MATLAB实现基于特征点匹配的指纹识别系统

资 源 简 介

该项目采用MATLAB开发，实现指纹图像的预处理、特征点提取与匹配功能。通过图像增强和关键点检测算法，有效提升指纹识别精度，适用于生物特征识别研究与应用。

详 情 说 明

基于特征点匹配的指纹识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于特征点匹配的指纹识别系统，采用成熟的图像处理和模式识别技术，能够对输入的指纹图像进行自动识别与验证。系统通过SIFT算法和指纹细节特征点提取技术，实现对指纹图像的高效预处理、特征提取和精确匹配，可广泛应用于安全认证、身份识别等领域。

功能特性

• 指纹图像预处理：对输入的灰度指纹图像进行增强、去噪和归一化处理，提升图像质量
• 特征点提取：使用SIFT算法检测指纹图像中的关键特征点（端点、分叉点等细节特征）
• 特征点匹配：建立特征点间的对应关系，通过特征描述符计算匹配度得分
• 匹配结果评估：根据预设匹配阈值判断指纹是否匹配，输出布尔型判定结果
• 性能分析：系统自动计算识别准确率、误识率等关键性能指标，生成详细分析报告

使用方法

1. 准备输入数据：收集标准尺寸（建议500×500像素以上）的灰度指纹图像（BMP/JPEG格式）
2. 配置参数：设置图像质量阈值、匹配阈值等关键参数
3. 运行系统：加载指纹图像和模板库，执行识别流程
4. 查看结果：获取匹配得分（0-100分）、匹配判定结果、特征点对应关系可视化图
5. 分析报告：查阅系统生成的性能报告和置信度分析结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB（推荐R2018a或更高版本）
• 内存需求：至少4GB RAM
• 存储空间：500MB可用磁盘空间
• 图像处理工具包：MATLAB Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了指纹图像的整体处理链路，主要包括图像预处理模块的调用与参数管理、特征点提取算法的执行与控制、特征匹配计算与相似度评估、结果可视化生成与输出展示，以及系统性能指标的统计分析等功能。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块协同工作，确保识别流程的完整执行。