基于纹理分析的笔迹鉴别方法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-28页 |
| ·基于生物特征的身份鉴别 | 第9-17页 |
| ·身份鉴别的定义 | 第10-11页 |
| ·身份鉴别的方法 | 第11页 |
| ·生物统计特征 | 第11-16页 |
| ·国内外基于生物特征的身份鉴别的发展状况 | 第16-17页 |
| ·基于笔迹的身份鉴别 | 第17-26页 |
| ·笔迹鉴别的定义和用途 | 第17-18页 |
| ·笔迹鉴别与相关领域的关系 | 第18-20页 |
| ·笔迹鉴别方法的分类 | 第20-24页 |
| ·笔迹鉴别的历史及现状概述 | 第24-26页 |
| ·本论文的主要研究工作和组织结构 | 第26-28页 |
| ·主要研究工作 | 第26页 |
| ·组织结构 | 第26-28页 |
| 第2章 计算机笔迹鉴别 | 第28-35页 |
| ·笔迹检验的程序和实现 | 第28-31页 |
| ·笔迹检验的程序 | 第28-29页 |
| ·计算机的工作 | 第29-30页 |
| ·有关计算机笔迹鉴别的一些问题 | 第30-31页 |
| ·计算机笔迹鉴别的系统流程 | 第31-34页 |
| ·模式识别系统的基本组成 | 第31-32页 |
| ·计算机笔迹鉴别的系统流程 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第3章 笔迹图像的预处理 | 第35-43页 |
| ·字符图像噪声消除方法 | 第35-40页 |
| ·邻域平均法 | 第35-37页 |
| ·中值滤波 | 第37-38页 |
| ·边缘保持滤波器 | 第38-40页 |
| ·笔迹图像灰度化和黑白二值化 | 第40-41页 |
| ·灰度化 | 第40页 |
| ·黑白二值化 | 第40-41页 |
| ·笔迹图像的归一化处理 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第4章 纹理分析方法 | 第43-51页 |
| ·纹理 | 第43-44页 |
| ·纹理与笔迹 | 第44页 |
| ·纹理分析方法及其分类 | 第44-50页 |
| ·统计特征法 | 第45-46页 |
| ·结构法 | 第46页 |
| ·模型法 | 第46-47页 |
| ·信号处理法 | 第47-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于整数小波系数的笔迹图像鉴别方法 | 第51-70页 |
| ·小波概述 | 第51-55页 |
| ·一维小波变换 | 第52-53页 |
| ·二维小波变换 | 第53-54页 |
| ·第一代小波存在的问题 | 第54-55页 |
| ·整数小波变换 | 第55-58页 |
| ·提升方案的基本原理 | 第55-56页 |
| ·整数小波变换 | 第56-57页 |
| ·(2，10)整数小波变换 | 第57-58页 |
| ·整数小波变换的优点 | 第58页 |
| ·基于整数小波系数的纹理分析方法 | 第58-62页 |
| ·纹理图像的小波分解 | 第59-61页 |
| ·纹理图像的特征提取和匹配算法 | 第61-62页 |
| ·实验及分析 | 第62-68页 |
| ·算法实现 | 第62页 |
| ·实验及结果 | 第62-68页 |
| ·小结 | 第68-70页 |
| 第6章 结束语 | 第70-73页 |
| ·总结 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 附录: 笔迹图像 | 第78页 |
