掌纹识别算法：一种新的生物识别技术

"这篇博士学位论文主要探讨了掌纹识别算法，由大连海事大学的索继东教授指导，作者为Xu Shuang，专业为通信与信息系统。论文完成于2012年4月，旨在研究掌纹图像处理及其在识别技术中的应用。论文中可能涉及了掌纹图像的获取、预处理、特征提取以及分类识别等多个关键步骤。作者承诺论文为原创作品，未侵犯他人知识产权，并授权大连海事大学使用和传播论文内容。此外，论文还概述了一些创新点，可能包括利用Gabor滤波器在不同尺度和方向处理掌纹图像以提高识别性能。" 这篇博士学位论文深入研究了掌纹识别技术，这是一个生物特征识别领域的重要分支。掌纹识别基于每个人的掌纹模式的独特性，为身份验证提供了安全且可靠的方法。论文的焦点可能集中在如何有效地处理和分析掌纹图像，以提取出具有高辨别力的特征。这通常包括以下几个核心环节： 1. **掌纹图像采集**：首先，需要获取高质量的掌纹图像，这可能通过专用的光学传感器或高分辨率摄像头实现，确保掌纹的细节清晰可见。 2. **图像预处理**：图像预处理是至关重要的，它包括去噪、增强对比度、二值化等步骤，以消除图像中的不理想因素，使后续的特征提取更为准确。 3. **特征提取**：论文中提及可能采用了Gabor滤波器，这是一种在图像处理中常用的方法，它能模拟人类视觉系统对纹理和边缘的感知。通过不同尺度和方向的Gabor滤波，可以捕获掌纹的细微结构，如纹线的方向、起点和终点、交叉点等特征。 4. **特征匹配与识别**：提取的特征随后用于匹配和识别。这可能涉及到特征向量的构建、距离度量或其他机器学习算法，如支持向量机(SVM)或神经网络，以区分不同的掌纹。 5. **创新点**：尽管具体细节没有详述，但创新点可能涉及提高识别率的新方法，比如优化Gabor滤波器参数选择，改进特征选择策略，或者提出新的分类模型。 6. **版权与授权**：论文作者同意大连海事大学保留并使用其论文，包括将其纳入相关学术数据库，以供进一步的研究和信息检索。 这篇论文对于理解和改进掌纹识别技术具有重要价值，不仅提供了理论分析，还可能包含实验验证和实际应用的案例，为生物识别领域的研究者和工程师提供了宝贵的参考。