该课题为基于Matlab的指纹识别系统。带有一个人机交互界面。可以利用它来做指纹门禁。

本设计为基于MATLAB的指纹识别系统。带GUI可视化平台。本设计系统主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像灰度化、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较，来确定两幅图像是否来自于同一手指。

详细说明：基于MATLAB的指纹识别系统，包含原代码指纹和图片 文件列表: matlab sourcecode for 指纹 ..........................\19_7.bmp ..........................\22443.bmp ..........................\37_3.bmp ..........................\37_5_2.bmp ..........................\37_7.bmp ..........................\centralizing.m ..........................\Cropping.m ..........................\fpextractdemo.m ..........................\gabor2d_sub.m ..........................\informations.dat ..........................\sector_norm.m ..........................\vedicentro.m ..........................\whichsector.m

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

基于matlab的指纹识别的门禁系统。门禁类设计可以通过人脸识别，虹膜识别，掌纹识别，声纹识别，这里应用的技术方法是指纹识别。先进行指纹库的录入，识别的时候，输入指纹，进行灰度化，二值化，特征点提取，伪特征点去除，对比，识别。判别指纹是否在库内，是的话，提示：准入；否则，提示：非库内人员。带界面GUI。

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本设计为基于MATLAB特征点匹配的指纹识别系统。带有一个GUI界面。主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像分割、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较，来确定两幅图像是否来自于同一手指。

MATLAB指纹识别系统。带界面GUI

基于matlab的指纹识别系统 (2).zip

基于MATLAB的指纹识别系统，包含原代码指纹和图片，包括具体使用说明，实际可用，可以用于课程设计以及毕业设计参考