| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-15页 |
| 目录 | 第15-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-27页 |
| ·研究背景 | 第19-21页 |
| ·研究问题 | 第21-22页 |
| ·研究内容和创新点 | 第22-25页 |
| ·论文组织结构 | 第25-27页 |
| 第二章 生物特征识别基础理论 | 第27-53页 |
| ·生物特征识别系统工作原理 | 第28-30页 |
| ·指纹识别关键技术 | 第30-43页 |
| ·指纹图像基本特征 | 第31-35页 |
| ·指纹图像特征提取 | 第35-39页 |
| ·指纹匹配 | 第39-40页 |
| ·指纹识别系统性能评估 | 第40-42页 |
| ·指纹识别中的难题及可能的解决途径 | 第42-43页 |
| ·人脸识别关键技术 | 第43-52页 |
| ·人脸检测 | 第43-46页 |
| ·人脸表征 | 第46-48页 |
| ·人脸识别 | 第48-49页 |
| ·人脸识别国内外公用数据库 | 第49-50页 |
| ·人脸识别中的开放问题及可能的解决途径 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第三章 基于主要脊和次要脊的指纹方向场估计 | 第53-75页 |
| ·相关工作 | 第53-55页 |
| ·预处理原始指纹图像 | 第55-57页 |
| ·提取主要脊和次要脊 | 第57-62页 |
| ·上半邻域和下半邻域 | 第57-58页 |
| ·上半邻域搜索算法 | 第58页 |
| ·算法流程 | 第58-62页 |
| ·估计前景块方向 | 第62-64页 |
| ·修正错误的块方向 | 第64-65页 |
| ·实验结果及讨论 | 第65-72页 |
| ·估计精度 | 第66-67页 |
| ·计算复杂度 | 第67-69页 |
| ·鲁棒性分析 | 第69-70页 |
| ·识别性能比较 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-75页 |
| 第四章 基于学习的两步互相关人脸图像超分辨率 | 第75-105页 |
| ·相关工作 | 第75-78页 |
| ·基于可操纵金字塔的全局人脸幻想 | 第78-89页 |
| ·高斯金字塔 | 第79页 |
| ·可操纵金字塔 | 第79-81页 |
| ·特征向量 | 第81-82页 |
| ·图像块和类金字塔结构 | 第82-86页 |
| ·邻域重建和线性平滑 | 第86-88页 |
| ·全局人脸幻想算法工作流程 | 第88-89页 |
| ·残差人脸补偿 | 第89-90页 |
| ·实验结果及讨论 | 第90-102页 |
| ·一般人脸幻想 | 第91-96页 |
| ·带表情人脸幻想 | 第96页 |
| ·带附属物的人脸幻想 | 第96-99页 |
| ·人脸图像修复 | 第99-101页 |
| ·真实照片中微小人脸图像幻想 | 第101-102页 |
| ·本章小结 | 第102-105页 |
| 第五章 基于局部拓扑结构保存映射的单模态生物特征识别 | 第105-123页 |
| ·相关工作 | 第105-108页 |
| ·统一的单模态生物特征识别系统 | 第108-109页 |
| ·识别系统中涉及的算法描述 | 第109-115页 |
| ·原始生物特征数据预处理 | 第109-110页 |
| ·子空间选择 | 第110-114页 |
| ·数据分类 | 第114-115页 |
| ·实验结果与讨论 | 第115-122页 |
| ·人脸识别 | 第115-119页 |
| ·步态识别 | 第119-120页 |
| ·讨论 | 第120-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 第六章 基于贝叶斯层次模型的多模态生物性别识别 | 第123-137页 |
| ·引言 | 第123-126页 |
| ·相关工作 | 第126-127页 |
| ·基于词袋模型的图像特征表达 | 第127-129页 |
| ·改进的贝叶斯层次模型 | 第129-131页 |
| ·实验结果与讨论 | 第131-136页 |
| ·不同图像特征表达下的识别性能比较 | 第132-135页 |
| ·单模态与多模态信息融合的识别性能比较 | 第135-136页 |
| ·本章小结 | 第136-137页 |
| 第七章 总结与展望 | 第137-141页 |
| ·论文工作总结 | 第137-139页 |
| ·研究展望 | 第139-141页 |
| 参考文献 | 第141-157页 |
| 攻读博士学位期间发表论文和申请专利情况 | 第157-159页 |
| 致谢 | 第159-161页 |
| 博士期间参与的项目 | 第161-163页 |