| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 符号说明 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-25页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·生物特征识别技术 | 第13-21页 |
| ·各种常用生物特征识别技术及其比较 | 第13-18页 |
| ·生物识别技术的现状及发展 | 第18-19页 |
| ·生物特征识别系统评价参考 | 第19-21页 |
| ·掌纹识别技术 | 第21-25页 |
| ·掌纹特征定义 | 第22-23页 |
| ·掌纹识别的发展历史 | 第23-25页 |
| 第二章 掌纹识别系统及感兴趣区域的提取 | 第25-31页 |
| ·掌纹识别系统的组成 | 第25-26页 |
| ·掌纹图像采集 | 第26-28页 |
| ·掌纹感兴趣区域的获取 | 第28-31页 |
| 第三章 特征提取算法 | 第31-43页 |
| ·基于空域-频域变换的特征提取 | 第31-36页 |
| ·傅里叶变换 | 第31-33页 |
| ·小波变换 | 第33页 |
| ·Gabor小波变换 | 第33-36页 |
| ·基于结构的特征提取 | 第36-39页 |
| ·点特征 | 第36-38页 |
| ·线特征 | 第38-39页 |
| ·基于统计的特征提取 | 第39-41页 |
| ·基于子空间的特征提取 | 第41-43页 |
| ·主成分分析 | 第41-42页 |
| ·Fisher线性判别分析 | 第42-43页 |
| 第四章 一种基于GABOR小波和2DPCA的掌纹识别改进算法 | 第43-52页 |
| ·算法简介 | 第43-44页 |
| ·GABOR小波变换 | 第44-45页 |
| ·PCA与2DPCA变换 | 第45-46页 |
| ·PCA方法 | 第45-46页 |
| ·2DPCA方法 | 第46页 |
| ·FISHER线性判别分析 | 第46-47页 |
| ·二次降维及其效率 | 第47-48页 |
| ·近邻法 | 第48-49页 |
| ·仿真实验 | 第49-51页 |
| ·实验步骤 | 第49-50页 |
| ·实验结果 | 第50-51页 |
| ·结论 | 第51-52页 |
| 第五章 基于GABOR小波和双向2DPCA的掌纹识别算法 | 第52-56页 |
| ·双向2DPCA | 第52-55页 |
| ·列方向的2DPCA | 第52-53页 |
| ·双向2DPCA投影矩阵 | 第53-54页 |
| ·特征选择 | 第54-55页 |
| ·实验 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第65页 |