基于Matlab多特征融合的可视化指纹识别系统

针对中小规模（百级）指纹模板库中常见的脊线断裂、噪声干扰以及结果缺乏可解释性等难点，本文提出并实现了一种基于多特征融合的可视化指纹识别系统。系统整体采用模块化设计：在预处理阶段，先通过改进的灰度归一化与局部方差自适应分割去除背景，再利用方向场驱动的自适应二值化与 Zhang–Suen 细化生成单像素骨架；在特征提取阶段，融合端点／分叉点拓扑、端点-集合射线距离序列及局部三角几何向量构成 23 维复合特征；在匹配阶段，引入归一化欧氏距离与三阈值布尔融合判决，实现快速、稳健的模板检索。为提高算法可解释性与教学友好性，本文基于 MATLAB App Designer 搭建双视窗 GUI，实时显示灰度归一化、骨架细化、特征点检测及匹配结果。实验以 FVC2004_DB1_A 数据集中 50 幅指纹图像构建模板库并进行交叉验证，所提方法在 Top-1 条件下识别率达 97.3 %，相比传统单特征基线提升 6.1 pp，同时单指纹完整处理耗时仅 0.13 s。结果表明，所构建的多特征融合与可视化框架兼顾了识别精度、实时性能与可解释性，可为轻量级生物特征识别场景提供有效解决方案。

作者：张家梁(自研改进)

系统架构

1.系统概述
整个指纹识别系统围绕 “图像→特征→匹配→展示” 的典型流水线，划分为 6 个功能模块。
每个模块都与目录中的具体.m 文件相对应，既方便单独调试，也便于后续扩展。

2.系统流程图

3.数据集构建
本数据集包含共50幅指纹图像，均为单指灰度图像，命名规则统一，适用于指纹识别中的注册（登记）与验证实验。该数据集可用于算法验证、特征提取、图像预处理、比对等任务。

研究方法

本项目采用结合图像处理与特征匹配的方式，系统性构建并评估完整的指纹识别流程。具体研究方法包括以下四个阶段：

实验结果

本实验基于所构建的指纹识别系统，使用FVC2002/FVC2004数据集中选取的 50 张指纹图像进行测试，评估系统在验证任务中的性能。以下为关键性能指标：
1.实验设置：
登记图像数（gallery）：每个身份 1 张
验证图像数（probe）：其余图像
比对算法：基于细节点匹配 + 欧式距离
阈值选择：通过在验证集上调参获得最优分界点

2.指标结果表：

3.实验步骤
3.1 原图

3.2 灰度化

3.3 归一化

3.4 指纹增强

3.5 二值化

3.6 细化

3.7 特征点提取

3.8 指纹匹配

系统实现

本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：

研究结论

本项目围绕指纹识别系统的设计与实现，完成了从图像采集、预处理、特征提取到匹配判定的完整流程，构建了基于 MATLAB 的原型系统，并实现了图形用户界面操作。在图像处理方面，项目采用灰度归一化、去噪、脊线增强与 ROI 提取等方法，有效提升了图像质量；在特征提取方面，基于细节点（端点、分叉点）构建了标准化模板，并结合欧式距离等算法实现了匹配功能。通过在 FVC 数据集上的实验验证，系统达到了 96.00% 的识别准确率，误识率和漏识率分别为 2.00% 和 4.00%，验证了方法的可行性与有效性。整体而言，本项目系统结构清晰、功能完整，具备良好的实验性能和扩展潜力，为后续深入研究和实际应用奠定了基础。

实验环境

硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。

官方声明

实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。

研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。

版权声明：
本算法改进中涉及的文字、图片、表格、程序代码及实验数据，除特别注明外，均由7zcode.张家梁独立完成。未经7zcode官方书面许可，任何单位或个人不得擅自复制、传播、修改、转发或用于商业用途。如需引用本研究内容，请遵循学术规范，注明出处，并不得歪曲或误用相关结论。

本研究所使用的第三方开源工具、框架及数据资源均已在文中明确标注，并严格遵守其相应的开源许可协议。使用过程中无违反知识产权相关法规，且全部用于非商业性学术研究用途。