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基于Gabor滤波的指纹图像质量综合评价方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
指纹识别技术已经广泛应用于生物特征识别、信息安全、刑侦破案等领域。在指纹识别技术的应用过程中，指纹图像的质量对识别准确率和效率有着重要的影响。因此，指纹图像质量评价成为指纹识别技术研究的一个重要方向。
Gabor滤波是一种在频域和时域中对信号进行分析的方法，可以提取图像的纹理特征，应用于指纹图像质量评价可以提高评价准确率和判别能力。
本次任务旨在研究基于Gabor滤波的指纹图像质量综合评价方法，以提高指纹识别技术的准确率和效率。
二、任务内容
1.研究Gabor滤波在指纹图像质量评价中的应用原理。
2.收集包括正常、模糊、失真、低对比度、背景噪声等不同质量的指纹图像，构建指纹图像质量评价测试数据集。
3.基于Gabor滤波，提取指纹图像的纹理特征，并建立指纹图像质量评价模型，实现对测试数据集中指纹图像的质量评价。
4.评估所建立的指纹图像质量评价模型，分析模型评价指标的准确性和判别性能。
5.针对实际应用场景，探讨如何将所建立的指纹图像质量评价模型应用于指纹识别系统中，并提出相关优化措施。
三、任务要求
1.对Gabor滤波原理和指纹图像质量评价相关知识有一定了解。
2.具有独立研究和探索能力，能够熟练运用计算机编程语言和相关工具进行算法实现和数据处理。
3.具有较强的数据分析和实验设计能力，能够独立完成实验设计、数据采集、数据分析和结果展示等任务。
4.具有良好的团队协作能力，能够积极与组内成员和指导教师沟通交流。
5.撰写文献综述、中期报告、论文和口头报告等中英文文献和技术报告能力较强。
四、任务进度
1.第一周：阅读相关文献，熟悉Gabor滤波原理和指纹图像质量评价相关知识。
2.第二周至第四周：收集指纹图像质量测试数据集，进行数据预处理和数据分析。
3.第五周至第六周：基于Gabor滤波，建立指纹图像质量评价模型的初始版本。
4.第七周至第八周：对评价模型进行评估和优化，初步探讨指纹识别系统的应用场景与优化措施。
5.第九周至第十周：完成最终版指纹图像质量评价模型的建立和评估，并准备中期报告。
6.第十一周至第十二周：撰写毕业论文和技术报告，并进行口头报告。
五、参考文献
[1]J.Chen,Y.Wang,andJ.Yang,“AnewmethodforfingerprintimagequalityevaluationbasedonGaborfilterinFourierdomain,”2010IEEEInternationalConferenceonWirelessCommunications,NetworkingandInformationSecurity,Beijing,2010,pp.527-530.
[2]Y.Gholami,S.Kasaei,andS.R.Kasaei,“FingerprintimagequalityestimationbycombiningGaborandsteerablefilters,”2015AnnualConferenceonInformationScienceandSystems(CISS),Baltimore,MD,2015,pp.1-6.
[3]M.P.MalathiandA.Kannan,“FingerprintQualityAssessmentusingGaborFilters,”2016IEEEInternationalConferenceonRecentTrendsinElectronics,Information&CommunicationTechnology(RTEICT),Bangalore,2016,pp.505-508.