1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
课题的意义、国内外研究进展、应用前景等（列出主要参考文献）一、课题的意义随着社会和经济的不断发展, 人们对身份鉴别的准确性、安全性与实用性提出了越来越高的要求.传统的身份鉴别方法, 如钥匙、密码以及智能卡等,存在容易丢失、遗忘、被复制及盗用的隐患. 而通过辨识人的生理和行为特征进行身份认证的生物识别技术 (biometrics) 为身份鉴别提供了一个方便可靠的解决方案。
人体生物特征技术利用人体本身拥有的行为特征来进行自动身份认证和识别，已经被普遍应用于各类个人验证、鉴别与安全系统。
现在研究人员钻研并被普遍应用的生物特征，主要包括脸、指纹、掌纹、虹膜、视网膜、声音( 语音) 等，相应的识别技术有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别等。
2. 研究的基本内容和问题
一、研究目标：（1）基于matlab平台并使用matlab语言编写本系统，通过提取预处理测试掌纹图片后，提取掌纹纹理特征，判断出测试掌纹的归属。
（2）制作成电脑端可执行文件，用户可以通过导入本地图片的形式，识别出掌纹的归属，显示在用户界面中。
二、研究内容：（1）图像采集：可以通过普通智能手机摄像头可以采集，但优先使用专门的采集设备进行采集掌纹。
3. 研究的方法与方案
一、研究方法与实验方案：（1）查阅书籍与文献资料，学习使用matlab，了解实现掌纹识别的原理。
（2）将图像变为单通道图像，采用图像灰度化算法。
（3）了解lbp算法的原理，采用lbp算法提取图像纹理特征。
4. 研究创新点
（1）使用常见的计算机端的图像处理方法，易理解。
（2）对两种图像源的图片进行对比测试，分析图片影响测试率的原因。
（3）用欧氏距离算法和svm算法对比测试相似度，分析两种算法的识别情况，加深对两种算法的理解。
5. 研究计划与进展
（1）2018年1月：系统学习毕设中需要实现的算法，学习matlab。
（2）2018年2月1日至2月10日：采集好数据集中的全部图片。
（3）2018年2月11日至2月28日：完成并实现图像预处理功能。
