基于matlab的指纹识别系统源码 手指静脉识别项目 本项目详细介绍请参阅：图像处理创新实践.pdf 本项目开源许可协议：GPL 3.0（除SIFT算法软件包，此部分软件包另有原作者的许可协议） 项目方案设计介绍 本项目实现手指图像的处理和匹配算法，需要处理的数据是本人不同手指的图像，首先经过图像处理，使得指静脉的纹理增强凸显处理，然后将所有的这些图像进行相互间的匹配，检验类内和类间的匹配度，观察其是否能够明显区分开来，并据此计算正确率。 在本项目中，由于是基于算法原型的研究，因此我们选用了操作便捷的Matlab R2019b软件作为运行环境，在Windows 10 Pro for Workstation操作系统中实现算法。 算法分为以下几个过程： 图像预处理过程中，需要增强图像，提取手指区域，为识别做准备。拟采用CLAHE、直方图均衡、二值化等算法，以达到增强图像的效果；拟采用边缘检测算法实现手指的识别和提取 图像的特征提取和匹配过程中，拟采用两类不同的方法。一是局部不变特征提取算法。这些算法具有检测图像中的特征点，并对特征点的局部区域进行描述和匹配的功能。二是针对二值化图像的模板匹

节点加入：允许

基本思路 y x State of the system at time t Peer Resource Zone 在二维空间内，key映射到点(x,y)

局部图结构（LGS）及其变体对称局部图结构（SLGS）已被证明对图像识别有效。 但是，它们的缺点是没有考虑目标像素和周围像素之间的差异以及周围像素之间的差异对目标像素的特征值的贡献。 为了克服传统方法的不足，提出了一种用于手指静脉识别的差分对称局部图结构（DSLGS）算法。 DSLGS运算符考虑了不同值对目标像素特征的贡献，从而使提取的特征更加稳定。 实验结果表明，与传统方法相比，该算法具有更好的性能。

自适应模糊阈值法matlab代码Finger_Vein_Matching 该项目主要研究数字静脉识别技术，包括指静脉图像的采集，图像预处理，特征信息的提取和匹配，以实现指静脉的识别。 介绍 首先，指静脉图像是由实验室中的设备收集的。 由于采集方法的限制，采集的手指静脉图像不可避免地会产生各种噪声。 因此，应对采集的图像进行预处理以尽可能减少引入的噪声。常见的预处理操作包括图像去噪，图像增强，关注区域（ROI）捕获等。对预处理后的图像进行特征提取，主要分为基于纹理的特征提取，基于编码的特征提取和基于细节点的特征提取三类，提取的特征与特征数据库中的模板匹配，如果匹配得分较大超过设定的阈值时，输入图像和模板将被归为同一类别。 否则，将其判断为不相同的类别，从而实现对指静脉的识别。 系统 指静脉识别系统主要包括四个模块：图像采集，图像预处理，特征提取和特征匹配，下面将对这四个模块进行详细介绍。 图像采集模块（指纹成像原理）手指静脉成像的基本原理是利用静脉中红细胞的特征来吸收某些近红外线。 通过将红外线照在手指上，传感器可以感应到手指传输或反射的光，从而获得手指内部静脉的图像。关键在于通过红细胞

:cactus: JavaScript 的手指树。 请参阅。 父级是 。 data FingerTree x = Empty | Single x | Deep ( Digit x ) ( FingerTree ( Node x ) ) ( Digit x ) :woman_teacher: 接口参考 :cactus: Tree定义 :straight_ruler: Measure定义Measure示例 :package: 如何import :baby: 如何创建一Tree empty(Measure) -> Tree from(Measure, Iterable) -> Tree :red_question_mark: 谓词 Tree#measure() -> m Tree#isEmpty() -> Boolean :salt: 添加值 Tree#push(x) -> Tree Tree#cons(x) -> Tree Tree#a

基于深度学习的指静脉识别，python实现

这是我下载的手指静脉图像库，需要的朋友可以拿去用。

一个指纹打卡项目的源文件，可以供人下载去DIY， 其中的 conf文件夹下的conf.conf文件需要自己重新配置一下。 主要是“乐为物联”上的账号和qq邮箱需要重新写一下，祝大家DIY快乐

一个指纹打卡的上位机，可以有效上传指纹图像，不过需要配合服务器一起使用