生物識(shí)別技術(shù)中的掌形特征提取算法的研究的開題報(bào)告

生物識(shí)別技術(shù)中的掌形特征提取算法的研究的開題報(bào)告一、選題背景隨著科技的不斷進(jìn)步，生物識(shí)別技術(shù)在安全、便捷、高效等方面得到了廣泛應(yīng)用。而在生物識(shí)別技術(shù)中，掌紋識(shí)別作為一種常見的生物識(shí)別手段，被廣泛應(yīng)用于人臉識(shí)別、考勤打卡、門禁管理等領(lǐng)域。掌紋識(shí)別的準(zhǔn)確性和識(shí)別速度是影響其應(yīng)用的重要因素。因此，如何提高掌紋識(shí)別的準(zhǔn)確性和速度成為了當(dāng)前該領(lǐng)域的一個(gè)重要課題。掌形特征提取算法是掌紋識(shí)別中最核心的環(huán)節(jié)，是掌紋識(shí)別準(zhǔn)確度的關(guān)鍵所在?，F(xiàn)有的掌紋特征提取算法主要基于濾波、多層分塊和紋線提取等方法，但這些方法的性能難以滿足大規(guī)模掌紋識(shí)別的需求，因此需要開發(fā)新的掌形特征提取算法來提高掌紋識(shí)別的準(zhǔn)確性和速度。二、選題意義掌紋識(shí)別技術(shù)可以應(yīng)用于門禁管理、考勤打卡、安全認(rèn)證等多個(gè)方面。掌紋識(shí)別準(zhǔn)確性和速度直接關(guān)系到該技術(shù)的應(yīng)用效果，因此提高掌紋識(shí)別的準(zhǔn)確性和速度具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。同時(shí)，掌形特征提取算法的研究也有利于相似應(yīng)用領(lǐng)域的研究和發(fā)展。三、研究目標(biāo)1.提出一種高效的掌形特征提取算法，利用該算法可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模掌紋識(shí)別。2.通過實(shí)驗(yàn)比對(duì)，驗(yàn)證所提出算法在準(zhǔn)確性和速度上的優(yōu)勢(shì)，為進(jìn)一步推廣掌紋識(shí)別技術(shù)提供技術(shù)支持。四、研究?jī)?nèi)容及方法1.調(diào)研分析目前掌形特征提取算法的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。2.提出一種基于深度學(xué)習(xí)的掌形特征提取算法模型，該模型應(yīng)該具有高效性、準(zhǔn)確性和良好的魯棒性等特點(diǎn)。3.使用MATLAB、Python等工具實(shí)現(xiàn)所提出算法模型，并通過實(shí)驗(yàn)比對(duì)驗(yàn)證其性能表現(xiàn)。4.根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析算法的優(yōu)缺點(diǎn)，為算法的改進(jìn)提供參考。五、預(yù)期成果1.提出一種基于深度學(xué)習(xí)的掌形特征提取算法模型，解決掌形特征提取算法在準(zhǔn)確性和速度上的問題，為大規(guī)模的掌紋識(shí)別提供支持。2.完成實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，得到算法的性能表現(xiàn)，為改進(jìn)算法提供指導(dǎo)。3.在國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)會(huì)議、期刊發(fā)表相關(guān)論文。六、研究的可行性1.掌形特征提取算法已經(jīng)有了一定的研究基礎(chǔ)，研究所需的數(shù)據(jù)和方法都能夠獲取到。2.研究所需主要工具和軟件都市現(xiàn)成的，并具有較高的可操作性和易用性。3.團(tuán)隊(duì)成員分別具有從事機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理等領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)能力。七、進(jìn)度安排第一階段：2021年11月-2022年2月詳細(xì)調(diào)研當(dāng)前掌紋識(shí)別技術(shù)的現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)和研究熱點(diǎn)，確定研究的方向和目標(biāo)，并完成論文開題報(bào)告。第二階段：2022年3月-2022年6月設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一種基于深度學(xué)習(xí)的掌形特征提取算法模型，并進(jìn)行性能測(cè)試和調(diào)優(yōu)，嘗試優(yōu)化算法。第三階段：2022年7月-2022年9月針對(duì)所設(shè)計(jì)的掌形特征提取算法模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，與主流算法進(jìn)行對(duì)比，分析算法的優(yōu)劣和不足之處。第四階段：2022年10月-2023年1月對(duì)所提出的算法進(jìn)行優(yōu)化，減少其存在的缺陷，撰寫學(xué)位論文。八、參考文獻(xiàn)[1]W.Abed-AlguniandA.Abdallah,“PalmprintrecognitionusingcombinationofwaveletandFouriertransform,”InternationalJournalofScientificandResearchPublications,vol.4,no.7,pp.1–9,2014.[2]S.Bhattacharyya,S.Sarkar,andM.Nasipuri,“Featureextractionofpalmprintusinghigher-orderspectralenergyandedge-basedtexturedescriptors,”ExpertSystemswithApplications,vol.40,no.14,pp.5549-5565,2013.[3]Y.Boetal.,“Multi-channelfullyconvolutionalnetworksforpalmprintrecognition,”Neurocomputing,vol.416,no.20,pp.13–18,2021.[4]C.Ludena-Arto,C.Ireneo-Tapia,andJ.A.Limon-Cadena,“Comparativeanalysisoffeatureextractiontechniquesforpalmprin