| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·生物特征识别 | 第10-13页 |
| ·生物特征识别的基本概念和应用 | 第10页 |
| ·生物特征识别技术的发展 | 第10-11页 |
| ·生物特征识别技术的简介 | 第11-13页 |
| ·掌纹识别 | 第13-19页 |
| ·掌纹特征 | 第13-16页 |
| ·掌纹识别研究现状 | 第16-18页 |
| ·掌纹识别的过程 | 第18-19页 |
| ·课题主要研究内容及论文章节安排 | 第19-20页 |
| 第二章 掌纹识别的相关技术及理论基础 | 第20-29页 |
| ·掌纹图像获取技术及其发展 | 第20-23页 |
| ·掌纹图像预处理的基本方法 | 第23页 |
| ·掌纹特征提取的基本方法 | 第23-26页 |
| ·主成份分析(PCA)的基本概念 | 第26-27页 |
| ·主成份分析(PCA)的原理 | 第27-28页 |
| ·主成份分析(PCA)的求解步骤 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 掌纹图像的定位 | 第29-39页 |
| ·掌纹图像定位的必要性 | 第29-31页 |
| ·轮廓特征点的定义 | 第31-32页 |
| ·掌纹轮廓特征点提取方法的研究现状 | 第32-33页 |
| ·轮廓特征点的提取 | 第33-37页 |
| ·掌纹图像与背景分离 | 第33-34页 |
| ·基于数学形态学梯度的轮廓特征线的提取方法 | 第34-35页 |
| ·角点检测 | 第35-36页 |
| ·掌纹中心区域的定位与分割 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 掌纹特征提取与识别 | 第39-54页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·基于主成份分析的掌纹特征提取方法的研究 | 第40-45页 |
| ·基于Eigenpalms的特征定义 | 第40-42页 |
| ·主成分分析方法中主成分个数的选择 | 第42-43页 |
| ·基于Eigenpalms的特征提取实验结果与分析 | 第43-45页 |
| ·基于简单二抽取的主成份分析方法的研究 | 第45-46页 |
| ·简单二抽取降低图像分辨率 | 第45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-46页 |
| ·基于高斯金字塔的主成份分析方法的研究 | 第46-49页 |
| ·高斯金字塔降低图像分辨率 | 第46-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-49页 |
| ·基于小波分解的主成份分析方法的研究 | 第49-53页 |
| ·小波分解降低图像分辨率 | 第49-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 在学研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |