基于MATLAB的多模态生物识别系统：Gabor小波特征提取与SVM分类

资 源 简 介

本项目运用MATLAB实现多模态生物识别系统，通过Gabor小波变换提取掌纹、人脸、指纹的纹理特征，并采用支持向量机(SVM)构建分类模型，实现高效自动识别。

详 情 说 明

多模态生物识别系统

项目介绍

本项目实现了一个多模态生物识别系统，能够对掌纹、人脸、指纹三种生物特征进行自动识别分类。系统采用Gabor小波变换提取图像的多尺度、多方向纹理特征，然后利用支持向量机(SVM)构建分类模型，实现对不同生物特征的准确分类识别。系统支持训练模式和识别模式，能够适应不同光照条件和图像质量的输入。

功能特性

• 多模态识别：支持掌纹、人脸、指纹三种生物特征的识别
• 先进特征提取：采用Gabor小波变换提取多尺度、多方向纹理特征
• 高效分类算法：基于支持向量机的分类模型，具有良好的泛化能力
• 双模式运行：支持训练模式（模型构建）和识别模式（实时分类）
• 性能评估：提供全面的评估指标，包括识别准确率、混淆矩阵、ROC曲线等
• 参数可配置：支持Gabor滤波器参数和SVM超参数的灵活配置

使用方法

训练模式

1. 准备训练数据集：包含掌纹、人脸、指纹的三类灰度图像，尺寸统一为固定分辨率（如128×128像素）
2. 配置参数：设置Gabor滤波器参数（尺度数、方向数）和SVM核函数类型及超参数
3. 运行训练：系统自动提取特征并训练SVM分类模型
4. 输出结果：生成训练完成的SVM分类模型文件和特征提取参数配置文件

识别模式

1. 输入待识别图像：单张生物特征灰度图像（掌纹/人脸/指纹），满足指定尺寸要求
2. 加载预训练模型：使用训练阶段生成的模型文件和配置文件
3. 执行识别：系统自动提取特征并进行分类识别
4. 输出结果：

- 分类识别结果（掌纹/人脸/指纹三类之一） - 识别置信度分数 - 可选显示特征向量提取结果 - 可选显示分类决策函数值

性能评估

在测试集上运行评估程序，可获得：

• 识别准确率
• 混淆矩阵
• ROC曲线等评估指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 图像格式：支持常见灰度图像格式（jpg, png, bmp等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括完整的生物识别流程管理。它集成了图像预处理、Gabor特征提取、SVM模型训练与分类识别等关键功能模块，支持训练与识别两种工作模式的切换，并负责协调各组件间的数据流转与参数传递。同时，该文件还提供了系统的性能评估功能，能够生成各类统计报告和可视化结果。