掌纹识别

这是一份基于Matlab的掌纹识别代码，用于实现掌纹分割和ROI提取。论文引用包括A. Genovese等人在IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2019年发表的《PalmNet: Gabor-PCA卷积网络用于非接触式掌纹识别》以及2019年IEEE国际计算智能大会上发表的《Touchless palmprint and finger texture recognition: A Deep Learning fusion approach》。详细文献链接请参考DOI: 10.1109/TIFS.2019.2911165。

MATLAB手掌纹点标记工具MarkToolForPalmprintPoint是一个用于标记手指间隙点或类似标记的MATLAB GUI工具。最新版本可在此处找到：要求MATLAB（在Windows中，请将显示设置为100％以完全显示GUI）。对于小屏幕笔记本，请使用“SmallScreenUI”文件夹中的fig文件。使用方法：1. 下载并解压图片源代码到文件夹中。启动MATLAB并运行main.m。输入包含图像的文件夹路径，或使用“选择文件夹”按钮选择。选择正确的图像格式后，单击“读取”按钮。使用“上一个”和“下一个”按钮或向左和向右箭头键浏览图像。程序按顺序读取相应格式的图像，并显示总数。第一张图像自动加载到轴上，其顺序和名称显示在轴下方。2. 标记标记后，单击左键在图像上标记点。右键单击标记可删除。完成标记后，按键盘上的“保存”按钮或“E”键将标记保存到文件。标记由点、圆和右下角的索引号组成。

随着技术的进步，生物识别技术中的指纹识别设备已经成为安全领域的重要组成部分。这些设备利用个体独特的生物特征来确认身份，从而保障数据和设备的安全。

在 MxN 棋盘上，每个方格都包含一个字母。从任意方格出发，按如下规则构成单词：- 每次选取相邻 8 个方格中的一个方格（不能选取已选过的方格）- 依次循环，形成一个字母序列

MATLAB 编程，用于在夜间识别车牌。

LDA分类算法是一种在人脸识别和表情识别中广泛应用的技术。它通过分析数据中的潜在语义结构，有效地提取和分类特征，从而实现精准的识别和分类。

本工具利用MATLAB开发，训练和识别手写数字模式。软件包含训练及测试图片，使用本工具能够获得高准确率的识别结果。详细信息请参阅附加文档。

在自动识别领域，数字图像识别的应用非常广泛。自动识别技术包含了敏感图片识别、文字识别、车牌识别、纸币识别、指纹识别、虹膜识别以及人脸识别。此外，它在工业中也有广泛应用，如产品检测、自动喷绘、自动焊接、自动装配，以及工业机器人的运用。这些技术帮助我们实现了高度自动化和智能化的操作，极大提高了工作效率。

安装Tesseract文本识别工具，版本为v5.0.1.20220118。

基于 MATLAB 平台的车牌识别系统 深入探讨技术细节 提供研究结果和分析