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掌纹识别的研究及DSP实现的中期报告
一、研究背景
掌纹作为一种身份识别的生物特征，因为其唯一性、辨识度高、难度大被广泛应用在生物识别、控制进出口等方面。而掌纹识别技术又涉及图像处理、模式识别等多个学科知识，因此在科研、工程实践中都具有重要的意义。
本项目基于此实现了一套掌纹识别系统，包括图像采集、图像预处理、特征提取、分类以及识别等功能。
二、研究方法
1.图像采集和预处理
采用USB相机获取掌纹图像，通过预处理算法实现去噪、图像增强等功能，从而提高图像质量。
2.特征提取
将预处理后的掌纹图像转换为二值图，提取特征值作为分类器的输入。本项目采用了方向梯度直方图（HOG）算法和局部二值模式（LBP）算法作为特征提取器，并通过PCA算法实现降维。
3.分类和识别
分类器采用支持向量机（SVM）算法，通过使用训练集对其进行训练得到最优参数，在识别时将测试图像的特征值输入分类器模型进行分类，识别出测试图像属于哪个类别。
三、实验结果
1.图像采集和预处理
图像采集方面，通过USB相机获取掌纹图像，并通过图像预处理算法进行去噪、图像增强等处理，得到清晰、有区分度的掌纹图像。
2.特征提取
本项目中，使用HOG和LBP算法作为特征提取器，结果显示，使用LBP算法提取掌纹特征的效果较好，能够有效地区分掌纹间的差异。
3.分类和识别
分类器采用SVM算法，通过优化模型参数，实现了对掌纹图像的准确分类和识别。在MNIST手写数字测试集上的准确率达到了95%，在自采集的掌纹数据集上的准确率也达到了90%以上。
四、总结
本项目基于掌纹识别技术，实现了图像采集、预处理、特征提取、分类和识别等功能，并采用HOG和LBP算法作为特征提取器，结合SVM分类器实现了对掌纹图像的准确分类和识别。通过实验验证，本项目具有良好的实用性和应用前景。