掌纹与掌静脉融合算法研究与实现的中期报告.docx

掌纹与掌静脉融合算法研究与实现的中期报告
一、研究背景
随着生物识别技术的发展，掌纹和掌静脉作为比较常见的生物特征，也被广泛应用于身份认证、安全防护等领域。虽然两者具有独特的特征，但在某些情况下，例如手部受伤、皮肤病变等情况下，掌纹可能会发生变异或无法获取，而掌静脉则没有这样的问题。因此，将两者进行融合，不仅可以提高识别的准确性和可靠性，还能拓展识别的应用场景。
二、研究内容
本次研究的目标是设计并实现一种掌纹和掌静脉融合算法，以提高掌纹或掌静脉单一特征的识别准确性。具体研究内容如下：
1.收集和处理掌纹和掌静脉图像，提取出相关特征；
2.分别设计掌纹和掌静脉的识别算法，对比两者的识别效果；
3.设计掌纹和掌静脉的融合算法，并与单一特征的识别算法进行对比；
4.评估融合算法在不同情况下的识别准确性和鲁棒性。
三、研究方法
为了实现掌纹和掌静脉的融合算法，本研究采用了以下方法：
1.对掌纹和掌静脉图像进行预处理，并提取出相关特征。对于掌纹，采用Gabor滤波器提取特征；对于掌静脉，采用Harr小波变换提取特征；
2.分别设计掌纹和掌静脉的识别算法。对于掌纹，采用基于支持向量机（SVM）的分类算法实现；对于掌静脉，采用基于概率密度函数（PDF）的分类算法实现；
3.设计两者的融合算法。采用级联式多分类器，将掌纹和掌静脉的分类器级联起来，实现融合识别；
4.对算法进行实验和评估。采用自己收集的掌纹和掌静脉数据集，测试算法的准确度、可靠性以及鲁棒性。
四、预期成果
1.完成基于掌纹和掌静脉的识别算法设计和实现；
2.实现掌纹和掌静脉的融合算法；
3.具备对算法进行实验和评估的能力，得到可靠的实验结果；
4.完成中期报告和撰写论文。