《数字图像识别技术典型案例》第三章基于matlab的指纹识别系统

资 源 简 介

《数字图像识别技术典型案例》第三章基于matlab的指纹识别系统

详 情 说 明

指纹识别作为生物识别技术的重要分支，在安全认证、身份识别等领域具有广泛应用价值。本章通过MATLAB实现的指纹识别系统，展示了数字图像处理技术在生物特征识别中的典型应用场景。

系统核心技术路径可分为四个关键阶段：

图像预处理阶段 通过灰度转换、直方图均衡化增强图像对比度，采用自适应阈值滤波消除传感器噪声。指纹脊线增强环节使用方向场估计配合Gabor滤波器组，有效突出指纹纹路的周期性特征。

特征点提取阶段 采用改进的Poincare索引算法定位指纹纹线的分叉点与端点，通过细节点（minutiae）的方位角、坐标位置等参数构建特征向量。该环节特别处理了因图像质量导致的伪特征点问题。

特征匹配阶段 基于相似性度量的匹配算法，通过旋转平移参数空间搜索实现指纹对齐。采用两级匹配策略：先进行全局特征快速筛选，再通过局部细节点拓扑关系进行精确匹配。

性能优化方向 讨论GPU加速处理大规模指纹库的方案，分析深度学习方法与传统图像处理方法的融合可能性，为系统扩展提供技术参考。

该案例演示了如何将数字图像处理基础理论转化为实际工程解决方案，其中方向场计算、脊线跟踪等核心算法对其它生物特征识别系统具有迁移价值。系统在FVC2004标准测试库上达到92.3%的识别准确率，验证了方案的可行性。