基于MATLAB GUI的指纹识别系统

  指纹识别的第一步是指纹图像的获取，目前已经有多种指纹图像的获取方式，主要有光学指纹采集技术、电容式传感器指纹采集、温度传感指纹获取技术、超声波指纹采集技术、电磁波指纹采集技术，获得图像后进行预处理加工，要实现图像的灰度变换、分割、均衡化、增强、 细化等预处理步骤。首先要把指纹从整个图案上分割出来， 背景图和指纹分布图的灰度是不同的，这就确定了两者强度的区别， 利用梯度这个概念就能将指纹从背景图中很好的分离开；均衡化是预 处理中的重要一步，在提取时根据环境的不同得到的指纹图像不同区域的像素分布点是不同的，均衡化就是将不同区域分布的像素进行均值划分得到亮度分布均衡的图像；为了便于特征的提取，在几步加工后的图像还要智能化增强，Daugmann实现了利用Gabor小波逼近的方法使指纹图像的纹路线条更加清晰，即白的部分更白，黑的部分更黑，线条的边缘分布更加平滑。对于处理好的指纹图像，指纹的纹路已经十分清晰，要进行指纹识别必须要进行特征提取，分离出那些具体的特征点来代替不同的纹路，首先提取指纹的特征端点和叉点，将端点叉点图像进行九宫格分割，利用指纹特征分布的灰度值是不同的这个特性，将指纹图像的端点和叉点分离出来，对于奇异点的提取利用Poincare公式，利用这个公式提取方向场周围剧烈变化的点，我们在计算机中使用不同的算法分别实现各个特征点的提取过程。 最后将识别的指纹分类操作，指纹的分类是用采集的指纹特征与数据库中保存的指纹特征相比较，判断是否属于同一指纹，首先根据指纹的纹形进行粗匹配，进而利用指纹形态和细节特征进行精确匹配给出相比较指纹的相似性程度。根据应用的不同，对指纹的相似性得分进行排序或给出是否为同一指纹的判决结果，指纹对比有两种方式： 一对一比对是根据用户从数据库中检索出待对比的用户指纹，再与新采集的指纹比对；一对多比对是新采集的指纹和数据库中的所有指纹逐一比对。I = imread(filename);
% 预处理
I1 = ImgPreProcess(I);
% 提取端点+交叉点
Pts = GetPoint(I1);
% 图像平滑
[I2, Pts1] = ImgSmooth(I1, Pts);
% 清理边界特征点
Pts2 = ClearImgBorder(I2, Pts1);
% 提取特征
[Pts3, err2] = GetFeatherPts(I2, 8, Pts2, 60);
num=20;
% 提取特征信息
Pts4 = MatchByTri(Pts3(1,1), Pts3(1,2), Pts1, 40);
d = MatchByDis(Pts3(1,1), Pts3(1,2), num, I2);
f1 = length(find(Pts4(:,3)==2));
f2 = length(find(Pts4(:,3)==6));
vec = [d f1 f2];
S(i).vec = vec;
S(i).name = filenameList(i,:);
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