毕业设计掌纹识别技术开题报告
基于指形和掌纹的多生物特征识别技术研究的开题报告
基于指形和掌纹的多生物特征识别技术研究的开题报告一、研究背景和意义随着现代科技的不断进步，生物识别技术被广泛应用于各个领域。
传统的单生物特征识别技术（如指纹识别）已不能满足需求，多生物特征识别技术逐渐成为研究热点。
指形和掌纹是人体上常见的两种生物特征，具有独特性、不易被复制和变化的特点，成为多生物特征识别技术的研究方向之一。
本研究旨在探究基于指形和掌纹的多生物特征识别技术，为实现高效、安全和准确的身份认证提供技术支持。
此外，基于指形和掌纹进行多生物特征识别还可应用于犯罪侦破、授权管理等领域。
二、研究目标和思路1. 研究目标：（1）建立基于指形和掌纹的多生物特征识别系统；（2）分析指形和掌纹特征的提取、分类和匹配算法；（3）探索多生物特征融合策略，选择最佳融合算法。
2. 研究思路：（1）实现指形和掌纹的图像采集与处理。
在人体指纹和掌纹的表面接触式识别中，需要通过高清摄像机采集手指和掌心的图像。
通过图像处理技术提取指形和掌纹特征。
（2）建立基于指形和掌纹的多生物特征识别算法模型。
指形和掌纹特征提取通过图像处理、特征提取算法，特征分类和匹配通过机器学习和模式识别算法实现。
（3）优化多生物特征融合策略。
针对不同特征维度、权重和差异性，选择最佳融合算法，并对多生物特征识别系统进行测试和优化。
三、研究方法和预期成果1. 研究方法：（1）利用高清摄像机采集手指和掌心图像（2）建立指形和掌纹特征提取模型（3）运用机器学习和模式识别算法分类和匹配特征（4）利用多生物特征融合算法融合特征2. 预期成果：（1）建立基于指形和掌纹的多生物特征识别系统，实现准确、快速的身份认证；（2）运用图像处理、机器学习和模式识别算法，对指形和掌纹特征进行提取、分类和匹配，并优化多生物特征融合策略；（3）探究多生物特征识别系统的应用场景及潜在价值，并在实际应用中进行验证。
四、研究难点和创新点1. 研究难点：（1）指形和掌纹图像的高效采集与处理；（2）指形和掌纹特征的提取、分类和匹配算法研究；（3）多生物特征融合策略的选择和优化。
掌纹的模糊识别方法研究的开题报告
掌纹的模糊识别方法研究的开题报告
一、研究背景和意义
掌纹是指人体掌心与手指的皮肤上的纹路形状。
掌纹是人体的自然标志之一，自然生成、不可变动，是身份认证、鉴别个体的生物特征，具有独一无二的特性。
随着现代科技的发展，掌纹识别技术日益成熟，成功应用于犯罪侦查、人口普查、银行、医院、车站等各个领域，成为一种有效的身份鉴别手段。
然而，由于掌纹数据质量、采集方式等的差异，掌纹图像在图像质量方面存在不同程度的模糊现象，导致掌纹识别的精度和可靠性大幅下降，使得掌纹识别的应用受到一定限制。
因此，如何提高掌纹识别的准确性和可靠性，成为了一个值得研究的问题。
二、研究目的和内容
本文旨在研究掌纹图像的模糊识别方法，提出一种基于深度学习的掌纹模糊识别算法，以提高掌纹识别的精度和可靠性，具体包括以下内容：
1. 搜集掌纹图像数据，对掌纹图像进行预处理，例如去噪、增强等，为模糊掌纹的识别打下良好的基础。
2. 研究深度学习算法在掌纹模糊识别中的应用，探讨卷积神经网络（CNN）在掌纹识别中的应用。
3. 针对掌纹图像的模糊问题，提出一种基于深度学习的掌纹模糊识别算法，包括特征提取、分类等环节，并通过实验验证其有效性和可靠性。
4. 对比实验，比较本文提出的掌纹模糊识别算法与传统的掌纹识别方法的准确性和鲁棒性。
三、预期成果和意义
本文所提出的基于深度学习的掌纹模糊识别算法，将可有效地提升掌纹识别的准确性和可靠性，具有重要的理论意义和实际应用价值。
对于安全保障、社会管理、商业服务等领域的身份鉴别问题，都将起到积极的促进作用。
同时，本文还将对深度学习在图像处理中的应用进行探讨，为深入研究深度学习算法在其他领域的应用提供经验和思路。
掌纹图像在身份识别和认证中的应用的开题报告
掌纹图像在身份识别和认证中的应用的开题报告一、研究背景身份识别和认证是现代社会中至关重要的应用。
在各种场景中，如金融、医疗、政府服务等，需要确保人们的身份信息被安全地验证。
掌纹图像是一种独特的生物特征，可以用于身份认证。
掌纹图像具有不可复制、高精度、便携性好等特点，因此在身份认证中应用广泛，成为近年来国内外研究领域的一个热点。
二、研究目的本课题旨在探究掌纹图像在身份识别和认证中的应用，通过对掌纹图像的特点和算法的研究，实现掌纹图像的特征提取、识别和认证。
三、研究内容1.掌纹图像的特点介绍掌纹图像的特点，如生物特征的不可复制性、掌纹特征与个体身份之间的关联性、掌纹图像的便携性等。
2.掌纹图像的特征提取介绍掌纹图像的特征提取方法，包括全局特征提取和局部特征提取。
全局特征提取主要是通过将掌纹图像转换为直方图、灰度共生矩阵、小波变换等特征来进行特征提取；局部特征提取主要是通过提取掌纹的特殊区域来进行特征提取。
3.掌纹图像的识别和认证介绍掌纹图像的识别和认证方法，包括基于模板匹配的识别方法、基于特征提取的识别方法、基于深度学习的识别方法等。
其中，基于特征提取的识别方法常常结合分类器、支持向量机等算法进行分类，以实现掌纹图像的识别和认证。
四、研究意义本研究可以提高身份认证的精度和安全性；可以推动掌纹图像在各领域的应用，包括金融、医疗、政府服务等，带来更多的便捷和安全保障。
五、研究方法本研究主要采用文献调研、数据收集、算法分析和实验验证等方法。
通过分析和比较现有的掌纹图像算法，得出最优解决方案，并进行实验验证，验证掌纹图像在身份认证中的应用效果。
六、论文结构本论文将分为五个部分：绪论、掌纹图像的特点、掌纹图像的特征提取、掌纹图像的识别和认证、结论和展望。
其中，绪论部分主要阐述本课题的研究背景和研究意义；掌纹图像的特点部分主要介绍掌纹图像的基本特征；掌纹图像的特征提取部分主要介绍掌纹图像的特征提取方法；掌纹图像的识别和认证部分主要介绍掌纹图像的识别和认证算法；结论和展望部分主要对本研究进行总结和展望。
掌纹识别系统的研究的开题报告
掌纹识别系统的研究的开题报告题目：掌纹识别系统的研究一、研究背景随着科技的不断发展，人们对安全性越来越重视。
传统的身份识别方式如密码、卡片等都存在一定的安全风险，同时也会带来不便。
因此，生物特征识别技术成为人们研究的热点。
掌纹作为人体独特的生物特征，可以用于身份识别，其准确率和安全性都很高。
掌纹识别技术得到了广泛的关注和应用。
二、研究目的本项目旨在研究掌纹识别技术，开发一款可靠、高效、安全的掌纹识别系统，解决传统身份识别方式的不安全和不便问题，为人们的生活和工作提供更加便捷、高效的解决方案。
三、研究内容本研究将采用掌纹图像预处理、掌纹图像特征提取、掌纹图像匹配等技术方法，通过对掌纹图像进行分析和处理，提取出不同掌纹之间的特征差异。
通过这些特征差异，建立掌纹数据库，并使用掌纹识别算法，实现掌纹的识别和身份验证功能。
四、研究步骤1. 收集掌纹图像数据集，建立掌纹图像数据库。
2. 对掌纹图像进行预处理，包括去噪、去除阴影和归一化等。
3. 利用特征描述器对掌纹图像进行特征提取。
4. 建立掌纹数据库，并使用掌纹识别算法实现掌纹的匹配和身份验证。
5. 对掌纹识别系统进行实验验证，测试其准确率、鲁棒性和安全性。
五、预期成果本研究将开发出一款可靠、高效、安全的掌纹识别系统，具有较高的识别准确率和鲁棒性，在实际生活和工作中具有广泛的应用前景。
同时，本研究将在掌纹识别领域做出一定的贡献，促进生物特征识别技术的发展和应用。
六、研究意义本研究不仅解决了传统身份识别方式的不安全和不便问题，还为掌纹识别技术的发展和应用提供了新的思路和方法。
该技术可广泛应用于金融、安保、智能认证等领域，提高人们的生活和工作质量，促进社会的发展进步。
基于纹线投影特征的掌纹识别方法研究的开题报告
基于纹线投影特征的掌纹识别方法研究的开题报告一、选题背景及研究意义掌纹作为生物特征之一，一直以来都被广泛应用于个人身份验证、犯罪侦查和居民管理等领域。
其中，掌纹识别技术因其高准确性、稳定性和便捷性，成为了最常用的生物识别技术之一。
目前，掌纹识别技术已经被应用于各种场合，例如银行卡取款、安全门禁、企业考勤等。
传统的掌纹识别方法主要基于掌纹纹线纹路的特征。
然而，由于掌纹的纹路特征容易受到伪造和修饰的影响，因此，掌纹识别系统的识别率并不高，尤其是在噪声和变形等情况下。
为了克服这些限制，学者们提出了基于纹线投影特征的掌纹识别方法。
这种方法通过将掌纹图像转化为纹线投影图像，然后提取其一些具有稳定性的特征来进行掌纹识别。
与传统掌纹识别方法相比，基于纹线投影特征的掌纹识别方法具有更高的准确度和稳定性，能够有效地识别噪声和变形。
因此，本研究旨在深入研究基于纹线投影特征的掌纹识别方法，提高掌纹识别的准确率和稳定性，为掌纹识别技术的应用提供更加可靠和有效的解决方案。
二、主要研究内容本研究的主要研究内容包括：1. 基于纹线投影的掌纹特征提取方法研究。
通过将掌纹图像转化为纹线投影图像，提取具有稳定性的特征来进行掌纹识别，并对这些特征进行深入研究，找出最具有区分力的特征。
2. 基于特征选择算法的掌纹识别模型构建研究。
通过选取最具有区分力的特征，建立掌纹识别模型，并对模型进行训练和测试，提高掌纹识别的准确率和稳定性。
3. 基于纹路匹配算法的掌纹匹配研究。
将提取的掌纹特征与参考掌纹进行匹配，找出最相似的掌纹，并进行识别和验证。
三、研究方法和技术路线本研究的研究方法主要包括图像处理、特征提取、模型构建和匹配算法等。
具体技术路线如下：1. 对掌纹图像进行预处理，包括图像增强、二值化、去噪等步骤。
2. 将处理后的掌纹图像转化为纹线投影图像，提取具有稳定性的纹线投影特征。
3. 对提取到的特征进行预处理和特征选择，选取具有区分力的特征。
基于掌纹自动识别的图像特征抽取方法模型的设计与实现的开题报告
基于掌纹自动识别的图像特征抽取方法模型的设计与实现的开题报告一、选题背景和意义随着科技的不断发展，人们对于信息安全的需求也逐渐增加。
而掌纹作为一种天然的生物特征，已经被广泛用于身份识别和生物识别等领域中。
因此，基于掌纹自动识别的图像特征抽取方法已经成为一个研究的热点问题。
本课题的研究目的是为了设计实现一种高效准确的基于掌纹自动识别的图像特征抽取方法模型，以解决现有生物特征识别技术中存在的安全性、鲁棒性、准确性不足等问题，提高信息安全的水平，满足人们现代信息安全的需求。
二、研究内容和方法2.1 研究内容本课题主要研究以下内容：（1）掌纹图像特征的提取和表示方法的研究通过对掌纹图像的特征提取和表示方法进行研究，以获取掌纹图像的特征信息，包括纹线、纹型、特征点等。
（2）基于深度学习的掌纹自动识别模型的构建基于卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型，构建针对掌纹的自动识别模型，以提高识别准确度。
（3）掌纹自动识别模型的实现利用Python等编程语言，实现掌纹自动识别模型，并进行模型测试和优化。
2.2 研究方法本课题主要采用以下方法：（1）文献研究法通过阅读国内外相关文献和论文，对基于掌纹自动识别的图像特征抽取方法进行深入研究，包括算法原理、优缺点等，为后续的模型设计和实现提供参考。
（2）掌纹图像数据采集通过采集掌纹图像数据，建立掌纹图像数据库，为后续的特征提取和自动识别模型构建提供数据支持。
（3）图像处理和特征提取通过对掌纹图像进行图像处理，采用特征提取算法，提取掌纹图像的特征信息，为后续的自动识别模型构建提供特征数据。
（4）掌纹自动识别模型构建和测试通过深度学习理论和方法，构建基于掌纹的自动识别模型，并进行模型测试和优化。
三、预期成果及贡献3.1 预期成果本课题预期取得以下成果：（1）一种基于掌纹的图像特征抽取方法模型，该模型可准确提取掌纹图像的特征信息。
（2）一种基于深度学习的掌纹自动识别模型，该模型可准确识别掌纹图像。
基于掌纹技术的网络和IC卡身份认证系统的研究与实现的开题报告
基于掌纹技术的网络和IC卡身份认证系统的研究与实现的开题报告一、研究背景随着互联网的迅速发展，网络安全问题也日益突出。
网络中存在着大量的虚拟身份，而这些虚拟身份的真实性却无法得到有效确认，从而给网络安全带来严峻挑战。
身份验证技术是保障网络安全的重要手段之一，而基于掌纹的身份认证技术因其准确度高、便捷易用等优点逐渐得到广泛关注和应用。
本研究的目的是探索并实现一种基于掌纹技术的网络和IC卡身份认证系统，为网络安全提供一种高效可靠的身份验证方法。
二、研究内容1. 掌纹图像采集与处理技术：利用数字相机对用户的掌纹图像进行采集，并对采集的掌纹图像进行预处理，提取出有效的掌纹特征。
2. 掌纹特征提取和匹配算法研究：利用图像处理算法实现对掌纹图像的特征提取，然后采用特征匹配算法对掌纹进行识别和验证。
3. 基于IC卡的身份认证技术研究：设计IC卡的读取程序，实现对IC卡芯片信息的读取和验证，以确保用户持有的IC卡是有效的。
4. 基于网络的身份认证系统设计与实现：建立一个基于网络的身份认证系统，实现用户注册、登录、授权等功能，并采用掌纹和IC卡相结合的方式进行身份认证。
三、研究意义本研究的首要意义在于探索一种高效、安全、便捷的身份认证方式，为网络安全提供一种新的保障机制；其次，本研究还可为掌纹识别技术的应用提供新的思路和方法，促进其在实际应用中的推广和发展；同时，该研究还可为IC卡和网络安全相关领域的研究提供参考和借鉴。
四、预期结果本研究的预期结果是设计和实现一种基于掌纹技术和IC卡的网络身份认证系统，该系统能够有效地进行身份验证，可以广泛应用于各类网络应用中，在提高网络安全保障的同时，提高用户的使用便捷性和舒适度。
同时，该研究还有望为掌纹识别技术和身份认证领域的相关研究提供新的思路和方法。
仿生模式识别在掌形识别中的应用研究的开题报告
仿生模式识别在掌形识别中的应用研究的开题报告一、选题背景人类的手掌具有独特的形态，每个人的手掌纹路都不同，因此可以利用手掌的形态特征来进行身份认证和访问控制。
掌形识别是一种生物识别技术，已经在生物特征识别领域得到广泛应用。
然而，现有的掌形识别系统在复杂的环境下，如室外光线环境和手部姿势变化等方面仍然存在一定的误差和缺陷。
因此，将仿生模式识别方法应用于掌形识别系统中，可以提高掌形识别的精确度和稳定性。
二、选题意义掌形识别技术具有不间断的发展和完善需求，因为它在许多领域中都有潜在应用。
例如，在安全访问控制系统中，使用掌形识别可以避免身份伪造，保护财产和生命安全。
因此，将仿生模式识别方法应用于掌形识别系统中，可以提高掌形识别的准确性和鲁棒性，进一步发展掌形识别技术。
三、研究目标和内容本研究的主要目标是探讨仿生模式识别方法在掌形识别系统中的应用，以提高掌形识别的精确性和稳定性。
研究内容包括以下几个方面：1.综述掌形识别技术的现状及未来发展趋势；2.介绍仿生模式识别的定义、原理以及在生物特征识别中的应用研究现状；3.设计掌形图像采集系统，并采集手掌图像；4.利用特征提取算法提取掌纹特征，分析不同算法的优劣；5.利用仿生模式识别方法进行掌形识别，对比传统方法和仿生模式识别方法的精度和稳定性；6.对实验结果进行分析和总结，提出改进和优化措施。
四、预期成果和创新点本研究的预期成果包括：1.设计并实现一套高精度、鲁棒性强的掌形识别系统；2.提出基于仿生模式识别的掌形识别方法，并与传统方法进行对比；3.验证仿生模式识别方法在掌形识别精确度和稳定性方面的优势；4.为掌形识别技术的发展提供新的思路和方法。
研究的创新点在于，结合仿生模式识别方法，提高掌形识别系统的精度和稳定性，为掌形识别技术的发展提供新的思路和方法。
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本文共分五章，各章节的内容安排如下：
第一章绪论。
本章首先简要概述本课题的研究背景及意义，然后回顾生物识别技术、掌纹识别技术发展历程，随后重点介绍了掌纹识别技术的研究现状。
第2章掌纹图像的预处理。
在本章中，重点阐述了掌纹识别系统的相关背景知识，主要对掌纹数据库和
图像预处理相关方法做了详细介绍。
[7] W. X. Li, D. Zhang, Z.Q. Xu., Palmprint Identification by Fourier Transform. International
Journal of Pattern Recognition and Artifical Intelligence 2002, 16(4), 417-432.
3)用最大内切圆确定掌纹有效区域[6]
用内切圆确定掌纹有效区域是文献【6】中介绍的一种新方法，该方法同样首先是用边缘检测算法求得边缘图，然后再在手掌内寻求最大内切圆(半径和圆心)，从而分割出掌纹有效区域。
3、掌纹图像特征提取与匹配
掌纹图像是种近似的纹理周期性图案，掌纹图像中不同区域的纹线方向和空间频率代表着掌纹图像内在的特征。针对掌纹图像的特点，已提出了下面几种代表性的掌纹图像识别。
2.手掌上有几条大的主线和很多的皱折线，这样的线特征是掌纹所独有的，具有很强的区分能力和抗噪声能力，并且可以在低分辨率、低质量的掌纹图像中提取出来；
3.掌纹具有唯一性；
4.相比其他生物识别技术，掌纹图像采集设备的价格要廉价得多，并且使用方便，更容易被用户接受。
二、掌纹识别技术的研究现状
掌纹识别作为生物特征识别技术是近年来发展起来的新兴技术，在国内，香港理工大学与清华大学率先提出利用掌纹进行身份识别的思想，对掌纹的基本特征和特点作了全面的总结，开辟了掌纹识别研究的新领域。经过十几年的发展，掌纹识别技术已经逐步进入成熟阶段。香港理工大学生物识别研究中心设计和开发了世界上第一套民用联机掌纹识别系统，建立了世界上最大的掌纹图像数据库。该数据库有10万多个样本，2003年在网上发布了收割掌纹数据标准库。目前，掌纹识别作为生物特征识别家族的重要成员，已在国际上得到公认，并产生了较大的影响。
参考文献：
[1]ZHANG D. Biometrics-a unique authentication approach[R].Hongkong:HKCS-ISSG,2004.
[2]SHU W,ZHANG D. Automated personal identification by palmprint[J].Optical Engineering,1998,37(8):2359-2362.
1)基于Fourier变换的识别[7]
首先应用Fourier变换将掌纹图像变换到频域，然后在频域中进行特征提取和描述。由于Fourier变换丢失了掌纹纹线的位置和细节信息，使得提取出来的特征不够直观。
2)基于2D Gabor变换的识别[8]
首先运用扩展后的2D Gabor相位编码进行掌纹的特征提取和描述(纹线特征分为实部和虚部)，然后使用一种规范化汉明距离进行匹配，处理速度较快。Gabor变换确实能反映出图像信号在任意局部范围的频域特性，这是它比Fourier变换优越之处，但这种方法不能实现多分辨率分析，会丢失一些纹理信息。
第四章实验结果及分析
文
献
综
述
、
参
考
文
献
人们对生物特征识别技术的研究从1960年开始[1]，2003年6月联合国国际民用航空组织公布其生物特征识别技术的应用规划，在用户护照上加入如指纹、虹膜等生物特征。刑事技术部门在提取和比对现场痕迹时经常发现犯罪分子遗留的掌纹痕迹，如果不对其加以应用，将可能会损失纹型信息的30%。事实上，人手掌纹识别这一领域一直是空白，直到1998年出现第一篇关于掌纹识别技术的论文[1,2]。
掌纹识别的技术主要包括：掌纹图像采集、掌纹图像预处理、掌纹特征的提取、掌纹特征识别。本文主要从掌纹图像的预处理算法、掌纹图像的特征提取和掌纹图像的特征识别算法三个方面分析掌纹识别技术的研究现状。
预处理的目的是消除掌纹图像中的无关信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而使所采集的掌纹图像能方便地对图像后续处理。掌纹图像的预处理包括以下几个方面：掌纹图像的定位分割、掌纹图像的去噪、掌纹图像的增强。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ1)用三个关键点检坐标系[4]
在两个手指相交的地方定三个点，1、3连线为Y轴，过点2且垂直于Y轴的直线为X轴建立坐标系，进而在该坐标系下分割出大小为128×128的掌纹中心区域。
2)用最大正方形确定掌纹关键区域
Poon[5]等提出了一种划分掌纹中心区域的方法。他们将掌纹的中心区域划分为多个椭圆形半环，每个椭圆形半环再分为多个小块，对每个小块分别提取特征。这样划分的优点是可以减小旋转产生的影响。
4)基于二维PCA的掌纹识别方法研究【11】
主成分分析采取一种降维的方法，找出几个综合因子来代表原来众多的特征，使这些综合因子尽可能地反映原来变量的信息，且彼此之间互不相关，从而达到简化的目的。
掌纹识别技术是近年来新兴的一种身份识别方法，是对现有的生物识别技术的重要补充，有广泛的用用前景，值得深入研究。
掌纹图像的预处理过程包括阈值分割、图像滤波、关键点检测和提取ROI区
域等。预处理是对掌纹图像获取和特征提取的有效衔接，一方面去除了采集设备
引入的随机噪声，另一方面得到可供有效特征提取的数据块。
第三章掌纹图像特征的提取。
本章首先简要介绍小波变换的概念，同时介绍了多分辨率分析以及信号的小波分解与重构的相关理论。接下来针对掌纹图像信号，介绍了基于掌纹图像的多小波分解理论，同时提出相应的方法处理多小波变换之后的图像；在手掌的特征图像经过多小波分解后，提取其与手掌纹线相关的子区域，并将这些子区域备用于手掌特征纹线的辅助匹配。
在基于人手特征的身份鉴别技术中，指纹识别是使用的最早、最广泛，也是最为成熟的生物识别技术。随着应用的推广，指纹识别的不足也越来越显现出来。最明显的的是指纹识别的验证系统局限于指纹质量较好的群体。虹膜识别系统用普通的相机无接触式地摄取虹膜图像，不会像角膜识别那样有传播疾病的危险。而且虹膜特征的高稳定性也带来了识别系统的高识别率。但是，虹膜识别系统的造价一般非常昂贵，也影响了其商业上的广泛推广。人脸识别是获取人脸图像，提取面部特征来进行身份鉴别和验证。人脸表情的变化严重影响了识别率的提高。目前为止，还不能肯定人脸识别技术能得到广泛的应用。手形识别技术是最早引入商业应用的生物识别技术，手形特征稳定性高，不易随外在环境或生理变化而改变使用方便。但现有的手形识别系统也存在成本较高、精度较低等缺点，并且手形特征的独特性很难得到保证。
[6]Liambas C, Tsouros C. An algorithm for detecting hand ori-entation and palmprint location from a highly noisy image.In: Proceedings of IEEE International Symposium on Intel-ligent Signal Processing. Alcala De Henares, Spain: IEEE,2007. 1 6
[4]王涛，李文新.一种基于小波变换的掌纹识别新方法[A].第四届生物识别学术会议论文集[C].北京：清华大学出版社，2003.
[5]Poon C, Wong D C M, Shen H C. A new method in locating and segmenting palmprint into region-of-interest. In: Pro-ceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition. Washington D. C., USA: IEEE, 2004. 533 536
西南交通大学电气工程学院本科毕业设计(论文)开题报告
毕业设计
论文题目
掌纹图像预处理及关键区域提取技术研究
学生姓名
学生学号
校内指导
教师姓名
学生专业
电子信息工程
校外指导
教师姓名
校外毕业
实习单位
题目性质
工程设计理论研究科学实验软件开发综合应用
资料情况
1、设计任务书有无
2、外文资料翻译完成未完成
3、毕业设计指导日志认真填写未填写
[3]David Zhang , Wai-Kin Kong , Janc You , ang Michacl Wong . Online Palmprint Identification[J] . IEEE Transactions on Pattcrn Analysis and Machine Intelligence . 2003,25(9):1041-1050.
3)基于小波变换的识别[9]
小波分析[10]是一种有效的多分辨率分析工具，在人体生物特征识别方面，小波变换得到了有效的应用。在掌纹图像特征提取技术中，利用小波变换将掌纹图像定义了一种多分辨率的纹理特征——小波能量特征，该特征是将各级小波分解的细节图像分块后计算出来的，可反映掌纹纹理能量的不同位置、不同方向、不同分辨率下的分布情况，从而很好地刻画掌纹图像特征。
1、掌纹图像获取
掌纹识别的第一步是采集掌纹，并储存成数字图像。香港理工大学和哈尔滨工业大学联合研制的基于CCD的联机掌纹采集设备[3]可实时的获取高质量的掌纹图像，为联机掌纹识别技术的研究打下了硬件基础。
2、掌纹图像预处理
为减少掌纹图像采样过程中引进的旋转、平移、扭曲等非线性因素的影响，必须为掌纹特征提取和匹配提供基准。掌纹图像经预处理(如图像增强、滤波、二值化、细化、分割等)后分割出掌纹中心区域，减少了不必要的噪声干扰，降低了后续工作的复杂度，在掌纹识别技术中具有非常重要的意义。综合国内外掌纹识别技术的研究现状，介绍以下三种典型预处理方法。