论文研究 基于KNN神经网络的指纹识别系统的设计与实现

在许多安全和执法应用中，指纹识别和识别被认为是流行的技术。本文的目的是提出一种基于指纹作为生物特征类型的身份验证系统，该系统能够识别具有高置信度和最小错误率的人员。使用Matlab2015b实施设计的系统，并使用Futronic的FS80USB2.0指纹扫描仪和ftrScanApiEx.exe程序，对从90个不同人员收集的指纹图像进行测试，每个样本有8个样本。有效的图像增强算法用于提高指纹中脊结构的清晰度（对比度）。之后，针对每个指纹图像提取核心点和候选核心点，并使用基于filterbank_的算法为每个点提取特征向量。另外，为了匹配，使用了KNN神经网络。此外，计算了匹配结果