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基于联合边缘和方向特征的掌纹识别的任务书
任务书
一、任务背景
掌纹是人体皮肤的一种特殊形态，每个人的掌纹是独一无二的，因此掌纹识别作为一种用于身份验证的生物识别技术已经被广泛研究和应用，包括门禁系统、支付系统、安全系统等各领域。然而，掌纹图像受拍摄角度、光照、手部位置等影响较大，对掌纹图像进行有效的特征提取是掌纹识别技术的瓶颈之一。
目前，基于纹线特征的掌纹识别技术已经较为成熟，但是这种方法对于成人的掌纹识别效果较好，而对于儿童的识别效果较差，因为儿童的掌纹纹线比成人的掌纹纹线较浅，对于识别算法的要求更高。因此，本次任务旨在提出一种基于联合边缘和方向特征的掌纹识别方法，实现对儿童和成人掌纹的高效精准识别。
二、任务要求
1.收集儿童和成人的掌纹图像数据集，并将数据集进行处理，包括图像预处理和标注。
2.提取特征，对比不同特征提取方法的效果，并选择最优的方法进行特征提取。
3.训练分类器，选择最优的分类器进行分类。
4.评估算法性能，包括准确率、识别速度、分类精度等性能指标，并与其他已有方法进行比较分析，证明本方法的有效性和优越性。
5.撰写完整的研究论文，将研究成果发表在相关领域的期刊或会议上。
三、技能要求
1.熟练掌握图像处理和模式识别领域的相关知识和方法，熟悉C++、Python等编程语言。
2.熟练掌握常见的机器学习算法和分类器，如SVM、AdaBoost等，并具有良好的代码调试能力。
3.具有一定的科技论文写作能力，并熟悉常用的文献检索工具和翻译软件。
四、实验设备
1.Windows/Linux操作系统的计算机。
2.鼠标、键盘、显示器等设备。
3.用于图像处理和模式识别的软件，如OpenCV、Matlab等。
四、实验流程
1.收集掌纹图像数据集，包括儿童和成人的掌纹图像。
2.对数据集进行预处理和标注，如对图像进行增强、降噪等处理，对图像进行标注。
3.采用不同的特征提取方法，比如联合边缘和方向特征的方法，提取图像的特征。
4.对提取到的特征进行选择和降维处理，减少特征数量，提高分类器的训练效率。
5.训练分类器，根据特征和标注数据，选择适当的分类器进行训练，如SVM、AdaBoost等。
6.调整算法参数，优化算法性能。
7.对算法进行评估，包括准确率、识别速度、分类精度等性能指标，并与其他已有方法进行比较分析，证明本方法的有效性和优越性。
8.撰写研究论文，将研究成果发表在相关领域的期刊或会议上。
五、参考文献
1.Liu,Y.,Jiang,X.,&Zheng,C.(2016).Palmprintrecognitionusingjointlineedgedirectionandorientationcodedescriptor.JournalofComputationalandAppliedMathematics,294,219-235.
2.Dai,Y.,Hu,Y.,&Chen,Y.(2015).Palmprintrecognitionbasedongradientedgedirectionhistogramfeatureextractedbypolarcoordinates.2015IEEEInternationalConferenceonElectro/InformationTechnology(EIT),0139-0143.
3.Zhu,Y.,Zhang,W.,Yang,D.,&Chen,S.(2017).Palmprintrecognitionbasedondiscriminativedirectionfeature.Measurement,99,155-165.