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基于掌印红外热图像的分类识别技术研究的开题报告
一、选题来源
掌印红外热图像的分类识别技术是一种正在快速发展的技术，应用于很多领域，如人脸识别、医学影像分析、军事活动中的人员辨识等等。本选题来源于对红外热图像技术的关注和兴趣，经过多方考虑，认为该选题符合我专业方向并且有很好的研究前景，因此选定此为本次开题研究的课题。
二、研究目的
掌印红外热图像的分类识别技术是一项前沿性的研究，其主要目的是探究在红外热图像分类识别方面的应用和发展，并且建立出能够多目标分类识别的新型深度学习模型，从而使得红外热图像分类识别技术在更广泛的领域中发挥更大的作用。
三、研究内容
1.本课题主要涉及掌印红外热图像的采集、处理和特征提取技术。根据掌印的纹路和纹理信息，设计出一种高效的特征提取算法，从而提高识别准确度。
2.本课题将研究掌印红外热图像的分类识别算法，使得红外热图像处理的速度和精度得到较大的提升。
3.开展基于红外热图像的人脸识别工作，为智能化人脸识别场景提供技术支撑。
四、研究方法
1.将使用红外热成像仪对掌印进行拍摄，产生红外热图像，对图像进行预处理，剔除干扰信息，提取出有效信息。
2.构建掌印红外热图像的分类识别模型，根据图像的特征，采用卷积神经网络（CNN）的算法优化模型结构，提高模型精度。
3.使用各种指标对模型效果和性能进行测试和评估，及时发现问题，加以解决，提高模型的效果和性能。
五、研究意义
本研究将探索掌印红外热图像的识别方法，提高了人类识别掌印的效率和精度，使其更易于应用到实际生活中。同时，该研究也为掌印红外热图像识别技术的应用提供了有力的技术支撑与发展。此外，该研究也可以为红外技术在医学、安防、物流、军事等领域的应用提供更好的服务。
六、研究预期成果
1.完成一份《基于掌印红外热图像的分类识别技术研究》的论文。
2.构建出一种基于卷积神经网络的新型深度学习模型，实现在掌印红外热图像的分类识别应用，并具有实际应用价值。
3.在实际试验和评估过程中，发现和解决问题。
4.在相应的领域中取得一定的成果及应用。