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虹膜外边界定位算法和粗分类算法的研究的任务书
任务书
任务名称：虹膜外边界定位算法和粗分类算法的研究
任务说明：
虹膜是个人生物特征之一，具有较高的辨识度和安全性，广泛应用于生物识别领域。虹膜识别分为两步：外边界定位和精细分类。外边界定位是要确定虹膜边界位置，以进一步提取特征并进行分类识别。粗分类是根据前面的特征提取结果，对虹膜图像进行初步分类，以及处理虹膜中存在遮挡、旋转等情况。
本任务旨在针对虹膜外边界定位和粗分类问题，提出一种高精度、高效率的算法，可应用于实际生物识别场景。
任务具体要求如下：
1.研究虹膜外边界定位和粗分类算法，了解近期相关研究进展。
2.综合考虑虹膜生理特征、图像处理等因素，提出一种适用于生物识别场景的虹膜外边界定位算法。
3.使用公开数据集进行验证和评估，检验提出的算法在准确率、召回率、F1值等指标上的表现。
4.采用特定实验场景进行验证测试，并在可视化、性能等方面进行分析评估。
5.提出改进方案或优化策略，提升算法的实际应用性和推广度。
重点研究内容：
1.虹膜生理特征分析、生物信息处理、图像处理基础等相关知识。
2.基于边缘检测、图像分割等技术实现虹膜外边界定位和粗分类算法。
3.数据集筛选、数据预处理、模型训练等相关实验设计。
4.算法性能评估、可视化展示等相关分析。
研究成果：
1.提出一种适用于生物识别场景的虹膜外边界定位算法和粗分类算法，具有较高的准确率和召回率。
2.使用公开数据集验证算法的实验效果，得出比较验证结果。
3.经过改进或优化，提升算法实际应用性和推广度。
4.提供可视化展示，对算法性能及其应用场景进行分析。
5.提供论文研究报告，并进行相应的论文撰写和提交。
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