基于小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虹膜分類算法的研究的開(kāi)題報(bào)告

基于小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虹膜分類算法的研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景虹膜識(shí)別作為一種高度可靠的生物識(shí)別技術(shù)，在金融、安防、醫(yī)療等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而，虹膜分類（irisclassification）作為虹膜識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)，是指將多張虹膜圖像歸類到不同的虹膜個(gè)體中。虹膜分類的準(zhǔn)確性直接決定了虹膜識(shí)別系統(tǒng)的可靠性和實(shí)用性。目前，虹膜分類算法主要采用傳統(tǒng)的圖像處理方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，但是這些方法存在著一些問(wèn)題，如精度不高、魯棒性不強(qiáng)、復(fù)雜度高等。與此同時(shí)，近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)蓬勃發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也不斷涌現(xiàn)出來(lái)。其中，小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在信號(hào)處理、圖像處理、模式識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，并取得了很好的效果。因此，將小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于虹膜分類上，有望解決目前傳統(tǒng)虹膜分類方法存在的問(wèn)題。二、研究?jī)?nèi)容本文旨在研究基于小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虹膜分類算法，具體研究?jī)?nèi)容如下：1.收集虹膜圖像數(shù)據(jù)集，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除噪聲、對(duì)齊、裁剪等。2.設(shè)計(jì)小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)虹膜圖像進(jìn)行特征提取，并將提取的特征輸入到網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。3.比較小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法與傳統(tǒng)方法的性能表現(xiàn)，包括分類準(zhǔn)確率、魯棒性、復(fù)雜度等。4.分析小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可解釋性和泛化能力，并對(duì)虹膜分類算法的應(yīng)用前景進(jìn)行展望。三、研究方法本文采用的主要研究方法包括：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理。對(duì)收集的虹膜圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。2.小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型?；谛〔ò瘮?shù)，構(gòu)建具有多分辨率分析能力的小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并在網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計(jì)合適的激活函數(shù)和優(yōu)化器進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。3.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。采用虹膜圖像數(shù)據(jù)集，比較小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與傳統(tǒng)算法的性能表現(xiàn)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析和解釋。四、研究意義本研究的意義在于：1.提出一種新型的虹膜分類算法，能夠克服傳統(tǒng)方法存在的問(wèn)題，提高算法的準(zhǔn)確性和魯棒性。2.探索小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在虹膜分類上的應(yīng)用，為深度學(xué)習(xí)技術(shù)在生物識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用提供參考。3.為虹膜識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供支撐，推動(dòng)其在金融、安防、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用。五、研究進(jìn)度安排本研究的進(jìn)度安排如下：第一階段（2021年7月-2021年10月）：收集虹膜圖像數(shù)據(jù)集，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，設(shè)計(jì)小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。第二階段（2021年11月-2022年1月）：利用收集的虹膜圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練和優(yōu)化，分析模型的性能表現(xiàn)和可解釋性。第三階段（2022年2月-2022年4月）：比較小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法與傳統(tǒng)方法的性能表現(xiàn)，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和展望。第四階段（2022年5月-2022年6月）：完成畢業(yè)論文的撰寫(xiě)和答辯準(zhǔn)備。六、參考文獻(xiàn)[1]LiT,LiW.Irisrecognitionbasedonlocaltextureandmulticlasssupportvectormachines[C]//InternationalConferenceImageandSignalProcessing.IEEE,2017:291-295.[2]HemakumarG,JothilakshmiR,KannanA.Irisrecognitionusingbiorthogonalwaveletsandartificialneuralnetworks[C]//InternationalConferenceonCommunicationandSignalProcessing.IEEE,2016:1728-1732.[3]KrishnaveniV,SubhaR.Irisclassificationusingmodifiedcontourlettransformandextremelearningmachine[C]//InternationalConferenceonComputingandCommunicationTechnologies.IEEE,2017:223-227.[4]MuraliS,SukaneshR.Irisclassificationusingwaveletpacketdecompositionandneuralnetwork[J].InternationalJournalofComputerApplications,2013,72(17):28-34.[5]ChenW,ChenC,ChenZ.Anovelirisrecognitionmethodbasedonimprovedwaveletpacketdecompositionandextremelearningm