基于MATLAB的Gabor滤波器与PCA掌纹识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现掌纹识别系统，通过二维Gabor滤波器组提取多尺度纹理特征，并结合主成分分析（PCA）进行特征降维，确保高判别性。结果准确高效，适用于生物特征识别应用。

详 情 说 明

基于Gabor滤波器与主成分分析的掌纹识别系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的掌纹识别系统，通过结合二维Gabor滤波器特征提取和主成分分析(PCA)降维技术，能够准确识别和验证掌纹身份。系统首先利用多尺度多方向的Gabor滤波器组提取掌纹的局部纹理特征，然后使用PCA对高维特征进行降维处理，最后通过特征匹配算法完成身份识别。

功能特性

• 多尺度特征提取：使用二维Gabor滤波器组在多个尺度和方向上捕捉掌纹纹理特征
• 智能降维处理：应用PCA技术消除特征冗余，保留最具判别性的特征成分
• 高精度识别：基于距离度量的模式识别算法确保识别准确率
• 可视化分析：提供滤波器响应图、特征分布图等多种可视化输出
• 灵活配置：支持Gabor滤波器参数自定义，适应不同应用场景

使用方法

1. 数据准备：准备标有身份标签的掌纹灰度图像作为训练集，建议统一尺寸为128×128像素
2. 参数配置：设置Gabor滤波器的尺度数(4-5个)、方向数(6-8个)和频率参数
3. 模型训练：运行系统进行特征提取和PCA降维模型训练
4. 识别测试：输入待识别的掌纹图像，系统将输出身份识别结果和置信度评分

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括掌纹图像的读取与预处理、Gabor滤波器组的构建与特征提取、PCA降维模型的训练与变换、特征匹配与识别决策的执行，以及结果可视化图表的生成。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到识别结果输出的完整链路，确保系统各功能环节的协调运作。