分析了LogGabor滤波器的性能，详述了用于指纹识别的LogGabor滤波器的构造方法，在此基础上提出了基于LogGabor滤波器的指纹纹理匹配算法。
首先采用了一种快速有效的参考点定位方法，在确定有效区域并归一化后，通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域，在频域进行logGabor滤波，最后在滤波图像中提取特征，并与传统方法作了比较。
实验结果表明，所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法，提高了指纹识别的准确率。
首先采用了一种快速有效的参考点定位方法，在确定有效区域并归一化后，通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域，在频域进行logGabor滤波，最后在滤波图像中提取特征，并与传统方法作了比较。
实验结果表明，所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法，提高了指纹识别的准确率。
2024/8/30 8:06:55
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数字图像处理的期末作业，matlabgui实现，对指纹图像进行特征点的抽取与编辑。
附件内包含源程序、研究报告、使用说明及测试图例。
指纹特征点(端点、分叉点)的抽取包括指纹增强、细化、抽取及伪特征点的消除。
编辑过程是图形界面编程，包括手动的增加、删除、移动特征点，最后将特征点坐标保存至TXT文档。
程序的缺陷在于伪特征点去除方法不够好。
另外注释不多，但较易看懂。
附件内包含源程序、研究报告、使用说明及测试图例。
指纹特征点(端点、分叉点)的抽取包括指纹增强、细化、抽取及伪特征点的消除。
编辑过程是图形界面编程，包括手动的增加、删除、移动特征点，最后将特征点坐标保存至TXT文档。
程序的缺陷在于伪特征点去除方法不够好。
另外注释不多，但较易看懂。
2024/8/22 12:45:44
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408张指纹图像，命名如：012_3_1表示：012表示编号为012人，3表示一个指头，1表示同一个指头的指纹图像；
又如012_5_4表示编号为012的人第5个指头的指纹图像。
诸如0012_3_1与012_3_1是同一幅图像，只不过012_3_1是0012_3_1的截图。
又如012_5_4表示编号为012的人第5个指头的指纹图像。
诸如0012_3_1与012_3_1是同一幅图像，只不过012_3_1是0012_3_1的截图。
2024/8/5 1:11:41
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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