题目：计算机掌纹识别算法研究

基于生物特征信息的身份认证鉴别技术是计算机通过人体本身所固有的、唯一的生理或行为特征来自动的识别一个人。对于基于密码、证件等的传统身份认证鉴别方法，基于生物信息的身份认证技术具有安全，准确，快速等优点。 目前，人体的许多生物特征被用于身份认证鉴别，常用的有指纹、脸部、手形、虹膜、语音等等。其中基于掌纹的身份认证鉴别技术具有信息量丰富，对图像质量要求低，设备成本低等优点，拥有广阔的应用前景。 本文回顾了几种常用的生物特征识别技术，着重研究了基于掌纹的生物特征识别技术，在总结并分析国内外掌纹识别研究工作的基础上，采用了新的方法进行掌纹识别。综上所述，本文的主要研究内容主要包括了以下几个方面： 1.在掌纹图像预处理方面，采用了一种新的提取掌纹不变特征点的方法，根据提取到的不变特征点，对掌纹进行方向校正，得到掌纹的感兴趣区域(Region of Interest)。 2.在掌纹特征提取方面，采用了基于傅里叶变换、主成份分析(Principal components Analysis PCA)、小波变换、独立成份分析(Independent component Analysis ICA)的四种掌纹特征提取方法，并比较了各种特征提取方法的有效性。 3.在掌纹分类器设计方面，采用了最近邻法、BP神经网络、多项式神经网络(polynomial neural network PNN)对已提取的掌纹特征进行分类，总结出了基于独立成份分析与多项式神经网络相结合的掌纹识别方法，取得了很好的识别结果。