針對中小規模（百級）指紋模板庫中常見的脊線斷裂、噪聲干擾以及結果缺乏可解釋性等難點，本文提出并實現了一種基于多特征融合的可視化指紋識別系統。系統整體采用模塊化設計：在預處理階段，先通過改進的灰度歸一化與局部方差自適應分割去除背景，再利用方向場驅動的自適應二值化與 Zhang–Suen 細化生成單像素骨架；在特征提取階段，融合端點／分叉點拓撲、端點-集合射線距離序列及局部三角幾何向量構成 23 維復合特征；在匹配階段，引入歸一化歐氏距離與三閾值布爾融合判決，實現快速、穩健的模板檢索。為提高算法可解釋性與教學友好性，本文基于 MATLAB App Designer 搭建雙視窗 GUI，實時顯示灰度歸一化、骨架細化、特征點檢測及匹配結果。實驗以 FVC2004_DB1_A 數據集中 50 幅指紋圖像構建模板庫并進行交叉驗證，所提方法在 Top-1 條件下識別率達 97.3 %，相比傳統單特征基線提升 6.1 pp，同時單指紋完整處理耗時僅 0.13 s。結果表明，所構建的多特征融合與可視化框架兼顧了識別精度、實時性能與可解釋性，可為輕量級生物特征識別場景提供有效解決方案。

作者：張家梁(自研改進)

系統架構

1.系統概述
整個指紋識別系統圍繞 “圖像→特征→匹配→展示” 的典型流水線，劃分為 6 個功能模塊。
每個模塊都與目錄中的具體.m 文件相對應，既方便單獨調試，也便于后續擴展。

2.系統流程圖

3.數據集構建
本數據集包含共50幅指紋圖像，均為單指灰度圖像，命名規則統一，適用于指紋識別中的注冊（登記）與驗證實驗。該數據集可用于算法驗證、特征提取、圖像預處理、比對等任務。

研究方法

本項目采用結合圖像處理與特征匹配的方式，系統性構建并評估完整的指紋識別流程。具體研究方法包括以下四個階段：

實驗結果

本實驗基于所構建的指紋識別系統，使用FVC2002/FVC2004數據集中選取的 50 張指紋圖像進行測試，評估系統在驗證任務中的性能。以下為關鍵性能指標：
1.實驗設置：
登記圖像數（gallery）：每個身份 1 張
驗證圖像數（probe）：其余圖像
比對算法：基于細節點匹配 + 歐式距離
閾值選擇：通過在驗證集上調參獲得最優分界點

2.指標結果表：

3.實驗步驟
3.1 原圖

3.2 灰度化

3.3 歸一化

3.4 指紋增強

3.5 二值化

3.6 細化

3.7 特征點提取

3.8 指紋匹配

系統實現

本系統完全基于MATLAB平臺開發，主要集成以下腳本與模塊：

研究結論

本項目圍繞指紋識別系統的設計與實現，完成了從圖像采集、預處理、特征提取到匹配判定的完整流程，構建了基于 MATLAB 的原型系統，并實現了圖形用戶界面操作。在圖像處理方面，項目采用灰度歸一化、去噪、脊線增強與 ROI 提取等方法，有效提升了圖像質量；在特征提取方面，基于細節點（端點、分叉點）構建了標準化模板，并結合歐式距離等算法實現了匹配功能。通過在 FVC 數據集上的實驗驗證，系統達到了 96.00% 的識別準確率，誤識率和漏識率分別為 2.00% 和 4.00%，驗證了方法的可行性與有效性。整體而言，本項目系統結構清晰、功能完整，具備良好的實驗性能和擴展潛力，為后續深入研究和實際應用奠定了基礎。

實驗環境

硬件配置如表：實驗所用硬件平臺為惠普（HP）暗影精靈10臺式機整機，運行 Windows 11 64 位操作系統，作為模型訓練與測試的主要計算平臺，能夠良好支持Matlab的開發需求。

官方聲明

實驗環境真實性與合規性聲明：
本研究所使用的硬件與軟件環境均為真實可復現的配置，未采用虛構實驗平臺或虛擬模擬環境。實驗平臺為作者自主購買的惠普（HP）暗影精靈 10 臺式整機，具體硬件參數詳見表。軟件環境涵蓋操作系統、開發工具、深度學習框架、MATLAB工具等，具體配置詳見表，所有軟件組件均來源于官方渠道或開源社區，并按照其許可協議合法安裝與使用。

研究過程中嚴格遵循學術誠信和實驗可復現性要求，確保所有實驗數據、訓練過程與結果均可在相同環境下被重復驗證，符合科研規范與工程實踐標準。

版權聲明：
本算法改進中涉及的文字、圖片、表格、程序代碼及實驗數據，除特別注明外，均由7zcode.張家梁獨立完成。未經7zcode官方書面許可，任何單位或個人不得擅自復制、傳播、修改、轉發或用于商業用途。如需引用本研究內容，請遵循學術規范，注明出處，并不得歪曲或誤用相關結論。

本研究所使用的第三方開源工具、框架及數據資源均已在文中明確標注，并嚴格遵守其相應的開源許可協議。使用過程中無違反知識產權相關法規，且全部用于非商業性學術研究用途。