MATLAB指纹识别系统设计与GUI界面开发

资源摘要信息:"基于MATLAB的指纹识别系统结合图形用户界面(GUI)，是专为计算机相关专业学生以及对项目实战感兴趣的学习者设计的高分毕业设计项目。该系统通过MATLAB实现了一整套指纹识别流程，包括指纹图像的预处理、特征提取和指纹匹配等关键技术环节。在设计过程中，作者受到了导师的指导并得到了认可，项目评审获得了98分的高分评价。该系统能够为学习者提供实际操作和理论相结合的学习体验，加深对生物特征识别技术的理解。 首先，指纹预处理是整个识别流程中的首要步骤，它包括多个子过程： 1. 指纹图像归一化：归一化过程的目的是减少图像采集过程中由于光照、手指按压力度等因素造成的影响，使得不同条件下的指纹图像具有可比性。 2. 中值滤波：此过程用于减少图像中的噪声，通过将每个像素点的值替换为其邻域内像素的中值来实现。 3. 二值化处理：将灰度图像转换为二值图像，即黑白图像，便于后续的图像处理与分析。 4. 填补与连接：对二值图像中的一些断开的线条进行填补和连接，提高图像的质量。 5. 细化处理：通过细化算法去除图像中不必要的像素点，使指纹图像呈现出骨架线的形式。 6. 矫正与缩放：对于图像中的倾斜或扭曲进行矫正，并调整图像大小，使之符合后续处理的要求。 其次，特征提取是从预处理后的指纹图像中提取出关键的生物特征信息，具体包括： 1. 分岔点：指纹图像中线条分叉的位置。 2. 端点：指纹图像中线条的末端位置。 3. 短纹：指纹图像中较短的纹路特征。 4. 闭环：指纹图像中形成的闭合环状结构。 在提取了这些特征之后，系统还会进一步去除伪特征，以提高识别准确性。 最后，指纹匹配阶段是将提取的特征信息与数据库中已存储的指纹特征信息进行比对，来判断是否为同一指纹。在此项目中，使用了Jaccard相似系数作为评价两个指纹特征集合相似度的标准。Jaccard系数是一种统计度量方法，用于比较样本集的相似性和多样性，其值的范围从0（无相似性）到1（完全相同）。 通过以上三个主要步骤，基于MATLAB的指纹识别系统结合GUI界面不仅提供了一个完整的学习和实验平台，而且也展示了如何通过软件工具实现复杂算法的过程。对于计算机专业的学生而言，该资源是一个宝贵的实践案例，可以帮助他们更好地理解理论知识，并将其应用于实际问题的解决中。"