| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于DAPM的汗孔提取 | 第16-30页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 数据标注 | 第16页 |
| 2.3 动态各向异性汗孔模型 | 第16-20页 |
| 2.4 动态各向异性汗孔模型改进算法 | 第20-27页 |
| 2.4.1 指纹图像归一化与分块 | 第21-23页 |
| 2.4.2 分块图像的平均脊线方向 | 第23-24页 |
| 2.4.3 分块图像的平均脊线频率 | 第24-25页 |
| 2.4.4 高分辨率指纹图像的初始汗孔与后处理 | 第25-27页 |
| 2.5 试验结果与分析 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于SURF特征的汗孔检测算法 | 第30-40页 |
| 3.1 SURF特征原理 | 第30-32页 |
| 3.2 汗孔提取 | 第32-34页 |
| 3.2.1 SVM分类原理 | 第32-33页 |
| 3.2.2 数据处理与模型训练 | 第33-34页 |
| 3.2.3 训练模型性能测试 | 第34页 |
| 3.3 试验结果与分析 | 第34-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于Faster RCNN网络模型汗孔检测 | 第40-51页 |
| 4.1 Faster RCNN检测网络 | 第40-41页 |
| 4.2 汗孔提取 | 第41-48页 |
| 4.2.1 数据处理 | 第41-43页 |
| 4.2.2 Faster RCNN模型训练 | 第43-47页 |
| 4.2.3 训练模型性能测试 | 第47-48页 |
| 4.3 试验结果与分析 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-54页 |
| 5.1 主要工作与创新点 | 第51-52页 |
| 5.2 后续研究工作 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第59页 |