指紋識別的第一步是指紋圖像的獲取，目前已經有多種指紋圖像的獲取方式，主要有光學指紋採集技術、電容式感測器指紋採集、溫度感測指紋獲取技術、超聲波指紋採集技術、電磁波指紋採集技術，獲得影象後進行預處理加工，要實現影象的灰度變換、分割、均衡化、增強、 細化等預處理步驟。首先要把指紋從整個圖案上分割出來， 背景圖和指紋分布圖的灰度是不同的，這就確定了兩者強度的區別， 利用梯度這個概念就能將指紋從背景圖中很好的分離開；均衡化是預 處理中的重要一步，在提取時根據環境的不同得到的指紋圖像不同區域的畫素分布點是不同的，均衡化就是將不同區域分布的畫素進行均值劃分得到亮度分布均衡的影象；為了便於特徵的提取，在幾步加工後的影象還要智慧型化增強，daugmann實現了利用gabor小波逼近的方法使指紋圖像的紋路線條更加清晰，即白的部分更白，黑的部分更黑，線條的邊緣分布更加平滑。
對於處理好的指紋圖像，指紋的紋路已經十分清晰，要進行指紋識別必須要進行特徵提取，分離出那些具體的特徵點來代替不同的紋路，首先提取指紋的特徵端點和叉點，將端點叉點影象進行九宮格分割，利用指紋特徵分布的灰度值是不同的這個特性，將指紋圖像的端點和叉點分離出來，對於奇異點的提取利用poincare公式，利用這個公式提取方向場周圍劇烈變化的點，我們在計算機中使用不同的演算法分別實現各個特徵點的提取過程。
最後將識別的指紋分類操作，指紋的分類是用採集的指紋特徵與資料庫中儲存的指紋特徵相比較，判斷是否屬於同一指紋，首先根據指紋的紋形進行粗匹配，進而利用指紋形態和細節特徵進行精確匹配給出相比較指紋的相似性程度。根據應用的不同，對指紋的相似性得分進行排序或給出是否為同一指紋的判決結果，指紋對比有兩種方式： 一對一比對是根據使用者從資料庫中檢索出待對比的使用者指紋，再與新採集的指紋比對；一對多比對是新採集的指紋和資料庫中的所有指紋逐一比對。
i = imread(filename);
% 預處理
i1 = imgpreprocess(i);
% 提取端點+交叉點
pts = getpoint(i1);
% 影象平滑
[i2, pts1] = imgsmooth(i1, pts);
% 清理邊界特徵點
pts2 = clearimgborder(i2, pts1);
% 提取特徵
[pts3, err2] = getfeatherpts(i2, 8, pts2, 60);
num=20;
% 提取特徵資訊
pts4 = matchbytri(pts3(1,1), pts3(1,2), pts1, 40);
d = matchbydis(pts3(1,1), pts3(1,2), num, i2);
f1 = length(find(pts4(:,3)==2));
f2 = length(find(pts4(:,3)==6));
vec = [d f1 f2];
s(i).vec = vec;
s(i).name = filenamelist(i,:);
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