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基于子空间分析的手背静脉识别算法研究的开题报告.docx

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文档介绍:该【基于子空间分析的手背静脉识别算法研究的开题报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于子空间分析的手背静脉识别算法研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于子空间分析的手背静脉识别算法研究的开题报告一、研究背景随着生物识别技术的广泛应用,手背静脉识别技术成为一种新型的生物识别技术。与传统的生物识别技术相比,手背静脉识别技术具有较高的准确率和安全性,因为每个人的手背静脉纹路都是独特的,不可能被仿冒或泄露。目前,手背静脉识别技术已经得到广泛研究和应用。然而,现有的手背静脉识别算法主要存在以下问题:。现有的算法虽然可以对手背静脉图像进行提取和匹配,但识别率并不高。。现有的算法通常需要对图像进行多次的预处理、分割和特征提取等操作,从而导致算法的复杂度较高。。在实际应用过程中,手背静脉识别算法往往会受到环境光照、手背移动、手背变形等干扰因素的影响,从而导致识别失败。为了解决这些问题,本研究将基于子空间分析的手背静脉识别算法进行深入研究。二、研究内容和方法本研究将主要研究基于子空间分析的手背静脉识别算法,具体包括以下内容:,提取有效的特征信息。,构建手背静脉识别模型。,比较不同算法的识别效果和时间复杂度。本研究将采用以下方法进行实验研究:。收集一定数量的手背静脉图像,对图像进行预处理和标注。。采用Haar小波变换和局部二进制模式(LBP)等方法,提取图像的纹理特征、灰度特征等。。分别采用PCA、LDA、ICA等方法,构建手背静脉识别模型,并进行实验验证。三、预期效果和意义本研究将通过深入挖掘手背静脉图像的特征信息,利用子空间分析的方法进行模型建立,以提高手背静脉识别的准确率和稳定性,同时降低算法的复杂度,提高识别速度。实验结果有望为手背静脉识别技术的进一步应用和发展提供参考和支持。四、参考文献[1]MaZ,ZhangD,ZhangHJ,[J].PIEEETSIGNALPROC,2001,2:210-212.[2]DingSX,GaoXW,[J].IEEETPATTANALMACHINTELL,2006,28:1177-1181.[3]LuJ,ChiZ,[J].IEEESignalProcessLett,2008,15:341-344.[4]YeJC,JanardananV,[J].IEEETransPatternAnalMachIntell,2006,28:813-826.