图像识别关键技术：指纹、人脸与静脉特征提取

图像特征提取与识别技术1是一篇深入探讨图像识别技术的论文，作者刘宇航（光电152班学生）在物理工程学院进行的专业课程设计。该文首先概述了图像识别技术的国内外研究现状，强调了它在计算机信息技术中的广泛应用，尤其是在航空航天、医学、通信等领域的重要作用。 论文着重讨论了图像识别的关键步骤，以指纹识别、人脸识别和静脉识别为例，阐述了这些领域的技术进展。通过采用K近邻域法（KNN）、局部二值模式（LBP）特征提取方法和主成分分析（PCA）算法，对指纹和人脸图像进行特征提取和识别，实践了相关的算法并在Matlab和Python编程环境中进行了实验。实验结果表明，这些方法能够有效地提取和识别图像特征，从而实现较高的识别精度。 论文关键词包括“特征提取”、“图像识别”、“指纹”、“人脸”和“静脉”，这些都是研究的核心内容。文章指出，虽然我国在图像识别技术上取得了一定的进步，但仍面临发展空间和挑战，因此作者通过深入分析，旨在推动该领域的进一步发展。 引言部分回顾了图像识别的历史，从文字识别开始，经过数字图像处理与识别阶段，发展到现在的物体识别，展现了技术的演进历程。同时，它强调了数字图像的优势，如便于存储、传输和处理，这些为图像识别技术的提升奠定了基础。 这篇论文不仅介绍了图像识别的基本原理和关键步骤，还展示了实际应用中的技术实现，为读者提供了一个全面了解图像特征提取与识别技术的窗口，对于该领域的研究者和从业者具有较高的参考价值。