基于LOG-GABOR濾波的掌紋識(shí)別算法研究的開(kāi)題報(bào)告

基于LOG-GABOR濾波的掌紋識(shí)別算法研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景及意義掌紋是人手掌表皮上的皺褶紋路，是人體多種生物特征之一。掌紋比指紋更為復(fù)雜，形態(tài)更加豐富，具有很高的唯一性和穩(wěn)定性。因此，掌紋識(shí)別作為一種生物特征識(shí)別技術(shù)，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于安全和人體生物學(xué)研究等領(lǐng)域。目前，掌紋識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在門(mén)禁系統(tǒng)、銀行卡、護(hù)照等場(chǎng)合得到了廣泛應(yīng)用。目前，掌紋識(shí)別技術(shù)的研究主要包括掌紋圖像采集、特征提取和匹配三個(gè)方面。其中，特征提取是掌紋識(shí)別的關(guān)鍵，直接影響到識(shí)別率和誤識(shí)率。目前主要的掌紋特征提取算法有基于小波變換的方法、基于曲率的方法、基于形態(tài)學(xué)的方法等。雖然這些算法在掌紋識(shí)別領(lǐng)域取得了一定的成果，但這些算法所使用的方法不夠精細(xì)，需要對(duì)圖像進(jìn)行多次過(guò)濾，因此在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，效率不高。二、研究?jī)?nèi)容及研究方法基于此，本文主要研究基于LOG-GABOR濾波的掌紋識(shí)別算法。此算法通過(guò)利用Gabor濾波器對(duì)掌紋圖像進(jìn)行多尺度和多方向的處理，提取出圖像的局部特征信息，利用log算子對(duì)Gabor濾波后的圖像進(jìn)行進(jìn)一步精細(xì)化處理，從而增強(qiáng)了提取出的特征的邊緣信息，從而提高了識(shí)別準(zhǔn)確率。研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：1.掌紋圖像采集：使用高清相機(jī)拍攝掌紋圖像，進(jìn)行預(yù)處理。2.Gabor濾波器設(shè)計(jì)：根據(jù)掌紋的幾何結(jié)構(gòu)和生理特征，設(shè)計(jì)針對(duì)掌紋的Gabor濾波器。3.LOG算子處理：將Gabor濾波器處理后的圖像應(yīng)用LOG算子，得到更加精細(xì)的邊緣圖像。4.特征提取：對(duì)處理后的圖像提取關(guān)鍵特征，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類(lèi)，實(shí)現(xiàn)掌紋識(shí)別。研究方法主要包括圖像處理、信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。三、研究目標(biāo)和預(yù)期結(jié)果本文旨在提高掌紋識(shí)別算法的準(zhǔn)確度和效率，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證算法的性能。具體研究目標(biāo)如下：1.設(shè)計(jì)基于LOG-GABOR濾波的掌紋識(shí)別算法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。2.與現(xiàn)有的掌紋識(shí)別算法進(jìn)行對(duì)比，分析算法的優(yōu)缺點(diǎn)和改進(jìn)空間。3.研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的特征提取和分類(lèi)方法，提高識(shí)別準(zhǔn)確率。預(yù)期結(jié)果如下：1.設(shè)計(jì)出一種基于LOG-GABOR濾波的掌紋識(shí)別算法，提高識(shí)別準(zhǔn)確率和效率，并能夠滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用需求。2.分析比較現(xiàn)有掌紋識(shí)別算法，提出改進(jìn)方案，為掌紋識(shí)別研究提供參考。3.實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的特征提取和分類(lèi)方法，提高識(shí)別準(zhǔn)確率，驗(yàn)證算法的有效性。四、研究過(guò)程及時(shí)間節(jié)點(diǎn)1.掌紋圖像采集和預(yù)處理（1個(gè)月）利用高清相機(jī)拍攝掌紋圖像，進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、圖像增強(qiáng)、圖像旋轉(zhuǎn)等。2.Gabor濾波器設(shè)計(jì)（2個(gè)月）根據(jù)掌紋的幾何結(jié)構(gòu)和生理特征，設(shè)計(jì)針對(duì)掌紋的Gabor濾波器，實(shí)現(xiàn)對(duì)掌紋圖像的多尺度和多方向的處理。3.LOG算子處理（1個(gè)月）將Gabor濾波器處理后的圖像應(yīng)用LOG算子，得到更加精細(xì)的邊緣圖像，提高特征提取的準(zhǔn)確率。4.特征提取和機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)（3個(gè)月）利用處理后的圖像提取關(guān)鍵特征，設(shè)計(jì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi)模型，實(shí)現(xiàn)掌紋識(shí)別。5.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和結(jié)果分析（1個(gè)月）使用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證，分析結(jié)果，得出算法優(yōu)劣和改進(jìn)空間，撰寫(xiě)論文。五、預(yù)期成果1.設(shè)計(jì)一種基于LOG-GABOR濾波的掌紋識(shí)別算法，提高識(shí)別準(zhǔn)確率和效率，并驗(yàn)證算法有效性。2.分析比較現(xiàn)有掌紋識(shí)別算法，提出