m0_73972297的博客

内容概要：本文档详细探讨了使用多种图像处理技术和机器学习算法对掌纹识别的任务进行分析与实现。具体来说，研究了掌纹图像的预处理（如裁剪提取中心图像）、利用 Gabor 滤波器、离散余弦变换（DCT）、主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、直方图方向梯度（HOG）进行特征提取，并通过支持向量机（SVM）和 K 近邻（KNN）等分类器进行模型搭建。实验中，还进行了参数调优，探索了各种特征提取方法在掌纹分类任务上的有效性。实验结果显示，HOG 特征与 SVM 结合的效果最为显著，其次是 DCT 与 PCA 组合。同时指出训练集和测试集比例选择对模型表现也有很大影响。此外，研究中多次调整模型参数和特征提取方法来优化分类性能。 适用人群：对机器学习及图像处理感兴趣的研究人员和学生，特别是从事生物特征识别、掌纹识别及相关应用的研发人员。 使用场景及目标：①用于掌纹识别的研究开发和技术改进；②帮助理解掌纹识别背后的各种算法原理；③为后续的掌纹识别系统开发和实际部署提供了有价值的指导和技术积累。 其他说明：该研究报告是南昌航空大学学生完成的一份学术成果，在2024-2025年度的机器学习与模式识别课程作业基础上编制而成。文中包含详尽的技术细节和实证分析，为读者展示了一个完整的科学研究流程。