Matlab实现的指纹识别算法：预处理、特征提取与匹配详解

本篇毕业设计论文详细探讨了指纹识别算法在MATLAB环境下的实现，针对电子信息工程专业的学生马飞，由指导教师刘文博教授指导完成。指纹识别作为一项重要的生物识别技术，凭借其普遍性、唯一性和稳定性，被广泛应用于安全验证领域，尤其在个人身份认证上具有极高的实用价值。 论文的核心内容围绕三个关键步骤展开：图像预处理、特征提取和特征匹配。首先，图像预处理是整个流程的基础，通过MATLAB实现的图像分割技术将指纹图像划分为各个区域，以便后续操作。滤波增强有助于去除噪声，提高图像质量；接着，二值化处理将图像转化为黑白二值图像，便于检测和分析；细化操作则进一步细化图像细节，减少冗余信息，为特征提取提供清晰的轮廓。 特征提取是核心环节，论文着重于端点和分叉点的提取，这些局部特征是每个指纹的独特标识，有助于区分不同的个体。特征匹配则是比较两幅指纹图像中的特征点，通过比较它们的相似性，判断这两幅图像是否来自同一个手指，从而实现指纹识别。 MATLAB编程在这个过程中发挥了重要作用，提供了强大的数据处理和可视化工具，使得算法的实现更为高效和精确。论文展示了基于MATLAB编写的预处理、特征提取和匹配算法的具体代码，以及处理后的实际效果，证明了所采用方法的有效性和实用性，满足了身份验证的需求。 关键词包括“图像分割”、“二值化”、“细化”、“特征点提取”和“匹配”，这些都是论文的关键技术点，突出了研究的重点和创新之处。总体而言，这篇毕业设计不仅深入探讨了指纹识别的基本原理，还通过MATLAB实践展示了其在实际应用中的可行性，对于电子信息工程专业的学生和研究者来说，具有较高的参考价值。