机器学习大作业掌纹识别

### 关于机器学习掌纹识别大作业的实现方法、资料、教程和数据集

#### 掌纹识别的重要性与应用场景
掌纹作为一种生物特征，具有独特性和稳定性，在身份认证领域有着广泛应用。随着计算机视觉技术的发展，掌纹识别成为研究热点之一。

#### 使用高质量的数据集进行训练和验证
为了确保模型的有效性，建议使用经过严格筛选并标注良好的掌纹图像数据集[^1]。这类数据集通常包含不同光照条件下的多角度拍摄样本，有助于提高模型泛化能力。

#### 基础算法的选择——支持向量机(SVM)
对于初学者来说，可以从较为简单的线性分类器入手，比如采用SVM作为基础框架来进行掌纹类别划分。通过Python编写代码，调用Scikit-Learn等库提供的接口能够简化开发流程，并且可以方便地调整参数优化性能表现[^2]。

from sklearn import svm
clf = svm.SVC(kernel='linear')  # 创建线性核的支持向量机实例

#### 特征提取与表示——Gabor滤波器的应用
更进一步的研究可能会涉及到如何更好地描述掌纹纹理特性。一种常用的方法是利用Gabor滤波器组来捕捉局部方向信息，进而构建更具区分度的特征向量用于后续处理阶段[^3]。

import cv2
gabor_kernel = cv2.getGaborKernel((ksize, ksize), sigma, theta, lambd, gamma, psi, ktype=cv2.CV_32F)
filtered_image = cv2.filter2D(gray_img, ddepth=-1, kernel=gabor_kernel)

#### 性能评估指标及其可视化展示
当完成了多个候选方案的设计之后，则需对比它们各自的优劣之处。这里可以通过绘制柱状图等方式直观呈现各算法得分情况，以便从中挑选最优解法[^4]。

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.bar(range(len(models)), scores, width=0.3, color=['tan', 'khaki', 'pink', 'skyblue','lawngreen','salmon'])
plt.xticks(range(len(models)), models)
plt.xlabel("Models")
plt.ylabel("Best Score")
plt.title("Comparison of Different Models' Best Scores on Palmprint Dataset")
plt.show()