更新时间：07-22 （小山神）提供原创文章
摘要:随着时代的发展，旧的身份识别方式方法已经不能适应现实需求，因为它们本身有局限性。而生物特征识别技术正在以飞快的速度发展，逐渐被世人了解并接受。这种识别技术主要是利用人体的生物特征，而这种特征又是人体所特有的，所以它可以用来识别身份。指纹识别技术属于其中一种，它具有唯一性和稳定性，目前已经宽泛的应用到很多范畴。除此之外，指纹识别技术还有其他很多优点，已成为当今社会不可或缺的一种用来识别身份的重要技术。
本文主要是分三步来处理指纹图像，首先第一步就是对指纹图像进行预处理，只有完成了预处理的工作，才能更加快速且顺利的完成接下来的工作。其次是提取特征点，最后一步是实现特征匹配。图像预处理，主要是分析处理原始图像，然后得到清晰的，容易识别的图像。图像经过预处理之后，原来的冗余部分就能去除，这样就能更加方便的完成后期识别工作。特征提取，就是提取出特征点，主要是端点和分叉点。特征匹配，就是拿两个指纹图像的特征点进行比较，然后根据最后的比较结果来确定这两个指纹图像是否是同一个指纹。
本文的指纹识别算法是用MATLAB来处理的，仿真结果证明，MATLAB可以实现这些算法，能够满足要求。
关键词：图像预处理；特征提取；特征匹配；MATLAB
目录
摘要
Abstract
1 绪论-1
1.1 传统身份识别技术简介-1
1.2 生物识别技术概述-1
1.3 指纹识别技术概述-2
1.3.1 研究背景和意义-2
1.3.2 国内外研究状况-2
2 指纹识别算法原理-3
2.1 人体指纹的生理特征-3
2.1.1 指纹纹理特征-3
2.1.2 指纹细节特征-3
2.2 指纹识别技术的原理-4
3 指纹识别算法实现-5
3.1 预处理综述-6
3.1.1指纹图像的归一化-6
3.1.2图像滤波增强处理-7
3.1.3图像的二值化-9
3.1.4 指纹图像细化-9
3.2 图像特征提取-10
3.2.1 提取指纹的端点和交叉点-10
3.2.2 去除图像边缘的端点-10
3.2.3找出特征点-10
3.3 特征点匹配-11
3.3.1 脊线长度匹配-11
3.3.2三角形边长匹配-11
3.3.3 点类型匹配-11
3.4 MATLAB仿真结果-12
结 论-16
参 考 文 献-17
致 谢-18