基于C 的掌纹图像身份识别系统的开发开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的快速发展和全球范围内对安全需求的日益增长，生物特征识别技术作为一种可靠的身份验证手段，正逐渐取代传统的身份识别方式，例如密码和钥匙。

在众多生物特征识别技术中，掌纹识别以其独特的优势，如稳定性、唯一性、便捷性和低成本等，受到了广泛关注，并在身份识别、访问控制、金融交易等领域展现出巨大的应用潜力。

本选题旨在开发一个基于c 的掌纹图像身份识别系统，以深入研究掌纹识别技术，并探索其在实际应用中的可行性和有效性。

2. 本选题国内外研究状况综述

掌纹识别作为一种新兴的生物特征识别技术，近年来受到国内外学者的广泛关注和研究。

1. 国内研究现状

国内在掌纹识别领域起步相对较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究内容包括以下几个方面：
1.掌纹图像预处理：针对掌纹图像采集过程中存在的噪声、光照不均等问题，研究有效的图像预处理方法，以提高图像质量，为后续特征提取和识别奠定基础。

主要包括以下步骤：图像灰度化：将彩色掌纹图像转换为灰度图像，以便于后续处理。

图像增强：采用直方图均衡化等方法增强图像对比度，突出掌纹细节特征。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:收集和阅读国内外关于掌纹识别、图像处理、模式识别、机器学习等方面的相关文献，了解掌纹识别的基本原理、发展现状、最新研究成果以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.需求分析与系统设计:分析掌纹图像身份识别系统的功能需求和性能需求，确定系统的总体架构、模块划分、数据流程等，并进行数据库设计，为系统实现提供蓝图。

3.算法研究与实现:研究掌纹图像预处理、特征提取和匹配识别等关键算法，并利用c 语言进行编程实现，对算法进行优化和改进，以提高系统的识别精度、效率和鲁棒性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.高效的掌纹特征提取算法:针对现有掌纹特征提取算法存在的问题，本研究将探索和研究更高效、更鲁棒的掌纹特征提取算法，例如基于深度学习的特征提取算法，以提高掌纹识别的精度和效率。

2.基于c 的系统实现:现有的掌纹识别系统大多采用matlab、python等语言开发，本研究将采用c 语言开发掌纹图像身份识别系统，以提高系统的运行效率和可移植性。

3.优化系统性能:针对掌纹识别系统存在的速度慢、鲁棒性差等问题，本研究将对系统进行优化，例如采用多线程技术、gpu加速等手段，以提高系统的识别速度和鲁棒性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.谭龙. 基于opencv的掌纹识别系统的设计与实现[d]. 南昌:南昌大学,2019.

2.张浩,王忠民,张凯,等. 基于改进harris算法的掌纹图像关键点定位[j]. 电子技术应用,2021,47(11):140-145.

3.王鹏,王忠民,张浩. 基于多尺度特征融合的掌纹识别方法[j]. 计算机应用,2022,42(01):289-295.