基于掌纹和手形特征融合的多生物特征识别算法研究的中期报告.docx

基于掌纹和手形特征融合的多生物特征识别算法研究的中期报告
一、背景介绍：
随着生物特征识别技术的发展，掌纹、指纹、虹膜、人脸等多种生物特征被广泛研究和应用。然而，单一的生物特征识别存在一些问题，如指纹、掌纹易受外力干扰，虹膜需要特殊硬件，人脸具有易被攻击的弱点。因此，综合使用多种生物特征来进行识别，不仅可以提高识别准确率，还可以增强系统的安全性和鲁棒性。
二、研究内容：
本研究主要研究基于掌纹和手形特征的多生物特征识别算法，并对其进行融合来提高识别准确率。具体研究内容如下：
1.数据收集与预处理：收集大量的手掌图像和手形特征数据，并对其进行预处理，如去除噪声、归一化等，以便后续的特征提取和识别分析。
2.特征提取：针对掌纹和手形特征，采用常见的特征提取算法，如Gabor滤波器、线性判别分析等，提取出相应的特征向量。
3.特征融合：将两种生物特征的特征向量进行融合，采用融合算法，如加权融合、PCA等方法，得到最终的特征向量。
4.识别算法：基于特征向量，采用常见的模式识别算法，如SVM、KNN、神经网络等，进行识别并评估其准确率、鲁棒性等性能指标。
三、研究目标与意义：
本研究旨在探索多生物特征识别算法在掌纹和手形特征上的应用，通过特征融合来提高识别准确率和鲁棒性。其具体目标和意义如下：
1.提高识别准确率：通过融合多种生物特征，提高识别准确率，实现更高精度的生物特征识别。
2.提高系统的安全性：多生物特征识别系统可以克服单一生物特征易被攻击的问题，提高系统的安全性和防伪能力。
3.探索生物特征识别新思路：本研究尝试将掌纹和手形特征进行融合，探索新的生物特征识别思路，并为其他生物特征的融合提供参考和借鉴。
四、研究进展：
目前，我们已完成了手掌图像的数据采集和预处理工作，并采用Gabor滤波器和线性判别分析等算法对掌纹和手形特征进行了特征提取。接下来，我们将对两种特征的特征向量进行融合，并采用SVM等算法进行识别实验并评估其性能。预计在下一个阶段，我们将得到初步的实验结果，并对算法进行改进和优化，以提高识别准确率和鲁棒性。