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文档简介

基于CPD和特征级融合的手纹识别技术研究的开题报告一、选题背景随着生物识别技术和安全性需求的不断提升，手纹识别技术作为一项可靠且非侵入性的身份验证技术，受到了越来越广泛的关注。手纹识别技术是一项基于手掌或手指纹图像的生物特征识别技术，具有唯一性、不可伪造性、便携性等优势，在各种实际应用场景中得到了广泛的应用。当前，常用的手纹识别方法主要有基于纹线特征、基于小区块特征、基于点特征等方法。然而，由于手掌和手指纹的多样性和复杂性，单一特征不能很好地描述手纹图像中的特征，因此需要利用多种特征进行融合，以提高手纹识别的准确率和鲁棒性。二、研究内容和目的本研究将针对手纹识别中存在的问题，采用基于CPD（CurveletPacketDecomposition）的特征提取方法和特征级融合技术，以提高手纹图像的区分度和鲁棒性，实现精确的手纹识别。具体研究内容如下：1.基于CPD的手纹特征提取方法。利用Curvelet变换对手纹图像进行分解，提取出不同尺度和方向的特征，以获得更具代表性的手纹特征。2.基于SMO（SequentialMinimalOptimization）的分类器。采用SMO算法对提取得到的手纹特征进行分类，以提高识别准确率。3.特征级融合技术。结合基于纹线和基于小区块的特征进行融合，以提高手纹识别的准确率和鲁棒性。本研究旨在通过实验验证基于CPD和特征级融合的手纹识别技术在多种手纹图像数据库上的有效性和可行性，为手纹识别技术的发展和应用提供技术支持。三、研究方法1.数据采集和处理。本研究将采用多种常用的手纹图像数据库，对手纹图像进行采集和处理，以形成一个具有代表性的手纹图像数据库。2.特征提取方法。采用CPD算法对手纹图像进行特征提取，得到具有代表性的手纹特征。3.分类器学习与性能评估。采用SMO算法对提取得到的手纹特征进行分类，通过采用交叉验证和ROC曲线等指标进行分类器性能评估和比较。4.特征级融合技术。将基于纹线和基于小区块的特征进行融合，以进一步提高手纹识别的准确率和鲁棒性。四、研究意义本研究将采用基于CPD和特征级融合的手纹识别技术，在多种手纹图像数据库上进行实验验证，考察不同手纹特征提取方法和融合技术的优缺点，从而为手纹识别技术的发展和应用提供技术支持。具体可实现以下目标：1.实现对手纹图像的准确分割和提取。2.增强手纹识别的鲁棒性和可靠性。3.探索手纹图像特征的多维融合技术，为生物特征识别领域提供参考和借鉴。五、研究成果本研究的预期成果包括：1.基于CPD和特征级融合的手纹识别技术，能够提高手纹识别的鲁棒性和可靠性，有效地解决了手纹图像中的多样性与复杂性问题。2.多元特征融合技术能够在手纹识别中起到重要作用，对于实际应用场景具有较好的推广价值。

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