掌纹识别系统性能测试与应用进展

本篇论文主要探讨了掌纹识别技术在系统中的应用和性能评估，作者吴军在导师吴冬梅的指导下，深入研究了掌纹识别这一生物特征识别技术。文章首先介绍了课题研究的背景和意义，指出生物特征识别技术在全球范围内的重要性，尤其是掌纹识别，由于其具有普遍性、唯一性、可测量性和稳定性等特点，成为国家信息安全的重要支撑。 文章详细阐述了掌纹识别技术的基本概念，包括其工作原理，即通过对掌纹图像的预处理、特征提取（如傅立叶变换、K-L变换、小波变换等统计特征方法，以及纹理分析的结构特征方法）和特征匹配，来确定图像是否来自同一手掌。提到了几种典型的算法，并指出它们的优势和局限性，如基于统计特征的方法在变换域中具有更好的区分性和维数降低性，而基于结构特征的方法更关注纹理差异，但在大规模数据集上的表现可能不如前者。 论文还重点介绍了国内外掌纹识别系统的应用现状和发展趋势。例如，香港理工大学和哈尔滨工业大学的民用掌纹识别系统是早期的重要突破，而张大鹏教授团队的高精度自动系统则是国际上的先进成果。然而，当前掌纹识别在生物识别系统中的应用份额仍然较小，尤其是在民用市场，存在很大的发展空间。为了推动这项技术的民用普及，研发低成本、易维护且能满足中低安全级别的掌纹识别系统是一个值得深入研究的课题。 该论文的主体部分可能还会涉及掌纹识别软件框架的设计，包括如何在数字信号处理器(DSP)硬件平台上实现算法，以及如何优化系统性能，提高识别准确性和效率。此外，还可能讨论了在实际应用中可能遇到的挑战，如噪声抑制、图像质量影响、数据库管理等问题，以及针对这些问题的解决方案。 总结来说，这篇论文不仅涵盖了掌纹识别的基本理论和技术细节，还关注了该技术的实际应用和未来发展趋势，对于理解掌纹识别技术的最新进展和潜在市场有着重要的价值。