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基于图像质量的掌纹识别算法研究的开题报告
一、选题背景
掌纹识别技术是生物特征识别技术中非常重要的一个分支，在生物学、心理学、医学等领域都有广泛的应用。掌纹特征作为一种个体自然生长的标志，与人类体质、心理等方面有很大的关联，因此其在个人身份认证、犯罪嫌疑人的定位等方面具有重要的意义。
随着摄像设备的不断普及，大量的掌纹图像被获取并存储在数据库中，为掌纹识别算法的研究提供了基础。然而，由于掌纹图像的质量受多种因素的影响，如图像的分辨率、明暗程度、噪声等，导致掌纹识别算法存在识别率低和误判率高等问题。因此，基于图像质量的掌纹识别算法的研究显得尤为重要。
二、选题意义
基于图像质量的掌纹识别算法的研究可以提高掌纹识别算法的准确性和精度，有以下几个方面的意义：
1.提高掌纹识别的可靠性：在掌纹图像的获取和存储过程中，往往会受到各种噪声的干扰，导致掌纹图像质量不佳。通过研究基于图像质量的掌纹识别算法，可以克服掌纹图像质量低下所带来的挑战，可以提高掌纹识别算法的可靠性。
2.提高掌纹识别的准确率：掌纹识别算法经常会出现误判的情况，因而需要研究如何提高掌纹识别算法的准确率。基于图像质量的掌纹识别算法可以通过去除噪声和增强图像细节等方式，来提高掌纹识别算法的准确率。
3.优化掌纹识别算法的性能：基于图像质量的掌纹识别算法可以用于优化掌纹识别算法的性能。通过研究掌纹图像的质量特征，可以有效提取掌纹特征并加速掌纹识别算法的运行效率。
三、研究内容
本研究将分析掌纹图像的质量特征，研究基于图像质量的掌纹识别算法。具体包括以下两个方面：
1.掌纹图像质量分析：系统性地分析掌纹图像的质量特征，如图像的亮度、对比度、模糊度、噪声等等。通过分析掌纹图像的质量特征，对图像进行质量评估和分类，为后续的分析和处理提供有益的参考。
2.基于图像质量的掌纹识别算法：研究基于图像质量的掌纹识别算法。采用一定的算法和技术手段，对掌纹图像进行去噪、增强、细化等处理，提高掌纹图像的质量；通过掌纹特征提取和匹配，实现对掌纹图像的自动识别，最终实现掌纹识别算法的优化。
四、研究方法
本研究将采用以下方法：
1.文献调研：查阅相关的文献和研究成果，深入了解掌纹识别算法和图像质量分析算法。
2.掌纹图像获取与预处理：获取掌纹图像，对图像进行预处理，如图像去噪、增强、细化等。
3.掌纹特征提取与匹配：对预处理后的掌纹图像提取掌纹特征，并利用特征匹配算法进行掌纹识别。
4.图像质量分析：分析和评估掌纹图像的质量特征，确定合适的图像质量评估指标和分类方式。
五、研究预期成果
本研究预期将提出一种基于图像质量的掌纹识别算法，该算法将通过分析和评估掌纹图像质量特征，采用一定的图像处理和特征匹配技术，实现对掌纹图像的自动识别，提高掌纹识别算法的精度和准确率。同时，本研究还将研究掌纹图像的质量特征，为今后的掌纹识别研究提供有益的参考。
六、参考文献
[1]李国胜,王雪,李建君,张国胜.掌纹自动识别算法研究综述[J].计算机工程与应用,2012,48(23):109-113.
[2]刘志勇,贺国燕,崔书琴,等.基于小波分析的掌纹识别算法研究[J].电子学报,2006,34(6):990-993.
[3]林懿,吕霁月,李爽,等.特征优化方法在掌纹识别中的应用[J].计算机科学,2014,41(10):241-246.