Matlab在指纹识别系统中的应用
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 ．
ｐ ｉｎ ｒ ｔ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ． ｆ ｏ ｃ ｕ ｓ ｏ ｎ ｈｅ ｔ ｓ ｔ ｅ ｐｓ ｏ ｆ ｈｅ ｔ Ｍａ ｕ ａ ｂ ＧＵＩ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｎｄ ａ ｉ ｔ ｓ ｒ ｅ ｌｉ ａ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｈｅ ｔ ｅ ｎ ｈ ｎｃ ａ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｌ ｏ ｗ ｑ ｕ ｌｉ ａ ｔ ｙ ｉｎ ｆ ｇ ｅ ｐｒ ｒ ｉｎ ｔ
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。
MATLAB技术人脸识别算法
MATLAB技术人脸识别算法MATLAB技术在人脸识别算法中的应用人脸识别技术是近年来快速发展的一项先进技术，它可以实现对人脸图像进行自动识别和身份验证。
作为一种非接触式的生物识别技术，人脸识别具有高效、方便、准确的特点，因此在安全领域、人机交互、图像检索等方面有着广泛的应用。
而MATLAB作为一种功能强大的科学计算工具，其丰富的图像处理工具箱和灵活的编程环境，使得其成为人脸识别算法研究和开发的重要工具。
一、人脸识别算法概述人脸识别算法主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配三个步骤。
人脸检测是指从图像或视频中自动检测并定位人脸，通常采用基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征等）或基于模型的方法（如支持向量机、神经网络等）进行。
人脸特征提取是指从检测到的人脸中提取出具有代表性的特征，常用的方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
人脸匹配是指将提取出来的人脸特征与已有的数据库中的人脸特征进行比对和匹配，一般采用欧氏距离、余弦相似度等度量方法。
二、MATLAB中的人脸检测算法实现MATLAB提供了多种人脸检测算法的库函数和工具箱，例如Viola-Jones算法、DLib算法等。
这些算法基于不同的原理和方法，可以根据实际需求选择适合的算法进行人脸检测。
以Viola-Jones算法为例，其基于Haar特征的方法可以高效地进行人脸检测。
在MATLAB中，可以使用“vision.CascadeObjectDetector”类实现Viola-Jones算法的人脸检测功能。
首先，需要加载人脸检测器对象，并使用“detect”方法对图像进行人脸检测，最后使用“insertShape”方法将检测结果标记在原图像上。
三、MATLAB中的人脸特征提取算法实现MATLAB提供了多种常用的人脸特征提取算法的函数和工具箱，如PCA、LDA、LBP等。
这些算法能够对从图像中提取到的人脸特征进行降维和优化，以便于后续的人脸匹配工作。
完整版)基于matlab程序实现人脸识别
完整版)基于matlab程序实现人脸识别Based on MATLAB program。
face n is implemented。
1.Face n Process1.1.1 Basic PrincipleXXX carried out based on the YCbCr color space skin color model。
It has been found that the skin color clustering n in the Cb-Cr subplane n of the YCbCr color space will be XXX different from the central n。
Using this method。
image XXX-faces。
1.1.2 FlowchartXXX:1.Read the original image2.Convert the image to the YCbCr color spacee the skin color model to binarize the image and perform morphological processing4.Select the white area in the binary image。
measure the area attributes。
and filter to obtain all rectangular blocks5.Filter specific areas (height-to-width。
een 0.6 and 2.eye features)6.Store the rectangular area of the face7.Filter special areas based on other n and mark the final face area2.Face n Program1) Face and Non-XXXn result = skin(Y,Cb,Cr)SKIN Summary of this n goes hereDetailed n goes herea=25.39;b=14.03;ecx=1.60;ecy=2.41;sita=2.53;cx=109.38;cy=152.02;xishu=[cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)];If the brightness is greater than 230.the major and minor axes are expanded by 1.1 timesif(Y>230)a=1.1*a;b=1.1*b;endXXXCb=double(Cb);Cr=double(Cr);t=[(Cb-cx);(Cr-cy)];temp=xishu*t;value=(temp(1)-ecx)^2/a^2+(temp(2)-ecy)^2/b^2;If the value is greater than 1.it is not skin color and returns。
matlab神经网络43个案例分析
matlab神经网络43个案例分析Matlab神经网络43个案例分析。
Matlab是一种强大的科学计算软件，它在神经网络建模和分析方面有着广泛的应用。
在本文中，我们将介绍Matlab神经网络工具箱中的43个案例分析，涵盖了神经网络在不同领域的应用，包括模式识别、预测分析、控制系统等方面。
首先，我们将介绍神经网络在模式识别方面的应用。
通过Matlab神经网络工具箱，我们可以实现对图像、声音、文本等数据的分类和识别。
例如，我们可以利用神经网络对手写数字进行识别，实现自动化的数字识别系统。
此外，神经网络还可以用于人脸识别、指纹识别等领域，为安防系统和身份识别提供支持。
其次，神经网络在预测分析方面也有着重要的应用。
通过训练神经网络模型，我们可以实现对股票价格、气温变化、销售额等数据的预测。
这些预测模型可以帮助企业和个人做出更准确的决策，提高效率和减少风险。
另外，神经网络还可以用于控制系统的建模和优化。
通过神经网络模型，我们可以实现对复杂系统的建模和仿真，进而设计出更加高效和稳定的控制策略。
这在工业自动化、交通系统、机器人控制等领域都有着重要的应用。
除此之外，神经网络还可以用于数据挖掘、信号处理、优化算法等方面。
通过Matlab神经网络工具箱提供的丰富功能和实例，我们可以更加深入地理解神经网络的原理和应用，为自己的研究和工作提供更多的可能性。
总的来说，Matlab神经网络工具箱中的43个案例分析涵盖了神经网络在各个领域的应用，为用户提供了丰富的实例和经验。
通过学习这些案例，我们可以更好地掌握神经网络建模和分析的方法，为自己的研究和实践提供更多的灵感和支持。
希望本文能够对大家有所帮助，谢谢阅读！。
Matlab在人工智能中的应用案例
Matlab在人工智能中的应用案例随着人工智能的快速发展，Matlab作为一种功能强大的编程语言和开发环境，已经在AI领域中起到了重要的作用。
本文将介绍几个Matlab在人工智能中的应用案例，展示它在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域的优势。
一、机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一，而Matlab作为一个强大的数学计算工具，提供了丰富的机器学习算法和工具箱。
我们以分类问题为例，来看一下Matlab在机器学习中的应用。
首先，Matlab提供了各种常见的分类算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络（Neural Network）等。
通过调用这些分类算法，我们可以利用Matlab中的机器学习工具箱对数据集进行训练和测试，从而构建出高效的分类模型。
此外，Matlab还提供了模型评估和调优的工具函数，如交叉验证和参数网格搜索等。
通过这些函数，我们可以评估模型的性能，并对模型的参数进行优化，以提高分类的准确率和泛化能力。
在实际应用中，Matlab也可以用于处理大规模的数据。
它具有高效的矩阵计算和并行计算能力，可以快速处理大规模数据集，加速训练和测试过程。
综上所述，Matlab在机器学习领域中的应用丰富多样，可以帮助我们构建高效准确的分类模型，从而解决实际问题。
二、计算机视觉计算机视觉是人工智能的一个重要分支，涉及到图像处理、模式识别和目标检测等方面。
Matlab也是计算机视觉领域中的一种常用工具，提供了丰富的图像处理和分析函数。
首先，Matlab提供了强大的图像处理函数，如图像滤波、边缘检测和图像分割等。
通过这些函数，我们可以对图像进行预处理，提取有用的特征信息，并减少噪声的影响。
其次，Matlab还提供了许多计算机视觉算法和工具箱，如特征提取、对象识别和目标检测等。
我们可以利用这些算法和工具箱，进行图像特征的提取和分析，实现图像识别和目标检测等任务。
此外，Matlab还支持深度学习，提供了深度学习工具箱，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
指纹识别的matlab预处理
指纹识别的matlab预处理
在Matlab中进行指纹识别的预处理通常包括以下步骤：
1. 噪声去除，使用滤波器（如中值滤波器或高斯滤波器）去除
指纹图像中的噪声，以提高后续处理的准确性。
2. 增强对比度，通过直方图均衡化或对比度拉伸等方法增强指
纹图像的对比度，以使细节更加清晰。
3. 边缘检测，使用边缘检测算法（如Sobel、Prewitt或
Canny算子）来检测指纹图像中的边缘信息，以便后续的特征提取。
4. 细化处理，对指纹图像进行细化处理，以减少细节信息并突
出指纹的主要特征。
5. 形态学处理，利用形态学操作（如腐蚀和膨胀）来消除图像
中的噪点，并连接断裂的特征。
6. 区域分割，将指纹图像分割成不同的区域，以便进一步的特
征提取和匹配。
在Matlab中，可以使用Image Processing Toolbox中提供的函数和工具来实现上述预处理步骤。
例如，可以使用medfilt2函数进行中值滤波、使用imadjust函数进行对比度增强、使用edge函数进行边缘检测、使用bwmorph函数进行形态学处理等。
总的来说，指纹识别的Matlab预处理涉及到图像处理和特征提取等方面的知识，需要综合运用Matlab中的图像处理工具和算法来完成。
希望以上回答能够对你有所帮助。
matlab中face_m的用法
matlab中face_m的用法MATLAB中的face_m函数是一个用于人脸识别的功能函数。
它可以通过输入一张图像，自动检测出人脸，并进行人脸识别操作。
本文将从以下几个方面进行介绍：1. face_m函数的基本介绍；2. face_m函数的输入和输出；3. face_m函数的使用示例；4. face_m函数的原理分析；5. face_m 函数的应用案例。
1. face_m函数的基本介绍face_m函数是MATLAB中的一个人脸识别功能函数，它通过使用计算机视觉和机器学习的算法，可以实现对人脸的自动检测和识别。
该函数基于机器学习的方法，通过训练一组样本数据，学习人脸的特征和模式，从而实现对输入图像中人脸的检测和识别。
2. face_m函数的输入和输出face_m函数的输入参数通常包括一个待处理的图像，以及一些其他的参数设置，如检测阈值、人脸角度等。
输出参数则包括检测到的人脸位置、人脸特征描述符等信息。
通常情况下，输出参数可以作为后续人脸识别的输入。
3. face_m函数的使用示例下面是一个使用face_m函数的简单示例：matlab读取待处理的图像image = imread('test.jpg');调用face_m函数进行人脸检测和识别[faces, features] = face_m(image);显示检测结果for i = 1:size(faces, 1)rectangle('Position', faces(i, :), 'EdgeColor', 'r');end在这个示例中，首先通过imread函数读取了一张待处理的图片，然后调用face_m函数对该图像进行人脸检测和识别。
最后，通过在图像上绘制矩形框来显示检测到的人脸位置。
4. face_m函数的原理分析face_m函数的实现基于传统的人脸识别算法和机器学习方法。
通常，人脸识别的过程可以分为以下几步：人脸检测、特征提取和特征匹配。
基于MATLAB的SUSAN指纹细节点提取
Ｅｘ ｅｉ ｅ ｔｌｒｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅｓ ｍ ｏ Ａ ｑ ｉａｅ ｔｔ ｅ ｋｉｔｇ ａ ｅ ｉｎ ｉ ｈ ｌｏ ｉｈ ，ｔｅｏ ｅａｉｎ ｉ ｐ ｒ ｎ ａ ｅ ｕｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｕ ｆｒＵＳ ｍ ｓ Ｎ ｅ ｕｖ ｌｎ Ｏｓ ｅ ｅ ｒｌｒｇｏ ｔ ｅａｇ ｒｔ ｍ ｎ ｎ ｈ ｐ ｒｔ ｓ ｏ
关 键 词 ：Ｓ ＡＮ；ＭＡ Ａ ＵＳ ＴＬ Ｂ；指纹 ；细 节 点 提 取 中 图 分 类 号 ：Ｔ ３ １ ４ Ｐ ９． １ 文 献标 识 码 ：Ａ
ＳＵＳ ＡＮ ｏ ｘｔａ ｔｏ ｆｆｎｇ ｒ ｉ ｉ ｔａ ａ ｅ ｎ Ｍ ＡＴＬＡＢ ｆ ｒ ｅ ｒ ｃ ｉ ｎ ｏ ｉ ｅ ｐｒｎｔｍ ｎｕ ｉｅ ｂ ｓ ｄ ｏ
分 运算 。本文基 于简化运算 的 目的， 首先建立 ＵＳ Ｎ 区域 ， Ａ 再观察 ＵＳ Ｎ 区域 的变化情 况来 判断特征点类 型 ， Ａ 最后 提 出了较完善 的基 于 Ｓ Ａ 原理 的指纹特征提 取算法 ， ＵＳ Ｎ 并且在 ＭＡ Ａ ＴＬ Ｂ下进行仿 真 。实验结 果证 明了本算法对 ＵＳ ＡＮ的求和相 当于求积分 ， 计算简单 、 抗噪声能力强 。
摘
要 ：在指纹识别 中， 指纹细节点 提取具有重要 的意义 ， 它直接关 系到指纹 匹配的可行性 。指纹细节特征提取通 常
直接从 灰度图像 中提 取特征点 ， 虽然这种算 法不必经 过二值化 和细化过程 ， 它要对处 理后的指纹 图象进行纹线修 但
matlab人脸识别考勤设计
一、概述人脸识别技术在近年来得到了广泛的应用，其中在考勤系统中的应用也越来越普遍。
MATLAB作为一种强大的计算机软件，可以实现人脸识别算法的设计和应用。
本文将探讨如何利用MATLAB进行人脸识别考勤系统的设计。
二、人脸识别技术的原理1. 人脸采集：通过摄像头采集被识别人员的人脸图像。
2. 人脸特征提取：使用特定的算法从人脸图像中提取人脸的特征信息，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置等。
3. 人脸匹配：将提取到的人脸特征信息与数据库中的人脸特征进行匹配，找出相似度最高的人脸特征。
4. 判断识别结果：根据匹配结果判断被识别人员的身份。
三、MATLAB在人脸识别中的应用1. 图像处理工具箱：MATLAB提供了丰富的图像处理函数，可以用于人脸图像的预处理，包括图像的灰度化、裁剪、旋转等操作。
2. 人脸识别工具箱：MATLAB的人脸识别工具箱中提供了多种经典的人脸识别算法，如Fisher人脸识别算法、LBP算法等。
3. 数据库操作：MATLAB可以方便地与数据库进行连接，将采集到的人脸特征信息存储并进行管理。
四、人脸识别考勤系统的设计1. 人脸采集模块：通过MATLAB的图像处理工具箱，实现对被识别人员的人脸图像的采集和预处理。
2. 人脸特征提取模块：利用MATLAB的人脸识别工具箱，提取被识别人员的人脸特征信息，并将其存储在数据库中。
3. 人脸匹配模块：利用MATLAB的数据库操作功能，将实时采集到的人脸特征信息与数据库中已有的人脸特征进行匹配，得出匹配结果。
4. 识别结果判断模块：根据匹配结果，判断被识别人员的身份，提供考勤记录。
五、系统的优化和拓展1. 优化算法：针对特定的人脸识别场景，可以对MATLAB提供的人脸识别算法进行优化，提高系统的准确性和稳定性。
2. 多模态融合：结合声音识别、指纹识别等多种识别方式，构建多模态识别系统，提高系统的安全性和鲁棒性。
3. 云评台应用：将MATLAB设计的人脸识别考勤系统部署到云评台上，实现远程考勤和多地点管理。
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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。