移动环境下的掌纹预处理算法研究

“移动环境下掌纹预处理算法的研究” 这篇硕士学位论文深入探讨了人工智能领域中的一个具体分支——机器学习，特别是针对移动环境下的掌纹识别技术。掌纹识别是一种生物特征识别技术，它以其高识别准确度和对硬件要求较低的优势，成为了一种有吸引力的身份验证手段。然而，当前的掌纹识别系统主要依赖于接触式的采集设备，这些设备能够获取高质量、光照均匀且背景简单的掌纹图像，从而实现较高的识别精度。 在移动设备日益普及的背景下，信息安全和身份认证的需求愈发重要。传统的接触式采集设备在移动环境下并不适用，因为它们可能无法满足移动设备的小型化、便携性和功耗限制。因此，研究者刘金浩针对这一问题，对移动环境下的掌纹预处理算法进行了研究，旨在开发出适用于非接触或低质量图像条件下的掌纹识别方案。 预处理是图像识别的关键步骤，它包括图像增强、去噪、矫正等多个环节。在掌纹识别中，预处理的目标是将原始的、可能含有噪声和变形的掌纹图像转化为更适合后续特征提取和匹配的标准形式。论文作者在导师孙冬梅教授的指导下，可能涉及了如自适应滤波、形态学操作、灰度校正等技术，以提高在移动环境中采集的掌纹图像的质量。 此外，论文还可能讨论了在移动环境下如何优化算法性能，包括减少计算复杂性、降低内存占用以及适应不同光照和角度变化的适应性策略。这些研究对于推动移动设备上的生物特征识别技术，尤其是掌纹识别技术的发展具有重要意义，能够为移动支付、安全登录和其他身份验证场景提供更加安全、便捷的解决方案。 论文中，作者对指导教师、实验室的师长和同学们表达了深深的感激，他们的帮助和支持使得这项研究得以顺利进行。同时，作者也感谢了与他共同度过研究生生活的同学和朋友，他们的陪伴让这段学术旅程更加充实。 这篇论文的核心内容集中在移动环境下的掌纹预处理算法，通过改进和优化算法，提升非理想条件下掌纹图像的识别效果，为移动设备的身份认证提供了新的可能性。这项研究不仅在理论上有价值，也为实际应用提供了重要的技术支撑。