指纹考勤系统研究背景及发展现状

1、指纹考勤系统研究背景及发展现状1 指纹识别技术的发展及现状12指纹考勤系统的研究现状4 1 指纹识别技术的发展及现状 指纹，作为一种生物特征，具有唯一性和不变性，可以用于人的身份认证，从而保证考勤管理制度的合理性和公正性。因为这些特征是每个人所独有的，其他人无法复制取代，用它们来识别人的身份，显然比使用口令或信物的方式要安全得多。但并不是所有人体生理特征都能用于身份识别，而是只有满足了下列条件才能用于验证人的身份。普遍性:即是否人人都具有该特征，比如象只有一部分人有的胎记或疤痕，就无法用于大范围的身份识别；唯一性:即针对用于身份认证的生理特征或行为特征，每个人都应与其他人不一样；稳定性:即生理

2、特征或行为特征应在一个相当长的时间内保持不变，经常变化，特征是无法保证识别系统的鲁棒性；可采集性:即是否可以方便地获取并量化这些生理特征或行为特征；指纹的最大优势就在于其不可替代性，并且相对固定不易发生改变，通过分析指纹特征点，获得的信息就足以可靠地确认一个人的身份。指纹识别技术是通过取像设备读取指纹图像，然后用计算机识别软件提取全缴的特征数据，最后通过匹配识别算法得到识别结果，以确定指纹所有人身份的生物特征识别技术。指纹识别系统主要涉及四个功能:指纹图像采集，指纹预处理，特征提取和匹配.首先通过指纹采集设备读取人体指纹的图像，并对原始图像进行预处理使之更清晰;之后，提取指纹图像的特征，包括全

3、局特征和局部细节特征;最后通过有效的匹配算法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得出两个指纹的匹配结果。指纹采集的研究现状：随着科学技术的发展，图像输入设备日益向高速度、高分辨率、多功能、智能化方向发展。目前，采集设备大致分为光学设备、硅晶体传感器和超声波扫描。预处理的研究现状：图像预处理是为特征的提取做准备。长期以来，许多人对指纹图像的二值化进行过研究，1950年d.marr等利用边缘窗口提取纹线轮廓，进而实现对图像分解。此方法对连续变化的灰度图像效果较好，它所存在的问题是二值图像存在“洞”和“缺口”。江南大学信息工程学院的须文波、夏鸿斌提出了一种称之为“黄金分割算法”的最

4、优化阀值法，把直方图技术和高斯统计函数紧密结合起来，作为求取指纹图像二值化阀值的理论基础，实践效果良好。另外，中国科学院长春光学精密机械研究所的陆颖和宋建中川提出了将灰度分布的情况和指纹图像的特点相结合来分割图像的二值化方法等。特征处理的研究现状：一枚指纹的特征有很多，但端点占的比例最大，其次是分叉点.因此，比对指纹只需提取端点或分叉点即可。特征提取的结果一般保存为特征模板，它包括端点和分叉点的类型、位置坐标以及该特征的方向。一般的指纹图像提取的特征在10100之间。研究结果显示至少应该有12个特征点才能进行匹配。特征提取是图像处理的重要组成部分，前人已研究了许多经典的检测算子，例如rober

5、ts算子、prewitt算子和sobel算子都是基于方向导数边缘特征检测的。这些算法简单，计算速度快，但只对边缘突变明显、光照均匀的图像才能取得较好的效果。另外，还有junghwanshin等人提出的用运行长码提取指纹特征，joboostveen等人提出的基于简单统计学的特征提取算法;武汉大学软件工程重点实验室的张雄等人提出的利用指纹的弯曲信急提取特征;上海大学通信与信急学院的罗剑等人提出的脊线跟踪指纹细节提取算法;天津大学电子信急学院张新荣等人提出了一种基于小波变换的视觉信号特征提取算法;南京电子科学与工程系谭台哲等人提出了一种多级分块错切的指纹特征点检测算法。另外，还有安徽大学范羚等人提出

6、的基于独立分量分析的图像特征提取算法等。指纹匹配的研究现状：指纹匹配技术是指纹识别技术的核心内容。目前，指纹匹配分两步进行，首先是利用指纹的类别信息进行粗匹配，然后利用指纹的细节点信息进行精确的匹配，即通常所说的细节点匹配。细节点匹配是将待识指纹所提取的特征信息与指纹库中模板指纹的特征点信息进行比较，计算其特征点的相似度，从而得到两枚指纹匹配的相似度值，选取一适当的阀值与该相似度值进行比较，从而判断两枚指纹是否来自同一手指。韩国choon woo等人提出了一种无参数密度估计快速匹配算法，该算法利用parzen密度估计（一种无参数密度估计方法）筛选出与待识指纹进行匹配的有旋转平移变化的候选指纹，

7、并利用三个特征点间的三角关系进行匹配。印度arijit bishiu等人提出了一种基于脊线运动的点序列模式匹配算法，该算法利用任意两点间的距离和该两点连线与坐标轴的夹角进行部分点模式序列匹配。美国sdil prabhakar等人提出了将四种不同的匹配算法结合使用，其中包括三种基于细节特征的匹配算法和一种基于滤波的匹配算法。 实验证明确实提高了指纹识别的精度。另外，国内hong chen等人提出了一种利用特征点及相关脊线信息，和方向区域来决定两枚指纹的注册模式，从而利用该注册模式进行匹配。yuliang he等人提出了在最大可能估计中引用盖然论公式计算最优形变参数，并将该方法用于指纹匹配取得良好

8、的效果。 杨利敏等人提出了基于指纹分类的模式匹配算法等。近年来，国内外许多的研究机构和单位在理论研究上也取得了长足的进步，在许多著名的学术杂志如ieee transaction oil pami、pattern recognition等每年都有大量篇幅介绍指纹的研究进展情况，且每年举行有关生物识别的国际、国内学术会议。从2000年开始，国际模式识别协会每两年组织一次指纹识别竞赛，极大地推动了指纹识别研究的发展。在国外从事指纹识别研究的科研机构、学校比较多，其中较为著名的有美国国家标准局视觉处理研究组，ibm沃特森研究中心，加州理工学院，华盛顿大学圣路易斯分校，得克萨斯理工大学，圣琼斯州立大学，

9、密歇根州立大学模式识别与图像处理实验室以及意大利博洛尼亚大学生物学系统实验室等。我国从事指纹识别研究的比较著名的科研机构及高校包括中科院自动化研究所、北京大学信息中心、清华大学自动化系、北京邮电大学、中科院长春光机所等。尽管指纹识别技术在研究和应用上都有了很大的发展，但是指纹识别的准确性和识别速度还不能满足很多实际应用的要求，因此指纹识别技术还没有得到更为广泛的应用。2指纹考勤系统的研究现状 目前使用的考勤方式有人工考勤和系统考勤，人工考勤显然已无法满足大型单位的要求。而现有考勤系统主要为刷卡的方式，而磁卡需要员工携带，易于遗失，而且，此方式难以杜绝代人考勤等舞弊现象。因此，传统的考勤方式已逐

10、渐不再满足现代化管理的要求。指纹作为人的一种生物特征，具有惟一性和不变性，可以用于人的身份认证。将指纹识别技术用于单位考勤，可以有效地解决上述考勤问题。现在越来越多的科学研究者和技术开发人员致力于这个领域，取得了较为显著的成绩，但仍然存在着不足，系统通用性不好，造价昂贵。现代企事业的考勤管理是十分重要的。首先，人事考勤是企事业管理制度的重要组成部分，与企事业单位的人事工资、生产效率等有密切的关系，与职工的收入直接挂钩。其次，对企事业职员的人事出勤进行公正合理并有效科学地管理，去除考勤虚假现象，已成为各单位面临的现实课题。正是由于考勤管理对于现代企事业的重要性，考勤管理系统才具有很好的应用市场。

11、人事考勤制度是公司管理制度的重要组成部分。员工准时出勤和公平合理的考勤管理制度影响到公司的形象、员工的士气，进而影响公司员工的工作效率、公司的经济效益。现在许多公司采用的考勤方式有：打卡钟、磁卡、ic卡、非接触式卡、id卡等。虽然能起到一定的作用，但问题也很突出：打卡钟费人费事、需要好几个文员做统计和得定时更换卡，而磁卡等则存在卡易忘带、遗失、被盗、制作新卡等问题。从根本上来说，以上考勤方法在验证员工的身份时并不是验证员工本身，而是验证物的有效性，因此存在无法避免的代打卡的可能，管理上的漏洞是先天性。随着生物识别技术的日益完善，市场上相继出现了识别人体生物特征的设备，比如指纹、掌形、虹膜等生物

12、识别系统，这些高科技的出现为考勤管理更添一道保障和规范管理。综观所有生物识别考勤系统，性价比最高的还是指纹考勤系统。它应用面广，成熟，使用便利，至今在多个行业得到应用。指纹考勤系统实现人、地、时三者合一，去除人情管理和考勤虚假，为公司省去不必要的员工加班费，对公司职员的人事出勤进行公正合理并有效、科学地管理。人体指纹有两大生物特征：人人不同和终生不变，并具有随身携带的便利性和不可仿冒的安全性，指纹生物识别技术正是利用这两大特点进行身份识别的，它具有快捷方便、准确可靠和安全保密的优点。工作人员不必保管和携带各种证件(如纸卡或ic卡等等)，只要轻轻一按，就可完成身份识别。指纹考勤机是利用人体手指生物识别技术，集