本学习指南为初学者介绍掌纹识别技术，通过使用分类网络解析和识别人类手掌图像特征，提供易于理解的教学内容。
在掌纹识别领域中，资源可以分为数据集、模型与算法、开发工具和硬件设备四大类：
1. 数据集资源
公开的掌纹数据集：
PolyU Palmprint Database：一个广泛使用的数据库，包含数千张不同条件下采集的掌纹图像。该数据库用于训练和评估掌纹识别模型。
2. 模型与算法资源
特征提取算法：
纹理分析方法：例如Gabor滤波器、Laplacian滤波以及Sobel边缘检测等技术被用来提取掌纹中的纹理特征。
传统算法：如PCA（主成分分析）及LDA（线性判别分析），用于掌纹特征的抽取和降维处理。
深度学习模型：
卷积神经网络（CNN）：此方法能够自动从大量数据中学习并提取关键特征，适用于大规模的掌纹识别任务。
预训练模型如ResNet、Inception等也可以微调应用于掌纹识别领域，并能取得较高的准确率。这些深度学习框架通常使用torch和torchvision库实现。
5星
