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基于局部描述符的掌纹识别算法研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 掌纹识别技术的研究现状第10-12页
    1.3 掌纹识别的系统概述与优势第12-14页
        1.3.1 掌纹识别系统概述第12-13页
        1.3.2 掌纹识别的优势第13-14页
    1.4 本文的主要内容及结构安排第14-17页
第2章 掌纹图像数据库介绍及图像预处理第17-23页
    2.1 引言第17页
    2.2 掌纹图像数据库第17-18页
    2.3 掌纹图像的预处理第18-21页
    2.4 本章小结第21-23页
第3章 基于ULBP特征和协同表示的掌纹识别算法第23-37页
    3.1 引言第23-24页
    3.2 LBP算子的理论介绍第24-26页
        3.2.1 LBP算子第24-25页
        3.2.2 均匀模式LBP第25-26页
    3.3 基于协同表示的分类器第26-31页
        3.3.1 基于稀疏表示的分类器第26-29页
        3.3.2 基于协同表示的分类器第29-31页
    3.4 提出基于ULBP和协同表示的掌纹识别算法第31-33页
    3.5 实验结果及讨论第33-34页
    3.6 本章小结第34-37页
第4章 基于LDP特征和概率神经网络的掌纹识别算法第37-51页
    4.1 引言第37页
    4.2 LDP算子的理论介绍第37-40页
    4.3 基于径向基函数神经网络的模式识别第40-42页
        4.3.1 径向基函数神经网络的发展第40-41页
        4.3.2 径向基神经网络的网络模型第41-42页
    4.4 基于概率神经网络的模式识别第42-46页
        4.4.1 贝叶斯分类规则与模式识别第43-44页
        4.4.2 概率神经网络的结构第44-46页
    4.5 提出基于LDP和概率神经网络的掌纹识别算法第46-48页
    4.6 实验结果及讨论第48-49页
    4.7 本章小结第49-51页
第5章 总结与展望第51-53页
    5.1 全文总结第51页
    5.2 未来展望第51-53页
参考文献第53-59页
致谢第59-61页
攻读学位期间的研究成果第61页

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