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基于小波特征的掌纹识别的任务书
任务书
一、任务目的
掌纹识别作为一种生物识别技术，因为其独特性和不可伪造性，被广泛应用于安全领域，例如门禁系统、身份验证、金融支付等。小波变换是一种基于数学原理的信号处理技术，可以对信号进行多尺度分析和频域变换，并且对信号噪声的影响具有一定的抑制作用。因此，采用小波特征提取的方法对掌纹进行识别是一种较为成熟的做法。本次任务旨在通过实现基于小波特征的掌纹识别算法，提高我们对此技术的理解和应用能力。
二、任务内容
1.熟悉掌纹识别技术原理
掌纹识别技术的基本原理是通过对掌纹图像进行特征提取和模式匹配，判断掌纹图像与数据库中的模板是否匹配。具体而言，掌纹图像的预处理包括提取掌纹区域和增强图像对比度两个部分；特征提取主要包括小波变换（WaveletTransform）特征和主成分分析（PCA）特征两种；模式匹配部分可以通过人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）等分类算法实现。任务主要涉及掌纹图像的预处理和小波变换特征提取两个部分。
2.数据集准备
为了验证算法的有效性和鲁棒性，我们需要准备一个包含大量掌纹图像的数据集。可以采用公开数据集，例如HongKongPolytechnicUniversityPalmprintDatabase等，也可以自己收集一些数据集。数据集要求包含多个掌纹正反面图像，并且要标记注明每个掌纹所属的类别。
3.实现小波特征提取算法
小波变换是一种多尺度分析技术，可以对信号进行分解和重构。在掌纹识别中，我们可以将掌纹图像的局部特征通过小波分解得到。小波分解的过程包括卷积和下采样两个部分，可以采用快速小波变换（FastWaveletTransform，FWT）算法来实现。在此基础上，我们还需要实现对小波系数的提取和归一化处理等操作，生成一组不同尺度和方向的小波特征向量。最后，将特征向量与掌纹数据库中的模板进行比较，以实现对掌纹的识别。
4.测试和评价算法性能
为了测试我们实现的小波特征提取算法的性能和鲁棒性，我们需要进行一系列实验。具体而言，我们可以将数据集分成训练集和测试集，采用交叉验证方法评估算法的准确率、召回率、F1指标等性能指标。此外，还可以对不同参数（例如小波分解的层数、小波基函数等）对算法的影响进行分析实验，以及对不同噪声干扰情况下的鲁棒性进行测试。
三、任务流程
1.熟悉掌纹识别技术原理。
2.数据集准备。
3.实现小波特征提取算法，包括图像预处理、小波分解、小波系数提取和特征向量生成等部分。
4.测试和评价算法性能，包括交叉验证实验、特征选取和噪声鲁棒性测试等部分。
5.撰写任务报告和论文。
四、参考文献
1.Zhang,J.,Yang,J.,Zhang,D.,&Huang,K.(2003).Palmprintrecognitionusingeigenpalmsfeatures.Patternrecognition,36(2),371-381.
2.Zhang,D.,Kong,W.,&You,J.(2003).Palmprintrecognitionusingfeature-basedandmatch-basedmethods.Patternrecognitionletters,24(9-10),1395-1405.
3.Li,X.,&Wang,Y.(2008).Palmprintrecognitionbasedonnewfusionfeaturesfromwaveletdomain.Patternrecognition,41(4),1559-1568.
4.Li,Y.,Li,Z.,Mehmood,S.,&Yang,G.(2018).Palmprintrecognitionbasedonsimplifiedwaveletskeletontransformanddiscriminativeneighborhoodpreservinganalysis.Multimediatoolsandapplications,77(15),19567-19586.