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基于小波变换的指纹识别算法的任务书
任务书
一、任务背景
随着数字化时代的到来，安全成为人们越来越关注的问题。指纹识别作为一种生物特征识别技术，在安全领域获得了广泛应用。指纹识别通过图像处理和模式识别等技术对人体指纹进行采集、提取和分类，实现对个体身份的鉴别和认证。因其可靠性高、使用方便等优势，广泛应用于身份认证、门禁控制、支付等领域。
指纹识别技术的发展，离不开图像处理技术的推动。传统的指纹图像处理技术主要采用图像增强、滤波、二值化等方法实现指纹图像的特征提取，其精度和速度有限，容易受到光照、噪声等干扰。而随着小波变换技术的发展，基于小波变换的指纹识别算法得到了广泛关注。
小波变换技术作为一种非线性、非平稳信号分析方法，其对信号的频率、时间、空间等特征具有良好的描述能力。将小波变换技术应用于指纹图像处理，可以提高识别准确率和鲁棒性，降低受到外部干扰的影响。因此，基于小波变换的指纹识别算法成为研究的热点。
二、任务目标
本任务要求选手设计和实现基于小波变换的指纹识别算法，实现指纹图像的特征提取和分类。
1.数据集
本任务使用了UCI数据库中的FingerprintRecognitionCompetition2002数据库，由标准的fingerprintimage和nontemplateimage组成。其中，fingerprintimage包括10个指纹类别，每个类别包括8幅图像，共80幅。nontemplateimage包括4幅图像，其作用是检验算法的鲁棒性，即被测定的指纹不属于数据库中任何一类。
2.主要任务
（1）数据集预处理：对UCI数据库中的指纹图像进行预处理，包括图像增强、滤波、二值化、去噪等操作，提高图像品质。
（2）小波变换：采用小波变换技术对预处理后的指纹图像进行分析，选取合适的小波基和分解层数，可以对图像的局部和全局特征进行描述。
（3）特征提取：将小波变换得到的系数作为指纹图像的特征，采用特征选择算法优化特征子集，降低噪声和维数的影响。
（4）分类器设计：利用支持向量机、神经网络等机器学习算法，构建指纹图像的分类器模型，对指纹进行分类识别。
（5）算法评价：使用k-fold交叉验证方法对算法进行评价，包括精度、召回率、F1值等指标，并与传统方法进行比较，验证算法的优越性。
三、任务步骤
1、研究小波变换的理论和应用，了解小波变换的基本概念、分析方法和计算步骤，掌握小波基的选择和分解层次的确定方法。
2、对UCI数据库中的指纹图像进行预处理，包括灰度转换、滤波去噪、二值化、边缘检测等操作，提高图像的质量。
3、对预处理后的指纹图像进行小波变换，选择合适的小波基和分解层数，得到小波系数。
4、将小波系数作为特征，采用特征选择算法，选择合适的特征子集，降低维数和噪声的影响。
5、构建指纹图像分类器，采用支持向量机、神经网络等机器学习算法，实现指纹识别。
6、采用k-fold交叉验证方法，对算法进行评价，包括精度、召回率、F值等指标，并与传统方法进行比较，验证算法的有效性和优越性。
四、参考文献
1.AnilK.Jain,SalilPrabhakar,andLiborMasek.“AKarhunen-LoeveTransform(KLT)basedapproachforFingerprintRecognition.”Proceedingsof15thInternationalConferenceonPatternRecognition,vol.3,pp.1035-1039,2000.
2.YuZhang,ChuiYanMa,YiPingMou,etal.“Anovelfingerprintrecognitionalgorithmbasedonwavelettransform.”IEEEInternationalConferenceonCommunications,CircuitsandSystems,pp.770-774,2009.
3.G.Jacek,M.Michal,P.Dominik,andS.Stanislaw.“FingerprintrecognitionusingHaarwavelettransformandneuralnetwork.”AdvancesinSoftComputing,vol.71,pp.47-56,2010.
4.BurhanuddinY.Tawil,SitiZaitonMohdHashim,andNasrulHumaimiMahmood.“Areviewonfingerprintrecognitiontechniquesusingwavelettransform.”InternationalJournalofComputerApplications,vol.56,no.13,pp.2