| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·生物识别技术概述 | 第7-8页 |
| ·手纹的生理特征 | 第8-9页 |
| ·论文研究意义和主要工作 | 第9-10页 |
| ·论文研究意义 | 第9页 |
| ·本论文主要工作 | 第9-10页 |
| ·论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 手纹识别原理及其关键技术 | 第11-18页 |
| ·手纹识别原理 | 第11页 |
| ·典型手纹自动识别系统构成 | 第11-13页 |
| ·手纹识别的关键技术 | 第13-17页 |
| ·图像获取 | 第13-14页 |
| ·图像预处理 | 第14-15页 |
| ·特征提取 | 第15-17页 |
| ·图像识别 | 第17页 |
| ·本文的系统构成 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 手纹图像获取和预处理 | 第18-30页 |
| ·手纹图像获取 | 第18-19页 |
| ·图像去噪 | 第19-20页 |
| ·手纹图像的位置校正 | 第20-25页 |
| ·关键点检测 | 第22-25页 |
| ·自适应坐标系统定义 | 第25页 |
| ·有效区域定位 | 第25-28页 |
| ·手指纹线有效区域定位 | 第26页 |
| ·掌纹有效区域定位 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第四章 小波零交叉算法和Gabor 滤波器理论 | 第30-41页 |
| ·小波分析 | 第30-34页 |
| ·小波分析概况 | 第30-31页 |
| ·小波变换简介 | 第31页 |
| ·小波变换的奇异点与信号变化的剧烈处之间的关系 | 第31-32页 |
| ·小波零交叉 | 第32-34页 |
| ·Gabor 滤波器理论 | 第34-40页 |
| ·函数的提出 | 第34-35页 |
| ·2D Gabor 滤波器 | 第35-36页 |
| ·Gabor 变换及其函数特性 | 第36-38页 |
| ·Gabor 滤波器在特征提取中的应用研究 | 第38-39页 |
| ·相关领域Gabor 的应用 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于小波零交叉和Gabor 的手纹识别系统总体设计 | 第41-51页 |
| ·系统总体设计 | 第41-42页 |
| ·手纹特征提取 | 第42-48页 |
| ·手指纹线特征表示 | 第43-44页 |
| ·掌纹特征表示 | 第44-48页 |
| ·由粗到细的手纹识别 | 第48-50页 |
| ·关于模式识别 | 第48页 |
| ·几种分类方法介绍 | 第48-49页 |
| ·由粗到细的逐级匹配策略 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 实验及其结果分析 | 第51-56页 |
| ·手纹图像库 | 第51-52页 |
| ·系统速度 | 第52页 |
| ·实验数据 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第62页 |