基于Gabor特征与SVM的掌纹识别MATLAB项目

资 源 简 介

本项目实现完整的掌纹识别系统，通过MATLAB实现图像预处理、多尺度Gabor特征提取和支持向量机分类。提供从图像输入到识别结果的全流程解决方案，适用于生物特征识别研究。

详 情 说 明

基于Gabor特征提取与支持向量机的掌纹识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的掌纹识别系统，通过图像预处理、Gabor特征提取、PCA降维和SVM分类等技术流程，实现对掌纹图像的高效身份识别。系统能够处理标准掌纹图像数据集，输出识别结果和性能评估报告，适用于生物特征识别研究与应用场景。

功能特性

• 图像预处理：对输入的掌纹图像进行灰度化、尺寸标准化和对比度增强处理
• Gabor特征提取：采用多尺度、多方向的Gabor滤波器组提取掌纹纹理特征
• 特征降维处理：使用主成分分析(PCA)对高维特征进行降维，提高计算效率
• SVM分类识别：训练支持向量机分类器，实现掌纹身份的准确识别
• 性能评估分析：提供识别准确率、召回率、F1-score等评估指标及混淆矩阵可视化

使用方法

1. 准备数据：将训练集和测试集的掌纹图像分别放置于指定目录，支持JPG/PNG格式的RGB或灰度图像
2. 配置参数：设置Gabor滤波器参数（尺度、方向数）、SVM核函数类型（线性/RBF）和PCA保留维度等
3. 运行系统：执行主程序启动训练和识别流程
4. 查看结果：系统将输出特征可视化图像、分类识别结果及性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少8GB RAM
• 磁盘空间：1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，包括图像预处理、特征提取、降维处理、分类器训练与测试等核心功能模块，实现了从原始图像输入到最终识别结果输出的全链路处理能力。该文件负责协调各功能模块的顺序执行，并生成相应的可视化结果和性能评估报告。