门禁系统中自动指纹识别技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究的目的和意义 | 第8-10页 |
| ·研究目的 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·指纹门禁系统的研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-13页 |
| 第2章 指纹图像预处理 | 第13-30页 |
| ·指纹图像分割 | 第13-15页 |
| ·指纹图像归一化 | 第15-16页 |
| ·指纹图像滤波增强 | 第16-21页 |
| ·方向图的计算 | 第16-18页 |
| ·求取纹线的平均频率 | 第18-19页 |
| ·Gabor滤波器 | 第19-20页 |
| ·Gabor滤波增强 | 第20-21页 |
| ·指纹图像二值化 | 第21-24页 |
| ·固定阈值二值化 | 第22-23页 |
| ·自适应局部阈值二值化 | 第23-24页 |
| ·指纹图像细化 | 第24-27页 |
| ·预处理模块 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 指纹特征提取 | 第30-53页 |
| ·指纹的形态结构和特征 | 第30-33页 |
| ·全局特征 | 第30-31页 |
| ·细节点特征 | 第31-32页 |
| ·指纹图像的表示 | 第32-33页 |
| ·指纹分类特征的提取 | 第33-35页 |
| ·指纹图像的分类特征 | 第33-34页 |
| ·基于方向图的分类特征提取 | 第34-35页 |
| ·指纹识别特征的提取 | 第35-51页 |
| ·指纹图像的细节特征点 | 第35页 |
| ·特征点的判断 | 第35-36页 |
| ·后处理 | 第36-44页 |
| ·特征点信息的记录 | 第44-49页 |
| ·特征点信息的存储 | 第49-50页 |
| ·特征提取过程 | 第50-51页 |
| ·特征提取模块 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于BP神经网络的指纹分类与识别 | 第53-70页 |
| ·BP神经网络 | 第53-56页 |
| ·指纹分类 | 第56-62页 |
| ·基于灰度图像的指纹分类 | 第58-59页 |
| ·基于BP神经网络的指纹分类 | 第59-60页 |
| ·实验结果及结论 | 第60-62页 |
| ·指纹识别 | 第62-68页 |
| ·基于点模式的指纹识别 | 第62-64页 |
| ·基于BP神经网络的指纹识别 | 第64-66页 |
| ·实验结果及结论 | 第66-68页 |
| ·分类与识别模块 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
