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基于多尺度线条检测的手指静脉识别算法研究的任务书
任务书
1.任务背景与意义
近年来，安全问题成为了信息技术发展所面临的重大挑战之一。在人体识别领域中，指纹、虹膜识别技术被广泛应用于人体识别安全领域，但这些技术需要人体与设备接触，且易受损伤和污染的干扰因素影响。相比之下，手指静脉的生物识别技术不需要接触，且受干扰因素影响小，因此受到越来越广泛的关注。
然而，手指静脉识别的难点在于如何准确地检测手指静脉。目前，针对手指静脉识别，主要的研究方法包括基于光学成像和基于红外成像两种。基于光学成像的方法需要有足够的光线照射，在低光条件下有一定的问题；但是基于红外成像的方法，由于人体发热，充分引入热成像可以较好地解决这个问题。
但是，手指静脉图像是具有复杂纹理特征的图像。因此，为了准确检测手指静脉，需要采用合适的算法。基于多尺度线条检测的手指静脉识别算法能够有效地解决这个问题，因此该算法的研究具有重要的意义。
2.任务目标
本任务的主要目标是研究基于多尺度线条检测的手指静脉识别算法，以实现准确地检测手指静脉的功能。具体而言，本任务的目标如下：
（1）研究基于多尺度线条检测的手指静脉识别算法，掌握多尺度线条检测的基本原理和方法；
（2）采用SimultaneousDetectionandSegmentation（SDS）网络结构，对手指静脉图像中的手指静脉进行分割；
（3）针对分割后的手指静脉图像，设计基于多尺度线条检测的特征提取方法；
（4）采用卷积神经网络（CNN）进行特征学习和分类，实现手指静脉的识别。
3.任务内容
本研究的任务内容包括理论研究和实验实现两部分：
（1）理论研究：主要包括对多尺度线条检测技术的原理和方法进行学习和掌握，对SDS网络进行分析和改进，对特征提取和卷积神经网络进行研究和优化。
（2）实验实现：主要包括数据集的采集和整理，手指静脉图像的采集与处理，算法的实现和测试。
具体而言，任务包括以下几个方面：
（1）学习多尺度线条检测的基本原理和方法，包括多尺度分解、Gabor特征等内容；
（2）采集并整理手指静脉数据集，包括普通手指静脉图像、红外光学手指静脉图像等；
（3）设计并实现SDS网络结构，对手指静脉图像进行分割；
（4）设计基于多尺度线条检测的特征提取方法，提取手指静脉图像的特征；
（5）采用卷积神经网络进行特征学习和分类，实现手指静脉的识别。
4.任务方案
本任务的实施方案如下：
（1）数据集的采集和整理：包括采集不同场景下的手指静脉图像，对图像进行预处理和标注，以提供给算法实现过程。
（2）SDS网络的设计和实现：采用现有的SDS网络结构，在对手指静脉图像进行学习的基础上，进行改进和优化，提高算法的性能。
（3）基于多尺度线条检测的特征提取方法：通过对手指静脉图像的探究，设计相应的线条检测滤波器和特征提取方法，提高手指静脉图像的识别准确度和稳定性。
（4）卷积神经网络的实现和优化：利用Python语言实现卷积神经网络，通过对网络结构、训练参数等方面的改进，提高手指静脉识别算法的精度和鲁棒性。
（5）算法评价和分析：通过对实验结果的分析和评价，总结算法的优缺点，并提出改进的建议和方向。
5.预期成果
本任务的预期成果有以下几个方面：
（1）针对基于多尺度线条检测的手指静脉识别算法，设计并实现相应的技术方案；
（2）通过实验和分析，对所设计实现的算法进行性能评价及分析，讨论算法存在的缺陷和不足、提出改进算法的策略；
（3）形成论文并发表，以推广所研究设计的算法及其应用价值。
6.进度安排
本研究计划于2021年1月份开始，为期12个月。预计的进度安排如下：
（1）1-3个月：学习和掌握多尺度线条检测的基本原理和方法，制定具体的研究计划，开始搜集和整理手指静脉数据集；
（2）4-6个月：采用现有SDS网络结构对手指静脉图像进行分割，并进行改进优化，在精度和效率方面进行考虑；
（3）7-9个月：针对分割后的手指静脉图像，设计基于多尺度线条检测的特征提取方法，提取手指静脉图像的特征；
（4）10-11个月：采用卷积神经网络进行特征学习和分类，通过对网络结构、训练参数等方面的改进，提高手指静脉识别算法的精度和鲁棒性；
（5）12个月：完成算法评价和分析，撰写研究论文，并进行发表。