📝 主旨内容

观点1

引用的话语

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尽管团队在生物特征识别、图像处理、模式识别等领域具备了一定的研究积累，并在掌静脉识别相关领域取得了初步的成绩，但在项目实施过程中仍然面临一些挑战和问题。

1. 图像预处理

预处理算法无法完全适应各种噪声类型和图像特点，导致噪声去除不彻底，影响了后续特征提取；边缘检测算法可能受到图像质量、光照条件等因素的影响，导致关键信息的丢失，致检测结果不准确。拟对采集的掌静脉图像预处理算法进行改进，优化和减少一些因素所带来的影响。

1. 特征提取

特征提取算法精度不足，无法完全适应掌静脉图像的特点，导致提取的特征精度不足，无法有效区分不同个体的掌静脉特征。在发现问题之后采用更先进更精确的特征提取算法，从预处理后的掌静脉图像中提取出能够代表个体特征的关键信息，如纹理特征、局部特征等。

1. 算法性能

算法复杂度过高或计算资源有限，导致处理速度无法满足实时性要求。使用更高性能的硬件设备，并优化算法以减少计算量，提高处理速度。

1. 系统页面

在界面设计之前，没有进行充分的用户研究，导致设计出的界面不符合用户的操作习惯和期望；没有充分了解目标用户群体的特点和需求，导致界面设计不够人性化。

观点2

引用的话语

🤗 总结归纳

📎 参考文章

• 一些引用

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