Matlab在指纹识别系统中的应用
指纹识别系统的简述
指纹识别提取的特征点有两个地方，一个是结束点和分叉点。
而指纹的自动匹配就是取决于这些区域对比的特征以及关系来达到识别的目的。
这些细节点比对的正确程度又很大的依赖于输入指纹的质量。
所以提高输入指纹的图片质量成为了识别的基础。
指纹图像加强步骤
步骤简述
grey-level fingerprint image:用matlab计算出图片的平均值mean 以及方差varianc.
orientation image：显示指纹图像的纹路方向
frequency image：显示指纹脊谷沿着该区域的指纹方向的频率
region mask：判断指纹是否可恢复，可修复的指纹图像才能进入滤波器步骤
Gabor filter:使图像平滑，消除原始图像噪点
上两周与导师在时间方面做了一次交流，对第一步标准化得灰值图在matlab上进行了试验。
我们输入一个图像Image进去以后，通过matlab计算出它原始的平均值mean以及方差variance，分别记为M(I)和VAR(I),然后再输入我们的期望M以及期望VAR，将计算出M(I)和VAR(I)，期望M以及期望VAR带入公式得出一个期望的G(i,j),得到一个标准化得灰值图。
具体步骤的实施
1.标准化
用论文中的公式计算出期望的灰度值，公式中包含期望的均值和方差以及已计算出的图像本身的均值和方差，得到标准化后的灰度图像G。
2.方向性图像
图片会沿着指纹的方向显示出脊谷的方向，是一个指纹图像固有的特性。
1）将标准化后的图像G按块分。
2）计算每个像素中x与y方向上的梯度(利用Sobel Operator 索贝尔算子)
3）运用论文中所给等式估计出每块的区域的中心方向。
（最小二乘估计）
4）由于噪点的存在，毁坏了指纹的脊谷结构和细节点，所以我们所估计的方向未必准确。
又因为在没有单个点出现的区域以及邻域当中脊谷的方向变化不大，所以我们可以用低通滤波器去修改不正确的区域方向。
为了得到这个滤波器我们可根据论文中等的公式将方向图像转化为一个连续的矢量场。
5）再计算一次正确的方向
3.脊谷的频率图像
1）将标准化后的图像G按块分。
2)将每一块的中心像素出计算一个方向窗口然后计算sin函数，使这个sin函数半周期刚好等于指纹脊或者谷的宽度。
3）两个连续的峰值就可以根据公式计算出来，是周期的倒数。
如果没有两个连续的峰值，则得到-1，区别于有效的频率值。
4）因为指纹图像的扫描是在一个固定的分辨率里面的，所以它的区域频率值也是在固定的范围里面的。
5）如果区域块的细节点或者脊谷被破坏或者出现单个点而不能定义一个好的sin函数，那么我们需要根据公式插入一个能定义好的邻域的sin函数。
4.区域掩盖
一个输入的指纹要么就是可修复的要么就是不可修复的，而他们的区分是在脊谷波形的形状的评估的基础之上。
而三个性质用来描绘sin函数波形的形状：振幅，频率肠易激方差。
如果区域图像可恢复，则R(i,j)=1,否则R(i,j)=0.（R为recoverable mask）一旦得到R图像以后，如果可修复的区域小于一个极值40，则这个输入的图像将会被拒绝，只有通过这个评估的可恢复的图像才能进入下一步滤波器的步骤。
5.滤波器
滤波器是用来降噪的，使图像变得平滑。
一个sin波形的脊谷在区域上方向变化是缓慢的，因此一个可以与频率和方向匹配的带通滤波器，可以用来有效地降噪并且很好的保护原来的脊谷结构。
因为盖波滤波器有频率选择以及方向选择的性质，而且能在空间和频率当中选择最佳的分辨率连接点，所以此处适合使用盖波滤波器。
为了确定一个盖波滤波器，三个参数必须确定：sin波形的频率，滤波方向，高斯包络的标准误差。
则可根据G，O，F，R带入公式得到加强图像E。
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）
基于MATLAB的人脸识别系统的研究毕业论文
长沙民政职业技术学院毕业实践报告 题目:基于MATLAB 勺人脸识别系统的研扌旨导老师： ______ 谭刚林 ______________________ 系 另寸： 电子信息工程系 __________________ 班 级： ______________ 电子1133 ____________学号：1119013333 1119013334 1119013335 姓 名： 刘盼符思遥樊阳辉类型:2014年5月5日基于MATLAB勺人脸识别系统的研究符思遥、刘盼、樊阳辉指导老师：谭刚林苏宏艮马勇赞【摘要】人脸检测与识别技术是计算机视觉和模式识别等学科的研究热点之一，是进行身份认证最友好直接的手段，在出入境安全检查、内容检索、证件验证、门禁系统等领域都具有十分广泛的应用前景。
多年来，人脸识别技术中的很多问题都被深入地研究，而且大量的算法已经成功应用于人脸识别。
本文在研究了人脸检测和身份识别的关键技术和相关理论的基础上，重点讨论了在光照和背景不同的条件下，彩色静止图像的人脸检测和身份识别问题，它包括基于肤色分割的人脸粗检测、基于人眼检测的几何归一化和基于二维主成分分析法(2DPCA的身份识别。
本文主要工作如下：首先对彩色图像进行光照补偿，其次通过肤色检测获得可能的脸部区域并二值化，再用形态学开闭运算对图像进行滤波处理并通过一定规则确定人脸区域，然后运用水平垂直投影定位人眼坐标以此对人脸进行几何归一化，识别部分运用2DPCA勺图像映射方法对灰度图进行特征匹配，最后输出识别结果并进行语音播报。
实验结果表明，结合肤色和面部几何特征的算法能够对人脸进行较快速和准确的定位，同时2DPCAT法运用于身份识别也能达到较高的识别率。
本毕业设计对实际应用具有一定的参考价值，该系统的操作流程和输入输出方式是以实际应用为出发点，可应用于公安机关证件验证以及日常家庭的自动门禁系统等。
【关键词】人脸检测；肤色分割；人眼检测；2DPCA特征提取1绪论 (1)1.1选题的背景 (1)1.2人脸识别系统 (2)1.3人脸识别的典型方法 (2)2基于YCbCr颜色空间的肤色分割 (3)2.1三种色彩空间 (3)2.1.1 RGB色彩空间 (3)3基于2DPCA特征提取的身份识别 (4)3.1 2DPCA算法实验结果与分析 (5)3.1.1实验用数据库 (5)3.1.2实验结果与分析 (5)3.1.3 结论 (7)4人脸检测与识别系统设计与实现 (7)4.1系统环境 (7)4.2人脸检测与识别系统框图 (7)4.3系统功能模块 (8)4.4实验结果分析 (9)5总结与展望 (10)5.1总结 (10)5.2展望 (10)参考文献 (12)1绪论1.1选题的背景近年来随着计算机技术和互联网的发展，信息技术的安全变得越来越重要，生物特征识别技术得到广泛研究与开发，如人脸识别、指纹识别、掌形识别等。
如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别
如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别人脸检测和人脸识别是计算机视觉领域中的重要技术应用，可以广泛用于人脸识别系统、人脸支付、安全监控等众多领域。
本文将介绍如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别。
1. 背景介绍人脸检测和人脸识别技术的出现，为计算机系统实现对人脸的自动分析和识别提供了可能。
人脸检测是指从一幅图像或视频序列中确定是否存在人脸，并找出人脸的位置和大小。
而人脸识别则是在检测到的人脸图像上进行特征提取和模式匹配，以实现对人脸的身份识别。
2. 人脸检测在Matlab中，可以使用Viola-Jones算法进行人脸检测。
该算法通过构造Haar特征与Adaboost集成学习算法相结合，能够在较短的时间内实现高效的人脸检测。
具体操作如下：2.1 加载图像首先，在Matlab中加载需要进行人脸检测的图像。
可以使用imread函数进行图像加载，并将其转换为灰度图像进行处理。
例如：```Matlabimage = imread('face.jpg');gray_image = rgb2gray(image);```2.2 构建人脸检测器在Matlab中，可以使用vision.CascadeObjectDetector对象构建人脸检测器。
该对象可以通过Viola-Jones算法进行人脸检测。
具体代码如下：```MatlabfaceDetector = vision.CascadeObjectDetector();bbox = step(faceDetector, gray_image);```2.3 显示检测结果最后，可以使用insertObjectAnnotation函数将检测到的人脸位置在原始图像上标记出来。
代码示例如下：```Matlabdetected_image = insertObjectAnnotation(image, 'rectangle', bbox, 'Face');imshow(detected_image);```3. 人脸识别在Matlab中，可以使用基于人脸特征的Eigenface、Fisherface和LBPH等算法进行人脸识别。
基于matlab指纹识别论文(DOC)
《MATLAB语言》课程论文Matlab指纹识别系统姓名：***学号：***********专业：通信工程班级：通信2班指导老师：***学院：物理电气信息学院完成日期：2014.11.11Matlab指纹识别系统（姓名江帅璋2013级2班）摘要本文系统地介绍了指纹识别技术的发展和国内外研究应用现状，阐述了建立指纹识别系统的必要性和意义。
以数字图像处理为基础，研究指纹识别的原理和方法，重点分析基于神经网络指纹识别算法、滤波特征和不变矩指纹识别算法和指纹匹配算法，将matlab作为仿真工具，针对已有的三种指纹识别算法进行编程识别；并通过实验论证各种算法的优缺点。
关键字：指纹识别；算法；matlab仿真目录第一章绪论 (4)1.1 引言 (4)1.2指纹识别技术的发展和研究现状 (5)1.3 指纹识别研究的目的和意义 (7)1.4 本论文结构 (8)第二章指纹识别的理论和方法 (9)2.1指纹识别的基本原理 (9)2.2指纹识别系统工作流程 (9)2.3指纹识别技术的方法 (10)2.3.1神经网络指纹识别算法 (10)2.3.2 滤波特征和不变矩指纹识别算法 (11)2.3.3指纹匹配算法 (13)第三章matlab仿真实验结果与分析 (16)3.1 算法matlab仿真结果 (16)3.2 结果分析 (17)第四章总结与展望 (18)参考文献 (19)附录 (20)致谢.............................................................................................. 错误!未定义书签。
第一章绪论1.1 引言随着网络信息化时代的快速发展，个人身份的数字化和隐性化水平也得到了提高。
如何准确鉴定一个人的身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个关键性社会问题。
目前，我国的各种管理大部分使用证件、磁卡、IC卡和密码，这些手段无法避免伪造或遗失，密码也很容易被窃取或遗忘。
基于Matlab的人体指纹识别程序设计(课程设计)
等级: 课 程 设 计课程名称课题名称 基于Matlab的人体指纹识别程序设计专 业班 级学 号姓 名指导老师年 月 日课程设计任务书课题名称 基于Matlab的人体指纹识别程序设计姓 名 专业 班级 学号指导老师课程设计时间教研室意见 意见： 审核人：一、任务及要求1）根据所学的知识和能力，利用Matlab软件设计程序实现根据指纹的大小、形状等特征，识别出不同的指纹；2）利用按键标志当前指纹识别的状态，例如录入状态、识别状态、清楚状态。
设计要求：1）对指纹识别的过程进行分析，掌握指纹识别系统算法的工作原理；2）进行指纹识别程序的方案设计；3）进行指纹识别程序的模块设计；4）要有必要的算法设计说明；5）写出课程设计报告。
报告中应包括原理框图、参数曲线分析、操作方法、算法分析、软件调试等，调试过程中遇到的问题，改进方法和总结体会；6）答辩。
二、进度安排周一：集中布置课程设计任务和相关事宜，查资料确定指纹识别程序设计总体方案。
周二～周五：完成人体指纹识别程序设计及仿真。
周六～周日：设计报告撰写，周日进行答辩和设计结果检查。
三、参考资料目 录1第1章 绪论............................................................................11.1 Matlab介绍 ......................................................................11.2 Matlab优势特点 ..................................................................11.3 指纹识别.........................................................................11.4 指纹识别技术的主要优点...........................................................2第2章 设计任务及要求...................................................................22.1 设计任务.........................................................................22.2 设计要求.........................................................................第3章 系统方案设计.....................................................................333.1 系统方案设计.....................................................................33.2 系统框图.........................................................................4第4章 系统软件设计.....................................................................44.1 主函数...........................................................................54.2 归一化和切割.....................................................................4.3 二值化...........................................................................794.4 细化.............................................................................4.5 中心点提取.......................................................................4.6 求特征点.........................................................................14164.7 指纹匹配.........................................................................17第5章 系统仿真及调试...................................................................20总 结..................................................................................错误!未定义书签。
(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. Secondly, to achieve fingerprint identification system, describes the basic structure of the fingerprint identification system, and the fingerprint image preprocessing, feature extraction, feature matching these three essential aspects of the algorithm is studied in detail in the fingerprint image pre-processing stage this article uses an algorithm based on gray image segmentation carried out at the same time, for the image after binarization noise still exists, but also for the corresponding trimming process, as much as possible for the future lay the foundation for fingerprint feature extraction and thus successfully achieved fingerprint digital image processing, feature extraction, storage and matching functions. Finally, the fingerprint identification system for simulation, simulation results show that the system can identify a better accuracy rate reached 95.1%.Key Words：Fingerprint Recognition；Processing；Binarization；Feature Extraction； Feature Matching目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1本课题背景和意义 (1)1.2指纹识别技术研究现状 (1)1.3本文的章节安排 (2)2指纹识系统设计 (4)2.1指纹识别系统设计基本结构 (4)2.2指纹图像分割 (4)2.2.1指纹图像分割介绍 (4)2.2.2 均值方差法 (5)2.3指纹图像的细化 (6)2.3.1指纹图像细化的预处理 (6)2.3.2 指纹图像细化方法计算 (7)2.4指纹图像的特征提取 (8)2.4.1 指纹特征提取概述 (8)2.4.2指纹特征提取和去伪特征 (9)2.5 指纹图像匹配方法 (10)2.5.1指纹图像匹配介绍 (10)2.6本章小结 (11)3仿真结果及其分析 (12)3.1仿真结果及分析 (12)3.2本章小结 (14)结论 (16)参考文献 (17)附录 MATLAB程序 (18)致谢 (35)1 绪论1.1本课题背景和意义指纹识别技术的应用十分广泛，指纹因具有终生不变性及稳定性,而且不同人指纹相同的概率几乎为零,因此指纹自动识别系统被广泛应用于案例分析、商业活动中的身份鉴别等领域.目前有很多的生物测定技术可用于身份认证，包括虹膜识别技术、视网膜识别技术、面部识别、签名识别、声音识别技术、指纹识别等，具有安全、可靠的特点，其中自动指纹识别系统是目前研究最多、最有应用前景的生物识别系统。
Matlab中的文字识别与OCR技术
Matlab中的文字识别与OCR技术近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）技术得到了广泛应用。
OCR技术能够将图片中的文字自动识别并转换为可编辑的文本形式，极大地方便了文字信息的处理与利用。
在这篇文章中，我们将重点介绍Matlab中的文字识别与OCR技术。
一、OCR的基本原理OCR技术的实现基于一系列的图像处理和模式识别算法。
其基本原理是将输入的图片经过预处理后，使用光学识别算法对其中的文字进行分割与识别，最终输出可编辑的文本形式。
在OCR技术中，图片的预处理是非常重要的一步。
由于图片可能存在不同的扭曲、光照、模糊等问题，这些因素都可能影响最终的文字识别效果。
因此，对于输入的图片，首先需要进行图像增强，包括对比度增强、噪声去除等操作，以提高文字的清晰度和可分辨性。
接下来是文字的分割与定位。
文字通常存在于图片的特定区域，因此需要进行文字的分割与定位，将不同的文字分割开来，以便后续的识别。
这一步通常采用基于连通域的算法，通过检测图像中的连通区域来确定文字的位置。
最后，通过使用光学识别算法对分割出来的文字进行识别。
光学识别算法通常基于机器学习和模式识别技术，根据不同的文字形态和特征进行模式匹配，从而将文字转换为文本形式。
二、Matlab中的OCR工具箱Matlab作为一种强大的数学计算和图像处理平台，提供了丰富的工具箱和函数，方便我们进行文字识别与OCR技术的实现。
其中，OCR工具箱（OCR Toolbox）是Matlab中专门用于文字识别的工具箱。
OCR工具箱提供了一系列的函数和算法，可以帮助我们实现文字的预处理、分割与定位等功能。
例如，我们可以使用imread函数读取图片，并使用imadjust函数对图片进行对比度增强。
同时，Matlab还提供了识别文字区域的函数，如vision.TextDetector，以及识别文字的函数，如ocr函数。
MatlabGUI在低质量指纹图像增强中的应用
Ａｐ ｐｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ＧＵＩ ｉ ｎ Ｅｎ ｈａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｌｏ ｗ－ｑ ｕａ ｌ ｉ ｔ ｙ Ｆｉ ｍ ｎ ｇ ｅ ｒ ｐｒ Ｊ ｒ ｉ ｎ ｔ Ｉ ｍａ ｇ ｅ
利用 Ｇ Ｕ Ｉ 处 理 图像 等相关 问题 都有一 定 的借鉴 意义 。 关键 词 ： 图像 增强 ； 指纹识 别 ； Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ 滤波； Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ Ｇ Ｕ Ｉ
中 圈分类 号 ： Ｔ Ｐ ３ １ ９ ． ４ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ： １ ６ ７ ３ — ６ ２ ９ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） Ｏ ７ 一 ｏ ２ ３ Ｏ — ｏ ３
ＧＵＯ Ｙｉ －ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ， Ｊ Ｉ ＡＯ Ｐｅ ｎ ｇ—ｐ ｅ ｎ ｇ
（ Ｔ ａ ｉ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｎ ａ ｎ ： ｉ ｉ ｎ ｇ Ｎ ｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｔ ａ ｉ ｚ ｈ ｏ ｕ ２ ２ ５ ３ ０ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ｉ ｇｎ ｉ ｉ ｆ ｃ ｎｃ ａ ｅ ｆ ｏ ｒ ｈｅ ｔ ｕ ｓ ｅ ｒ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｉ ｎ ｇ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ＧＵＩ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｉｏ ｔ ｎ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ｍ ａ ｎｄ ａ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ＧＵＩ ｔ ｏ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｍａ ｇ ｅ． ｅ ｔ ｃ ．
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如何使用Matlab进行目标检测与识别
如何使用Matlab进行目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉领域的重要研究方向，它可以在图像或视频中自动识别出感兴趣的目标物体。
Matlab作为一款强大的数学建模和仿真软件，在目标检测与识别方面也提供了丰富的工具和函数库。
本文将介绍如何使用Matlab进行目标检测与识别的基本流程及常用方法。
一、图像预处理在进行目标检测与识别之前，我们通常需要对图像进行预处理，以提高后续算法的效果。
常见的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强、边缘检测等。
在Matlab中，可以使用imnoise、imfilter、edge等函数实现这些功能。
例如，下面是一个图像去噪的示例代码：```matlabI = imread('lena.png'); % 读取图像J = imnoise(I, 'salt & pepper', 0.02); % 添加椒盐噪声K = medfilt2(J, [3, 3]); % 中值滤波去噪imshowpair(J, K, 'montage'); % 显示去噪前后对比图像```二、特征提取特征提取是目标检测与识别的关键步骤，它可以将图像中的目标物体与背景进行区分。
在Matlab中，可以使用多种特征提取方法，如颜色特征、纹理特征、形状特征等。
下面以颜色特征为例，展示如何使用颜色直方图提取特征：```matlabI = imread('apple.jpg'); % 读取图像I = imresize(I, [256, 256]); % 调整图像大小Ihsv = rgb2hsv(I); % 转换为HSV颜色空间h = imhist(Ihsv(:, :, 1), 16); % 计算H通道的直方图h = h / sum(h); % 归一化直方图bar(h); % 显示直方图```三、目标检测目标检测是指在图像中准确定位出目标物体的位置。
基于MATLAB的指纹识别系统-本科生毕业设计(论文).doc
xx大学厦门工学院本科生毕业设计（论文）题目：基于MATLAB的指纹识别系统姓名： xx学号：系别：电子信息系专业：通信工程年级：级指导教师： xxx2015 年 4 月 7 日xx大学厦门工学院毕业设计（论文）独创性声明本毕业设计（论文）是我个人在导师指导下完成的。
文中引用他人研究成果的部分已在标注中说明；其他同志对本设计（论文）的启发和贡献均已在谢辞中体现；其它内容及成果为本人独立完成。
特此声明。
论文作者签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解xx大学厦门工学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学院有权保留送交论文的印刷本、复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅；学院可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印、数字化或其他复制手段保存论文。
保密的论文在解密后应遵守此规定。
论文作者签名：指导教师签名：日期：基于MATLAB的指纹识别系统摘要随着科技的不断发展，基于指纹所具有的普遍性，唯一性和不变性，以及指纹识别系统开发具有很高的可行性和实用性，使得它成为目前世界上最流行、也是最可靠的个人身份认证技术之一。
本文主要介绍了指纹识别技术的发展和世界上指纹识别系统的研究应用现状，分别阐述了指纹系统的必要性和意义。
以数字图像处理伟基础，分别研究了指纹识别的原理和方法，将Matlab作为仿真工具。
本文主要通过Matlab对指纹图像进行三方面的处理，分别是：图像预处理、指纹特征提取和指纹特征匹配。
图像预处理主要包括四个步骤：图像分割、二值化、细化。
对指纹预处理的主要原因是，可以去除原图像的冗余部分，以便后续的识别系统进行识别；指纹特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；指纹特征匹配是通过两个指纹的图像进行特征点比较，来确定是否是统一手指的指纹图。
本文中有给出相应模块的Matlab程序及处理的结果。
通过实验结果可得，用Matlab 来实现指纹识别系统的设计是可行的。
关键词：Matlab，指纹识别，特征提取，特征匹配xx大学厦门工学院毕业设计（论文）Design and Implement of Web Chat System Base on AjaxAbstractWith the development of science and technology,Based on the fingerprint has universality, uniqueness and invariance, as well as the development of fingerprint identification system has feasibility and practicability is very high, making it one of the most popular personal identity authentication technology, the world is the most reliable at present.This paper mainly introduces the present situation of research and application of fingerprint identification technology and the development of the fingerprint identification system, illustrates the necessity and significance of fingerprint system. Based on digital image processing of Wei, the principle and method of fingerprint recognition are studied, the Matlab as a simulation tool.This paper mainly through the Matlab process, the three aspects of the fingerprint image, respectively is: image preprocessing, fingerprint feature extraction and fingerprint. Image preprocessing includes four steps: image segmentation, binarization, thinning two. The main reason for the fingerprint image preprocessing is to remove redundant parts of the original image, so that the recognition system for the follow-up identification; fingerprint feature extraction is to extract the fingerprint image thinning after endpoint and bifurcation point; fingerprint feature matching is carried out by comparing the image feature points of two fingerprints, to determine whether the fingerprint map integration finger.Matlab program and gives the corresponding module of the result in this paper. Through the experiment we can see the results, using Matlab to achieve the design of fingerprint identification system is feasible.Key Words: Matlab, Fingerprint identification,Feature extraction,Feature matching目录第1章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究意义 (2)1.3 研究内容 (3)1.4 论文组织 (3)第2章 Web版聊天系统的设计 (4)2.1 功能设计 (4)2.2 概要设计 (4)2.3详细设计 (10)2.3.1用户界面逻辑设计.............................. 错误!未定义书签。