基于MATLAB的Haar小波指纹识别系统：高效特征提取与匹配算法实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于Haar小波变换的指纹识别系统，涵盖图像预处理、频域特征提取和快速匹配功能。通过灰度化、降噪和小波分解，系统能够稳定生成指纹特征，适用于生物识别和安全验证场景。

详 情 说 明

基于Haar小波变换的高效指纹特征提取与识别系统

项目介绍

本项目设计并实现了一套基于Haar小波变换的指纹图像识别算法，能够快速完成指纹预处理、特征提取和匹配识别。系统首先对输入的指纹图像进行灰度化、降噪和增强处理，再利用Haar小波分解提取频域特征，生成稳定的指纹特征描述符。最后通过相似度匹配算法完成指纹识别，支持快速查询和大规模指纹库的比对。

功能特性

• 高效预处理：集成灰度归一化、噪声滤除等图像增强算法，提升指纹图像质量
• 多尺度特征提取：采用Haar小波多尺度分解技术，提取稳定的频域特征描述符
• 快速精准匹配：基于特征相似度的快速匹配算法，支持大规模指纹库高效比对
• 灵活输入输出：支持常见图像格式输入，可批量处理，提供特征向量和可视化结果

使用方法

1. 准备指纹图像：确保图像分辨率为500 dpi或更高，建议尺寸在300×300像素以上
2. 建立指纹库：将待录入的指纹图像批量输入系统，自动生成特征库
3. 识别比对：输入待识别指纹图像，系统将返回匹配结果及相似度得分
4. 结果获取：输出包括特征向量、识别结果（匹配ID或"未识别"），可选特征可视化图像

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存：至少4GB RAM（大规模指纹库建议8GB以上）
• 存储空间：根据指纹库容量需求配置

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括指纹图像的读取与预处理、Haar小波变换的特征提取、特征数据库的构建与管理、相似度计算与匹配识别等功能模块，同时提供结果输出与可视化展示能力。