基于MATLAB的图像特征提取与匹配指纹识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现完整的指纹识别流程，包含图像预处理、Minutiae特征点提取和特征匹配三大模块。支持灰度化、滤波、二值化等操作，可有效完成指纹身份验证。

详 情 说 明

基于图像特征提取与匹配的指纹识别系统（MATLAB实现）

项目介绍

本项目基于MATLAB平台开发了一套完整的指纹识别系统，实现了从指纹图像预处理到特征匹配的全流程自动化处理。系统采用经典的图像处理技术和Minutiae特征提取算法，能够准确识别指纹的脊线端点、分叉点等关键特征，并通过图形化界面提供直观的操作体验。系统支持指纹库管理、1:1验证和1:N识别两种工作模式，适用于身份认证、刑侦鉴定等多种应用场景。

功能特性

• 完整的处理流程：集成图像预处理、特征提取和特征匹配三大核心模块
• 先进的预处理技术：采用自适应二值化、Gabor滤波增强等算法，有效提升图像质量
• 精确的特征提取：基于脊线追踪和交叉点检测技术，准确提取端点、分叉点等细节特征
• 灵活的匹配模式：支持1:1验证（指纹比对）和1:N识别（指纹检索）两种工作模式
• 直观的可视化结果：实时显示预处理各阶段图像、特征点标记图和匹配分析报告
• 完善的指纹库管理：提供指纹数据导入、存储和查询功能

使用方法

输入要求

• 图像格式：支持.jpg、.png、.bmp格式的灰度指纹图像
• 图像规格：建议分辨率500dpi以上，尺寸不小于248×292像素
• 模式参数：

- 验证模式：需提供待比对的两张指纹图像 - 识别模式：需提供待查询指纹图像和指纹数据库路径

操作流程

1. 启动系统主程序
2. 选择工作模式（验证/识别）
3. 根据提示输入指纹图像或选择数据库
4. 系统自动执行预处理、特征提取和匹配分析
5. 查看生成的图像结果和匹配报告

输出结果

• 预处理结果：增强后的指纹图像、二值化图像和细化图像
• 特征提取结果：特征点标记图（端点红色标记，分叉点绿色标记）
• 匹配结果：

- 验证模式：相似度得分（0-100%）和匹配判定 - 识别模式：TOP5匹配结果及置信度

• 详细报告：特征点数量、匹配关键点对数量等统计信息

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持OpenGL的显卡
• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux或macOS

文件说明

项目的主要入口文件负责整个系统的调度与控制，具备图形用户界面的创建与交互管理能力，集成并协调图像预处理、特征点提取和特征匹配等核心算法模块的执行流程。该文件同时承担指纹数据库的访问管理，支持用户在不同工作模式下的参数配置，并生成完整的处理结果报告与可视化输出。