指纹与人脸中特征提取及识别研究的开题报告.docx

指纹与人脸中特征提取及识别研究的开题报告

一、研究背景

指纹和人脸是目前广泛使用的生物识别技术，具有不可复制性、高度可信度、易于获取等优势。指纹识别是根据指纹上细微的纹路来进行识别，而人脸识别则是根据人脸各部分的特征来进行识别。这两种生物识别技术应用广泛，如智能手机、银行卡、门禁系统等领域都有应用。

然而，随着技术的发展，生物识别技术也遇到了一系列问题，其中特征提取和识别准确率是最为突出的问题之一。近年来，随着深度学习的发展，深度神经网络被广泛应用于生物识别领域，并取得了一系列重大突破。因此，本文将研究指纹与人脸中的特征提取和识别技术，以提高识别准确率和识别速度。

二、研究目的和意义

本文的主要研究目的是探索指纹与人脸中的特征提取和识别技术，将深度学习应用于生物识别领域，并分析两种技术的优劣和适用场景。本研究的意义在于：

1.提高指纹与人脸识别的准确率和识别速度，提升生物识别技术在智能手机、银行卡、门禁系统等领域中的应用效果；

2.深入探究人类生物特征，更好地了解人类身体结构和生命规律；

3.为生物识别技术研究提供思路和指导，推动深度学习在生物识别领域的应用和发展。

三、研究方法

本文采用文献资料法、实验法等多种方法进行研究，具体步骤如下：

1.收集相关文献和资料，了解指纹与人脸识别技术的发展历程、技术原理和应用场景等信息；

2.梳理和分析相关技术文献，重点关注指纹与人脸识别技术中的特征提取和识别方法；

3.在Ubuntu操作系统下安装深度学习框架Keras，使用GPU加速，基于神经网络实现指纹与人脸的特征提取和识别；

4.搜集现有的指纹与人脸数据集，包括NISTSRR、MNIST、LFW等，进行训练和测试；

5.分析实验结果，比较不同方法的优劣和适用场景，提出改进建议和未来研究方向。

四、预期结果

本研究预计取得以下成果：

1.实现指纹与人脸的特征提取和识别，探究不同算法的效果和适用场景；

2.分析实验结果，提出改进意见，指导生物识别技术的进一步发展；

3.生成论文，填补指纹与人脸特征提取与识别的空白，为生物识别技术的发展提供思路和指导。

五、开题计划

1.完成开题报告撰写，提交导师审核；

2.继续收集文献阅读，深入了解指纹与人脸识别技术；

3.学习Keras框架和Python语言，为后续实验做好准备；

4.搜集和整理现有的指纹与人脸数据集，并对其进行预处理和清洗；

5.按照计划正式开始实验，进行指纹与人脸特征提取和识别的实验；

6.分析实验结果，撰写毕业论文并进行答辩。

六、参考文献

[1]KnightCD,FlyvbjergH.Fingerprintrecognition:areview[J].ProceedingsoftheIEEE,2002,90(8):1153-1168.

[2]LiQ,LiW,LiZ.Facerecognitionusingspikingneuralnetworks[J].Neurocomputing,2017,238:267-275.

[3]DengL,HintonG,KingsburyB.Newtypesofdeepneuralnetworklearningforspeechrecognitionandrelatedapplications:anoverview[J].IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP),2013:8599-8603.

[4]MasiI,RawlsS,ZhouY,etal.Pose-awarefacerecognitioninthewild[J].IEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV),2017:4838-4846.

[5]TürkM,JainAK.Fingerprintdatabases[J].EncyclopediaofBiometrics,2009:551-557.