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掌纹图像特征抽取方法研究的综述报告
掌纹图像是指掌心上的花纹和条纹，是人类皮肤表面的一种生物特征。掌纹图像是唯一的、不可变的，因此可以用于身份认证和犯罪侦查等领域。为了实现自动化的掌纹识别和分析，需要对掌纹图像进行特征抽取。本文将介绍掌纹图像特征抽取方法的研究现状和发展。
1.基于计算机视觉的掌纹图像特征抽取方法
计算机视觉技术是掌纹图像特征抽取的一个重要研究方向。该技术利用计算机对图像进行处理和分析，提取图像的低级视觉特征，如边缘、颜色、纹理等，然后通过分类器进行分类。特征提取方法包括卷积神经网络、局部二值模式、灰度共生矩阵、小波变换等。分类器包括支持向量机、神经网络、决策树等。
2.基于传统计算方法的掌纹图像特征抽取方法
除了计算机视觉技术，传统计算方法也被用于掌纹图像特征抽取。该方法需要先将掌纹图像分割成区域，然后计算各个区域的一些特征，如面积、周长、最长线段长度、四边形方向角等，最后将这些特征组合成一个特征向量。传统计算方法简单易实现，但对噪声和变化敏感，容易出现误判。
3.其他掌纹图像特征抽取方法
除了计算机视觉技术和传统计算方法，还有一些其他的掌纹图像特征抽取方法。其中一种方法是基于局部几何特征的掌纹图像特征抽取方法。该方法先将掌纹图像分割成小块，然后计算每个小块的几何特征，如凸度、峰度等。另一种方法是基于图像增强和滤波的掌纹图像特征抽取方法。该方法先对掌纹图像增强和滤波，然后提取其中的特征，如边缘、灰度等。
总之，掌纹图像特征抽取是掌纹识别和分析的关键步骤。目前，计算机视觉技术是主要的研究方向，但传统计算方法和其他方法也具有一定的优势。未来，可以探索深度学习等新技术在掌纹图像特征抽取中的应用，以提高识别准确率和效率。