MATLAB图像处理指纹识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了一套完整的指纹识别系统，涵盖指纹图像预处理、特征点提取与分类识别三大核心模块。系统通过图像增强、去噪、二值化处理优化输入，并提取脊线端点及分叉点等关键特征，适用于生物特征识别研究与应用。

详 情 说 明

基于图像处理的指纹识别系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的指纹识别流程，涵盖指纹图像预处理、特征点提取和分类识别三大核心模块。系统能够对输入的指纹图像进行自动化处理与分析，输出增强后的图像、特征点标记结果及最终的识别结论。该项目综合运用了数字图像处理与模式识别技术，适用于身份验证、安防系统等应用场景。

功能特性

• 完整的处理流程：集成图像预处理、特征提取与分类识别的端到端解决方案。
• 先进的图像增强：采用Gabor滤波等技术，有效提升指纹脊线的清晰度并抑制噪声。
• 精准的特征提取：实现细节特征点（minutiae）提取算法，可稳定检测脊线端点和分叉点。
• 可靠的模式分类：基于支持向量机（SVM）进行模式匹配与分类，确保识别准确率。
• 灵活的输入输出：支持单张或批量图像处理，提供可视化结果与结构化数据报告。

使用方法

1. 准备输入数据：将待识别的指纹图像（JPG或PNG格式）放置在指定输入目录。图像分辨率建议500dpi以上，尺寸在300×300至500×500像素之间，灰度或彩色图像均可。
2. 运行主程序：执行系统主入口文件，程序将自动完成整个识别流程。
3. 查看输出结果：程序运行后，将生成：

- 预处理后的增强指纹图像 - 标有特征点（端点、分叉点）的位置图 - 识别结果报告（含匹配分数、相似度百分比和结论） - 可选的特征向量矩阵文件（用于数据库存储或深入分析）

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 硬件建议：内存4GB以上，具备足够的存储空间用于处理图像文件

文件说明

主入口文件集成了系统的核心功能与控制逻辑。它负责协调整个指纹识别流程的执行，具体包括：调用图像预处理模块对原始指纹进行增强、去噪和二值化操作；驱动特征提取模块运行细节特征点检测算法以获取脊线端点与分叉点；调度分类识别模块利用支持向量机模型完成指纹比对与身份验证决策；并最终控制所有处理结果的生成与输出。