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小波变换和粗集理论相结合的虹膜识别算法研究的中期报告
中期报告：
一、研究背景
虹膜识别技术作为目前最先进的生物识别技术，已经广泛应用于安全管理、身份识别等领域。然而，传统的虹膜识别算法在处理噪声、光照变化等方面存在一定的局限性。为了更好地提高虹膜识别的准确率和稳定性，本研究将小波变换和粗集理论相结合，提出了一种新的虹膜识别算法。
二、研究内容
1.虹膜图像预处理
对于虹膜图像的预处理，采用了模板匹配和Sobel算子进行滤波处理。首先，使用模板匹配的方法将虹膜区域与非虹膜区域进行分割，然后使用Sobel算子进行边缘检测和图像平滑，得到更加清晰、平滑的虹膜图像。
2.小波变换特征提取
针对传统的虹膜识别算法在处理噪声、光照变化等方面存在的局限性，本研究采用小波变换进行虹膜特征提取。小波变换具有多尺度、多方向、非线性、局部性等特点，能够更好地处理虹膜图像的特征。
3.粗集理论分类
最后，采用粗集理论对虹膜特征进行分类识别。粗集理论是一种处理不确定性的数学工具，能够对特征进行有效的分类和识别。
三、研究进展
目前，本研究已经完成了虹膜图像的预处理和小波变换特征提取。一方面，我们使用模板匹配和Sobel算子对虹膜图像进行预处理，得到了更加清晰、平滑的虹膜图像。另一方面，我们利用小波变换对虹膜图像进行特征提取，得到了更加多尺度、多方向、非线性、局部化的虹膜特征。
四、下一步工作
在接下来的研究中，我们将进行虹膜特征的粗集分类识别，进一步验证小波变换和粗集理论相结合的虹膜识别算法的有效性与准确性。