基于matlab的指纹识别源码,指纹识别MATLAB
指纹识别技术是生物识别技术的一种。由于指纹识别技术的唯一性和不变性，它被广泛应用于身份验证等许多领域。一般来说，一个指纹数字图像识别系统通常由四部分组成：指纹数字图像预处理、特征提取、指纹数字图像保存和指纹数字图像匹配。本文对指纹数字图像识别系统的原理和基本流程进行了深入的分析和研究。首先，详细讨论了指纹数字图像的分类、基本特征和识别原理。其次，在指纹数字图像预处理部分，本文主要分析了预处理的各个步骤：数字图像分割、数字图像增强、二值化和图像细化的意义和过程，并设计了合适的指纹数字图像预处理方案。然后，详细讨论了指纹数字图像的特征提取和匹配过程。指纹数字图像的特征提取是提取端点和分叉点，也就是细节特征点，会包含大量伪特征，会非常耗时，降低匹配精度。利用边缘和距离伪特征可以减少近1/3的伪特征，进而提取可靠的特征点，从而实现指纹数字图像匹配。本文采用基于MATLAB的方法。在指纹数字图像匹配部分，本文采用了基于细节点的指纹数字图像匹配算法，并进行了深入的研究。最后，通过对指纹数字图像识别系统算法的详细研究，本文利用MATLAB工具设计并实现了一个指纹数字图像识别系统，完成了指纹数字图像的处理、特征提取、保存和匹配等功能，并利用编码对指纹数字图像进行存储和匹配，从而完成判断指纹是否相同的图像识别。对比结果令人满意。
2部分代码函数[x1，y1，x2，y2]=find _ feature (I，x0，y0，radius)
[M，N]=大小(I)；
t=0；
k=0；
对于i=2:M-1
对于j=2:N-1
如果I(i，j)==0
n=I(i-1，j-1) I(i-1，j) I(i-1，j 1) I(i，j-1) I(i，j 1) I(i 1，j-1) I(i 1，j 1)I(I 1，j) I(i 1，j 1)；
If (n==5)%分叉点
t=t1；
x1(t)=j；
y1(t)=I；
目标
If (n==7)%端点
k=k1；
x2(k)=j；
y2(k)=I；
目标
目标
目标
目标
%移除距离较近的特征点。
对于i=1:t-1
对于j=i 1:t
d=sqrt((x1(i)-x1(j))^2(y1(i)-y1(j))^2)；
%如果d 20
% x1(I)=-1；y1(I)=-1；x1(j)=-1；y1(j)=-1；
%结束
目标
目标
对于i=1:k-1
对于j=i 1:k
d=sqrt((x2(i)-x2(j))^2(y2(i)-y2(j))^2)；
如果d 10，则为%
% x2(I)=-1；y2(I)=-1；x2(j)=-1；y2(j)=-1；
%结束
目标
目标
%保持点在中心点的半径范围内。
对于i=1:t
% d(i)=sqrt((x1(i)-x0)^2(y1(i)-y0)^2)；
% if(d(i)半径)
x1(I)=x1(I)；
y1(I)=y1(I)；
%结束
目标
对于i=t:1000
% d(i)=sqrt((x1(i)-x0)^2(y1(i)-y0)^2)；
% if(d(i)半径)
x1(I)=0；
y1(I)=0；
%结束
目标
对于i=1:k
d(i)=sqrt((x2(i)-x0)^2(y2(i)-y0)^2)；
if(d(i)半径)
X2(I)=x2(I)；
y2(I)=y2(I)；
目标
目标
End3模拟结果
4参考文献[1]秦风。基于MATLAB的指纹识别系统的设计与实现[D].电子科技大学。
博主：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等领域的Matlab仿真。相关的matlab代码问题可以私信交流。有些理论引用自网络文献。如有侵权，联系博主删除。
原创作品来自matlab研究助手，
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。