指紋圖像質(zhì)量評測和修復(fù)算法研究及應(yīng)用的開題報(bào)告

指紋圖像質(zhì)量評測和修復(fù)算法研究及應(yīng)用的開題報(bào)告一、研究背景與意義指紋作為一種最基本的生物特征，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于個(gè)人身份識別、犯罪破案等領(lǐng)域。但是在指紋采集過程中，由于多種原因（如皮膚干燥、污染等）導(dǎo)致指紋圖像質(zhì)量下降，影響后續(xù)的指紋識別、比對等工作的準(zhǔn)確性。因此，指紋圖像質(zhì)量評測和修復(fù)技術(shù)的研究和應(yīng)用具有重要的實(shí)際意義。目前，指紋圖像質(zhì)量評測和修復(fù)技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的研究和應(yīng)用。其中，指紋圖像質(zhì)量評測方法可以對采集的指紋圖像進(jìn)行評估，分為定性評估和定量評估兩種方法。定性評估可以通過直觀的視覺觀察和人工評估來評估指紋圖像質(zhì)量，定量評估則可以使用各種數(shù)學(xué)模型和算法來計(jì)算指紋圖像的質(zhì)量。指紋圖像修復(fù)技術(shù)可以根據(jù)指紋圖像的質(zhì)量，使用各種圖像處理技術(shù)來修復(fù)指紋圖像的質(zhì)量，以提高后續(xù)的指紋識別、比對等工作的準(zhǔn)確性。二、研究內(nèi)容和方法本文主要研究指紋圖像質(zhì)量評測和修復(fù)算法，具體研究內(nèi)容如下：1.指紋圖像質(zhì)量評測方法的研究：對比和分析已有的指紋圖像質(zhì)量評測方法，探索更加準(zhǔn)確、可靠的指紋圖像質(zhì)量評測方法。定性評估和定量評估方法將被討論、比較并運(yùn)用到不同類型的指紋圖像數(shù)據(jù)上。2.指紋圖像修復(fù)算法的研究：研究和分析不同的圖像修復(fù)算法，探索適用于指紋圖像修復(fù)的算法。本文將采用基于邊緣分割，圖像增強(qiáng)、特征匹配等多種技術(shù)的思路來設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)指紋圖像修復(fù)算法。3.算法性能評估：對設(shè)計(jì)的指紋圖像質(zhì)量評測方法和指紋圖像修復(fù)算法進(jìn)行性能評估，驗(yàn)證算法的有效性和可靠性。評估標(biāo)準(zhǔn)包括修復(fù)效果，評估準(zhǔn)則，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等。在研究過程中，本文將采用大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，以保證算法性能的有效性和可靠性。三、預(yù)期研究成果與意義完成本文研究后，預(yù)期可獲得以下成果：1.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種準(zhǔn)確和可靠的指紋圖像質(zhì)量評測方法，彌補(bǔ)了已有指紋圖像質(zhì)量評測方法在可靠性和準(zhǔn)確性方面的不足;2.開發(fā)一種基于邊緣分割、圖像增強(qiáng)、特征匹配等技術(shù)的指紋圖像修復(fù)算法，可以有效地提高指紋圖像的質(zhì)量，為后續(xù)的指紋識別、比對等工作提供更加準(zhǔn)確的指紋數(shù)據(jù)；3.進(jìn)一步探索指紋圖像質(zhì)量評測和修復(fù)技術(shù)的研究和應(yīng)用，為指紋識別、犯罪破案等領(lǐng)域提供更加可靠的技術(shù)支持。四、預(yù)期研究難點(diǎn)與解決方案本文研究難點(diǎn)主要包括以下幾個(gè)方面：1.指紋圖像質(zhì)量評測方法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)；2.指紋圖像修復(fù)算法的研究和實(shí)現(xiàn);3.基于實(shí)際場景的數(shù)據(jù)獲取和處理，從真實(shí)的場景出發(fā)進(jìn)行算法設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。針對上述難點(diǎn)，本文將采用下列方法進(jìn)行解決：1.結(jié)合前人的經(jīng)驗(yàn)，分析和比較多種指紋圖像質(zhì)量評測方法，從而設(shè)計(jì)出一種更加準(zhǔn)確、可靠的指紋圖像質(zhì)量評測方法;2.構(gòu)造可靠的指紋數(shù)據(jù)集，并通過大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，探索出適用于指紋圖像修復(fù)的算法以及算法優(yōu)化的解決方案，提高算法的修復(fù)效果、精度和可靠性;3.從實(shí)際場景出發(fā)，收集真實(shí)的指紋圖像數(shù)據(jù)，應(yīng)用和驗(yàn)證本文提出和優(yōu)化的算法，從而提高算法的適應(yīng)性和可靠性。五、研究進(jìn)度計(jì)劃本文計(jì)劃在2021年8月至2022年7月完成，預(yù)計(jì)研究進(jìn)度計(jì)劃如下：1.文獻(xiàn)綜述和相關(guān)技術(shù)調(diào)研（8月-9月）首先對指紋圖像質(zhì)量評測和修復(fù)技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行深入了解，調(diào)研和分析現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點(diǎn)以及不足之處，并制定本文的研究方向。2.指紋圖像質(zhì)量評測方法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)（9月-11月）在對指紋圖像質(zhì)量評測方法進(jìn)行調(diào)研后，設(shè)計(jì)一種準(zhǔn)確可靠的指紋圖像質(zhì)量評測方法，并進(jìn)行實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化。3.指紋圖像修復(fù)算法的研究和實(shí)現(xiàn)（11月-3月）根據(jù)指紋圖像的質(zhì)量及對后續(xù)指紋比對、識別等工作的影響，進(jìn)行指紋圖像修復(fù)算法的研究和實(shí)現(xiàn)，在算法精度、可靠性、效率等各方面進(jìn)行優(yōu)化，并驗(yàn)證指紋修復(fù)算法的有效性和可靠性。4.性能評估與應(yīng)用（3月-6月）針對本文提出的指紋圖像質(zhì)量評測和修復(fù)算法，從多個(gè)方面進(jìn)行性能實(shí)驗(yàn)和評估，與現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行對比，并將提出的技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際場景中求證實(shí)際效果。5.論文撰寫、答辯（6月-7月）對研究結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，撰寫研究論文并進(jìn)行答辯。六、參考文獻(xiàn)[1]W.Liu,F.Zhuang,andC.Li,“Designtraitsoftechnologyandperformanceassessmentofauxiliarydetectionalgorithmsinlatentfingerprintimagesformobileterminals,”Neurocomputing,vol.414,pp.96-112,2020.[2]Y.Wang,C.Chang,X.Xu,andL.Jiao,“Astudyonimageenhancementforlow-qualitylatentfingerprintsbasedondeepconvolutionalneuralnetwork,”inProceedingsoftheFourthInternationalConferenceonImageProcessingTheory,ToolsandApplications,2018,pp.1-5.[3]Y.Ma,X.Xu,L.Jiao,X.Li,C.He,andX.Li,“EstimatingUncertaintyBoundsofDeepNeuralNetworksforLatentFingerprintVerification,”IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity,vol.14,no.7,pp.1876-1891,2019.[4]F.Zhuang,W.Liu,Z.Lu,andC.Li,“AutomaticFeatureExtractionMethodandDecisionFusionStrategyforHighlyVariableLatentFingerprintIdentification,”IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity,doi:10.1109/TIFS.2021.3107066,2021.[5]J.Feng,“AFingerprintQual