基于Gabor滤波器的指纹识别算法及matlab实现

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本文介绍了基于Gabor滤波器的指纹识别算法,通过预处理、Gabor滤波器设计、特征提取与表示、指纹识别四个步骤,详细阐述了在matlab中实现指纹识别的过程。尽管该方法有效,但处理速度和低质量指纹识别率仍是挑战。

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基于Gabor滤波器的指纹识别算法及matlab实现

指纹识别是一种广泛应用的生物识别技术,已经在许多领域中得到应用,例如:银行、安防、移动设备等。现在很多指纹识别系统都采用基于图像处理的方法进行,然而该方法存在一些问题,如噪声干扰、光照变化和质量差异等。为了解决这些问题,一些新的算法被提出,其中基于Gabor滤波器的指纹识别算法是一种有效的指纹识别算法。

Gabor滤波器是一种能够包括多种方向、尺度和频率信息的滤波器,在人脑视觉系统中也有类似的处理方式。因此,Gabor滤波器在图像处理领域中应用十分广泛,特别是在纹理分析和特征提取方面。在指纹识别中,Gabor滤波器被用来提取指纹图像中的纹线、沟槽和交叉点等特殊结构,并将其转化为可识别的数字信号。

以下是基于Gabor滤波器的指纹识别算法(matlab实现):

  1. 读入指纹图像

im = imread(‘fingerprint.jpg’);

  1. 预处理

对读入的指纹图像进行预处理,包括去除噪声、增强图像对比度等。

im=rgb2gray(im);
im=im2double(im);
I = imfilter(im,fspecial(‘gaussian’,3,1));
I = imadjust(I);

  1. Gabor滤波器设计</
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