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怎么引导做淘宝的客户做官方网站360提交网站备案

news 2025/11/2 9:56:51

怎么引导做淘宝的客户做官方网站,360提交网站备案,wordpress后台链接,网站建设周期与进度安排手指静脉识别项目项目方案设计介绍本项目实现手指图像的处理和匹配算法，需要处理的数据是本人不同手指的图像，首先经过图像处理，使得指静脉的纹理增强凸显处理，然后将所有的这些图像进行相互间的匹配，检验类内和类…

手指静脉识别项目

项目方案设计介绍

本项目实现手指图像的处理和匹配算法，需要处理的数据是本人不同手指的图像，首先经过图像处理，使得指静脉的纹理增强凸显处理，然后将所有的这些图像进行相互间的匹配，检验类内和类间的匹配度，观察其是否能够明显区分开来，并据此计算正确率。

在本项目中，由于是基于算法原型的研究，因此我们选用了操作便捷的Matlab R2019b软件作为运行环境，在Windows 10 Pro for Workstation操作系统中实现算法。

算法分为以下几个过程：

图像预处理过程中，需要增强图像，提取手指区域，为识别做准备。拟采用CLAHE、直方图均衡、二值化等算法，以达到增强图像的效果；拟采用边缘检测算法实现手指的识别和提取

图像的特征提取和匹配过程中，拟采用两类不同的方法。一是局部不变特征提取算法。这些算法具有检测图像中的特征点，并对特征点的局部区域进行描述和匹配的功能。二是针对二值化图像的模板匹配，检测其匹配度。

系统识别性能

SIFT——正确率93.625%

SURF——正确率86.1875%

归一化二维互相关模板匹配——正确率99.5625%

文件结构说明

注意：以下代码中涉及的文件夹需要先自行创建，使用其它数据来源需要先自行更改字符段中涉及的文件夹。代码中的“.\590”文件夹是本人指静脉数据来源文件夹。文件夹目录结构如下：
\图像处理与机器视觉创新实践:.
│ 20191121《机器视觉创新实践》课题研究任务书（一）.pdf
│ 590.zip
│ cut.m
│ gaborfilte.m
│ gaborfilter2.m
│ ImageEnhancement.m
│ img2deg.m
│ input2FingerImg.m
│ README.md
│ LICENSE
│ sift-图像增强实现2-1.mat % 由于SIFT算法耗时较长，其结果被保存下来以便多次使用
│ SIFTpair.asv
│ SIFTpair.m
│ SURFpair.m
│ TemplateMatching.m
│ tmp.key
│ tmp.pgm
│
├─590
├─siftDemoV4
│ appendimages.m
│ basmati.pgm
│ book.pgm
│ box.pgm
│ defs.h
│ LICENSE
│ Makefile
│ match.c
│ match.m
│ README
│ scene.pgm
│ showkeys.m
│ sift
│ sift.m
│ siftWin32.exe
│ tmp.key
│ tmp.pgm
│ util.c