Matlab实现的手指静脉识别算法及源码分析

资源摘要信息:"本文件是一个关于基于Matlab的手指静脉识别的课设项目，包含完整的源码和使用说明。该课设项目的主要目的是实现手指图像的处理和匹配算法。在项目中，首先需要对不同手指的图像进行处理，使得指静脉的纹理得到增强和凸显。然后，对所有的图像进行相互间的匹配，检验类内和类间的匹配度，以观察其是否能够明显区分开来，并据此计算正确率。由于是基于算法原型的研究，因此选用了操作便捷的Matlab R2019b软件作为运行环境，在Windows 10 Pro for Workstation操作系统中实现算法。" 在本项目中，算法分为以下几个过程： 1. 图像预处理过程中，需要增强图像，提取手指区域，为识别做准备。拟采用CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）、直方图均衡、二值化等算法，以达到增强图像的效果；拟采用边缘检测算法实现手指的识别和提取。 2. 图像的特征提取和匹配过程中，拟采用两类不同的方法。一是局部不变特征提取算法。这些算法具有检测图像中的特征点，并对特征点的局部区域进行描述和匹配的功能。二是针对二值化图像的模板匹配，检测其匹配度。 在系统识别性能方面，本项目使用了SIFT和SURF两种算法，其正确率分别达到了93.625%和86.1875%。 文件名称列表中的各个文件的主要功能如下： tmp.key：可能是存储一些临时数据的文件，具体功能需要根据实际的源码进行分析。 TemplateMatching.m：这是一个Matlab脚本文件，可能用于实现模板匹配的算法。 SURFpair.m：这可能是一个Matlab脚本文件，用于处理SURF算法的对。 ImageEnhancement.m：这可能是一个Matlab脚本文件，用于实现图像增强的功能。 img2deg.m：这可能是一个Matlab脚本文件，用于将图像转换为度量单位。 siftpair.m：这可能是一个Matlab脚本文件，用于处理SIFT算法的对。 gaborfilte.m和gaborfilter2.m：这两个文件可能用于实现Gabor滤波器的相关功能。 input2FingerImg.m：这可能是一个Matlab脚本文件，用于将输入数据转换为手指图像。 cut.m：这可能是一个Matlab脚本文件，用于对图像进行裁剪。 以上就是对本文件的详细解析，希望能对大家有所帮助。