基于MATLAB的多方法融合指纹识别系统实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现完整的指纹识别流程，涵盖图像预处理、特征提取与多策略匹配。通过直方图均衡化、Gabor滤波增强和方向图滤波，提升识别精度与鲁棒性。适用于生物特征识别研究。

详 情 说 明

多方法融合指纹识别系统的 MATLAB 实现

项目介绍

本项目设计并实现了一个完整的指纹识别系统，涵盖指纹图像预处理、特征提取与多策略匹配三大核心模块。系统采用直方图均衡化、Gabor滤波增强、方向场计算、形态学细化等先进图像处理技术，结合端点/分叉点特征提取与三种互补匹配算法（细节匹配、极坐标匹配、拓扑结构匹配），形成多模态特征融合识别方案。项目最终输出可视化分析报告与自动生成的演示PPT，为指纹识别研究提供完整的技术实现与评估工具。

功能特性

• 全流程预处理：直方图均衡化增强对比度→Gabor滤波方向场增强→方向图滤波去噪→形态学细化纹理
• 多维度特征提取：精准定位端点/分叉点特征，生成带方向编码的特征点分布图谱
• 融合匹配策略：细节匹配（坐标对齐）、极坐标匹配（相对位置）、拓扑匹配（结构关系）三种算法独立评分与加权融合
• 可视化输出：实时展示各处理阶段图像效果、特征点分布与匹配对比结果
• 自动化报告：一键生成识别结论报告与技术演示PPT（含算法流程图与实验结果分析）

使用方法

1. 准备输入数据：将待识别的指纹图像（.bmp/.jpg/.png格式）存入指定输入文件夹

- 图像尺寸要求：最小300×300像素，推荐500×500像素 - 图像质量要求：灰度图像，建议分辨率≥500dpi

1. 运行主程序：执行主程序文件，根据提示选择单张图像（特征提取模式）或图像对（匹配模式）
2. 查看结果：

- 处理过程可视化图像（预处理各阶段效果） - 特征点分布图谱（坐标与方向标记） - 匹配相似度评分（三种方法独立评分与综合评分） - 识别结论报告（匹配/不匹配判定） - 自动生成的系统演示PPT（保存在输出文件夹）

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox, Signal Processing Toolbox
• 内存建议：≥4GB RAM（处理高分辨率图像时推荐≥8GB）
• 存储空间：至少500MB可用空间（用于缓存处理中间结果）

文件说明

主程序文件作为系统的控制中枢，承载了完整的指纹识别流水线调度功能。其主要能力包括协调预处理、特征提取与匹配三大模块的串联执行，实现图像载入与格式校验、交互式模式选择（单图分析或双图匹配）、可视化结果实时渲染以及报告文档的自动合成。此外，该文件还负责管理中间数据的传递逻辑与三种匹配算法的权重分配策略，确保多方法融合判定的准确性与系统运行的稳定性。