基于三角形相似原理的指纹识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1．1 生物识别技术与指纹识别技术 | 第8-10页 |
| 1．2 自动指纹识别现状 | 第10-11页 |
| 1．3 图像的预处理与识别 | 第11-13页 |
| 1．3．1 数字图像处理 | 第11-12页 |
| 1．3．2 模式识别技术 | 第12页 |
| 1．3．3 图像识别技术 | 第12-13页 |
| 1．4 自动指纹识别的研究内容 | 第13-16页 |
| 1．5 本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1．6 本文的章节安排 | 第17-18页 |
| 2 指纹图像的预处理 | 第18-32页 |
| 2．1 引言 | 第18-19页 |
| 2．2 指纹图像的分割 | 第19-20页 |
| 2．3 指纹图像的均衡化 | 第20-21页 |
| 2．3．1 灰度直方图 | 第20页 |
| 2．3．2 灰度均衡 | 第20-21页 |
| 2．4 指纹图像滤波 | 第21-23页 |
| 2．5 指纹图像的方向滤波算法 | 第23-25页 |
| 2．6 指纹图像的二值化 | 第25-27页 |
| 2．7 指纹图像的细化 | 第27-31页 |
| 2．7．1 图像连通 | 第28页 |
| 2．7．2 细化指纹图像 | 第28-29页 |
| 2．7．3 指纹图像二次细化 | 第29-31页 |
| 2．8 小结 | 第31-32页 |
| 3 指纹图像特征提取 | 第32-43页 |
| 3．1 概述 | 第32-35页 |
| 3．1．1 指纹总体特征 | 第32-33页 |
| 3．1．2 指纹局部特征 | 第33-35页 |
| 3．1．3 常见特征提取方法 | 第35页 |
| 3．2 本文的特征点提取算法 | 第35-37页 |
| 3．2．1 交叉数 | 第35-36页 |
| 3．2．2 八邻域的脊线点数 | 第36页 |
| 3．2．3 脊线点的几种情况 | 第36-37页 |
| 3．3 细化后处理 | 第37-42页 |
| 3．3．1 常见噪声的消除 | 第37-38页 |
| 3．3．2 脊线跟踪 | 第38-40页 |
| 3．3．3 利用脊线跟踪技术去除伪特征 | 第40-42页 |
| 3．4 小结 | 第42-43页 |
| 4 指纹的特征比对 | 第43-58页 |
| 4．1 前言 | 第43页 |
| 4．2 指纹匹配算法的综述 | 第43-44页 |
| 4．3 基于三角形相似的指纹匹配算法 | 第44-52页 |
| 4．3．1 问题的提出 | 第44-45页 |
| 4．3．2 算法原理 | 第45-48页 |
| 4．3．3 本文具体算法 | 第48-50页 |
| 4．3．4 指纹特征信息编码 | 第50页 |
| 4．3．5 特征比对 | 第50-52页 |
| 4．4 实验结果及结论 | 第52-56页 |
| 4．5 与中控公司的指纹识别系统的对比 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第64页 |
