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基于嵌入式设备的指纹识别算法研究与优化的中期报告
一、研究背景
指纹识别作为一种生物识别技术，应用广泛。在金融、安防、门禁等领域中，指纹识别已经成为主流的身份认证方式之一。近年来，随着智能设备和物联网技术的普及，越来越多的嵌入式设备开始采用指纹识别技术。由于嵌入式设备的资源有限，要求指纹识别算法具有低资源消耗、高识别率和快速响应的特点。本研究旨在通过对基于嵌入式设备的指纹识别算法进行研究与优化，提高指纹识别的实时性和准确性。本报告为中期报告，主要介绍已经完成的工作和接下来的研究计划。
二、研究内容和方法
本研究主要针对基于嵌入式设备的指纹识别算法进行研究和优化，研究内容包括以下几个方面：
1.指纹图像预处理
对采集的指纹图像进行预处理，去除噪声和干扰，提取关键信息。通过对比分析不同的预处理方法，选取最优的方法进行后续处理。
2.特征提取与匹配
在预处理后的指纹图像中，提取最具代表性的特征，并与已有指纹库进行匹配。本研究采用基于小波变换的特征提取方法，并采用相关性匹配方法进行指纹匹配。
3.算法优化
针对已有的指纹识别算法进行优化，提高算法的效率和准确性，降低计算和存储资源的消耗。优化方法包括采用不同的特征选择方法、改进匹配算法和算法并行化等。
本研究采用实验室内部数据集进行实验验证，比较不同算法的性能、资源占用和识别率等指标。实验方法主要通过Matlab和C语言进行编程实现和测试。
三、已完成工作
在中期报告前，已完成了以下工作：
1.对不同的指纹图像预处理方法进行了实验验证，包括降噪、滤波和图像增强等方法。根据性能指标比较，选择了最适合嵌入式设备的方法进行后续处理。
2.采用基于小波变换的特征提取方法，并对提取的特征进行了筛选，得到最具代表性的特征。
3.实现了指纹匹配算法和相关性匹配方法。根据实验验证结果，选择了性能最优的算法进行后续优化。
四、接下来的工作
在中期报告后，研究将重点围绕算法优化方面进行。
1.优化特征提取方法，进一步提高特征的代表性和区分能力。
2.改进匹配算法，提高匹配准确率和计算效率。
3.采用并行化的方式提高算法的计算效率，同时降低计算资源的消耗。
通过以上优化措施，本研究旨在实现一款特征代表性高、匹配准确率高、计算效率高、适合嵌入式设备使用的指纹识别算法。