多态掌纹识别算法研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-9页 |
| ·研究背景 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文结构及安排 | 第8-9页 |
| 第二章 掌纹识别技术 | 第9-23页 |
| ·生物特征识别技术 | 第9-10页 |
| ·掌纹识别技术原理 | 第10-11页 |
| ·掌纹特征的基本概念和特点 | 第10-11页 |
| ·掌纹识别系统的组成 | 第11-12页 |
| ·掌纹图像的获取与预处理 | 第12-14页 |
| ·掌纹图像获取 | 第12-13页 |
| ·掌纹图像预处理 | 第13-14页 |
| ·掌纹图像特征提取 | 第14-18页 |
| ·基于结构的方法 | 第15页 |
| ·基于统计的方法 | 第15-16页 |
| ·基于子空间的方法 | 第16-17页 |
| ·基于编码的方法 | 第17-18页 |
| ·本文使用的数据库 | 第18页 |
| ·掌纹识别系统的工作模式及性能评价 | 第18-23页 |
| ·注册过程 | 第19页 |
| ·身份验证 | 第19-21页 |
| ·身份辨识 | 第21-23页 |
| 第三章 基于E-GLBP的多态掌纹识别算法 | 第23-31页 |
| ·理论基础 | 第23-25页 |
| ·Gabor小波 | 第23-24页 |
| ·局部二值模式 | 第24-25页 |
| ·E-GLBP算法 | 第25-28页 |
| ·算法比较与分析 | 第28-30页 |
| ·数据库样本的选取 | 第28页 |
| ·算法比较与分析 | 第28-30页 |
| ·结束语 | 第30-31页 |
| 第四章 基于HG-LH的多态掌纹识别算法 | 第31-39页 |
| ·梯度算子 | 第32-33页 |
| ·梯度算子理论 | 第32页 |
| ·梯度算子分析 | 第32-33页 |
| ·均值滤波 | 第33-34页 |
| ·局部信息强度特征提取及匹配 | 第34-36页 |
| ·测试结果与分析 | 第36-38页 |
| ·结论 | 第38-39页 |
| 第五章 基于CLBP的多态掌纹识别算法 | 第39-51页 |
| ·离散曲波变换 | 第39-40页 |
| ·算法流程 | 第40-42页 |
| ·实验结果 | 第42-44页 |
| ·数据库样本的选取 | 第42-43页 |
| ·算法识别率比较与分析 | 第43-44页 |
| ·基于Curvelet稳定特征的单态掌纹验证 | 第44-50页 |
| ·Curvelet变换分析 | 第45页 |
| ·特征归一化 | 第45页 |
| ·稳定特征曲面 | 第45-47页 |
| ·掌纹特征曲面的匹配 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-50页 |
| ·结论 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·全文工作总结 | 第51-52页 |
| ·工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
