的查重是很有必要的。
一、在学校图书馆查重
学校一般合作或自行开发的论文查重系统，很多学校与知网论文查重系统合作，通常为毕业生提供数量有限的免费论文查重。因此，大学生可以在学校图书馆登录校园网，找到查重入口，自行提交毕业论文，检测重复率。
二、在网上找查重系统
除了知网的论文查重系统，网上还有很多种类的论文查重系统。比如维普和万方，还有paperfree和papertime等论文查重系统，可以通过参与网站活动获得免费查重字数。你可以选择一个适合你论文的定期查重系统来提交你的论文进行测试。
三、在手机上查重
除了登录互联网在电脑上找到查重系统，大家还可以使用手机检测论文的重复率。很多论文查重系统都有微信公众号或者小程序，可以通过公众号和小程序提交论文进行查重。
对于即将进入毕业季节的同学来说，论文查重是非常重要的一环，顺利毕业的前提是毕业论文必须经过学校查重，最大的障碍是论文查重，担心查重结果，但事实上，很多同学都是第一次接触论文查重的，对这种查重的工具很陌生。那么，为什么要进行毕业论文查重呢？cnkitime高校学术不端检测系统支持专本、硕博、职称免费检测，采用动态指纹检测技术，依靠大数据技术深度挖掘，24小时自助检测直连官方，论文安全不泄露不收录。
目前，国内学术界对学术诚信问题的讨论较多，学术诚信也逐渐成为世界关注的焦点。许多刚毕业的大学生的毕业论文全是抄袭别人的论文，抄袭别人的学术成果，通过复制粘贴来拼凑，反映出学术道德的缺失和不良的社会风气。因此，论文查重的初衷就是提醒即将进入学术圈的同学：抵制抄袭，踏实学习。毕业论文查重就是检测毕业论文是否有学术不端行为。虽然现在的论文查重系统还不够完善，但在一定程度上对抵制论文抄袭起到了一定作用，有助于提高当代大学生的诚信意识，在学术界起到了重要作用。
这份论文检测报告的原则是什么？
此后，市场上的查重系统层出不穷，而绝大多数大学都认可了权威查重系统，权威查重系统已经成为90％以上大学指定使用的查重系统。权威查重的基础道理是接纳一种基于数字指纹的多阶段地检测要领，对指定文档进行数字指纹识别，并与资源库中的相关文档进行指纹比对，然后系统将结果以报告的形式通知用户，用户可自行选择报告的形式和类型。
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.
点击下页还有更多>>>图像识别技术论文
不难呀，matlab的现成代码一搜一大堆，在file exchange或者github上面clone下来就行。
建议注册个账号download过来
得一个一个点开文件然后按文件名copy过来，加载挺慢的，就不给，根据overview概览这个代码是原团队的关于指纹识别的硕士论文一部分。
但是事情到这里还没有结束呀，代码有了，但是模型和用法是不知道的，如果能找到那篇硕士论文就更好了，实在不行，就摸索着用吧。（）
指纹，由于其具有终身不变性、唯一性和方便性，已几乎成为生物特征识别的代名词。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点（minutiae）。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。其实，我国古代早就利用指纹（手印）来签押。1684年，植物形态学家Grew发表了第一篇研究指纹的科学论文。1809年Bewick把自己的指纹作为商标。1823年解剖学家Purkije将指纹分为九类。 1880年，Faulds在《自然》杂志提倡将指纹用于识别罪犯。1891年Galton提出著名的高尔顿分类系统。之后，英国、美国、德国等的警察部门先后采用指纹鉴别法作为身份鉴定的主要方法。随着计算机和信息技术的发展，FBI和法国巴黎警察局于六十年代开始研究开发指纹自动识别系统（AFIS）用于刑事案件侦破。目前，世界各地的警察局已经广泛采用了指纹自动识别系统。九十年代，用于个人身份鉴定的自动指纹识别系统得到开发和应用。 由于每次捺印的方位不完全一样，着力点不同会带来不同程度的变形，又存在大量模糊指纹，如何正确提取特征和实现正确匹配，是指纹识别技术的关键。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、机器学习、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。 指纹识别系统是一个典型的模式识别系统，包括指纹图像获取、处理、特征提取和比对等模块。 指纹图像获取：通过专门的指纹采集仪可以采集活体指纹图像。目前，指纹采集仪主要有活体光学式、电容式和压感式。对于分辨率和采集面积等技术指标，公安行业已经形成了国际和国内标准，但其他还缺少统一标准。根据采集指纹面积大体可以分为滚动捺印指纹和平面捺印指纹，公安行业普遍采用滚动捺印指纹。另外，也可以通过扫描仪、数字相机等获取指纹图像。 指纹图像压缩：大容量的指纹数据库必须经过压缩后存储，以减少存储空间。主要方法包括JPEG、WSQ、EZW等。 指纹图像处理：包括指纹区域检测、图像质量判断、方向图和频率估计、图像增强、指纹图像二值化和细化等。 指纹分类：纹型是指纹的基本分类，是按中心花纹和三角的基本形态划分的。纹形从属于型，以中心线的形状定名。我国十指纹分析法将指纹分为三大类型，九种形态。一般，指纹自动识别系统将指纹分为弓形纹（弧形纹、帐形纹）、箕形纹（左箕、右箕）、斗形纹和杂形纹等。 指纹形态和细节特征提取：指纹形态特征包括中心（上、下）和三角点（左、右）等，指纹的细节特征点主要包括纹线的起点、终点、结合点和分叉点。 指纹比对：可以根据指纹的纹形进行粗匹配，进而利用指纹形态和细节特征进行精确匹配，给出两枚指纹的相似性得分。根据应用的不同，对指纹的相似性得分进行排序或给出是否为同一指纹的判决结果。 现在的计算机应用中，包括许多非常机密的文件保护，大都使用“用户ID+密码”的方法来进行用户的身份认证和访问控制。但是，如果一旦密码忘记，或被别人窃取，计算机系统以及文件的安全问题就受到了威胁。 随着科技的进步，指纹识别技术已经开始慢慢进入计算机世界中。目前许多公司和研究机构都在指纹识别技术领域取得了很大突破性进展，推出许多指纹识别与传统IT技术完美结合的应用产品，这些产品已经被越来越多的用户所认可。指纹识别技术多用于对安全性要求比较高的商务领域，而在商务移动办公领域颇具建树的富士通、三星及IBM等国际知名品牌都拥有技术与应用较为成熟的指纹识别系统，下面就对指纹识别系统在笔记本电脑中的应用进行简单介绍。 众所周知，在两年前就有部分品牌的笔记本采用指纹识别技术用于用户登录时的身份鉴定，但是，当时推出的指纹系统属于光学识别系统，按照现在的说法，应该属于第一代指纹识别技术。光学指纹识别系统由于光不能穿透皮肤表层（死性皮肤层），所以只能够扫描手指皮肤的表面，或者扫描到死性皮肤层，但不能深入真皮层。 在这种情况下，手指表面的干净程度，直接影响到识别的效果。如果，用户手指上粘了较多的灰尘，可能就会出现识别出错的情况。并且，如果人们按照手指，做一个指纹手模，也可能通过识别系统，对于用户而言，使用起来不是很安全和稳定。 因此出现了第二代电容式传感器，电容传感器技术是采用了交替命令的并排列和传感器电板，交替板的形式是两个电容板，以及指纹的山谷和山脊成为板之间的电介质。两者之间的恒量电介质的传感器检测变化来生成指纹图像。但是由于传感器表面是使用硅材料 容易损坏 导致使用寿命降低，还有它是通过指纹的山谷和山脊之间的凹凸来形成指纹图像的 所以对脏手指 湿手指等困难手指识别率低。 发展到今天，出现第三代生物射频指纹识别技术，射频传感器技术是通过传感器本身发射出微量射频信号，穿透手指的表皮层去控测里层的纹路，来获得最佳的指纹图像。因此对干手指，汉手指，干手指等困难手指通过可高达99@%，防伪指纹能力强，指纹敏感器的识别原理只对人的真皮皮肤有反应，从根本上杜绝了人造指纹的问题，宽温区：适合特别寒冷或特别酷热的地区。因为射频传感器产生高质量的图像，因此射频技术是最可靠，最有力有解决方案。除此之外，高质量图像还允许减小传感器，无需牺牲认证的可靠性，从而降低成本并使得射频传感器思想的应用到可移动和大小不受拘束的任何领域中。