【指纹识别】基于Gabor滤波器的指纹识别研究附matlab代码

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⛄ 内容介绍

指纹识别技术是通过计算机实现的身份识别手段,也是当今应用最为广泛的生物特征识别技术。指纹识别最早应用在刑侦领域,近几年来已逐渐走向民用市场。同时,民用市场也对指纹识别技术提出了具有小型化、廉价的指纹采集设备,高速计算平台,更高的识别准确率等各方面的要求,以满足各种不同应用的需求。因此进行指纹识别算法的研究仍具有很高的实际意义。 本文主要对基于八方向Gabor滤波器的指纹识别算法进行了研究,实现了该算法从指纹参考点定位,确定感兴趣区域,规格化,八方向Gabor滤波,特征提取到特征比对的整个过程,最终的特征比对过程是建立在比对两个指纹特征向量(指纹码)的欧几里德距离上。

⛄ 部分代码

function [thetaz]=LL_angle2(img,x,y)

rc=0;thetaz=0;

while thetaz==0

    if rc~=0

       img=imrotate(img,rc);

    end

    [imgN,imgM]=size(img);

    image=zeros(imgN,imgM);

    R=width(x,y,img);

    r=10*R;

    for i=1:imgN        %行

        for j=1:imgM    %列

            if sqrt((j-x)^2+(i-y)^2)

                image(i,j)=~img(i,j);

            end

        end

    end

    BW=bwmorph(image,'thin',Inf);

    [H,theta,rho]= hough(BW);

    P = houghpeaks(H,7,'threshold',ceil(0.4*max(H(:))));%检测投票结果

    lines = houghlines(BW,theta,rho,P,'FillGap',5,'MinLength',7);%检测直线

    for k = 1:length(lines)

        len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);%直线的长度

        a(k)=len;

        [~,t]=sort(a);

    end

    N=min(3,length(lines));thetax=zeros(1,N);

    for i=1:N

        thetax(i)=lines(t(length(t)-(i-1))).theta;

    end

    figure;subplot(121);imshow(BW);

    subplot(122);imshow(BW);

    hold on;

    for i=1:N

        xy{i}= [lines(t(length(t)-(i-1))).point1; lines(t(length(t)-(i-1))).point2];

        plot(xy{i}(:,1),xy{i}(:,2),'LineWidth',2,'Color','blue')

    end

    temp=median(thetax);

    n0=0;

    for i=1:N

        if(abs(thetax(i)-temp)<=15)

            xtx(i)=thetax(i);

            n0=n0+1;

        else

            xtx(i)=0;

        end

    end

    if n0==N

        thetaz=sum(xtx)/n0+rc;

        if thetaz<-60

            thetaz=thetaz+180;

        end

    else

        thetaz=0;

    end

    rc=rc+10;

end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]郭浩, 欧宗瑛. 基于Gabor滤波的指纹增强方法研究[C]// 第七届"测量与控制在资源节约,环境保护中的应用"学术会议. 2003.

[2]孙嘉. 基于八方向Gabor滤波器的指纹识别算法[D]. 天津大学.

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