指纹识别产品系统

项目简介：基于 Python（OpenCV、NumPy、SciPy）实现完整的指纹图像预处理与特征提取系统，涵盖“增强—细化
—特征检测”全流程。通过 Gabor 滤波、局部标准差分割、细化模板等算法提升脊线清晰度，并从 DB3（FVC2000）数据集中提取端点/分叉点等关键特征，特征检测准确率可达约 98%，系统支持 GUI 可视化操作与分步处理展示。 工作内容：独立完成指纹图像增强、脊线细化与关键特征提取算法开发；实现 Gabor 增强、迭代细化、3×3 邻域特
征点分类与方向估计；构建可视化 GUI，实现原图、增强图、细化图与特征结果实时展示；在 FVC2000 数据集上完
成效果评估，分析噪声、模糊等情况下的鲁棒性表现，并提出脊线修复等进一步优化方案。

项目简介：基于 Python（OpenCV、NumPy、SciPy）实现完整的指纹图像预处理与特征提取系统，涵盖“增强—细化
—特征检测”全流程。通过 Gabor 滤波、局部标准差分割、细化模板等算法提升脊线清晰度，并从 DB3（FVC2000）数据集中提取端点/分叉点等关键特征，特征检测准确率可达约 98%，系统支持 GUI 可视化操作与分步处理展示。 工作内容：独立完成指纹图像增强、脊线细化与关键特征提取算法开发；实现 Gabor 增强、迭代细化、3×3 邻域特
征点分类与方向估计；构建可视化 GUI，实现原图、增强图、细化图与特征结果实时展示；在 FVC2000 数据集上完
成效果评估，分析噪声、模糊等情况下的鲁棒性表现，并提出脊线修复等进一步优化方案。

项目简介：基于 Python（OpenCV、NumPy、SciPy）实现完整的指纹图像预处理与特征提取系统，涵盖“增强—细化
—特征检测”全流程。通过 Gabor 滤波、局部标准差分割、细化模板等算法提升脊线清晰度，并从 DB3（FVC2000）数据集中提取端点/分叉点等关键特征，特征检测准确率可达约 98%，系统支持 GUI 可视化操作与分步处理展示。 工作内容：独立完成指纹图像增强、脊线细化与关键特征提取算法开发；实现 Gabor 增强、迭代细化、3×3 邻域特
征点分类与方向估计；构建可视化 GUI，实现原图、增强图、细化图与特征结果实时展示；在 FVC2000 数据集上完
成效果评估，分析噪声、模糊等情况下的鲁棒性表现，并提出脊线修复等进一步优化方案。