随机森林图像matlab代码指静脉生物特征识别 使用机器学习的手指静脉生物识别 使用机器学习算法分析人的手指静脉数据的MATLAB应用程序。 手指静脉生物识别技术是最先进的身份验证系统之一，它解决了现有身份验证系统的许多问题。 支持向量机（具有线性，RBF，MLP，二次和多项式内核），随机森林，决策树，线性和逻辑回归，K均值，DB扫描，最近邻居，K最近邻居是用于训练的一些算法并测试数据集。 使用过的CCD扫描图像数据。 这些图像经过预处理，过滤并使用所得数据。 2D绘图显示了分类结果和精度。 源代码具有静态文件路径，如果处理不当，可能会出错。

matlab图像均衡化的代码从RGB图像进行高光谱重建以实现静脉可视化 我们提出了一种数据驱动的方法来从RGB图像中重建高光谱图像。 该方法基于残差学习方法，该方法可有效捕获数据流形的结构，并考虑到存在于RGB图像中的空间上下文信息以进行光谱重建过程。 提出的RGB到高光谱的转换方法可以处理在不同照明下拍摄的图像，这对于实际应用来说是重要的功能。 所提出的方法是通用的，并且可以支持各种应用。 为了展示所提出的转换方法的价值，我们设计并评估了静脉可视化应用程序。 我们使用商用高光谱相机收集了该领域最早的高光谱数据集之一； 我们将此数据集提供给其他研究人员。 我们使用此数据集来训练我们的深度学习模型，并作为比较的基础。 我们的实验结果表明，该方法可提供准确的静脉可视化和定位结果。 数据集结构 下载链接 - 该数据集由成对的207张RGB图像及其相应的超立方体组成。 高光谱图像包含从原始数据中提取的Matlab（ .mat ）格式的光谱范围为820-920nm的34个波段。 整个数据集包含来自13个参与者的信息（图像）。 10个参与者的数据用于培训，其余3个参与者的数据用于测试/验证。 文件

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

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

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。