| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1．1 生物特征识别技术 | 第8-10页 |
| 1．2 人脸识别技术 | 第10-12页 |
| 1．2．1 人脸识别的研究内容 | 第10-11页 |
| 1．2．2 人脸识别的应用前景 | 第11-12页 |
| 1．3 掌纹识别技术 | 第12-13页 |
| 1．3．1 掌纹识别的研究内容 | 第12-13页 |
| 1．3．2 掌纹识别的应用前景 | 第13页 |
| 1．4 多生物特征融合识别技术 | 第13-15页 |
| 1．4．1 多生物特征融合技术的意义、方法和研究现状 | 第13-15页 |
| 1．4．2 人脸、掌纹识别融合技术 | 第15页 |
| 1．5 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 基于奇异值分解和支撑向量机的人脸识别技术研究 | 第16-29页 |
| 2．1 肤色检测算法 | 第17-20页 |
| 2．1．1 光线补偿处理 | 第17页 |
| 2．1．2 非线性分段色彩变换 | 第17-20页 |
| 2．2 特征提取算法(分块SVD) | 第20-23页 |
| 2．2．1 SVD的定义和重要性质 | 第20-22页 |
| 2．2．2 应用分块SVD对人脸进行特征提取 | 第22-23页 |
| 2．3 支撑向量机分类器 | 第23-26页 |
| 2．3．1 线性支撑向量机 | 第24-25页 |
| 2．3．2 非线性支撑向量机 | 第25-26页 |
| 2．4 人脸识别原型系统 | 第26-28页 |
| 2．4．1 人脸数据库 | 第26页 |
| 2．4．2 实验系统界面及识别效果 | 第26-28页 |
| 2．5 结论 | 第28-29页 |
| 第三章 基于Curvelet变换的掌纹识别技术研究 | 第29-38页 |
| 3．1 Curvelet变换 | 第30-34页 |
| 3．1．1 变换流程 | 第31-32页 |
| 3．1．2 二维离散小波变换 | 第32页 |
| 3．1．3 Ridgelet变换 | 第32-34页 |
| 3．2 基于Curvelet变换的掌纹识别实验结果与分析 | 第34-37页 |
| 3．2．1 掌纹图像预处理 | 第34-35页 |
| 3．2．2 实验采用的算法 | 第35页 |
| 3．2．3 实验结果与分析 | 第35-37页 |
| 3．3 结论 | 第37-38页 |
| 第四章 人脸与掌纹融合的生物特征识别技术研究 | 第38-52页 |
| 4．1 人脸、掌纹在匹配层的融合 | 第40-49页 |
| 4．1．1 匹配层融合 | 第40-44页 |
| 4．1．2 实验结果与分析 | 第44-49页 |
| 4．2 人脸、掌纹在决策层的融合 | 第49-51页 |
| 4．2．1 决策层融合 | 第50页 |
| 4．2．2 实验结果与分析 | 第50-51页 |
| 4．3 结论 | 第51-52页 |
| 第五章 结论与工作展望 | 第52-55页 |
| 5．1 本文工作总结 | 第52-53页 |
| 5．2 未来工作展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
