残缺指纹识别的算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·指纹识别技术 | 第9-14页 |
| ·指纹识别的历史及发展概况 | 第9页 |
| ·指纹识别技术国内外研究现状 | 第9页 |
| ·指纹识别的概念和原理 | 第9页 |
| ·指纹图像的采集 | 第9-11页 |
| ·指纹图像的特征 | 第11-13页 |
| ·指纹识别的应用及前景 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 2 指纹图像的预处理及其改进 | 第16-36页 |
| ·指纹图像的预处理概念 | 第16页 |
| ·指纹图像预处理的过程 | 第16-17页 |
| ·指纹图像的分割 | 第17-18页 |
| ·指纹图像的均衡化 | 第18-20页 |
| ·指纹图像的 Gabor增强 | 第20-26页 |
| ·指纹增强方法综述 | 第20页 |
| ·基于 Gabor滤波器的指纹增强 | 第20-22页 |
| ·增强算法改进 | 第22-23页 |
| ·试验及结果分析 | 第23-26页 |
| ·指纹图像的二值化 | 第26-27页 |
| ·指纹图像的细化 | 第27-30页 |
| ·指纹图像的后处理 | 第30-35页 |
| ·常见噪声的去除 | 第30-31页 |
| ·脊线跟踪算法 | 第31-34页 |
| ·利用脊线跟踪技术去除伪特征 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 3 指纹图像的矢量化 | 第36-43页 |
| ·矢量化的意义 | 第36-37页 |
| ·点阵图 | 第36页 |
| ·矢量图 | 第36-37页 |
| ·转化的意义 | 第37页 |
| ·矢量化算法 | 第37-39页 |
| ·算法简介 | 第37-38页 |
| ·脊线提取 | 第38-39页 |
| ·曲线拟合算法及改进 | 第39-41页 |
| ·道格拉斯-普克法拟合 | 第39-40页 |
| ·算法改进 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-43页 |
| ·矢量化指纹图像的存储空间分析 | 第41页 |
| ·矢量化指纹图像放大不失真性实验 | 第41-43页 |
| 4 残缺指纹图像的匹配算法 | 第43-54页 |
| ·残缺指纹识别现状 | 第43-44页 |
| ·残缺指纹的特征提取 | 第44-45页 |
| ·残缺指纹的匹配 | 第45-51页 |
| ·基于细节点的一次匹配算法 | 第47-48页 |
| ·基于几何相似度的二次匹配算法 | 第48-51页 |
| ·实验结果 | 第51-53页 |
| ·伪特征点去除结果分析 | 第51-52页 |
| ·不同的残缺指纹匹配算法比较 | 第52页 |
| ·残缺程度不同的指纹图像匹配 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
