随着生物特征识别技术的快速发展，指纹识别作为最广泛应用的身份验证方式之一，在安全领域、门禁系统及考勤管理等方面发挥着重要作用。本文基于 PyQt5 和 OpenCV 设计并实现了一种指纹识别系统，该系统提供了友好的 图形用户界面 (GUI)，并结合 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 算法 进行指纹特征提取和匹配，实现身份识别。
项目信息
编号：PCV-7
大小：4.9M
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.12
需要安装依赖包：
– pip install PyQt5== 5.15.11
– pip install opencv-python==4.11.0.86
– pip install numpy== 2.2.3
项目介绍
随着生物特征识别技术的快速发展，指纹识别作为最广泛应用的身份验证方式之一，在安全领域、门禁系统及考勤管理等方面发挥着重要作用。本文基于 PyQt5 和 OpenCV 设计并实现了一种指纹识别系统，该系统提供了友好的 图形用户界面 (GUI)，并结合 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 算法 进行指纹特征提取和匹配，实现身份识别。
系统主要由 图像加载、数据库管理、指纹特征比对及识别结果显示 等功能模块组成。用户可通过 PyQt5 界面选择待识别的指纹图像，并与数据库中的指纹模板进行比对，系统通过 FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) 匹配算法 计算匹配点数，从而判断身份。当匹配点数超过设定阈值时，系统返回对应身份信息，否则显示“Unknown”。
实验结果表明，该系统能够有效地提取指纹特征并进行匹配，具有一定的 鲁棒性和实用性。然而，受限于光照、指纹质量及图像预处理方法，系统在低质量指纹识别时仍存在一定误识率。未来研究可结合 深度学习技术 进一步提高识别精度，并优化指纹数据库管理，以提升系统的实用性和扩展性。
项目文档
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1.服务优势
2.联系方式
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运行效果
运行 fingerprint_gui.py
1.主界面
2.识别成功 Alice
3.识别成功 Bob
4.识别成功 David
5.识别不成功 Unknown
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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