生物识别技术及其嵌入式应用研究
| 内容提要 | 第1-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-21页 |
| ·研究背景和意义 | 第9页 |
| ·生物特征识别 | 第9-12页 |
| ·生物特征识别技术 | 第9-10页 |
| ·生物特征的特点 | 第10页 |
| ·生物识别系统的评价标准 | 第10-12页 |
| ·生物识别的研究现状 | 第12-16页 |
| ·嵌入式系统概述 | 第16-20页 |
| ·嵌入式系统的定义 | 第16页 |
| ·嵌入式系统的特点 | 第16-18页 |
| ·嵌入式系统的组成 | 第18-19页 |
| ·嵌入式系统的应用 | 第19-20页 |
| ·本文的主要工作 | 第20-21页 |
| 第二章 若干生物识别技术 | 第21-41页 |
| ·指纹识别技术 | 第21-26页 |
| ·指纹识别简介 | 第21-22页 |
| ·指纹特征 | 第22-25页 |
| ·指纹识别算法 | 第25-26页 |
| ·指纹识别小结 | 第26页 |
| ·虹膜识别技术 | 第26-28页 |
| ·虹膜介绍 | 第26-27页 |
| ·虹膜特征 | 第27页 |
| ·虹膜识别原理 | 第27页 |
| ·虹膜识别算法 | 第27-28页 |
| ·虹膜识别小结 | 第28页 |
| ·人脸识别技术 | 第28-36页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第29-31页 |
| ·人脸识别的优点与难点 | 第31-32页 |
| ·人脸检测与识别算法 | 第32-36页 |
| ·人脸识别小结 | 第36页 |
| ·掌纹识别技术 | 第36-41页 |
| ·掌纹识别的发展历程 | 第37-38页 |
| ·掌纹图像的特点 | 第38页 |
| ·掌纹识别算法 | 第38-40页 |
| ·掌纹识别小结 | 第40-41页 |
| 第三章 人脸检测与识别 | 第41-57页 |
| ·人脸识别的过程 | 第41页 |
| ·人脸检测算法 | 第41-52页 |
| ·基于色度模型与Hough变换的人脸检测 | 第41-45页 |
| ·基于级联分类器的人脸检测 | 第45-52页 |
| ·人脸特征提取与识别 | 第52-54页 |
| ·PCA特征提取 | 第52-53页 |
| ·人脸识别算法 | 第53-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 掌纹识别 | 第57-83页 |
| ·掌纹识别的过程 | 第57-65页 |
| ·掌纹图像的获取方法 | 第58-60页 |
| ·掌纹图像的预处理 | 第60-65页 |
| ·掌纹的特征提取 | 第65-70页 |
| ·基于掌纹几何特征的提取方法 | 第66-67页 |
| ·基于掌纹的代数特征提取方法 | 第67页 |
| ·基于掌纹的变换域特征提取方法 | 第67-70页 |
| ·关键点加权掌纹识别方法 | 第70-76页 |
| ·多通道二维Gabor滤波器 | 第70-71页 |
| ·关键点加权法的特征提取 | 第71-74页 |
| ·Mahalanobis距离分类策略 | 第74-75页 |
| ·掌纹识别 | 第75-76页 |
| ·实验结果与分析 | 第76-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 第五章 基于生物识别的嵌入式应用系统 | 第83-101页 |
| ·嵌入式应用系统 | 第84页 |
| ·基于DSP的嵌入式人像门禁 | 第84-91页 |
| ·项目背景 | 第85-86页 |
| ·系统设计 | 第86-89页 |
| ·系统性能评价 | 第89-90页 |
| ·关键技术 | 第90-91页 |
| ·嵌入式人像考勤机 | 第91-96页 |
| ·项目背景 | 第91页 |
| ·系统结构 | 第91-93页 |
| ·系统设计 | 第93-95页 |
| ·系统性能评价 | 第95-96页 |
| ·基于DSP的网络摄像机 | 第96-100页 |
| ·项目背景 | 第96-97页 |
| ·系统设计 | 第97-99页 |
| ·关键技术 | 第99-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第六章 结束语 | 第101-103页 |
| ·本文的主要工作和贡献 | 第101-102页 |
| ·下一步工作展望 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-115页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和科研成果 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 摘要 | 第118-121页 |
| Abstract | 第121-124页 |
