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掌纹识别算法的研究与实现的中期报告
一、研究背景
随着现代安全技术的发展，掌纹识别技术越来越被人们所重视。这种技术不仅可以应用于个人识别，还可以用于电子支付和出入管理系统等多个领域。因此，本文的研究重点是掌纹识别算法的研究与实现。
二、研究内容
本文主要研究掌纹图像的预处理、特征提取和模式识别等方面，以及掌纹识别算法的实现。
2.1掌纹图像的预处理
掌纹图像的预处理包括图像去噪、图像增强和图像分割等步骤。本文采用小波变换去噪、直方图均衡化增强和Otsu阈值分割等技术来预处理图像。
2.2特征提取
本文采用的特征提取方法是基于局部二值模式的方法。该方法将掌纹图像分为多个小区域，计算每个小区域内像素的局部二值模式，然后统计不同局部二值模式出现的频率，得到每个小区域的特征向量。
2.3模式识别
本文采用基于支持向量机的模式识别方法。特征向量作为输入，支持向量机则是训练分类器并预测未知样本掌纹的类别。
2.4算法实现
本文采用MATLAB软件实现算法。具体包括读取图像、预处理图像、特征提取、模式识别、分类器实现以及测试等步骤。
三、进展情况
目前，本文已经完成了掌纹图像的预处理和特征提取，并通过一定的实验验证了该算法的有效性。接下来，将进行模式识别和算法实现的工作。
四、研究意义
掌纹识别算法的研究与实现，不仅可以应用于现代安全技术领域，还可以为信息安全、个人身份认证和智能手机解锁等多个领域提供技术支持。因此，该研究有着广泛的应用前景和社会意义。