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Fusion of Contour Feature and Edge Texture Information for Palmprint Recognition
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资源说明：标题《Fusion of Contour Feature and Edge Texture Information for Palmprint Recognition》（轮廓特征与边缘纹理信息融合在掌纹识别中的应用）揭示了在掌纹识别领域中的一项研究，该研究探讨了如何通过融合掌纹的轮廓特征和边缘纹理信息来提升识别系统的准确性和鲁棒性。
描述部分概述了本篇研究论文的核心内容，指出单一特征描述不能准确地表征掌纹特征，会影响识别结果。为了解决这一问题，提出了一个基于轮廓特征与边缘纹理信息融合的掌纹识别方法。这表明该论文的目标是改善掌纹识别技术，使其在认证和验证场景中更为高效和准确。
在标签“研究论文”中，这表明提供的文件是一个学术研究的成果，可能在某学术会议上发表或是学术期刊的一部分。
从提供的部分内容来看，该论文可能属于某次学术会议的会议论文集《Advances in Image and Graphics Technologies》（图像与图形技术进展）的一部分，该会议论文集可能是第十届中国会议IGTA2015的论文集。会议于2015年6月19日至20日在中国北京举行，会议的组织者包括Tieniu Tan、Qiuqi Ruan、Shengjin Wang、Huimin Ma、Kaichang Di等。
论文集的内容涵盖广泛的图像与图形技术主题，包括掌纹识别、角点检测算法、基于学习的随机游走方法、CT图像中自动肝脏分割、3D重建、基于移动平台的数字泼彩画互动系统设计等。这些都属于计算机视觉和图像处理领域的研究方向。
文章标题下面的作者名单包括了来自青岛大学信息工程学院的Gang Wang, Weibo Wei, Zhenkuan Pan, Danfeng Hong, 和 Mengqi Jia。这意味着这五位研究人员或者研究团队是论文的共同作者，并且他们所在的机构是论文研究工作的背景依托。
在摘要中提到了，单一的掌纹特征描述无法准确地描述掌纹，进而影响了识别的效果。因此，该研究提出了一个基于轮廓特征与边缘纹理信息融合的掌纹识别方法。这种方法的提出，预示着作者们试图通过结合两种不同的图像特征来提高识别的精确度和可靠性。轮廓特征可能涉及到掌纹的形状、大小和边界等信息，而边缘纹理信息可能包含掌纹的线条走向、纹理细节等。融合这两种信息有助于构建更全面的掌纹模型，从而提高系统对掌纹的区分能力。
在摘要部分，作者们可能进一步阐述了他们的方法如何工作，以及他们认为这种方法相较于现有技术能够提供哪些改进和优势。例如，通过融合不同层次的特征信息，可以使得掌纹识别算法在不同的照明条件、不同质量的掌纹图像和不同类型的掌纹变化下保持稳定性。
考虑到文献是由不同的作者组成，很可能各部分讨论了不同的研究主题。例如，有关于改进的Harris角点检测算法，这可能涉及计算机视觉中用于识别图像中的角点特征的一种算法。再比如，有关于基于图像引导的内窥镜活检的融合模型重建方法，这可能涉及到将图像处理技术应用于医学领域的诊断和治疗中。还有关于虚拟环境中的交互式角色动画的决策机制，这可能与计算机图形学和人机交互技术相关。
从所提供的部分片段来看，这篇论文的内容十分丰富，涵盖了图像处理、计算机视觉以及生物特征识别等多个前沿科技领域，反映了计算机科学在实际应用中所发挥的重要作用。而掌纹识别作为生物特征识别领域中的一个重要分支，其研究进展对于个人身份验证技术的发展有着直接的影响。通过融合不同的图像特征，提升识别算法的性能，可以有效推动生物特征识别技术的发展，进而促进相关领域的技术进步和社会应用。
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