交易价格： 面议
类型： 非专利
交易方式： 资料待完善
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本研究项目，就是寻找工程图像中常用的特征参数提取的优化算法，并将其应用于DSP（数字信号处理）中，具体研究和实现了在掌形身份识别系统中，手掌的特征参量的提取方法，并且模糊模式识别算法，实现新输入手掌与库中存储的标准手掌之间的模式识别，进而实现不同人身份的识别。本项目的创新点：1、研究并实现了手掌特征参数提取的方法。对手掌形状的图像预处理、手掌轮廓的形成和特征参量的提取方法等环节作了一个比较全面的研究。在对图像二值化处理时，采用自适应的阈值法，得到了理想的二值化图像。在边缘细化时提出了一种对称细化的方法。特征量提取是利用求极值点的方法确定指尖和指根的位置，并提取手掌形状的特征参量。2、把基于格贴近度的模糊模式识别算法应用于掌形识别系统中。在模糊理论的指导下，将手掌形状的身份识别过程转换为两个模糊集的格贴近度问题，实现新输入手掌与库中存储的标准手掌之间的模式识别，进而实现不同人身份的识别。在所有的生物测定学身份识别方法中，手掌形状识别的速度是最快的。以掌形来验证每个人的身份，识别速度不到一秒，准确率高达99%以上，是一种较简单而且很有发展潜力的身份识别方法。主要应用在门禁，考勤，安检以及仓库，车场，住宅小区的管理等需要身份识别的系统中，尤其适合在小范围人群中使用。
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