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针对掌纹图像的配准与融合方法研究的开题报告
一、研究背景及意义
掌纹是人体皮肤上的一种独特的生物特征，具有唯一性、不可伪造性和稳定性。因此，在刑侦领域、个体识别、身份认证等方面有广泛的应用价值。但是，由于个体之间掌纹图像的差异较大，因此在掌纹识别中必须解决图像配准和融合的问题。
目前，掌纹图像的配准和融合方法主要包括基于特征点的方法、基于区域的方法和基于深度学习的方法。然而，由于掌纹图像的灰度、亮度和噪声等方面的差异，传统的图像配准和融合方法难以满足实际需求。因此，如何更加有效地配准和融合掌纹图像，成为了当前研究的热点和难点之一。
二、研究内容与方法
本文提出一种基于深度学习的掌纹图像配准和融合方法。具体研究内容包括：
1.掌纹图像预处理：将原始掌纹图像进行预处理，包括灰度均衡、去噪和增强等，以提高图像质量。
2.基于深度学习的特征提取和匹配：使用卷积神经网络（CNN）提取掌纹图像的特征，并通过相似度匹配算法实现图像的精确配准。
3.掌纹图像融合：为了提高掌纹图像的质量和可靠性，本文采用基于加权平均的方法对多幅掌纹图像进行融合。
4.实验验证：本文将对提出的方法进行实验验证，验证其在掌纹图像配准和融合方面的性能和可行性。
三、研究预期成果
本文将提出一种基于深度学习的掌纹图像配准和融合方法，相比传统方法具有以下优势：
1.通过卷积神经网络（CNN）实现掌纹图像的特征提取和匹配，具有更好的鲁棒性和准确性。
2.采用加权平均的方法对多幅掌纹图像进行融合，可以提高图像质量和可靠性。
3.本文提出的方法将进行实验验证，验证其在掌纹图像配准和融合方面的性能和可行性。
四、研究计划
第一年：
1.收集相关数据集，包括真实掌纹图像和合成掌纹图像；
2.对原始掌纹图像进行预处理，提高图像质量；
3.设计并训练掌纹图像的特征提取网络；
4.实现掌纹图像的配准。
第二年：
1.探索多幅掌纹图像的融合方法；
2.进行实验验证并分析实验结果；
3.完善论文写作。
第三年：
1.延伸研究方向，比如掌纹图像检索、掌纹图像分类等；
2.撰写论文并参与学术会议。
五、参考文献
1.Zhang,X.,&Liu,C.L.(2016).AFingerVeinRecognitionAlgorithmBasedonThin-PlateSplineandLocalBinaryPattern.IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity,11(12),2797–2809.
2.Cao,K.,Yang,X.,&Zhang,Y.(2018).PalmprintRecognitionBasedonFeaturesofBlock-DCTandGabor.MathematicalProblemsinEngineering,2018,1–10.
3.Liu,Y.,Wang,G.,Chen,G.,&Zhang,X.(2019).DeepLearningforPalmprintRecognition:AComprehensiveSurvey.ACMComputingSurveys,52(5),1–41.