生物識(shí)別技術(shù)中的掌形特征提取算法的研究的中期報(bào)告

生物識(shí)別技術(shù)中的掌形特征提取算法的研究的中期報(bào)告一、研究背景生物識(shí)別技術(shù)是指利用生物特征（如掌紋、指紋、虹膜、面容等）對(duì)個(gè)體進(jìn)行身份驗(yàn)證或辨認(rèn)的技術(shù)。其中，掌形特征是一種常用的生物識(shí)別方式。掌形特征圖像包括掌紋、手指紋、皮紋等，它們是解剖結(jié)構(gòu)、生長(zhǎng)發(fā)育及功能活動(dòng)的結(jié)果。掌紋是人體皮膚表面的皮紋，含有豐富的個(gè)體特征信息，可以作為人體識(shí)別的一種生物特征。掌形特征提取算法是實(shí)現(xiàn)掌形生物識(shí)別的重要環(huán)節(jié)之一，是掌形識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)。目前，已經(jīng)有許多掌形特征提取算法被提出。與其他人體生物識(shí)別方式相比，掌形生物識(shí)別具有非接觸、適應(yīng)性強(qiáng)、高精度、高安全性以及用戶友好等優(yōu)點(diǎn)。二、研究?jī)?nèi)容本次研究旨在設(shè)計(jì)一種掌形特征提取算法，基于掌紋圖像提取掌形特征，用于掌形生物識(shí)別。具體內(nèi)容如下：1.掌紋圖像預(yù)處理由于掌紋圖像受皮膚復(fù)雜的光照、皮膚狀況、褶皺及損傷等因素的影響，直接使用掌紋圖像進(jìn)行特征提取存在一定難度。因此，預(yù)處理掌紋圖像是掌形特征提取算法的必要步驟。本研究將采用圖像增強(qiáng)、濾波、二值化等技術(shù)對(duì)掌紋圖像進(jìn)行預(yù)處理。2.掌紋圖像分割掌紋圖像中掌心和手指部分的特征不同，因此需要對(duì)掌紋圖像進(jìn)行分割。本研究將使用基于區(qū)域生長(zhǎng)的方法對(duì)掌紋圖像進(jìn)行分割，將掌心和手指部分分別處理。3.掌紋特征提取在完成掌紋圖像的預(yù)處理和分割后，需要提取掌紋特征。掌紋特征是指掌紋圖像中具有獨(dú)特性的紋線特征。本研究將采用基于中心點(diǎn)拐角的方法提取掌紋特征。4.掌形特征融合本研究將采用特征融合技術(shù)將掌紋特征和手指紋等其他掌形特征進(jìn)行融合，提高掌形特征提取的精度和識(shí)別率。三、研究進(jìn)展目前，本研究已經(jīng)完成了以下工作：1.收集并整理了大量掌紋圖像數(shù)據(jù)，作為本研究的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。2.完成了掌紋圖像預(yù)處理的代碼編寫，實(shí)現(xiàn)了圖像增強(qiáng)、濾波、二值化等預(yù)處理操作。3.完成了掌紋圖像分割的代碼編寫，實(shí)現(xiàn)了基于區(qū)域生長(zhǎng)的分割算法。4.開始進(jìn)行掌紋特征提取的代碼編寫，實(shí)現(xiàn)了基于中心點(diǎn)拐角的掌紋特征提取算法的初步實(shí)現(xiàn)。五、研究計(jì)劃下一步的研究計(jì)劃如下：1.完善掌紋特征提取算法，提高掌形特征提取的精度和魯棒性。2.使用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集對(duì)掌形特征提取算法進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估，得出算法的性能指標(biāo)。3.進(jìn)一步優(yōu)化算法，并進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用的測(cè)試，驗(yàn)證算法在實(shí)際環(huán)境下的穩(wěn)定性和實(shí)用性。四、結(jié)論本研究中期報(bào)告主要介紹了掌形特征提取算法的研究?jī)?nèi)容和進(jìn)展情況。本研究通過對(duì)掌紋圖像進(jìn)行預(yù)處理、分割、特征提取和融合