| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·生物特征识别技术 | 第9页 |
| ·掌纹识别技术 | 第9-11页 |
| ·掌纹及掌纹特征定义 | 第9-11页 |
| ·掌纹识别技术的优势 | 第11页 |
| ·掌纹识别技术的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12页 |
| ·本文主要创新点 | 第12-13页 |
| 2 掌纹特征的提取 | 第13-19页 |
| ·基于结构特征的方法 | 第13-14页 |
| ·点特征提取 | 第13页 |
| ·线特征提取 | 第13-14页 |
| ·基于统计特征的方法 | 第14-15页 |
| ·基于子空间特征的方法 | 第15-16页 |
| ·基于纹理及变换域特征的方法 | 第16-17页 |
| ·掌纹特征提取算法的比较 | 第17-19页 |
| 3 基于Gabor 小波和支持向量机的掌纹识别算法 | 第19-28页 |
| ·算法简介 | 第19页 |
| ·2DGabor 小波变换 | 第19-22页 |
| ·基于2DPCA 的掌纹特征降维 | 第22-23页 |
| ·SVM 简介 | 第23-27页 |
| ·线性可分支持向量机 | 第23-25页 |
| ·非线性可分支持向量机 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 4 算法实现及仿真实验 | 第28-35页 |
| ·试验环境 | 第28页 |
| ·实验1 | 第28-30页 |
| ·实验2 | 第30-31页 |
| ·实验3 | 第31-34页 |
| ·结果分析 | 第34-35页 |
| 5 总结与展望 | 第35-36页 |
| ·总结 | 第35页 |
| ·展望 | 第35-36页 |
| 致谢 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-42页 |
| 作者简介 | 第42页 |