基于手掌的身份认证系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8-11页 |
| ·掌纹特征定义及研究现状 | 第11-14页 |
| ·掌纹特征定义及特点 | 第11-13页 |
| ·掌纹技术研究的发展和现状 | 第13-14页 |
| ·论文研究内容及结构 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·文章结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 掌纹认证相关技术概述 | 第16-26页 |
| ·掌纹采集设备 | 第17-18页 |
| ·掌纹图像预处理 | 第18-20页 |
| ·掌纹图像 ROI 提取 | 第18-20页 |
| ·掌纹图像增强 | 第20页 |
| ·掌纹特征提取及匹配算法 | 第20-23页 |
| ·基于结构的方法 | 第21页 |
| ·基于统计的方法 | 第21-22页 |
| ·基于子空间的方法 | 第22页 |
| ·基于编码的方法 | 第22-23页 |
| ·掌纹认证系统评价准则 | 第23-26页 |
| 第三章 掌纹图像手掌分割算法的研究 | 第26-36页 |
| ·基于二维大津法的动态阈值的选取 | 第26-27页 |
| ·基于高斯分布模型掌纹肤色检测 | 第27-28页 |
| ·基于二维大津法及掌纹肤色的手掌分割算法 | 第28-31页 |
| ·算法基本思想 | 第28-29页 |
| ·算法执行流程 | 第29-31页 |
| ·实验与结果分析 | 第31-34页 |
| ·与其他手掌分割算法性能的比较 | 第31-33页 |
| ·不同应用环境中算法的鲁棒性测试 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 掌纹特征提取和匹配算法分析 | 第36-46页 |
| ·常用掌纹特征提取与匹配技术的比较 | 第36-37页 |
| ·手机解锁系统中掌纹特征技术的选取 | 第37-42页 |
| ·FisherPalm 特征提取及匹配 | 第38-40页 |
| ·DoGCode 特征提取及匹配 | 第40-42页 |
| ·实验与结果分析 | 第42-45页 |
| ·实验平台及掌纹图像参数 | 第42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于掌纹认证的手机解锁系统 | 第46-56页 |
| ·系统的设计 | 第46-48页 |
| ·系统功能分析 | 第46-47页 |
| ·系统工作流程 | 第47-48页 |
| ·系统的开发和实现 | 第48-54页 |
| ·系统注册模块开发 | 第48-51页 |
| ·系统认证模块开发 | 第51-52页 |
| ·系统测试 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 基于手掌的图形口令机制研究 | 第56-70页 |
| ·图形口令概述 | 第56-57页 |
| ·手掌图像采集及预处理 | 第57-64页 |
| ·手掌图像的采集 | 第57-58页 |
| ·手掌关键区域选择 | 第58-60页 |
| ·图像增强算法 | 第60-64页 |
| ·基于手掌的图形口令认证系统的实现 | 第64-66页 |
| ·系统软件结构及模块 | 第64页 |
| ·系统工作过程演示 | 第64-66页 |
| ·实验及结果分析 | 第66-68页 |
| ·实验安排 | 第66页 |
| ·实验结果分析 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第七章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·本文主要工作 | 第70-71页 |
| ·进一步研究展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第78-79页 |
