Matlab实现的指纹识别关键技术与流程详解

本篇文档是关于"基于MATLAB的指纹识别"的毕业论文，作者详细探讨了利用MATLAB这一强大的开发工具在指纹识别领域的应用。MATLAB作为一个广泛应用的科学计算环境，因其易用性和丰富的库支持，非常适合进行复杂的图像处理和机器学习任务。 论文首先介绍了研究背景，强调了在数字化社会背景下，指纹识别作为生物特征认证的重要技术，其应用日益广泛，如门禁系统、手机解锁等。接着，作者综述了国内外的研究现状，指出当前主流的指纹识别技术包括神经网络算法、滤波特征分析和不变矩方法，以及各种匹配算法，如局部特征匹配和全局特征匹配等。 在第二章，作者深入解析了指纹识别系统的工作原理，包括基本的指纹采集、特征提取和比对过程。神经网络算法部分，可能会涉及卷积神经网络（CNN）或支持向量机（SVM）等模型的应用；滤波特征和不变矩方法则可能关注指纹图像的噪声过滤和几何不变性保持。指纹匹配算法则是核心技术，讨论了如何在大量样本中找到最佳匹配。 接下来的章节主要聚焦于指纹图像预处理，这是识别过程中的关键步骤。包括图像规格化（统一尺寸和对比度），以提高后续处理的准确性；图像分割用于区分指纹区域和其他背景；图像二值化则将图像转换为黑白，便于进一步特征分析；图像增强是为了增强指纹细节，而图像细化则可能通过细化算法来提取更精确的特征。 第四章专门探讨特征点提取，这是指纹识别的核心环节。作者提到使用诸如`single_point`和`walk`等MATLAB函数来定位和分析指纹的端点、交叉点和纹线走向，以便构建特征模板。这一部分可能还会涉及 minutiae（细节特征）的检测和匹配，因为 minutiae 是指纹识别中最具稳定性的特征。 整篇论文展示了作者对MATLAB在指纹识别技术中的熟练运用，以及对指纹图像处理流程的深入理解，为读者提供了一个从理论到实践的完整研究框架。通过阅读这篇论文，读者不仅可以了解到MATLAB在指纹识别中的具体实现，还能领悟到如何运用这些工具解决实际问题。