基于MATLAB的指纹特征提取与识别技术，首先阐述指纹识别的基本原理。接着分析指纹图像预处理过程，包括图像分割、参考点选取、归一化、扇区化以及Gabor滤波等技术。特征提取阶段，通过利用每个扇区灰度的尺度不变特性，计算每个像素与灰度平均值的差的平方，从而获得特征向量。在特征提取后，指纹图像会旋转11.25度，随后再次进行特征提取以生成指纹特征库。匹配识别使用基于指纹纹线结构的特征匹配算法。本研究采集四张指纹图像生成指纹库，每张图像均进行不同方向的旋转，经过仿真测试，指纹识别的准确率达到了100%。 仿真文件放在一个压缩包中，每个.m文件对应一部分功能，使用时灵活使用即可。

针对卫星导航欺骗干扰识别问题，提出了基于Wigner对角切片谱的特征提取算法。由于Wigner对角切片谱（DS-WB）存在交叉项及算法复杂度较高等不足，算法定义了基于Choi-Williams核函数的Wigner对角切片谱的分布熵、奇异值熵、均值及其对数和构成四维特征矢量，并通过支持向量机（SVM）实现欺骗干扰识别。算法具有特征矢量维数低，且在低信噪比条件下能达到较高识别率的优点。软件仿真与硬件实验相结合验证了算法的有效性与优越性。在信噪比分别为5 dB和-4 dB时，软件仿真与硬件实验的正确识别率可达90%以上。与基于双谱提取的特征向量相比较，基于DS-WB的特征向量具有更好的识别性能与鲁棒性。

很好用的MATLAB源代码，用于指纹特征提取，我运行过，效果很好

本设计为基于MATLAB的指纹识别系统。带GUI可视化平台。本设计系统主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像灰度化、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较，来确定两幅图像是否来自于同一手指。

基于传统的指纹图像处理理论，matlab实现，中间变量清晰可见，参数可调节。 它将可以帮助你： 1、省去2至3个月的入门熟悉过程 2、分割的结果足可以用作深度学习的label，本Demo的图像分割能力足可以用于工业 3、在该代码的基础上进行更加深入的研究，实现前沿的处理、匹配和搜索算法。 4、入门的三角匹配算法，为指纹匹配(1:1)研究奠基 5、入门的指纹图像索引搜索算法，为指纹搜索(1:N)奠基 一个指纹的完整处理过程可以参考main文件，提取特征点的功能已放入get_minutia函数中。本Demo使用三角匹配算法，单个的指纹的注册过程可以参考enroll.m。本Demo除实现指纹匹配算法外，将指纹搜索通过建立索引的方式实现，相关见Demo中Htable功能。

【图像识别】基于形态学实现指纹特征提取matlab源码

指纹图像的预处理与特征提取，对于提取的特征还进行了去除伪特征点。

基于Matlab的指纹图像特征提取 可以有助于你学习指纹识别。 自己学习时，收集的，很好很有帮助。

本设计为基于MATLAB的指纹识别系统。带GUI可视化平台。本设计系统主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像灰度化、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较，来确定两幅图像是否来自于同一手指。

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