摘要
掌纹识别作为一种新兴的生物特征识别技术，近年来受到越来越广泛的关注。
由于掌纹图像具有唯一性、稳定性、易采集等特点，掌纹识别在身份认证、安全访问控制等领域展现出巨大的应用潜力。
本文献综述首先介绍了掌纹识别的相关概念，包括掌纹图像的预处理、特征提取和匹配识别等关键步骤；其次，对国内外掌纹识别技术的研究现状进行了系统性的梳理，包括传统方法和基于深度学习的方法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析；接着，详细阐述了基于C 的掌纹图像身份识别系统的开发流程，并结合具体实例分析了系统的设计与实现；最后，对掌纹识别技术未来的发展趋势进行了展望，并指出了该领域尚待解决的问题和挑战。
关键词：掌纹识别；生物特征识别；C ；图像处理；身份认证
掌纹识别是一种利用掌纹图像进行身份认证的技术，其基本原理是通过比对采集到的掌纹图像与数据库中预先存储的掌纹模板，判断两者是否来自同一个体。
一个完整的掌纹识别系统通常包括以下几个关键步骤：
1.掌纹图像采集：利用光学传感器获取清晰的掌纹图像，并将其转换为数字信号。
2.掌纹图像预处理：对原始掌纹图像进行去噪、增强、分割等处理，以提高后续特征提取的准确性和鲁棒性。
3.掌纹特征提取：从预处理后的掌纹图像中提取出能够表征个体身份信息的特征，例如掌纹线、皱纹、纹理等。
4.掌纹特征匹配与识别：将提取到的掌纹特征与数据库中的模板进行比对，计算相似度得分，并根据预先设定的阈值判断是否匹配成功。
近年来，随着计算机技术和图像处理技术的快速发展，掌纹识别技术取得了显著的进步，涌现出许多新的算法和应用。
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