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基于Gabor滤波器的掌纹特征提取及竞争编码算法的研究.pptx
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基于Gabor滤波器的掌纹特征提取及竞争编码算法的研究.pptx
汇报人：目录PARTONEPARTTWO掌纹识别技术的研究现状Gabor滤波器在图像处理中的应用竞争编码算法的原理与优势PARTTHREEGabor滤波器的原理与实现掌纹图像预处理基于Gabor滤波器的特征提取方法实验结果与分析PARTFOUR竞争编码算法的原理与实现基于竞争编码算法的掌纹识别方法实验结果与分析PARTFIVEGabor滤波器参数优化竞争编码算法的改进策略实验结果与分析PARTSIX系统架构与功能模块数据库设计及数据存储方案系统测试与性能评估实际应用场景与优势分析PARTSEVEN研究成果
2024-10-02
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基于Gabor小波变换的掌纹特征提取算法研究的开题报告一、研究背景与意义随着现代信息技术的发展，人们对于生物识别技术的需求越来越高。掌纹作为人体独特的生物特征之一，被广泛应用于个体识别、犯罪侦查、边境安全等领域。掌纹识别技术可以通过数学方法将掌纹图像转化为数字特征，再和数据库中的样本比对来实现识别。因此，掌纹特征提取是掌纹识别技术中的核心问题，直接影响着识别的准确率和鲁棒性。近年来，Gabor小波变换因其对图像边缘和纹理特征表达效果优秀而被广泛应用于掌纹特征提取。Gabor小波变换可以将掌纹图像转化为一组
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基于Gabor小波和支持向量机的掌纹识别算法的研究基于Gabor小波和支持向量机的掌纹识别算法的研究摘要：掌纹是人体表面的一种生物特征，具有唯一性和不可篡改性的特点，因此在生物识别技术中具有广阔的应用前景。本研究基于Gabor小波变换和支持向量机算法，设计了一种高效准确的掌纹识别算法。首先，利用Gabor小波变换提取掌纹图像的纹线特征。然后，利用支持向量机建立分类器，并通过训练样本进行模型训练。最后，通过测试样本对模型进行验证和识别，实验结果表明所提出的算法在掌纹识别中具有较高的准确率和可靠性。关键词：掌
2024-10-23
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