小區(qū)智能化是綜合性系統(tǒng)工程，要從功能、性能、成本、擴(kuò)充能力及與現(xiàn)代相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用等多方面來考慮，不僅要考慮到系統(tǒng)初期建設(shè)的投資成本，更要考慮到系統(tǒng)未來運行的實用性、可操作性以及運行與維護(hù)的成本。所以，在小區(qū)各項系統(tǒng)的設(shè)計選型時，人們要全面考慮各方面因素，選用技術(shù)成熟、可靠性高并且有較好性價比的產(chǎn)品至關(guān)重要。智能小區(qū)建設(shè)中，指紋識別這種讀一無二的個人識別技術(shù)應(yīng)用十分廣泛。
基于數(shù)字化智能小區(qū)建設(shè)要求，指紋識別技術(shù)可實現(xiàn)居民在社區(qū)內(nèi)進(jìn)行消費、停車收費及計量查詢等需進(jìn)行身份識別的項目。智能小區(qū)指紋通系統(tǒng)的設(shè)計是基于指紋識別技術(shù)的新領(lǐng)域應(yīng)用。這是一種利用小區(qū)局域網(wǎng)傳輸數(shù)據(jù)實現(xiàn)小區(qū)各種身份識別應(yīng)用的指紋通管理系統(tǒng)。
基于這樣的需求，指紋自動識別技術(shù)應(yīng)用于小區(qū)醫(yī)院就醫(yī)、小區(qū)超市購物、用電、開水房打水、洗澡、小區(qū)活動室活動、圖書閱覽室借閱期刊書籍、樓宇出入以及小區(qū)出入等方面，都將取得較好的效果，主要解決居民使用證件繁多容易丟失、給生活帶來很多不便的矛盾。采用指紋自動識別技術(shù)設(shè)計的指紋通系統(tǒng)應(yīng)用，不僅提升了管理水平，而且促進(jìn)了管理手段的現(xiàn)代化。
在小區(qū)管理系統(tǒng)中嵌入指紋自動識別技術(shù)，使用者不用帶任何證件，只需在指紋識別儀上按下指紋，即可辦理小區(qū)居民確認(rèn)身份方面的事情，既方便了使用者，又減輕了工作人員的工作量，從根本上杜絕了盜用和誤用他人證件的現(xiàn)象。指紋識別系統(tǒng)的實現(xiàn)并非遙不可及，系統(tǒng)硬件投資不大，一般的智能小區(qū)都可以接受。其關(guān)鍵技術(shù)是識別系統(tǒng)軟件的開發(fā)以及識別系統(tǒng)軟件與小區(qū)管理系統(tǒng)軟件的集成。
眾所周知，人的指紋具有惟一性和穩(wěn)定性的特征，即每一個人的指紋是獨一無二的，任意兩個人不存在相同的指紋。而且，每個人的指紋相當(dāng)“穩(wěn)定”，一般不會隨年齡和健康狀況的變化而改變，因此可以通過指紋識別出人的身份。目前，國內(nèi)外的自動指紋識別系統(tǒng)很多，但其結(jié)構(gòu)大同小異，一般包括指紋的采集與分類、指紋的細(xì)節(jié)匹配及指紋的壓縮與存儲等。
首先要做好指紋的采集與分類。這是自動指紋識別系統(tǒng)(AFIS)運行的第一個環(huán)節(jié)。通過光學(xué)或CMOS指紋采集儀將活體指紋的圖像錄入系統(tǒng)，對圖像進(jìn)行分割處理，在保持有用指紋信息基本完整的前提下，剪去多余的圖像信息，產(chǎn)生相對較小的指紋圖，對該圖進(jìn)行增強處理以減弱噪聲，增強脊和谷的對比度，提高圖像質(zhì)量。然后，系統(tǒng)提取圖像特征，生成方向數(shù)組，再通過指紋分析器，根據(jù)指紋的脊和谷流向，將其分為尖拱類、拱類、左環(huán)類、右環(huán)類及旋渦類等五種或更小的種類屬別。指紋分類的主要目的是方便大容量指紋庫的管理，減少搜索空間，加速指紋匹配過程。
其次是指紋的采集環(huán)節(jié)。在指紋識別設(shè)備正常連接后，可以進(jìn)行指紋的登記錄入。在采集過程中，指紋需要錄入兩次，將第一次采集的指紋和第二次采集的指紋進(jìn)行比對，如果成功系統(tǒng)將正常保存，并添加到指紋識別系統(tǒng)。如果采集的指紋不合格，系統(tǒng)將給出聲音提示，保存功能不能使用，需要重新采集。這樣就實現(xiàn)了對所采集指紋信息在保存到數(shù)據(jù)庫前的雙重質(zhì)量控制，保證指紋的采集質(zhì)量，避免違法、不合格的指紋信息存入數(shù)據(jù)庫。
再其次，要對指紋進(jìn)行細(xì)節(jié)匹配。這是自動指紋識別系統(tǒng)的核心。例如，系統(tǒng)可以采用Biokey算法——一種快速、準(zhǔn)確的指紋識別算法，不需要對指紋通過姓名等預(yù)先分類，就可以在1~5秒內(nèi)輕松完成。
最后，要對指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和存儲。為了節(jié)省存儲空間，必須對指紋圖像進(jìn)行壓縮。目前，指紋圖像數(shù)據(jù)壓縮算法較常見的是JPEG、WSQ及EZW 等。如系統(tǒng)采用Biokey-WSQ基于自適應(yīng)的標(biāo)量量化和小波分解的圖像壓縮算法，在用于指紋圖像壓縮時，可以盡量保持指紋細(xì)節(jié)的特征點信息，解壓縮后對提取指紋細(xì)節(jié)特征精度的影響較小。WSQ算法若進(jìn)行大壓縮比率的指紋圖像壓縮，還原解壓后的指紋圖像細(xì)節(jié)特征點的定位和有關(guān)信息保存得較好，對隨后將要進(jìn)行的指紋識別影響較小。WSQ算法壓縮比為1:20或1:15，即一個指紋圖像可以壓縮到6~10k大小，這個壓縮比例采用這種算法非常合適。這樣既節(jié)省了存儲空間，而且在解壓后又不影響模板特征點的提取。
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