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基于纹理特征的指纹活性检测方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 研究意义第9-10页
    1.3 研究内容第10-11页
    1.4 论文组织结构第11-13页
第二章 研究现状第13-20页
    2.1 指纹活性检测方法分类第13-14页
    2.2 启发式指纹活性检测方法第14-17页
        2.2.1 基于汗孔的检测方法第14-15页
        2.2.2 基于汗液的检测方法第15页
        2.2.3 基于皮肤形变的检测方法第15-16页
        2.2.4 基于图像质量的检测方法第16-17页
    2.3 基于纹理特征的指纹活性检测方法第17-18页
    2.4 现有方法比较第18-19页
    2.5 本章小结第19-20页
第三章 基于梯度共生矩阵的指纹活性检测第20-30页
    3.1 指纹活性检测的基本框架第20-21页
    3.2 梯度共生矩阵第21-23页
        3.2.1 梯度计算第21页
        3.2.2 梯度量化与截取第21-23页
        3.2.3 梯度共生矩阵构造第23页
    3.3 实验评估第23-29页
        3.3.1 指纹数据库第24-25页
        3.3.2 分类器第25页
        3.3.3 评价标准第25-26页
        3.3.4 参数优化第26-27页
        3.3.5 实验结果第27-29页
    3.4 本章小结第29-30页
第四章 基于韦伯局部二值描述符的指纹活性检测第30-48页
    4.1 韦伯局部描述符第30-33页
        4.1.1 韦伯定律第30页
        4.1.2 韦伯局部描述符第30-32页
        4.1.3 韦伯局部描述符的不足第32-33页
    4.2 韦伯局部二值描述符第33-37页
        4.2.1 局部二值差分激励第33-35页
        4.2.2 局部二值梯度方向第35-36页
        4.2.3 算法构造第36-37页
    4.3 算法分析第37-42页
        4.3.1 LBDE的特性分析第37-39页
        4.3.2 LBGO的特性分析第39-40页
        4.3.3 WLBD的辨别力分析第40-42页
    4.4 实验评估第42-47页
        4.4.1 参数优化第43页
        4.4.2 实验结果第43-45页
        4.4.3 ROC曲线与时间消耗第45-46页
        4.4.4 盲材料检测实验第46-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第五章 总结及展望第48-50页
    5.1 工作总结第48-49页
    5.2 研究展望第49-50页
致谢第50-51页
参考文献第51-57页
作者简介第57页

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