基于matlab的指纹预处理算法实现
指纹图像预处理和特征提取算法的Matlab实现
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａ ｓｅｔ ｏｆ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｍｉｎｕｔｉａｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ
∥ ／燃
ａ末梢点 图１末梢点和分叉点
图２自动指纹识别系统流程图
３指纹图像的预处理
本文采用的图像预处理算法流程如图３所示。
方向滤波 图３指纹图像预处理算法流程图 各步骤得到的图像如图４所示。
－原始指纹图像 ｂ规格化后的图像 ｛ ｃ方向滤波后的图像
ｄ＝值化丘的盥像
ｅ细化后的图像
３．１规格化
图４预处理实验效果图
３．４细化
细化处理（Ｔｈｉｎｎｉｎｇ）是指在二值化的指纹图像上，在
不影响纹线连通性的基础上删除纹线的边缘像素，直到纹 线为单像素宽为止。细化后理想的结果是纹线骨架应该为 原始纹线的骨架中心，并保持纹线细节特征以及纹线的收 敛性、拓扑性、细化性和快速性。细化图像是基于点模式细 节特征点提取的前提，如果无法得到较好的细化图像，后续
不高。本文采用ＬｉｎＨｏｎｇ等人开发的基于最小均方估计
算法，即公式法。公式见式（３）、式（４）：
＝Ｇ（ｉ一１，歹一１）＋２Ｇ（ｉ，歹一１）＋
｛二
Ｇ（ｉ＋１，ｉ—１）一Ｇ（ｉ一１．ｉ＋１） ２Ｇ（ｉ，Ｊ＋１）一Ｇ（ｉ＋１，ｊ＋１） ＝Ｇ（ｉ一１，ｊ一１）＋２Ｇ（ｉ，Ｊ＋１）＋ Ｇ（ｉ一１，Ｊ＋１）一Ｇ（ｉ＋１，Ｊ一１）
指纹实验报告
中央民族大学生命与环境科学学院遗传学实验报告人类指纹的采集识别与分析2014年11月9日人类指纹的采集识别与分析前言遗传学研究中根据遗传性状的表现特征将其分为两类，即数量性状（quantitativecharacter）和质量性状（qualitative character）。
质量性状通常差异显著，呈不连续变异，由主基因决定，杂交子代的表型呈现出一定的比例，可直接采用孟德尔遗传原理进行分析。
数量性状不同于质量性状，数量性状是可以度量的性状，呈连续变异，由多基因决定，各基因作用微小并且是累加的，呈剂量效应，因此通常要采用统计学方法分析。
指纹性状就是属于数量形状。
1880年henry fauld及william herschel相继提出利用指纹鉴定个人身份的设想。
galton研究了有血缘关系的人群的指纹证明了指纹花样对人来说是一个稳定的性状。
1924 年挪威女科学家bonnevie提出指嵴数计数法。
指纹在胚胎发育第13周开始形成，第19周完成。
因此如有某种遗传或生理因素造成嵴纹发育不良既能在指纹上反映出来。
本实验中，同学采用石墨粉填充沟纹再用透明胶粘手指的方法取自己的指纹，并利用这些指纹进行指嵴数计数、分析，从而对多基因遗传的特点有了更深刻地认识。
1. 材料和方法&设备和方法2b铅笔一只；约20cm×10cm的复印纸一张；透明胶带；直尺一把个人电脑及adobephotoshop软件；拍照设备一台。
2. 实验原理1.人类指纹的形成：指纹是指人手上的条状纹路，它们的形成依赖于胚胎发育时的环境和遗传因素。
指纹属于多基因遗传，在胚胎第12~13周（也有人提出15～16周）即已形成并保持终生不变。
每个人的指纹都是独一无二的，两人之间甚至双胞胎之间，不存在相同的手指指纹。
拥有相同指纹的可能性在10亿分之一以下。
因此指纹被称做是无法伪造的身份证。
对一个个体而言，指纹具有唯一性和稳定性。
开题报告-基于Matlab的指纹识别
毕业设计选题：基于matlab的指纹识别随着科学技术的不断发展，自动化的指纹识别技术如今已经被人们广泛地应用在银行、商业交易、公安部门、海关部门等需要对人的身份进识别的领域，而本文所描述的是对自动化指纹识别系统的研究现状以及自动化指纹识别系统的基本算法和流程，本实验是利用MATLAB2012来进行了指纹识别系统的仿真和实验的。
然而在生物识别技术的快速发展的今天，人们通过研究发现了每一个人的指纹都具有唯一性和不变性。
也正因为这样，指纹识别技术正在逐步的发展成为一种新的身份识别技术，并且凭借它良好的安全性以及可靠性，逐步有取代传统身份认证的方式趋势。
本实验简单的介绍了指纹识别图像的预处理的方法和步骤。
指纹图像预处理之后将会得到一个宽度为统一像素的细化后的二值化图像，最后再根据特定的指纹图像的端点以及交叉点的特征进行对指纹自动匹配。
本论文中采用MATLAB2012编程实现所有算法。
关键词：指纹识别技术指纹图像预处理指纹识别 MATLAB20121.1指纹及其识别如今，生物特征识别领域中的最为成熟的应用技术之一--指纹识别技术。
其实它已经有非常悠久的历史了。
很久以前，指纹识别技术已经很早就应用于刑事侦查和司法鉴定领域了，很多人不知道的是。
随着计算机网络和信息处理技术的快速发展，这门历史悠久的指纹识别技术也开拓了更多更广阔的市场，自动的指纹识别技术和与其相关的产品越来越多的应用在普通人的生活当中。
生物识别技术（Biometric Identification Technology）的定义是：利用人体的不同的生物特征来进行对人的身份进行认证的一种技术[1]。
这是因为人的生物特征是唯一的，可以区分与他人不同的特征。
并且我们还可以通过技术测量或者是自动识别来检验出生理特性以及行为方式，我们所说的这个特征分为生理特征、行为特征。
我们对生物特性来进行提取并放入数据库，再将提取出来的人的唯一特征和它的身份一一对应起来。
在Matlab中如何进行数据清洗与预处理
在Matlab中如何进行数据清洗与预处理1. 引言数据清洗与预处理是数据分析的重要步骤之一，它可以帮助我们去除数据中的异常和噪声，减少数据集中的不确定性，从而提高分析结果的可靠性和准确性。
在本文中，我们将重点介绍如何在Matlab中进行数据清洗与预处理。
2. 数据清洗数据清洗主要是通过一系列的步骤来检查和处理数据集中的异常值、缺失值和重复值等问题。
以下是一些常用的数据清洗方法：2.1 异常值处理异常值是指与大部分数据明显不同的数值，它可能是数据采集过程中的错误或异常情况。
在Matlab中，可以通过使用均值、中位数、标准差等统计方法计算异常值的阈值，并将其删除或替换为合理的值。
例如，可以使用如下代码找到数据集中大于均值加几倍标准差的异常值：```matlabdata = [1, 2, 3, 10, 5, 7, 6, 100];mean_val = mean(data);std_val = std(data);threshold = mean_val + 3 * std_val;outliers = data(data > threshold);```2.2 缺失值处理缺失值是指数据集中某些观测值的缺失或未记录。
在Matlab中，可以使用一些函数（如isnan和ismissing）来检测和处理缺失值。
以下是一个示例代码，演示如何通过删除或插补的方式处理缺失值：```matlabdata = [1, 2, NaN, 4, 5];cleaned_data = data(~isnan(data)); % 删除含有缺失值的观测filled_data = fillmissing(data, 'previous'); % 使用前一个观测值插补缺失值```2.3 重复值处理重复值是指数据集中出现两次或多次的相同观测值。
在Matlab中，可以使用unique函数来查找和删除重复值。
以下是一个示例代码，演示如何删除数据集中重复值：```matlabdata = [1, 2, 2, 3, 4];unique_data = unique(data);```3. 数据预处理数据预处理是在数据清洗的基础上，对数据进行转换和规范化，以便更好地适应特定的分析方法或模型。
基于MATLAB的指纹图像处理仿真
因此 ， 文利 用 ＭＶ 本 Ｃ技术 ， 开发 山东 省产 业集群 公 共 信 息服 务 平 台 ， 山东省传 统企 业 的发 展提供 一个 高效 的 为 信 息咨询 、 业管 理 、 企 技术 服务 、 能减排 、 应 采购 、 品 节 供 产
重用 所 以减 少 了代 码 的重复 性。 １３ Ｃ ｎｒｌ ｒ控 制器 定 义 了用户界 面 对用户 输入 的 ｏｔ ｌ ｏｅ 响应 方式 ， 控制 器接 受 用户 的输 入并调 用模 型和 视图 去 业 咨询 交 流 的平 台 ， 企 以促 进企 业 经 营 管理 与 时 俱 成 用 户 的 需 求 。 当 单 击 Ｗｅ ｂ页 面 中 的 超 链 接 和 发 送 进 ， 进 经济 更好 更快发 展。 促 Ｈ ＭＬ表 单 时 ，控 制器 本 身 不输 出任 何 东西 和做 任 何 处 Ｔ １ 技 术原理 理 ，它只 是接 收请 求并 决 定 调 用哪 个 模 型 构件 去 处 理 请 ＭＶ 即模 型 （ ｄ １ 视 图（ｉｗ） Ｃ Ｍｏ ｅ 、 ） Ｖｅ 和控 制 （ ｏ ｔ ｌ ｒ 求 ， Ｃ ｎｒ ｌ ） ｏｅ 。 然后再确 定 用哪 个视 图来 显示返 回的数据 。 ＭＶ Ｃ模 式 的 目的就是 实现 Ｗ ｅ ｂ系统 的职 能分 工 ， 它是 目 ２ 两化 融 合 服务 平 台 采 用 的设计 方 法及 实 现 的 网 络 前广 泛流 行 的设计模 式。ＭＶ Ｃ是 一个设 计模 式 ， 它强制 性 模 式 的使 应用 程序 的输 入、 处理 和输 出分开。 使用 ＭＶ Ｃ应 用程 ２１ 设 计 方法 两化 融合 服 务 平 台采 用 生 命 周 期 法 ， ． 序被 分成 三 个核 心 部 件 ： 型、 图 、 制器 ， 模 视 控 它们 各 自处 采 用 自顶 向下 、 逐步 求精 的方法 的结 构化 系 统 分析 的方 法
(毕业论文)基于MATLAB的指纹识别系统设计
大连民族学院本科毕业设计（论文）基于MATLAB的指纹识别系统设计摘要生物识别技术已经成为身份识别和网络安全的发展技术之一,其中指纹识别技术是目前公认的安全，准确，方便的身份认证技术之一，使之成为人们研究的热点.本文主要设计一个基于matlab 的指纹识别系统。
首先主要介绍了指纹识别技术研究的背景，意义，及现状。
其次，实现了指纹识别系统，描述了指纹识别系统的基本结构,并且对指纹图像的预处理、特征提取、特征匹配这三个必要的环节的算法进行了详细地研究，在指纹图像预处理阶段，本文使用基于灰度的算法对图像进行了分割，同时，针对二值化后图像中仍存在的噪声，也进行了相应的修整处理，尽可能的为以后指纹特征的提取打好基础，从而成功地实现了对指纹数字图像的处理、特征提取、保存和匹配等功能。
最后，对指纹识别系统进行了仿真,仿真结果表明该系统可以较好的进行识别，准确率达到了95。
1％。
关键词：指纹识别;预处理;二值化；特征提取;特征匹配AbstractBiometric technology has become one of the developing technologies for identity recognition and network security。
And fingerprint identification technology is now recognized as one of the most safe, accurate and convenient authentication technologies, and it is a focus for researchers。
This paper designs a matlab—based fingerprint recognition system. The first introduces the fingerprint recognition technology research background, significance，and the status quo。
如何利用Matlab进行数据预处理
如何利用Matlab进行数据预处理数据预处理是数据分析中至关重要的一步，通过对原始数据进行清洗、转换、聚合等处理，可以提高后续分析的准确性和可靠性。
而在众多的数据分析工具中，Matlab是一款非常强大且广泛使用的工具，可以帮助我们进行数据预处理。
本文将介绍如何利用Matlab进行常见的数据预处理操作。
一、数据导入和查看首先，在进行数据预处理之前，我们需要将原始数据导入到Matlab中。
Matlab 支持多种数据格式，如文本文件、Excel文件、数据库等。
我们可以使用`readtable`函数来读取文本文件或Excel文件，使用`sqlread`函数来读取数据库中的数据。
读取数据后，我们可以使用`head`函数或`summary`函数来查看数据的前几行或数据的统计摘要，以便对数据有一个初步的了解。
二、缺失值处理在实际的数据中，经常会出现缺失值的情况。
对于缺失值，我们一般有以下几种处理方式：1.删除缺失值：使用`rmmissing`函数可以删除含有缺失值的行或列。
该函数有两种模式：删除含有缺失值的行或列`rmmissing(data)`；删除所有值都是缺失值的行或列`rmmissing(data,'MinNumMissing',size(data,2))`。
2.插补缺失值：插补缺失值是填充缺失值的一种方法，常见的插补方法有均值插补、中位数插补、回归插补等。
以均值插补为例，可以使用`fillmissing`函数来填充缺失值，语法为`data = fillmissing(data,'mean')`。
三、异常值处理异常值是指与其他样本明显不同的值，对数据分析会产生不利影响。
因此，我们需要对异常值进行处理。
常见的异常值处理方法有：1.删除异常值：可以使用箱线图或3σ法等方法识别异常值，然后使用`outlier`函数来删除异常值，语法为`data = rmoutliers(data)`。
《基于MATLAB的人脸识别算法的研究》范文
《基于MATLAB的人脸识别算法的研究》篇一一、引言人脸识别技术是近年来计算机视觉领域研究的热点之一，其应用范围广泛，包括安全监控、身份认证、人机交互等。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件，为研究人员提供了丰富的工具和函数，使得人脸识别算法的研究和实现变得更加便捷。
本文将介绍基于MATLAB的人脸识别算法的研究，包括算法原理、实现方法、实验结果及分析等方面。
二、人脸识别算法原理人脸识别算法主要基于计算机视觉和模式识别技术，通过对人脸特征进行提取和匹配，实现身份识别。
常见的人脸识别算法包括特征提取、特征匹配等步骤。
其中，特征提取是关键步骤，需要从人脸图像中提取出有效的特征，如纹理、形状、颜色等。
特征匹配则是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对，找出最匹配的人脸。
三、基于MATLAB的人脸识别算法实现1. 预处理在人脸识别算法的实现中，首先需要对人脸图像进行预处理，包括灰度化、归一化、降噪等操作。
这些操作可以有效地提高图像的质量，为后续的特征提取和匹配提供更好的基础。
2. 特征提取特征提取是人脸识别算法的核心步骤之一。
在MATLAB中，可以使用各种算法进行特征提取，如主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
本文采用PCA 算法进行特征提取，通过降维的方式将高维的人脸图像数据转化为低维的特征向量。
3. 特征匹配特征匹配是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对的过程。
在MATLAB中，可以使用各种相似度度量方法进行特征匹配，如欧氏距离、余弦相似度等。
本文采用欧氏距离作为相似度度量方法，通过计算特征向量之间的欧氏距离来找出最匹配的人脸。
四、实验结果及分析为了验证基于MATLAB的人脸识别算法的有效性，我们进行了多组实验。
实验数据集包括ORL人脸库、Yale人脸库等。
在实验中，我们使用了不同的特征提取和匹配方法，对算法的性能进行了评估。
实验结果表明，基于PCA算法的特征提取方法和欧氏距离相似度度量方法在人脸识别中具有较好的性能。
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概述
预处理
总结
致谢
感谢各位老师参加我的 毕业设计答辩，请给予批评 和指导。
概述
预处理
总结
方法
某一黑点，若它在图形边缘，要去掉以实现 细化。它周围的八点表现为一定的顺序，这 些顺序归纳成一张表。利用这张表实现细化。
概述
预处理
总结
细化算法流程、结果
获取输入图像 获取灰度，方向
计算水平方向索引 水平方向细化
计算垂直方向索引
垂直方向细化
输出图像
二值化后的图像
像
细化后的图
总结
通过本次毕业设计，我对模式识别中 的指纹识别和图像处理有了更深的了解。 虽然时间有限，但学到了不少知识，同时 也培养了自己独立研究问题和团队协作的 能力。希望以后有机会能够更进一步的去 学习和研究。
获取输入图像
求相邻像素平均值
平均值设为新值
输出图像
均衡后的图像
平滑后的图像
指纹图像的增强
目的
连接断纹、平滑纹线的边缘纹路，在保持原 图像纹理结构的前提下，使模糊的纹线变得 清晰，以便于特征提取。
方法
利用Gabor小波函数，在指纹纹线的方向对 图像纹线进行收敛平滑在垂直方向上对纹线 进行振荡加强，保持脊线结构。
概述
预处理
总结
增强算法流程图、结果
获取输入图像 获取灰度，方向
计算水平方向索引 平滑滤波
计算垂直方向索引
锐化滤波
平滑后的图像
增强后的图像
输出图像
指纹图像的二值化
目的
把灰度指纹图像变成0，1取值的二值图像。 为下一步——细化做准备。
方法
如果切向灰度和小于法向灰度和，判断为黑 点在脊上。反之，则为白点在谷上
指纹采集系统及关键算法的研究
——指纹图像预处理的程序设计
报告人：沈志鑫 学号：08205040132 班级：08通信一班 指导老师：徐荃
汇报内容
1. 软 件 系 统 概 述 2. 指纹图像的预处理
3. 总 结
概述
预处理
总结
软件系统概述
概述
预处理
总结
预处理流程图
输入图像
图像分割
图像均衡
平滑滤波
图像增强
计算灰度映射表
计算新的灰度
分割后的图像
输出图像
均衡后的图像
概述
预处理
总结
指纹图像的平滑
目的
去除采集过程中受各种因素的影响而使所采 集的图像中出现的污染点、噪声点、干扰点 等使图像失真的噪声，改善指纹图像质量。
方法
通过描述噪声点周围的指纹像素作为平均化 模板，对噪声点进行卷积运算。
概述
预处理
总结
平滑算法流程、结果
概述
预处理
总结
二值化算法流程、结果
获取输入图像 获取方向，灰度 计算方向索引
纹线方向加权平均值
计算垂直方向索引
法向加权平均值
纹线方向小于 法向 否 是 设置成黑点 设置成白点
增强后的图像
二值化后的图像
输出图像
指纹图像的细化
目的
把经过二值化的指纹图像黑色脊线部分按宽 度减薄，成为只剩下宽度为一个像素的线。 方便指纹的特征提取。
图像二值化
图像细化
输出图像
概述
预处理Βιβλιοθήκη 总结指纹图像的均衡
目的
指纹图像均衡使图像在各种灰度场强上均匀 分布相等的像素点数，使图像的明暗对比度 得到增强。
方法
通过计算图像灰度直方图对图像进行均衡 处理，即在图像单位面积上的灰度进行均衡 处理
概述
预处理
总结
均衡算法流程图、结果
输入图像 获得灰度
计算各个灰度值的数目