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掌纹识别关键技术及算法的研究的开题报告

一、选题背景和意义

随着科技的不断进步，掌纹识别作为一种生物识别技术，正在被越来越广泛地广泛应用于各个领域，如金融、安全等。与传统的身份验证方法相比，掌纹识别具有高精度、高安全性、易于使用等优点，因此越来越受到关注，并成为当前生物识别领域的研究热点之一。

掌纹识别系统的核心是掌纹特征的提取和匹配。与其他生物识别技术相比，掌纹的特征更加复杂，因此在提取方面需要大量的算法和技术进行支持。此外，掌纹识别涉及到许多问题，例如图像采集、预处理、特征提取和分类等。因此，对掌纹识别关键技术及算法的研究，对提升掌纹识别的准确度和效率具有重要意义。

本研究的目的是探讨掌纹识别关键技术及算法的研究，以提高掌纹识别的应用水平，为相关领域的研究和应用提供参考。

二、研究内容

（一）掌纹的特征提取方法

1.基于几何形状的特征提取方法；

2.基于频率分析的特征提取方法；

3.基于小波变换的特征提取方法；

4.基于局部特征的特征提取方法。

（二）掌纹匹配算法

1.基于传统的相似性度量算法；

2.基于深度学习的匹配算法；

3.基于人工神经网络的匹配算法；

4.基于多尺度空间映射的匹配算法。

（三）掌纹图像处理

1.噪声滤波处理；

2.图像增强处理；

3.图像配准处理；

4.图像分割处理。

三、研究方法

本研究采用实验研究的方法，通过对实验数据进行观察、分析和总结，得出掌纹识别关键技术及算法的研究结果。

（一）数据采集

本研究采用国内外公开数据集，并实现掌纹图像采集设备，对掌纹图像进行采集。

（二）数据处理

对采集的掌纹图像进行预处理、特征提取和匹配，借助计算机软硬件进行模拟和实验。

（三）数据分析和总结

对实验结果进行数据分析和总结，得出掌纹识别关键技术及算法的研究结论。

四、研究预期成果

（一）提出一套高效、准确的掌纹识别技术及算法；

（二）验证提出的掌纹识别技术及算法的性能；

（三）为掌纹识别技术的应用提供技术支撑；

（四）为掌纹识别领域的学术研究提供参考。

五、研究计划

（一）选题及立项：2021年1月～2021年3月

（二）文献综述：2021年3月～2021年5月

（三）数据采集：2021年5月～2021年7月

（四）研究方法及算法的设计：2021年7月～2021年9月

（五）实验和数据分析：2021年9月～2022年4月

（六）论文撰写和修改：2022年4月～2022年9月

六、参考文献

[1]李辉.生物识别技术[M].北京：机械工业出版社,2006:105-130.

[2]张蔷薇,王超.掌纹识别技术研究综述[J].计算机工程与科学,2019(9):77-83.

[3]李秋生,吴平,张茂才.掌纹识别技术研究进展[J].光学技术,2019(12):39-45.

[4]刘志鹏,邵宏波,康刚.掌纹识别技术的研究与应用[J].计算机应用研究,2018(1):305-308.