基于matlab的指纹识别系统

资 源 简 介

基于matlab的指纹识别系统

详 情 说 明

指纹识别作为生物特征识别的重要分支，在MATLAB平台能够通过数字图像处理技术实现完整的验证流程。系统核心分为四个处理阶段：

图像预处理 采用中值滤波消除指纹采集时的颗粒噪声，通过直方图均衡化增强脊线对比度。使用方向场估计确定纹线走向，为后续细化处理提供依据。最后通过二值化和形态学细化得到单像素宽度的脊线骨架。

特征点提取 在细化图像中定位指纹的关键特征——端点和分叉点。采用交叉数算法分析像素邻域，当中心点邻域像素出现特定跳变模式时，判定为特征点。同时计算每个特征点的方向角作为附加属性。

特征匹配 将提取的细节点集转换为(x,y,θ)三元组描述符，通过改进的极坐标匹配算法计算输入指纹与数据库模板的相似度。采用弹性匹配策略处理指纹平移、旋转和非线性形变带来的偏差。

决策判定 根据匹配分数设定动态阈值，结合预注册的多个模板样本进行多数投票，最终输出识别结果。系统可通过调整各阶段参数平衡误识率(FAR)与拒识率(FRR)的trade-off关系。

扩展方向可考虑引入Gabor滤波器增强脊线频率特征，或移植到嵌入式平台实现实时处理。该案例展示了如何将传统图像处理方法应用于生物特征识别领域。