基于CPD和特征級融合的手紋識別技術(shù)研究的開題報告

基于CPD和特征級融合的手紋識別技術(shù)研究的開題報告一、選題背景隨著生物識別技術(shù)和安全性需求的不斷提升，手紋識別技術(shù)作為一項(xiàng)可靠且非侵入性的身份驗(yàn)證技術(shù)，受到了越來越廣泛的關(guān)注。手紋識別技術(shù)是一項(xiàng)基于手掌或手指紋圖像的生物特征識別技術(shù)，具有唯一性、不可偽造性、便攜性等優(yōu)勢，在各種實(shí)際應(yīng)用場景中得到了廣泛的應(yīng)用。當(dāng)前，常用的手紋識別方法主要有基于紋線特征、基于小區(qū)塊特征、基于點(diǎn)特征等方法。然而，由于手掌和手指紋的多樣性和復(fù)雜性，單一特征不能很好地描述手紋圖像中的特征，因此需要利用多種特征進(jìn)行融合，以提高手紋識別的準(zhǔn)確率和魯棒性。二、研究內(nèi)容和目的本研究將針對手紋識別中存在的問題，采用基于CPD（CurveletPacketDecomposition）的特征提取方法和特征級融合技術(shù)，以提高手紋圖像的區(qū)分度和魯棒性，實(shí)現(xiàn)精確的手紋識別。具體研究內(nèi)容如下：1.基于CPD的手紋特征提取方法。利用Curvelet變換對手紋圖像進(jìn)行分解，提取出不同尺度和方向的特征，以獲得更具代表性的手紋特征。2.基于SMO（SequentialMinimalOptimization）的分類器。采用SMO算法對提取得到的手紋特征進(jìn)行分類，以提高識別準(zhǔn)確率。3.特征級融合技術(shù)。結(jié)合基于紋線和基于小區(qū)塊的特征進(jìn)行融合，以提高手紋識別的準(zhǔn)確率和魯棒性。本研究旨在通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證基于CPD和特征級融合的手紋識別技術(shù)在多種手紋圖像數(shù)據(jù)庫上的有效性和可行性，為手紋識別技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用提供技術(shù)支持。三、研究方法1.數(shù)據(jù)采集和處理。本研究將采用多種常用的手紋圖像數(shù)據(jù)庫，對手紋圖像進(jìn)行采集和處理，以形成一個具有代表性的手紋圖像數(shù)據(jù)庫。2.特征提取方法。采用CPD算法對手紋圖像進(jìn)行特征提取，得到具有代表性的手紋特征。3.分類器學(xué)習(xí)與性能評估。采用SMO算法對提取得到的手紋特征進(jìn)行分類，通過采用交叉驗(yàn)證和ROC曲線等指標(biāo)進(jìn)行分類器性能評估和比較。4.特征級融合技術(shù)。將基于紋線和基于小區(qū)塊的特征進(jìn)行融合，以進(jìn)一步提高手紋識別的準(zhǔn)確率和魯棒性。四、研究意義本研究將采用基于CPD和特征級融合的手紋識別技術(shù)，在多種手紋圖像數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，考察不同手紋特征提取方法和融合技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，從而為手紋識別技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用提供技術(shù)支持。具體可實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)：1.實(shí)現(xiàn)對手紋圖像的準(zhǔn)確分割和提取。2.增強(qiáng)手紋識別的魯棒性和可靠性。3.探索手紋圖像特征的多維融合技術(shù)，為生物特征識別領(lǐng)域提供參考和借鑒。五、研究成果本研究的預(yù)期成果包括：1.基于CPD和特征級融合的手紋識別技術(shù)，能夠提高手紋識別的魯棒性和可靠性，有效地解決了手紋圖像中的多樣性與復(fù)雜性問題。2.多元特征融合技術(shù)能夠在手紋識別中起到重要作用，對于實(shí)際應(yīng)用場景具有較好的推廣價值。