基于笔迹的性别识别方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-11页 |
| 1.2 生物特征识别 | 第11-13页 |
| 1.2.1 笔迹识别 | 第11-12页 |
| 1.2.2 其他生物特征识别 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 笔迹识别研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 性别识别研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.3 笔迹性别识别研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 基于轮廓特征的笔迹性别识别 | 第18-28页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 预处理 | 第19-21页 |
| 2.3 基于像素特征的轮廓提取 | 第21-23页 |
| 2.4 轮廓特征提取 | 第23-26页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于纹理特征的笔迹性别识别 | 第28-39页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 基于小波变换的多尺度实现 | 第28-31页 |
| 3.3 纹理特征提取 | 第31-33页 |
| 3.4 多近邻KD树算法 | 第33-35页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第35-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于深度学习的笔迹性别识别 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 深度学习介绍 | 第39-41页 |
| 4.3 深度网络设计 | 第41-45页 |
| 4.3.1 Lenet-5 和AlexNet | 第41-42页 |
| 4.3.2 本文网络结构 | 第42-45页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
