基于matlab指纹识别论文(DOC)
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）
基于机器学习的智能指纹识别系统设计
基于机器学习的智能指纹识别系统设计智能指纹识别系统是一种基于机器学习的先进技术，旨在通过分析和比对指纹图像来实现快速、准确的指纹识别。
本文章将探讨基于机器学习的智能指纹识别系统的设计原理、方法以及实际应用。
1. 引言指纹识别是一种非常有效的生物特征识别技术，因为每个人的指纹图案都是独一无二的。
传统的指纹识别方法主要依赖于专业人员的目视判断和标准化比对，但这种方法不仅费时费力，还容易出现判断的主观性误差。
而基于机器学习的智能指纹识别系统能够通过建立模型并进行训练，从而实现自动化、准确性更高的指纹识别。
2. 设计原理基于机器学习的智能指纹识别系统，主要依赖于以下两个关键原理：2.1 特征提取在指纹图像处理过程中，首先需要从图像中提取出有效的特征信息。
特征提取是智能指纹识别系统设计的核心。
传统的特征提取方法如Ridgelet、Gabor等依赖于人工设计，但这些方法需要耗费大量的时间和经验。
而基于机器学习的特征提取方法，如卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM），能够自动从数据中提取有用的特征信息，大大缩短了特征提取的时间，并提高了特征的表达能力。
2.2 分类模型训练在特征提取之后，需要通过建立分类模型对指纹进行分类。
分类模型是基于机器学习的智能指纹识别系统的关键组成部分。
常见的分类模型包括朴素贝叶斯分类器、决策树分类器、支持向量机等。
这些模型根据已经提取的特征和对应的标签进行训练，建立了模型的分类规则。
在实际应用中，可以通过交叉验证等方法来评估分类模型的性能，并进行调整和优化。
3. 算法流程基于机器学习的智能指纹识别系统的算法流程一般包括以下几个步骤：3.1 数据收集首先，需要收集大量的指纹数据集。
这些数据集应包含正常指纹、湿指纹、模糊指纹、变形指纹等常见的指纹图像，以模拟不同情况下的指纹识别场景。
3.2 数据预处理收集到指纹数据后，需要对数据进行预处理，包括图像去噪、图像增强、边缘检测等。
预处理能够有效提高指纹图像的质量，减少噪声对识别准确性的影响。
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。
指纹识别的原理和应用论文
甘肃政法学院本科学年论文（设计）题目指纹识别的原理和应用_公安分_院__侦查__专业_2013_ 级_ 2 _班学号：___201336010212____姓名：___何鹏龙__指导教师：___张奋成__成绩：___________________完成时间： 2015 年 11__月目录摘要 (1)关键词 (1)ABSTRACT (1)KEY WORDS (1)引言 (2)一．指纹识别的原理和方法 (2)（一）指纹的特征与分类 (2)（二）指纹识别的原理和方法 (3)二．指纹识别技术的主要指标和测试方法 (3)（一）算法的精确度 (3)（二）误识率和拒识率的测试方法 (4)（三）系统参数 (4)三、指纹识别技术的应用 (5)（一）利用现场指纹直接破案 (5)（二）利用现场指纹串并案件 (5)（三）利用十指指纹查积案 (6)（四）指纹技术在民用方面的应用 (7)四．指纹识别的可靠性 (8)参考文献 ............................... 错误!未定义书签。
目录摘要 (1)关键词 (1)Abstract (1)Keywords (1)引言 (2)一．指纹识别的原理和方法 (2)（一）指纹的特征与分类 (2)（二）指纹识别的原理和方法 (3)二．指纹识别技术的主要指标和测试方法 (3)（一）算法的精确度 (3)（二）误识率和拒识率的测试方法 (4)（三）系统参数 (4)三、指纹识别技术的应用 (5)（一）利用现场指纹直接破案 (5)（二）利用现场指纹串并案件 (5)（三）利用十指指纹查积案 (6)（四）指纹技术在民用方面的应用 (7)四．指纹识别的可靠性 (8)参考文献 (9)指纹识别原理及其应用何鹏龙【摘要】周知，从古到今，世界各国的许多学科和部门，都十分注意对人的手掌表面皮肤的研究和应用，尤其是公安、司法部门更为重视。
究其原因，是由于指纹具有直接反映人手接触部位的肤纹形态结构特征的印痕，又具有人各相异的特定性和终生基本不变的稳定性等特点，能直接认定人身，而且具有极强的证明力。
指纹识别系统本科毕业论文
指纹识别系统摘要指纹的唯一性和不变性决定了它在身份认证中的重要地位。
它是模式识别领域中使用最早，也是应用最广的生物鉴定技术。
随着低价位指纹采集仪的出现和高可靠性算法的实现，自动指纹识别技术越来越深入到人们的生活和工作当中。
另一方面，由于数字信号处理器(DSP)的迅猛发展，已经可以满足图像处理中的运算量要求。
本文首先介绍了指纹识别系统的发展现状，以与指纹识别技术面临的难点和发展方向，分析了三种指纹采集技术的优劣，完成了指纹芯片的选型。
接下来讨论了指纹识别的有关概念与常规算法，然后在此基础上介绍了一种利用小波变换的指纹识别新算法，该算法利用指纹的子带小波变换系数近似服从广义高斯分布这一特点，从而仅使用两个参数就可代表指纹小波子带的特征，并以此为指纹识别的特征进行匹配。
该算法的优点在于:预处理算法简单、处理速度快;算法的数据存储量小(存储6个数，存储量为24字节。
近似于现阶段“ID+密码”方式的数据量)，适合实际应用。
最后介绍了半导体指纹传感器MRB200的基本功能，并使用AVR mega16做为上位机实现指纹识别系统的设计。
关键词：自动指纹识别特征提取小波变换 AVR应用Fingerprint Identification SystemAbstractFingerprint has important state in identity verification for its exclusivity and invariability. Along with the emergence of the low cost fingerprint sensor and the realization of the highly reliable algorithm, the automated fingerprint identification technique is applied more and more in our life and work. On the other hand, because of the fast development of the digital signal processor (DSP), the DSP already can satisfy the request of abounding computing in image processing.First, this paper introduces the developing actuality, difficulties and direction on fingerprint identification technology, and analyses the advantages and disadvantages of the technology of fingerprint capturing; and at last selects the fingerprint sensor.So then, This paper discusses the relevant concept and the traditional algorithm of fingerprint verification, then put forward a new fingerprint verification algorithm based on wavelet transformation. This algorithm is on the base of the character that the wavelet subband coefficient approximately obedient to the generalized Gaussian density. So two parameters can represent the wavelet subband and can be used to match fingerprints as fingerprint's character. The algorithm's advangtage is simplity of pre-processing algorithm, fast processing speed; small data memory needed by the algorithm (need to save 6 data, 24 byte. Be close to the capacity of `ID+password'), which suit real application.Finally,this article introduces basic functions of the semiconductor fingerprint sensor MBF200, and uses AVR mega16 as upper machine to realize the design of fingerprint identification system.Key words:Automated fingerprint identification, Feature extraction, Wavelet transformation, AVR application目录第一章绪论11.1 引言11.2 指纹识别技术的研究背景21.3 指纹识别原理41.4 指纹识别技术面临的难点以与发展方向51.5 指纹采集技术比较71.6 特征提取与匹配91.7 性能评价91.8 本文所做工作与论文结构11第二章指纹识别算法122.1 指纹识别的基本知识122.1.1 总体特征122.1.2 局部特征132.2 指纹的特征提取与匹配算法142.2.1基于特征点的特征提取与匹配算法152.2.2 基于指纹纹理特性的新算法162.3 指纹奇异点检测算法222.3.1 指纹主向图的求取232.3.2 指纹奇异点的提取26第三章指纹识别系统的硬件设计293.1 MRB200指纹模块简介293.1.1 系统特点293.1.2 接口定义303.1.3 安装连接313.1.4 命令格式313.2 ATmega16 单片机介绍323.3 指纹识别系统的硬件设计333.4 指纹识别系统的软件设计39第四章总结与展望404.1 总结404.2 展望41参考文献42致43第一章绪论1.1 引言随着网络时代的来临，人们对于安全性的要求越来越高，如何准确的鉴定个人身份，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。
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
(完整版)matlab毕业设计论文
摘要本文概述了信号仿真系统的需求、总体结构、基本功能。
重点介绍了利用Matlab软件设计实现信号仿真系统的基本原理及功能，以及利用Matlab 软件提供的图形用户界面（Graphical User Interfaces ,GUI）设计具有人机交互、界面友好的用户界面。
本文采用Matlab 的图形用户界面设计功能, 开发出了各个实验界面。
在该实验软件中, 集成了信号处理中的多个实验, 应用效果良好。
本系统是一种演示型软件,用可视化的仿真工具,以图形和动态仿真的方式演示部分基本信号的传输波形和变换，使学习人员直观、感性地了解和掌握信号与系统的基本知识。
随着当代计算机技术的不断发展，计算机逐渐融入了社会生活的方方面面。
计算机的使用已经成为当代大学生不可或缺的基本技能。
信号与系统课程具有传统经典的基础内容，但也存在由于数字技术发展、计算技术渗入等的需求。
在教学过程中缺乏实际应用背景的理论学习是枯燥而艰难的。
为了解决理论与实际联系起来的难题国内外教育人士目光不约而同的投向一款优秀的计算机软件——MATLAB。
通过它可用计算机仿真，阐述信号与系统理论与应用相联系的内容，以此激发学习兴趣，变被动接受为主动探知，从而提升学习效果，培养主动思维、学以致用的思维习惯。
以MATLAB 为平台开发的信号与系统教学辅助软件可以充分利用其快速运算，文字、动态图形、声音及交互式人机界面等特点来进行信号的分析及仿真。
运用MATLAB 的数值分析及计算结果可视化、信号处理工具箱的强大功能将信号与系统课程中较难掌握和理解的重点理论和方法通过概念浏览动态演示及典型例题分析等方式，形象生动的展现出来，从而使学生对所学知识理解更加透彻。
同时运用教学软件中的数值计算工具箱，将学生从大量繁琐的手工数学运算中解放出来，将更多时间留给对基本概念和基本方法的思考。
关键词：关键词：信号与系统，matlab，应用分析ABSTRACTAs the modern computer technology development, computer gradually merged with the various aspects of social life. the use of the computer essential part of the basic skills of students. the signal and systems of traditional classic of course, but there is also due to a digital technology development, the technology in the demand. in the teaching process of the practical application of theoretical study is boring and difficult. Theory with practice in order to solve the problem of educational circles and looked into a simultaneous of computer software —— matlab. it can be used by computer simulations, signals with the system theory and application related to the content, it aroused interest in learning and became passive acceptance of the initiative and thereby elevate learning, training of active in the make full use of its rapid operation of graphic, text, dynamic and interactive voice man-machine interface to the characteristics of the analysis and emulation. To the platform of the development of matlab signal system of teaching and assistive software can make full use of its rapid operation of graphic, text, dynamic and interactive voice man-machine interface to the characteristics of theanalysis and emulation. KEY WORDS：signal and system，matlab，An analysis目录前言 (1)第 1 章绪论 (2)1.1论文写作背景 (2)1.2研究问题的提出 (3)1.3研究问题的解决方案 (4)第 2 章MATLAB 软件简介 (6)2.1MAILAB 简介及发展过程 (6)2.2MATLAB 入门 (7)2.3MATLAB 语言平台简单介绍 (9)第 3 章信号与系统简介 (11)3.1信号与系统发展过程 (11)3.2信号与系统课程特点及重点内容 (12)3.3信号与系统涉及内容 (13)第 4 章MATLAB 在信号与系统中的应用 (15)4.1MATLAB 中信号表示及可视化 (15)4.2MATLAB 在信号与系统分析中的应用 (17)4.2.1 MATLAB 在时域、频域、S 域、Z 域里的应用举例 (17)4.2.2MATLAB 在信号调制、滤波及求解中的应用 (24)第 5 章GUI 界面的创建与应用 (31)5.1结GUI 界面创建的基本知识 (31)5.2 GUI 界面在信号与系统中的应用 (33)5.3信号与系统实验平台设计 (36)结论 (47)参考文献 (48)致谢 (49)前言随着我国高等教育逐步的实现了大众化以及产业结构进一步调整，社会对人才的需要出现了层次化和多样化的变化，这反映到高等学校的定位与教学要求中，必然会带来教学内容上的差异化和教学方式上的多样化。
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。
(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。
基于MATLAB的手写体数字识别算法的实现与分析毕业论文
基于MATLAB的手写体数字识别算法的实现与分析摘要手写体数字识别是利用计算机自动辨认手写体阿拉伯数字的一种技术，是光学字符识别技术的一个分支。
手写体数字识别在邮政编码、财务报表、银行票据、各种凭证以及调查表格的识别等等方面有着重要应用，由于数字识别经常涉及财会、金融领域，其严格性更是不言而喻的。
所以，对识别系统的可靠性和识别率要求很高，构成了手写体数字识别面临的主要困难，大批量数据处理对系统速度又有相当高的要求。
本文基于MNIST数据集，通过Matlab平台，对决策树算法、SVM算法和人工神经网络（ANN）算法进行实现，并对分类算法的准确率进行评估。
实验结果表明，人工神经网络（ANN）的准确率最高，为99.69%，SVM算法次之，准确率为94.53%，决策树算法的准确率为83.53%。
三种分类算法中，决策树算法的速度最快，SVM算法的速度最慢。
另外，针对每一种分类算法在MNIST数据集上的实验结果，本文还得出以下结论：第一，MNIST数据集的归一化与否对决策树的分类效果几乎没有影响；对SVM的分类效果影响较大，未归一化时的准确率为11.35%，归一化之后的准确率为94.53%；对人工神经网络的分类效果影响较小，未归一化时的准确率为82.11%，归一化之后的准确率为99.69%。
这说明三种分类算法对数据的不平衡分布的敏感程度各不相同。
第二，对于SVM分类算法，当训练数据集的样本容量小于60000（MNIST训练数据集的最大样本容量）时，该算法对测试数据集分类预测的准确率随样本容量的增大而增大。
第三，针对人工神经网络，数据类标签的表示形式对分类预测的准确率的影响较大。
使用10位数据表示类标签是的准确率为99.69%，远远高于使用1位数据表示类标签时的准确率60.24%。
关键词：手写体数字识别；决策树算法；SVM算法；人工神经网络算法ABSTRACTHandwritten numeral recognition is a technique that uses computer to recognize handwritten Arabic numerals automatically and is a branch of optical character recognition technology. Handwritten numeral recognition has important applications in postal codes, financial statements, bank notes, various kinds of vouchers and the identification of survey forms. Since digital identification often involves accounting and finance, its strictness is self-evident. The demand for identification system of the reliability and recognition rate is very high, constituting a handwritten digital identification facing major difficulties, high-volume data processing on the system speed and a very high demand.In this paper, we use Matlab to implement decision tree algorithm, SVM algorithm and artificial neural network (ANN) algorithm based on MNIST dataset, and the accuracy of classification algorithms is calculated by using the real data tag. Experimental results show that the artificial neural network (ANN) the highest accuracy rate for 99.69%, SVM algorithm, followed by 94.53 percent accuracy rate, decision tree algorithm accuracy is 83.53%. In terms of speed, decision tree algorithm is the fastest, SVM algorithm is the slowest. In addition, for each classification algorithm we also concluded that:Firstly, whether or not the MNIST dataset is normalized has no effect in the classification tree; While it has a great impact on SVM classification. When it is not normalized the accuracy is 11.35%, and after normalized the accuracy is 94.53% ; The artificial neural network classification is less affected, and when it is not normalized the accuracy is 82.11% while after normalized the accuracy is 99.69%. This shows the sensitivity of the three classification algorithms to unbalanced distribution of data.Secondly, for the SVM classification algorithm, when the sample size is less than 60,000(maximum size of MNIST test data set), the accuracy increases with the increasing of sample size.Thirdly, for the artificial neural network, the impact of class label representation is large on the classification accuracy. When using 10 bits to represent class labels, the accuracy is 99.69%, far higher than the accuracy of 60.24% when using 1 bit to represent data labels.KEY WORDS: Handwritten numeral recognition; Decision tree algorithm; SVM algorithm; Artificial neural network algorithm目录ABSTRACT (II)1. 引言 (1)1.1 手写数字识别 (1)2. 分类算法 (1)2.1 决策树算法 (2)2.1.1 ID3算法 (2)2.1.2 C4.5算法 (3)2.1.3 CART算法 (3)2.1.4 SLIQ算法 (3)2.1.5 SPRINT算法 (3)2.1.6 经典决策树算法的比较 (4)2.2 支持向量机 (4)2.3 人工神经网络 (6)2.3.1人工神经网络的原理 (6)2.3.2反向传播网络（BP） (6)2.3.3 Hopfield网络 (8)3 实验过程与结果分析 (10)3.1 实验环境 (10)3.2实验数据集 (10)3.3数据预处理 (10)3.4决策树分类实验 (11)3.4.1实验过程 (11)3.4.2实验结果 (12)3.5 SVM分类实验 (13)3.5.1实验过程 (13)3.5.2实验结果 (14)3.6人工神经网络分类实验 (14)3.6.1实验过程 (14)3.6.2实验结果 (15)4 结论 (19)4.1 三种分类算法的比较 (19)4.2 决策树算法的分析 (19)4.3 SVM算法分析 (19)4.4 神经网络算法分析 (20)参考文献 (21)1.引言1.1手写数字识别手写数字识别是模式识别领域的一个重要分支，它研究的核心问题是：如何利用计算机自动识别人手写在纸张上的阿拉伯数字。
《基于MATLAB的人脸识别算法的研究》范文
《基于MATLAB的人脸识别算法的研究》篇一一、引言人脸识别技术是近年来计算机视觉领域研究的热点之一，其应用范围广泛，包括安全监控、身份认证、人机交互等。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件，为研究人员提供了丰富的工具和函数，使得人脸识别算法的研究和实现变得更加便捷。
本文将介绍基于MATLAB的人脸识别算法的研究，包括算法原理、实现方法、实验结果及分析等方面。
二、人脸识别算法原理人脸识别算法主要基于计算机视觉和模式识别技术，通过对人脸特征进行提取和匹配，实现身份识别。
常见的人脸识别算法包括特征提取、特征匹配等步骤。
其中，特征提取是关键步骤，需要从人脸图像中提取出有效的特征，如纹理、形状、颜色等。
特征匹配则是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对，找出最匹配的人脸。
三、基于MATLAB的人脸识别算法实现1. 预处理在人脸识别算法的实现中，首先需要对人脸图像进行预处理，包括灰度化、归一化、降噪等操作。
这些操作可以有效地提高图像的质量，为后续的特征提取和匹配提供更好的基础。
2. 特征提取特征提取是人脸识别算法的核心步骤之一。
在MATLAB中，可以使用各种算法进行特征提取，如主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
本文采用PCA 算法进行特征提取，通过降维的方式将高维的人脸图像数据转化为低维的特征向量。
3. 特征匹配特征匹配是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对的过程。
在MATLAB中，可以使用各种相似度度量方法进行特征匹配，如欧氏距离、余弦相似度等。
本文采用欧氏距离作为相似度度量方法，通过计算特征向量之间的欧氏距离来找出最匹配的人脸。
四、实验结果及分析为了验证基于MATLAB的人脸识别算法的有效性，我们进行了多组实验。
实验数据集包括ORL人脸库、Yale人脸库等。
在实验中，我们使用了不同的特征提取和匹配方法，对算法的性能进行了评估。
实验结果表明，基于PCA算法的特征提取方法和欧氏距离相似度度量方法在人脸识别中具有较好的性能。
指纹图像的识别与分类
DOI:10.19551/ki.issn1672-9129.2021.04.040指纹图像的识别与分类季梦婷1,2㊀时凯乐1,3㊀刘宇阳1,2(1.华北理工大学工程计算与模拟创新实验室㊀河北㊀唐山㊀063210;2.华北理工大学以升创新教育基地㊀河北㊀唐山㊀063210;3.华北理工大学化学工程学院㊀河北㊀唐山㊀063210)摘要:指纹作为人体重要的生物特征,其在身份识别领域应用越来越广泛,如何正确识别匹配一组指纹已成为全社会关注的焦点㊂本文首先建立基于Shi -Tomasi 角点检测的指纹特征点提取模型,提取出指纹图像的特征点,基于此,建立基于最短路径角度向量和层次聚类的指纹分类模型,找到每张图像中每个特征顶点相邻最近的两个点,计算三点构成的顶角角度的大小,依此计算每张指纹图像所有特征点的最短路径角度,并构成对应的最短路径角度向量㊂最后提出采用层析聚类对不同指纹图像的最短路径角度向量进行分类,以此来体现不同指纹间的异同及相似程度㊂关键词:图像预处理;Shi -Tomasi 角点检测;最短路径角度;层次聚类中图分类号:TP391㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀文章编号:1672-9129(2021)04-0039-01㊀㊀引言:近年来,指纹识别应用越来越广泛,如刑侦㊁门禁㊁金融㊁社保㊁户籍㊁终端授权等领域,其安全性能和保密性能非常高㊂角点检测可以提取指纹特征点[1][2],特征点包含原始指纹图像的凸显特征信息,能够作为身份的代表㊂本文研究指纹图像间的相同与不同之处,运用最短路径角度向量,求出每张指纹图像所有特征点的最小路径角组成唯一的角向量㊂最后通过层次聚类来将指纹图像进行分类[3],据此来体现不同指纹图像对应的不同角向量之间相似程度㊂1㊀基于Shi -Tomasi 角点检测的指纹特征点提取模型由于原始指纹图像存在较多的噪声,不仅会影响图像信息的读取,还会产生伪信息点,而且原始图像可能会存在数据丢失的情况㊂为更准确得到指纹特征信息点,首先对指纹图像进行预处理[4],运用MATLAB 编程实现这一过程,既平均滤波 Sobel 算子增强 二值化处理 细化处理㊂在对指纹图像进行预处理后,进行特征点提取,既图像裁剪 Shi -Tomasi 角点检测 存储特征点坐标,据此来刻画描述指纹的基本特征㊂首先对图像进行裁剪,将其裁剪为统一大小即127.7ˑ157.7尺寸图像,然后利用Shi -Tomasi 角点检测技术对指纹图像进行指纹识别与特征提取㊂使用角点检测最终检测到指纹图像存在21个角点,并据此作为指纹的特征点㊂为便于后续的分类,将角点以坐标形式展示㊂2㊀基于最短路径角度向量和层次聚类的指纹分类模型考虑到特征点中最能体现特征的是方向与距离,利用此原理建立了基于最短路径角度向量[6]和层次聚类的指纹分类模型,进而对处理后的每张指纹图像特征点进行对比㊂2.1计算特征点最短路径角度向量㊂以16张图片为例,首先对每张指纹图像的特征点进行处理,即找到每个特征点最近的两个点,并将三个点组成一个角㊂求出角a 的角度θ1,以此类推,提取出21个特征点,得到21个最短路径角度,并将其组成角度向量I i =θ1,θ2,θ3,θ4, ,θ21[]其中i 表示第几张指纹图像,对于每张图片,重复上述处理,进而得到I 1,I 2,I 3, ,I 16.最后,使用Python 找到每个特征点与距离其最近的两个点,并求出以该特征点为顶点的夹角度数,具体编程过程如下: 2.2最短路径角度向量的层次聚类㊂寻找指纹图像的异同点,实际为对指纹图像进行分类与对比,层次聚类是常用的分类方法㊂上一步骤中,计算出了特征点最短路径角度向量,并且每幅指纹图像都有21个特征点作为描述指纹的对象,基于此,对指纹图像进行分类,算法流程如下所示:①将每个指纹图像的角度向量I i 当做一个对象,计算两两指纹图像之间的最短距离[5];②将相离最近的合成一类,作为一个新的类别;③重新计算合成新的类别和其他的类之间的距离;④重复②③步骤,直到合成一个类别,结束操作㊂最后根据得到的聚类系数,确定一个最佳的分类类别数目㊂在此通过肘部法则得到最优的指纹图像分类数目,其数学原理如下:层次聚类将n 张指纹图像分为了n 类,其中,以本类重心和内部成员位置距离的平方和来表示畸变程度[6]㊂假设将n 个指纹图像类划分到K 个类别中,此时K 未知,且K ɤn -1,则第K 类的畸变程度为ði ɪC K x i -u k 2㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀(1)其中C K 表示第K 类K =1,2,3, n (),u k 表示指纹图像类的重心位置㊂所有类的总畸变程度公式如下,J 表示聚合系数:J =ðK K =1ði ɪC K x i -u k 2㊀㊀㊀㊀㊀㊀(2)最后根据得到的最优分类K 参照聚类谱系图即可得到详细的指纹图像分类情况,从而来体现不同指纹之间的异同㊂3㊀结论图像预处理后,利用Shi -Tomasi 角点检测技术提取特征点,基于最短路径角度向量和层次聚类,比较指纹图像间的异同,最后依据谱系图将指纹图像进行分类㊂运用本文建立的模型,可以对任意n 张指纹图像进行对比与归类㊂参考文献:[1]宗凯,王星.指纹图像特征点提取算法研究[J].信息技术,2017(05):147-149+152.[2]朱俊,任明武,杨章静,赵炜.基于角点检测的快速匹配算法[J].南京理工大学学报,2011,35(06):755-758.[3]谢从华,张冰,高蕴梅.特征点聚类高精度视差图像拼接[J].中国图象图形学报,2020,25(06):1180-1189.[4]常亮,刘阳,王文德,刘士斌.基于纹理特征的指纹图像处理方法研究[J].中国管理信息化,2018,21(03):186-187.[5]李嘉伟,张激,赵俊才,丁如艺.一种SRIO 网络负载均衡最短路径路由算法[J].计算机工程,2020,46(03):214-221+228.[6]许婉婷,周鑫渝.基于综合评价体系 层次聚类的区域寿险研究 以浙江省为例[J].经营与管理,2020(08):149-155.㊃93㊃。
【毕业论文】基于matlab的人脸识别系统设计与仿真(含matlab源程序)
基于matlab的人脸识别系统设计与仿真（含matlab源程序）目录第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 人脸图像识别的应用前景 (3)1.3 本文研究的问题 (4)1.4 识别系统构成 (5)1.5 论文的内容及组织 (7)第二章图像处理的Matlab实现 (7)2.1 Matlab简介 (7)2.2 数字图像处理及过程 (8)2.2.1图像处理的基本操作 (8)2.2.2图像类型的转换 (8)2.2.3图像增强 (9)2.2.4边缘检测 (10)2.3图像处理功能的Matlab实现实例 (10)2.4 本章小结 (15)第三章人脸图像识别计算机系统 (15)3.1 引言 (15)3.2系统基本机构 (16)3.3 人脸检测定位算法 (17)3.4 人脸图像的预处理 (25)3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 (25)第四章基于直方图的人脸识别实现 (28)4.1识别理论 (28)4.2 人脸识别的matlab实现 (29)4.3 本章小结 (29)第五章总结 (30)致谢 (31)参考文献 (32)附录 (35)第一章绪论本章提出了本文的研究背景及应用前景。
首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。
1.1 研究背景自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。
在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。
人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。
(完整word版)指纹的特征提取与识别
指纹的特征提取与识别摘要随着社会的发展，计算机技术的进步，人们对身份认证技术提出了更高的要求。
传统的身份认证方法存在的种种弊端让人们将目光投向了生物特征识别这个崭新的领域。
而指纹识别技术凭借其独有的优势在众多生物特征识别技术中脱颖而出，得到了广泛的关注和应用。
现今，自动指纹识别技术已经广泛地应用于公安、海关、银行、网络安全等需要进行身份识别和鉴定的领域。
因此，进行指纹识别技术方面的研究，具有较高的现实意义和理论意义。
本文综合运用图像处理和模式识别的技术，对自动指纹识别系统的若干问题进行了探讨和研究，实现了指纹图像的预处理、特征提取和指纹匹配等算法，并在指纹分割、指纹增强这两个方面进行了改进和创新。
关键词:指纹识别，指纹分割，指纹增强，特征点提取，指纹匹配第1章绪论1.1 指纹识别系统的结构本文主要是对指纹识别系统中图像处理方面的相关算法进行研究，本文的指纹识别系统的基本框架如图1-1所示。
图1-1指纹识别系统的基本结构1.1.1指纹的预处理由于各种原因的影响，指纹取像设备所获得的原始图像是一幅含有较多噪声的灰度图像，预处理的目的就是改善输入指纹图像的质量，增强脊和谷的对比度，将它变成一幅清晰的点线图，以便于进行特征提取。
本文预处理过程主要步骤如下:图1-2指纹预处理的基本结构指纹分割是把指纹的背景区域从图像中分离出去，减少对指纹图像进行处理时的计算量;指纹增强的目的是对输入的噪音较多的灰度图像进行滤波，去除图像中的叉连、断点及模糊不清的部分，得到一幅较清晰的灰度图像;二值化就是把灰度指纹图像变成0-1取值的二值图像，这样就使图像的灰度层次由原来的256级(8-bits)降为2级(1-bits)，从而大大减少了需要存储和处理的数据量。
由于指纹的特征仅包含在纹线的形状结构中，所以为了提高处理速度和识别精度，应该在不破坏图像连通性的情况下去掉多余的信息，也就是进行图像的细化。
细化是指删除指纹纹线的边缘像素，使之只有一个像素宽度。
(完整word版)指纹识别毕业设计
基于飞思卡尔X128的指纹采集识别系统目录1、摘要…………………………………………………………………。
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12、方案论证 (2)3、方案说明………..。
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24、硬件方案设计………………………………………………………….。
.. 35、软件方案设计..................................................................。
(5)6、调试 (12)7、技术小结（结束语)…………………………………………………。
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138、参考文献 (14)9、附录(源程序代码、电路图等）…………………………………………...。
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15摘要人的指纹具备唯一性、终身不变性、易获取和难以复制等特点，使得指纹识别很早就成为身份识别中的一种技术手段。
随着科学技术的发展，指纹识别已经成为目前最为实用、应用最为广泛的生物识别技术，指纹识别技术已经在金融、医疗、公安、门禁系统等领域得到了广泛的应用.人们注意到，指纹在图案、断点和交叉点上是唯一的。
根据这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来。
这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术,指纹识别是生物识别技术的一种.本文所设计的指纹识别系统由指纹图像采集、指纹图像预处理、指纹特征提取、指纹特征匹配、特征数据库等几部分组成。
由于指纹采集模块较贵,此处采用美国AuthenTec公司的AF—S2指纹传感器,首先由指纹采集设备采集到指纹图像并用16位的飞思卡尔X128单片机进行图像处理，转化为数字图像,然后对指纹数字图像进行预处理,再通过图像增强、分割、平滑、细化等处理过程得到便于指纹特征提取的数字图像.最后将提取到的特征与特征数据库中的特征数据进行匹配，并将识别结果送入STC89C52单片机中进行显示。
关键字指纹采集，AF-S2指纹传感器，图像处理，STC89C52单片机1方案论证指纹识别技术相对于其他识别方法有许多独到之处，具有很高的实用性和可行性。
【论文】基于MATLAB的手写体数字识别算法的实现与分析毕业论文
【关键字】论文基于MATLAB的手写体数字识别算法的实现与分析摘要手写体数字识别是利用计算机自动辨认手写体阿拉伯数字的一种技术，是光学字符识别技术的一个分支。
手写体数字识别在邮政编码、财务报表、银行票据、各种凭证以及调查表格的识别等等方面有着重要应用，由于数字识别经常涉及财会、金融领域，其严格性更是不言而喻的。
所以，对识别系统的可靠性和识别率要求很高，构成了手写体数字识别面临的主要困难，大批量数据处理对系统速度又有相当高的要求。
本文基于MNIST数据集，通过Matlab平台，对决策树算法、SVM算法和人工神经网络（ANN）算法进行实现，并对分类算法的准确率进行评估。
实验结果表明，人工神经网络（ANN）的准确率最高，为99.69%，SVM算法次之，准确率为94.53%，决策树算法的准确率为83.53%。
三种分类算法中，决策树算法的速度最快，SVM算法的速度最慢。
另外，针对每一种分类算法在MNIST数据集上的实验结果，本文还得出以下结论：第一，MNIST数据集的归一化与否对决策树的分类效果几乎没有影响；对SVM的分类效果影响较大，未归一化时的准确率为11.35%，归一化之后的准确率为94.53%；对人工神经网络的分类效果影响较小，未归一化时的准确率为82.11%，归一化之后的准确率为99.69%。
这说明三种分类算法对数据的不平衡分布的敏感程度各不相同。
第二，对于SVM分类算法，当训练数据集的样本容量小于60000（MNIST训练数据集的最大样本容量）时，该算法对尝试数据集分类预测的准确率随样本容量的增大而增大。
第三，针对人工神经网络，数据类标签的表示形式对分类预测的准确率的影响较大。
使用10位数据表示类标签是的准确率为99.69%，远远高于使用1位数据表示类标签时的准确率60.24%。
关键词：手写体数字识别；决策树算法；SVM算法；人工神经网络算法ABSTRACTHandwritten numeral recognition is a technique that uses computer to recognize handwritten Arabic numerals automatically and is a branch of optical character recognition technology. Handwritten numeral recognition has important applications in postal codes, financial statements, bank notes, various kinds of vouchers and the identification of survey forms. Since digital identification often involves accounting and finance, its strictness is self-evident. The demand for identification system of the reliability and recognition rate is very high, constituting a handwrittendigital identification facing major difficulties, high-volume data processing on the system speed and a very high demand.In this paper, we use Matlab to implement decision tree algorithm, SVM algorithm and artificial neural network (ANN) algorithm based on MNIST dataset, and the accuracy of classification algorithms is calculated by using the real data tag. Experimental results show that the artificial neural network (ANN) the highest accuracy rate for 99.69%, SVM algorithm, followed by 94.53 percent accuracy rate, decision tree algorithm accuracy is 83.53%. In terms of speed, decision tree algorithm is the fastest, SVM algorithm is the slowest. In addition, for each classification algorithm we also concluded that:Firstly, whether or not the MNIST dataset is normalized has no effect in the classification tree; While it has a great impact on SVM classification. When it is not normalized the accuracy is 11.35%, and after normalized the accuracy is 94.53% ; The artificial neural network classification is less affected, and when it is not normalized the accuracy is 82.11% while after normalized the accuracy is 99.69%. This shows the sensitivity of the three classification algorithms to unbalanced distribution of data.Secondly, for the SVM classification algorithm, when the sample size is less than 60,000(maximum size of MNIST test data set), the accuracy increases with the increasing of sample size.Thirdly, for the artificial neural network, the impact of class label representation is large on the classification accuracy. When using 10 bits to represent class labels, the accuracy is 99.69%, far higher than the accuracy of 60.24% when using 1 bit to represent data labels.KEY WORDS: Handwritten numeral recognition; Decision tree algorithm; SVM algorithm; Artificial neural network algorithm目录1. 引言 (1)1.1 手写数字识别 (1)2. 分类算法 (1)2.1 决策树算法 (2)2.1.1 ID3算法 (2)2.1.2 C4.5算法 (3)2.1.3 CART算法 (3)2.1.4 SLIQ算法 (3)2.1.5 SPRINT算法 (3)2.1.6 经典决策树算法的比较 (4)2.2 支持向量机 (4)2.3 人工神经网络 (6) (6) (6)2.3.3 Hopfield网络 (8)3 实验过程与结果分析 (10)3.1 实验环境 (10)3.2实验数据集 (10)3.3数据预处理 (10)3.4决策树分类实验 (11) (11) (12)3.5 SVM分类实验 (13) (13) (14)3.6人工神经网络分类实验 (14) (14) (15)4 结论 (19)4.1 三种分类算法的比较 (19)4.2 决策树算法的分析 (19)4.3 SVM算法分析 (19)4.4 神经网络算法分析 (20)参考文献 (21)1.引言1.1手写数字识别手写数字识别是模式识别领域的一个重要分支，它研究的核心问题是：如何利用计算机自动识别人手写在纸张上的阿拉伯数字。
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
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《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。
这些都给管理者和使用者带来很大不方便。
生物特征身份鉴别方法可以避免这些麻烦。
因此，这一技术已成为身份鉴别领域的研究热点。
生物特征识别(BiometriCS)技术是指通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴别。
生理特征与生俱来，多为先天性的;行为特征则是习惯使然，多为后天性的。
这里将生理和行为特征统称为生物特征，用于身份鉴别的生物特征应具有普遍性，即任何人都具有这一特征;唯一性，不同人的这一特征各不相同;稳定性，这一特征不随时间、外界环境等的变化发生改变;可接受性，用这一特征进行人体身份鉴别可以被人们接受和认可;防伪性，这一特征不易仿造、窃取。
目前，常见的生物特征识别手段主要有人脸、指纹、手形、手部血管分布、虹膜、视网膜、手写体、声音和脸部热量图等。
它们有的已逐步得到推广和应用，有的还仅处于实验研究阶段。
其中，人脸、指纹、手形、手部血管分布、虹膜、视网膜和脸部热量图属于生理特征，手写体属于行为特征，而声音则兼有两方面的属性。
下面主要对其中指纹识别技术作介绍和研究。
指纹识别技术——不同人的指纹，即使同一个人不同手指的指纹，纹线走向及纹线的断点和交叉点等各不相同，也就是说，每个指纹都是唯一的。
另外，指纹不随年龄的增长而发生变化，是终生不变的。
依靠这种唯一性和稳定性，可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就能验证他的真实身份。
指纹用于身份鉴定的历史悠久。
早在古叙利亚和中国，指纹鉴别就己经开始应用。
19世纪初，科学研究发现了至今仍然承认的指纹的两个重要特征，一个是两个不同手指的指纹纹线的式样不同，另一个是指纹纹线的式样终生不变。
这个研究成果使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用。
早期的指纹识别依靠人工对比方式进行。
由于指纹结构的复杂性及对指纹识别要求的严格性，导致人工识别指纹难度大、速度慢并且识别准确性受专家经验制约，远不能适应实际工作的需要。
20世纪60年代，随着计算机技术的诞生、发展与不断进步，图像处理与模式识别方法的日臻完善，人们开始着手研究利用计算机来处理指纹。
从那时起，自动指纹识别系统(AFIS：Automated FingerprintIdentification System)在法律实施方面的研究和应用在世界许多国家展开。
20世纪80年代，个人电脑、光学扫描这两项技术的革新，使得它们作为指纹取像的工具成为现实，从而使指纹识别可以在其他领域中得以应用，比如代替IC卡，普通锁等。
20世纪90年代后期，低价位取像设备的引入及其飞速发展，可靠的比对算法的发现为个人身份识别应用的增长提供了舞台。
据统计，到20世纪末，全世界生物识别市场约为1.56亿美元，其中指纹识别约为1.2亿美元，这标志着指纹识别是当前最成熟稳定，并且应用最广泛的生物识别技术。
1.2指纹识别技术的发展和研究现状指纹应用可以追溯到几千年以前,但指纹学成为一门学科,却只有百余年的历史。
指纹应用可以分为三个时期。
第一时期：摸索时期；据考证,我国已经发现6千多年前的陶器上留下的指纹。
中国是运用指纹最早的国家之一,古代军队就设有箕斗花名册。
罪犯的供词也以捺印指纹为证。
在周代,指纹被用于民间契约的签署。
指纹在侦察断案中也有着2千余年的应用历史。
外国指纹应用比我国晚得多,巴比伦与西腊人,公元前2世纪在陶器上捺印指纹,以从鉴识。
据考证,埃及、罗马、印度这些具有悠久历史的国家应用指纹也有上千年的历史。
第二时期：指纹科学化时期；这一时期是从17世纪80年代开始的。
第二时期：指纹科学化时期；这一时期是从17世纪80年代开始的。
1684年,英国医学博士格留第一次对指纹做了分类。
1860年英国驻印殖民地行政长官威廉.赫谢尔,开始进行犯罪指纹登记实验,提出了指纹“人各不同,至死不变”的观点,建立了指纹分析和分类的方法。
从此,指纹研究逐步走向科学化的轨道。
指纹正式作为一种刑事登记制度最先始于英国。
1892年英国高尔顿研究指纹,最早提出了用指纹进行刑事登记的方法。
1895年,英国采用高尔顿的研究成果,开始实行指纹登记制度。
1897年,英国爱德华.享利发明指纹二部分析法,使指纹的分析、储存、查对趋于完善。
1901年,英国政府正式采用了享利指纹分析法。
从此,指纹的登记制度逐渐被世界各国重视和采用,并沿袭至今。
1903年,中国青岛市警察局首次应用汉堡式指纹法。
此后我国相继开展了指纹的应用及研究,还曾建立过“指纹学会”。
刘紫宛编写的《中华指纹法》一书是我国最早的指纹专著。
全国解放后,我国对指纹研究一直比较重视。
1955年编制了《中华人民共和国十指纹分析法》。
这可以说是我国指纹的科学时期。
第三时期：现代化、自动化时期；这一时期是从本世纪60年代开始的。
随着现代科学技术的发展,指纹应用迅速地实现了现代化和自动化,例如,指纹的电子计算机应用,使储存、查对、鉴定开始走向自动化和半自动化的轨道。
半自动管理,是采用人工或人与机器结合的半自动方式分析指纹,把人工鉴定方法计算机化。
实施的步骤是:借助于带有投影屏幕的指纹分析仪或光笔,将十指纹型、中心纹线的形态、中心花纹的特征数字加以表述。
再用电子计算机自动化储存和查对。
全自动化管理,不仅指纹储存和查对采用自动化的方式,而且指纹分析也由电子计算机自动进行图像识别。
利用电子计算机管理指纹的方法已在美国、日本、南非、罗马尼亚、德国等国实施,采取的方法有图像检查法和编码检索法两种。
法国CIMSA公司和M0R-PH0SYSTEMS公司为了提高工作的效率,研制出了用于获取指纹、处理存贮和比较检索的整套指纹处理装置,主要用子犯罪记录、图像存贮、传输照片、指纹、十指卡和现场指纹的犯罪检索等方面。
该系统包括指纹自动化分析系统和数字数据系统。
指纹自动分析系统的基本功能是获取指纹(图像处理)、编码(特征点检索)、识别(根据参照指纹检索)、证实(难证检索结果)。
数字数据系统的主要功能是能满足主管民事案件或刑事案件调查的各种指纹处理要求。
这种设计的主要优点是系统、简便、灵活,便于改进安装;同时,集中和分散的控制结构,具有添加处理器和专用外围设备的扩展能力;由于它的安全性和开发利用的方便,使得非专业人员也能运用这种系统开展工作,在不必全部重新组织原有系统的情况下,能适应用户的工作方式和满足开发等需要。
日本电气公司(NEC)发明的由计算机控制的指纹取样装置(FAIS),可使调查人员在极短的时间内将现场提取的指纹与过去有犯罪前科犯人的二指纹档案进行比较,速度达到每秒钟检索650枚指纹。
扫描器先用不到3秒钟的时间分析、记录下乳突纹线和纹形等指纹的细微特征。
然后,调查人员将分析资料输入带有图像屏幕的具有高分辨能力的监控器中,操作者根据监控器和计算机提供的大量资料处理模糊的指纹,纠正变形,采用外推法将一枚残缺指纹修复成一枚完整的指纹。
经过处理后的模糊指纹,被贮存在“光盘”中。
操作者再将“光盘”输入由微处理机驱动的分析器作指纹比较。
分析器每分钟可滤过万枚指纹,并告诉调查人员哪一级十指指纹与现场提取的指纹最接近,以便于指纹专家做最后的判断。
1984年2月,美国旧金山警察局用160万美元装备了“指纹自动识别系统”,六年成功识别指纹一千多例。
而在1990年以前,旧金山警察局平均每年查对指纹仅能成功70例。
这套“指纹自动识别系统”还配有远距离终端,警察在终端也能进行指纹检索。
我国从60年代起,开始着手指纹管理现代化的工作,目前,我国基本上形成了一个指纹工作网,在指纹理论研究上也取得了重要成果,指纹的应用日益广泛起来。
如民间把捺印指印作为合同和证件的凭证;在公安司法部门,指纹作为证实犯罪的证据;在医学方面,指纹用于诊断遗传病症等。
特别是在90年代后期,西安交大、清华大学先后开发了指纹自动识别系统,指纹门禁系统、指纹考勤系统等。
使指纹个人身份识别系统得到了实际运用,另外,美国国家银行根据这类技术将在21世纪初建成全国的个人身份认证网络系统。
1.3 指纹识别研究的目的和意义指纹识别作为一种生物鉴定技术，为人类的个体的定义提供了一个到目前为止最为快捷和可信的方法。
随着指纹识别的普及，人们之间的信任成本将大大降低，提高人类社会活动的效率。
在信息时代，一种安全便捷的身份认证方式显得越发重要。
“在网络上，没有人知道你是一只狗，”在这种情况下，任何基于网络环境下的交往活动都被蒙上了一层技术意义的灰色。
不可避免，所有基于这种网络技术基础之上的经济活动也因此被深深打上了不真实和不被信任的烙印。
面对如此伟大的技术，人类对它的应用仅仅局限于虚拟网络群落中的狂欢，而不能真正对经济交往模式和效率起到推动作用，实在是遗憾。
对于想从事和已经从事网络商务的公司来讲，确认交易人的身份是解决信用问题的第一步，而且是最重要的一步。