基于matlab的指纹识别系统特征匹配

指纹识别系统的特征匹配是整个系统的核心步骤之一，决定着识别系统的准确性和鲁棒性。基于Matlab的指纹识别系统的特征匹配主要分为以下几个步骤：

1. 特征提取：使用图像处理工具箱和计算机视觉工具箱提取指纹图像的特征，如细节方向和频率（DOF）、方向梯度直方图（HOG）等。

2. 特征匹配：通过比对待识别指纹图像的特征点与数据库中已有指纹图像的特征点，计算相似性得分，以确定身份。

3. 相似性度量：使用欧几里得距离、汉明距离等相似性度量方法，计算待识别指纹图像的特征点与数据库中已有指纹图像的特征点的相似性得分。

4. 阈值设置：根据实际应用情况，设置相似性得分的阈值，以判断待识别指纹图像是否匹配成功。

具体实现时，可以使用Matlab中的函数，如matchTemplate、normxcorr2等来实现特征匹配和相似性度量。在阈值设置上，可以根据实际应用情况进行调整，以达到最佳的匹配效果。