基于传统图像处理的手指静脉识别Matlab源码（99.56%准确率）+项目操作指南（毕业设计项目）.zip

简介：
本资源提供了一套基于传统图像处理技术实现手指静脉识别的Matlab代码，具备高达99.56%的验证准确率，并附带详细的项目操作指南，非常适合于毕业设计及相关研究。 本项目旨在实现手指图像的处理与匹配算法，并使用本人不同手指的图像数据进行测试。首先通过一系列图像处理步骤增强指静脉纹理，然后对所有这些图像相互匹配以检验类内和类间的相似度差异，从而评估其区分能力并计算识别准确率。 在研究中我们选择了Matlab R2019b作为运行环境，并在其上开发算法，在Windows 10 Pro for Workstation操作系统下进行测试。为了增强图像质量以便于后续处理，我们将使用CLAHE、直方图均衡化及二值化等技术来优化原始手指静脉图片。 在特征提取和匹配阶段，本项目采用了两种方法：一是局部不变性特征描述算法（如SIFT），该类算法能够检测并定位图像中的关键点，并计算这些点周围的区域信息用于比较；二是对经过二值化的图像执行模板匹配以确定其相似度。根据测试结果，使用SIFT算法时可以达到93.625%的正确率。