文献实现的图论中KM算法，matlab源代码

资 源 简 介

文献实现的图论中KM算法，matlab源代码

详 情 说 明

图论中的KM算法及其在掌纹识别中的应用

KM算法（Kuhn-Munkres算法）是解决二分图最大权匹配问题的经典算法，在图论和组合优化领域有着广泛应用。该算法通过构建并不断调整标号矩阵来寻找最优匹配，其核心思想是通过不断寻找增广路径来改进当前匹配。

在掌纹识别系统中，KM算法可以用于特征匹配阶段。系统首先通过图像处理技术提取掌纹的特征值与特征向量，这些特征数据构成了算法的输入。在特征匹配过程中，掌纹的各个特征点可以建模为图中的节点，而特征点之间的相似度则构成了边的权重。

实现过程包含几个关键步骤：首先需要进行特征提取，通过图像处理得到掌纹的特征表示；其次是构建相似度矩阵，计算待识别掌纹与训练样本之间的距离度量；最后应用KM算法进行最优匹配，找出最佳的对应关系。

基于Matlab的实现可以利用其强大的矩阵运算能力来高效处理特征数据。对于本科生毕业设计而言，可以从简单的特征提取和匹配开始，逐步扩展到完整的识别系统。通过调整KM算法的参数和特征提取方法，可以优化系统的识别性能。

这种方法不仅适用于掌纹识别，也可以扩展到其他人脸或生物特征识别领域。算法的关键在于合理定义特征间的相似度度量，以及优化匹配过程的计算效率。