基于掌纹的身份自动识别研究与应用的中期报告本项目旨在研究和应用基于掌纹的身份自动识别系统，该系统可以根据用户的掌纹特征快速、准确地识别身份。在项目研究的前期阶段，我们对掌纹图像的特征提取方法进行了深入的研究和评估。我们使用了不同的特征提取算法来提取掌纹图像的特征，比较了它们的性能以及它们在不同场景下的表现。在此基础上，我们构建了一个基于深度学习的掌纹识别系统，该系统使用卷积神经网络（CNN）来自动提取掌纹图像的特征。我们使用了多种数据增强技术来扩展我们的训练数据集，并进行了训练和测试。实验结果表明，我们的系统可以在不同场景下快速、准确地识别掌纹图像，并且比传统的基于特征提取算法的掌纹识别方法具有更好的性能。在中期报告中，我们计划完成以下任务：1.完善我们的掌纹识别系统，通过增加训练数据和优化模型结构来提升性能。2.开始构建掌纹识别应用程序，将我们的系统应用到实际场景中。3.进一步评估我们的系统在实践应用中的性能和可靠性。4.继续探索新的掌纹识别技术和应用场景，以提高我们的研究价值和应用价值。总体而言，我们的目标是将基于掌纹的身份自动识别技术推向实用化并为社会带来更多的便利。