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指纹识别系统是一个免费的工具，指纹识别和验证。
在我们的社会中达到了前所未有的程度与身份欺诈和个人对新兴的自动识别应用程序的日益重视，生物识别技术为基础的神器出山:www.shenqi73.com验证，尤其是基于指纹识别，得到了很多的关注。指纹代表的传统的方法有两个主要的缺点。对于相当一部分人口，表示明确完整的脊结构的指纹检测的基础上，是难以自动提取。
被广泛使用的的细枝末节表示不利用丰富的歧视性的指纹信息的一个重要组成部分。不能完全其特征在于本地脊结构的细节点。此外，基于特征点的匹配有两个含有不同数量的未注册的细节点的指纹图像快速匹配的难度。提出的基于过滤器的算法使用一组Gabor滤波器捕捉到作为紧凑型固定长度FingerCode的的指纹在局部和全局的细节。
指纹匹配基于两个相应FingerCodes之间的欧几里德距离，因此是非常快的。我们有能力实现了检定精度，这是最好的结果发表在公开文献中的细节问题为基础的算法只稍微逊色。我们的系统进行比一个国家的最先进的细枝末节为基础的系统，应用系统的性能要求并不要求一个非常低的错误接受率。最后，我们的匹配性能，可以提高相结合的互补性（特征点为基础，基于过滤器）的指纹信息匹配的基础上决定的。
指数：FingerCode，生物特征识别，指纹，流型，Gabor滤波器，匹配，质地，验证。
的定位，核心点的整个过程中最关键的一步。一个良好的匹配需要一个准确的定位，也必须避免这样的小错误。复杂的过滤技术的使用，可大大提高精度。在另一边，质量很差输入图像，传统的算法可能会失败，甚至使用分层的方法与多尺度滤波。
下面是一些主要特点的“指纹识别系统”：
·使用改进后的算法在指纹比对，强烈建议使用高性能的应用程序
·A广义和核心点定位算法的优化版本
·改进数据库
·演示代码（受保护的P-文件）绩效考核
·5.0二○○五年五月十五日合并技术大大提高。这种新的算法在FVC2004训练的指纹图像进行了测试。测试结果可应要求提供。请给我发电子邮件，以获得他们。
·图像分割的参数估计
·一种改进的算法被用来当旋转FingerCode添加到数据库中。现在，这个过程不会引入任何额外的噪音
·更快的指纹图像采集时，一个新的指纹图像被添加到数据库中的
·一维和二维递归Gabor滤波的实现
·优化像素明智的方向场估计（版本4.0 80aster比）
·在网络上可用的指纹数据库列表
·4.0 2005.03.21核心点检测，一种新的混合动力技术的基础上的一种改进算法
·更好的利用形态运算的指纹分割（二进制侵蚀和扩张）
·详尽的文件实施的算法
·改进的GUI
·更好的错误管理
·图像增强
·方向场估计
·3.0 2004年6月22日的主要错误修正
·新的GUI
·复杂的过滤技术
·改进的核心点确定
·对噪声的鲁棒性
·改变的模拟参数
·2.0 2003.11.30新的GUI
·8 Gabor滤波器0 22.5 45 67.5 90 112.5 135 157.5度
·进行在频域中的卷积
·数据库
·指纹比对
·错误管理
要求：
·MATLAB