基于特征融合和神经网络的掌纹识别方法研究的中期报告.docx

基于特征融合和神经网络的掌纹识别方法研究的中期报告

一、研究背景

随着现代社会的发展，个人身份识别和认证逐渐成为重要的问题，其中掌纹识别技术作为一种先进的生物特征识别技术，具有独特的优势。掌纹纹路丰富多样、稳定性好、难以模拟和伪造，是一种理想的身份认证手段。因此，掌纹识别技术已经广泛应用于电子政务、金融、安防等领域。

然而，由于掌纹的复杂性和多样性，单一的特征不能充分地提取掌纹特征，因此需要综合多种特征进行识别。传统的掌纹识别方法主要基于图像处理技术和模式识别算法，其存在的问题包括特征提取效果不佳、鲁棒性差、难以应对大规模数据等。为了克服这些问题，近年来，研究人员开始探究基于特征融合和神经网络的掌纹识别方法。

二、研究内容

本次研究旨在探究基于特征融合和神经网络的掌纹识别方法。具体包括以下内容：

1.掌纹图像预处理

处理原始掌纹图像，消除噪声，增强图像对后续处理的影响。

2.特征提取

融合纹线特征、汗孔特征和纹间距特征，提取掌纹图像特征。

3.特征融合

将多种特征进行融合，以提高识别准确率。

4.神经网络分类

采用卷积神经网络（CNN）进行掌纹分类，提高分类准确率。

5.实验分析

通过实验验证新方法的性能，并与传统掌纹识别方法进行对比分析。

三、预期成果

1.建立基于特征融合和神经网络的掌纹识别模型，识别准确率高。

2.在大规模掌纹数据集上进行测试，性能可靠。

3.与传统掌纹识别方法进行比较，证明新方法的优越性和可行性。

四、研究意义

本次研究将探究基于特征融合和神经网络的掌纹识别技术，可较好地克服传统方法的缺点，提高掌纹识别准确率，具有广泛的应用前景。同时，该研究可为生物特征识别技术的发展提供参考。