身份认证
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基于Hough变换的虹膜自动分割系统
本系统旨在实现对人体虹膜图像的自动精准定位与分割，是生物特征识别的关键环节。程序首先对输入的原始眼部图像进行预处理，包括灰度化转换、中值滤波去噪以及对比度增强，以确保后续处理的质量。接着利用Canny算子提取图像的边缘信息。在核心分割阶段，算法采用圆形Hough变换技术，通过在参数空间内进行累加投票，分别搜索并定位瞳孔的内边界和虹膜的外边界。系统能够自动计算出内圆与外圆的精确圆心坐标及半径，从而实现虹膜环形区域的锁定。此外，为了提高在复杂光照和眼睫毛遮挡下的准确度，系统还结合了图像二值化与形态学操作来去除 -
自动化指纹识别与特征匹配系统
本系统实现了一套从指纹图像采集到身份识别比对的完整处理流程。首先，系统通过图像增强模块对原始采集的低质量指纹进行预处理，采用自适应直方图均衡化改善对比度，并利用Gabor滤波器进行方向性增强，以修复断裂的脊线并消除背景噪声。接着，通过自适应门限二值化和逐像素细化算法，将指纹图像转换为单像素宽度的细化骨架图。在特征提取阶段，系统利用形态学运算定位指纹的脊线末端点和分叉点，并利用特征点校验算法剔除边缘干扰产生的伪特征点。最后，系统采用基于极坐标转换的特征点匹配算法，通过计算待测指纹与模板库之间特征点的空间位置 -
基于MATLAB的高性能人脸识别与身份认证系统
该系统旨在通过MATLAB平台实现高效的人脸检测、特征提取及身份匹配功能。系统首先利用计算机视觉工具箱中的Viola-Jones算法进行人脸检测，准确锁定图像或视频流中的人脸区域并进行预处理，包括灰度化、直方图均衡化以及尺寸归一化，以消除光照和姿态差异的影响。核心功能涵盖了基于主成分分析（PCA）的特征降维、局部二值模式（LBP）的纹理特征提取以及深度学习架构下的卷积神经网络（CNN）特征表达。系统支持静态图片批量识别与摄像头实时视频流监测，能够快速从已知数据库中检索并判定人员身份，适用于企业考勤、校园安
