基于MATLAB的指纹特征提取与匹配识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现指纹图像预处理、Gabor滤波器特征提取与特征匹配功能，涵盖灰度化、细化、方向场分析等操作，可有效提取脊线端点与分叉点等细节特征，适用于生物识别系统开发。

详 情 说 明

基于MATLAB的指纹特征提取与匹配识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的指纹识别系统，实现从指纹图像预处理到特征匹配的全流程自动化处理。系统通过先进的图像处理技术和模式识别算法，能够高效准确地完成指纹特征提取与身份识别任务，适用于安全认证、刑事侦查等应用场景。

功能特性

• 图像预处理：自动完成指纹图像的灰度化、二值化、噪声去除和脊线细化处理，提升图像质量
• 特征提取：采用Gabor滤波器和方向场分析技术，精确提取指纹脊线端点和分叉点等关键特征
• 特征匹配：基于细节点相对位置和方向信息构建特征向量，实现高精度的指纹比对
• 结果可视化：提供匹配分数、识别结论及特征点匹配关系的直观展示

使用方法

1. 准备数据：将指纹图像样本库和待识别指纹图像放置在指定目录
2. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动加载并处理图像数据
3. 查看结果：系统输出匹配分数（0-100分）、识别结论及可视化匹配结果
4. 批量处理：支持多张指纹图像的同时比对，输出相似度对比矩阵

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 图像规格：建议使用500dpi及以上分辨率的清晰指纹图像
• 支持格式：JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 内存要求：至少4GB RAM，处理大尺寸图像时建议8GB以上

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，包括指纹图像的读取与预处理、特征点的检测与提取、特征向量的构建与匹配计算，以及最终识别结果的可视化输出。该文件通过协调各功能模块的协同工作，实现了从原始指纹图像输入到匹配结论生成的一体化处理能力。