掌紋識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)及算法的研究的開(kāi)題報(bào)告

掌紋識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)及算法的研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景和意義隨著科技的不斷進(jìn)步，掌紋識(shí)別作為一種生物識(shí)別技術(shù)，正在被越來(lái)越廣泛地廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如金融、安全等。與傳統(tǒng)的身份驗(yàn)證方法相比，掌紋識(shí)別具有高精度、高安全性、易于使用等優(yōu)點(diǎn)，因此越來(lái)越受到關(guān)注，并成為當(dāng)前生物識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。掌紋識(shí)別系統(tǒng)的核心是掌紋特征的提取和匹配。與其他生物識(shí)別技術(shù)相比，掌紋的特征更加復(fù)雜，因此在提取方面需要大量的算法和技術(shù)進(jìn)行支持。此外，掌紋識(shí)別涉及到許多問(wèn)題，例如圖像采集、預(yù)處理、特征提取和分類等。因此，對(duì)掌紋識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)及算法的研究，對(duì)提升掌紋識(shí)別的準(zhǔn)確度和效率具有重要意義。本研究的目的是探討掌紋識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)及算法的研究，以提高掌紋識(shí)別的應(yīng)用水平，為相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供參考。二、研究?jī)?nèi)容（一）掌紋的特征提取方法1.基于幾何形狀的特征提取方法；2.基于頻率分析的特征提取方法；3.基于小波變換的特征提取方法；4.基于局部特征的特征提取方法。（二）掌紋匹配算法1.基于傳統(tǒng)的相似性度量算法；2.基于深度學(xué)習(xí)的匹配算法；3.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匹配算法；4.基于多尺度空間映射的匹配算法。（三）掌紋圖像處理1.噪聲濾波處理；2.圖像增強(qiáng)處理；3.圖像配準(zhǔn)處理；4.圖像分割處理。三、研究方法本研究采用實(shí)驗(yàn)研究的方法，通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察、分析和總結(jié)，得出掌紋識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)及算法的研究結(jié)果。（一）數(shù)據(jù)采集本研究采用國(guó)內(nèi)外公開(kāi)數(shù)據(jù)集，并實(shí)現(xiàn)掌紋圖像采集設(shè)備，對(duì)掌紋圖像進(jìn)行采集。（二）數(shù)據(jù)處理對(duì)采集的掌紋圖像進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和匹配，借助計(jì)算機(jī)軟硬件進(jìn)行模擬和實(shí)驗(yàn)。（三）數(shù)據(jù)分析和總結(jié)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和總結(jié)，得出掌紋識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)及算法的研究結(jié)論。四、研究預(yù)期成果（一）提出一套高效、準(zhǔn)確的掌紋識(shí)別技術(shù)及算法；（二）驗(yàn)證提出的掌紋識(shí)別技術(shù)及算法的性能；（三）為掌紋識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用提供技術(shù)支撐；（四）為掌紋識(shí)別領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究提供參考。五、研究計(jì)劃（一）選題及立項(xiàng)：2021年1月～2021年3月（二）文獻(xiàn)綜述：2021年3月～2021年5月（三）數(shù)據(jù)采集：2021年5月～2021年7月（四）研究方法及算法的設(shè)計(jì)：2021年7月～2021年9月（五）實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析：2021年9月～2022年4月（六）論文撰寫和修改：2022年4月～2022年9月六、參考文獻(xiàn)[1]李輝.生物識(shí)別技術(shù)[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社,2006:105-130.[2]張薔薇,王超.掌紋識(shí)別技術(shù)研究綜述[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué),2019(9):77-83.[3]李秋生,吳平,張茂才.掌紋識(shí)別技術(shù)研究進(jìn)展[J].光學(xué)技術(shù),2019(12):39-45.[