基于模板匹配算法的指纹识别matlab实现

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本文介绍了如何使用matlab实现基于模板匹配算法的指纹识别技术。通过图像预处理、方向图特征提取及欧几里得距离计算,实现指纹匹配并达到识别目的。同时,文章提供了匹配结果的可视化方法和关键代码实现。

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基于模板匹配算法的指纹识别matlab实现

指纹识别是一种常用的生物特征识别技术,在安全、法医等领域有着广泛的应用。其中,模板匹配算法是指纹识别中的一种常见方法。本文将介绍如何使用matlab实现基于模板匹配算法的指纹识别,并提供相应的源代码。

首先,我们需要准备两张图像,一张是待匹配的指纹图像,另一张是模板指纹图像。这里我们使用了FVC2002 DB1的第一指纹图像作为模板指纹图像,以及其左旋90度后的图像作为待匹配的指纹图像。

接下来,我们将对两张图像进行处理,包括灰度化和归一化处理。归一化处理可以使不同尺寸的指纹图像具有相同的大小,并且可以消除指纹图像之间的扭曲和变形。

处理完毕后,我们需要提取指纹图像的特征。在本实现中,我们使用了指纹图像的方向图作为特征。方向图可以帮助我们发现指纹图像中的各个区域的方向信息。

然后,我们使用模板匹配算法进行指纹识别。具体地,我们将待匹配的指纹图像和模板指纹图像的方向图进行匹配,通过计算方向图的欧几里得距离,得到两个方向图之间的相似度。如果相似度达到一定阈值,我们则可以认为指纹图像匹配成功。

最后,我们将匹配结果可视化。在本实现中,我们使用了matlab自带的imshow函数,将匹配结果显示出来。

以下是完整的matlab代码实现:

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