基于MATLAB的指纹图像识别算法研究

来源：wenku7.com 资料编号：WK716502 资料等级：★★★★★ %E8%B5%84%E6%96%99%E7%BC%96%E5%8F%B7%EF%BC%9AWK716502

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资料介绍

基于MATLAB的指纹图像识别算法研究(论文11000字)
摘要：每个人手指的指纹都是独一无二的，并且几乎终生保持不变。基于人体手指指纹特征的指纹识别技术因其具有的高可靠性和实用性，在个人身份认证等领域越来越被广泛应用。本文基于MATLAB仿真平台，设计了一个指纹数字图像识别系统，主要包括指纹图像的读取、图像预处理、特征提取、特征匹配等步骤。图像预处理由归一化、分割、增强滤波、二值化、细化等操作组成。特征提取是指提取出指纹图像的端点和分叉点作为特征点，并消除伪特征点的过程。特征匹配是对两幅指纹图像进行的比对和匹配，来判断这两个指纹是否来自同一个手指。本文采用MATLAB编程来实现以上的全部过程，并给出每步处理生成的图像及最后的匹配结果。
关键字：指纹识别；MATLAB；图像处理；特征提取；特征匹配

The Research on Fingerprint Identification Algorithm based on MATLAB
Abstract: Everyone's fingerprints are unique and almost remains unchanged during the whole lift. Minutiae-based fingerprint recognition technology is widely used in areas such as personal identification due to its high reliability and practicality, a fingerprint recognition system consists of a fingerprint image read, image processing, feature extraction, matching and so on is developed based on the MATLAB platform. Image pre-processing are performed by normalization, segmentation, enhance filters, binarization, thinning operations. Feature extraction is to detect endpoints and bifurcation points and eliminate false feature Feature matching is the comparison of the two fingerprint images and matching to determine whether the two fingerprints from the same fingers. All programm are realizedby MATLAB and experimental results are analysed.
Key words: FingerPrint; MATLAB; Image processing; Extracting features; Feature matching

目录
1    绪论    6
1.1    引言    6
1.2    指纹识别技术的发展和现状    6
1.2.1    指纹识别技术的发展和研究现状    6
1.2.2    指纹识别技术的市场应用    7
1.3    指纹识别技术的研究目的和意义    8
2    指纹识别技术的原理和方法    9
2.1    基本原理和概念    9
2.1.1    指纹的特征和分类    9
2.1.2    指纹图像的参数    9
2.2    指纹识别系统的工作流程和原理    9
2.2.1    指纹识别系统的工作流程    9
2.2.2    指纹识别的主要技术指标    10
2.2.3    MATLAB在指纹识别中的应用    10
3    指纹图像预处理    11
3.1    图像归一化    12
3.2    图像分割    13
3.3    图像二值化    15
3.4    图像增强    16
3.5    图像细化    19
4    指纹特征的提取    20
4.1    指纹图像的细节特征点    20
4.2    去除伪特征点    22
4.3    提取特征点    23
5    指纹特征的匹配    24
5.1    基于脊线长度的匹配算法    25
5.2    三角形边长匹配算法    25
5.3    基于点类型的匹配算法    25
5.4    实验结果评价    26
6    总结    26
参考文献    26
致谢    28