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低质量指纹识别中若干关键技术研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
第一章 绪论第18-36页
    1.1 研究背景与意义第18-22页
        1.1.1 指纹识别的社会需求第18-20页
        1.1.2 指纹识别技术的挑战第20-22页
    1.2 研究现状第22-31页
        1.2.1 指纹识别技术的研究第22-25页
        1.2.2 指纹图像分割的研究第25-28页
        1.2.3 指纹图像方向场的研究第28-29页
        1.2.4 指纹图像增强的研究第29-31页
    1.3 指纹数据库第31-33页
        1.3.1 FVC数据库第31-32页
        1.3.2 NIST数据库第32-33页
    1.4 本文主要研究内容第33-34页
    1.5 本文组织结构第34-36页
第二章 基于线密度的指纹图像分割第36-51页
    2.1 引言第36-37页
    2.2 指纹图像预处理第37-40页
        2.2.1 卡通纹理分解第37-38页
        2.2.2 二值化去噪第38-40页
    2.3 线密度计算与指纹分割第40-46页
        2.3.1 纹线检测第40-43页
        2.3.2 线密度计算第43-44页
        2.3.3 指纹分割第44-46页
    2.4 实验结果及分析第46-50页
        2.4.1 指纹分割结果第46-47页
        2.4.2 指纹识别分析第47-50页
    2.5 本章小结第50-51页
第三章 结合脊线密度和方向一致性的指纹图像分割第51-63页
    3.1 引言第51页
    3.2 LTV纹理分解第51-54页
    3.3 结合脊线密度和方向一致性的分割第54-58页
        3.3.1 指纹脊线检测第54-56页
        3.3.2 脊线密度和方向一致性计算第56-57页
        3.3.3 指纹图像分割第57-58页
    3.4 实验结果及分析第58-62页
        3.4.1 指纹分割结果第58-59页
        3.4.2 指纹识别分析第59-62页
    3.5 本章小结第62-63页
第四章 基于DCT的指纹方向场重建第63-85页
    4.1 引言第63-64页
    4.2 基于DCT的稀疏编码模型第64-74页
        4.2.1 离散余弦变换第64-65页
        4.2.2 稀疏编码第65-66页
        4.2.3 指纹方向场第66-67页
        4.2.4 基于DCT的方向场重建第67-74页
    4.3 基于加权DCT的方向场重建第74-80页
        4.3.1 基函数字典第74-75页
        4.3.2 DCT基函数第75-77页
        4.3.3 计算加权因子第77-78页
        4.3.4 迭代加权DCT算法第78-80页
    4.4 实验结果及分析第80-84页
        4.4.1 指纹索引分析第80-81页
        4.4.2 指纹识别分析第81-84页
    4.5 本章小结第84-85页
第五章 基于稀疏编码的指纹方向场估计第85-104页
    5.1 引言第85-86页
    5.2 基于稀疏编码的指纹方向场估计第86-95页
        5.2.1 多尺度字典学习第87-88页
        5.2.2 图像分解第88-89页
        5.2.3 指纹方向估计第89-95页
    5.3 实验结果及分析第95-103页
        5.3.1 多尺度融合结果分析第96-98页
        5.3.2 方向场估计精度分析第98-99页
        5.3.3 指纹识别精度分析第99-101页
        5.3.4 估计误差成因分析第101-102页
        5.3.5 计算复杂度分析第102-103页
    5.4 本章小结第103-104页
第六章 总结与展望第104-107页
    6.1 总结第104-105页
    6.2 展望第105-107页
参考文献第107-120页
致谢第120-121页
作者简历第121-122页
攻读博士学位期间的发表论文第122-123页
攻读博士学位期间的其他研究成果第123页

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