matlab指纹识别代码

以下是一个基于Matlab的指纹识别代码示例：

%% 指纹图像读取和预处理
im = imread('fingerprint.jpg'); % 读取指纹图像
im = im2double(im); % 将图像归一化为0-1之间的double类型
im = imresize(im, [256, 256]); % 将图像缩放至统一大小
im_enhanced = imadjust(im); % 直方图均衡化增强图像
im_filtered = medfilt2(im_enhanced, [3, 3]); % 中值滤波去除噪声
im_edge = edge(im_filtered, 'Canny'); % Canny算子进行边缘检测

%% 指纹特征提取
blk_size = 16; % 指定块大小
blk_step = 8; % 指定块步长
orientations_per_blk = 6; % 指定每个块的方向数
features = extractHOGFeatures(im_edge, 'BlockSize', [blk_size, blk_size], 'BlockOverlap', [blk_step, blk_step], 'NumBins', orientations_per_blk);

%% 指纹识别分类
load('fingerprint_database.mat'); % 读取指纹数据库
training_features = fingerprint_database.features; % 获取训练集特征
training_labels = fingerprint_database.labels; % 获取训练集标签
svm_model = fitcecoc(training_features, training_labels); % 训练SVM多分类模型
predicted_label = predict(svm_model, features); % 预测测试图像标签

%% 显示结果
subplot(1, 2, 1); imshow(im); title('原始图像');
subplot(1, 2, 2); imshow(im_edge); title('边缘检测图像');
if strcmp(predicted_label, 'A')
    fprintf('这是A指纹\n');
elseif strcmp(predicted_label, 'B')
    fprintf('这是B指纹\n');
else
    fprintf('这是C指纹\n');
end

这里使用了HOG特征提取算法和SVM多分类模型。其中，`fingerprint_database.mat`是一个包含训练集特征和标签的.mat文件，可以通过自己的指纹数据库进行训练。