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残缺指纹识别中若干关键技术的研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-35页
   ·研究背景与意义第13-17页
     ·社会需要指纹识别第13-15页
     ·残缺指纹识别技术存在挑战第15-17页
   ·研究现状第17-33页
     ·指纹图像增强的研究第18-24页
     ·指纹特征提取的研究第24-29页
     ·指纹匹配的研究第29-31页
     ·指纹索引的研究第31-33页
     ·研究现状总结第33页
   ·本文的篇章结构及主要研究成果第33-35页
第二章 基于信息熵的指纹残缺区域修复与重建第35-53页
   ·前人工作回顾第35-36页
   ·基于细节点与方向场的指纹残缺区域方向估计第36-40页
     ·基于细节点的残缺区域方向场估计第37-39页
     ·基于邻域方向场的残缺区域方向场估计第39-40页
     ·融合后的残缺区域方向场估计结果第40页
   ·残缺区域的修复和评估第40-45页
     ·基于方向场的残缺区域修复第40-43页
     ·基于信息熵的残缺区域修复结果评估第43-45页
   ·仿真实验和分析第45-51页
     ·FVC2004指纹库第45-46页
     ·修复与重建效果的比较与分析第46-47页
     ·细节点检测准确率测试第47-49页
     ·指纹匹配测试第49-51页
   ·本章小结第51-53页
第三章 基于融合特征与模式熵的指纹匹配第53-75页
   ·前人工作回顾第53-55页
   ·基于细节点与方向场的特征融合准则第55-59页
     ·细节点特征的提取与定义第55-56页
     ·方向场特征的提取第56-58页
     ·融合特征描述符第58-59页
   ·基于模式熵的指纹相似度测量第59-64页
     ·基于高斯加权函数的特征点匹配第59-61页
     ·基于模式熵的相似性度量第61-64页
   ·仿真实验和分析第64-73页
     ·指纹评估数据库的构造第64-65页
     ·基于融合特征进行匹配的性能评估第65-68页
     ·与相关算法的比较第68-73页
   ·本章小结第73-75页
第四章 基于改进型GA-PSO算法的残缺指纹匹配第75-97页
   ·前人工作回顾第75-77页
   ·基本遗传算法(GA)的概述第77-81页
     ·基本GA的原理第78页
     ·基本GA的流程第78-81页
   ·基本粒子群优化算法(PSO)概述第81-84页
     ·基本PSO原理第81-83页
     ·基本PSO流程第83-84页
   ·改进型GA-PSO算法及其在指纹匹配的应用第84-90页
     ·基于预校准的种群初始化第84-86页
     ·基于细节点和方向场信息的适应度函数构造第86-88页
     ·算法的其他必要步骤第88-89页
     ·改进型GA-PSO算法的流程第89-90页
   ·仿真实验和分析第90-94页
     ·算法参数设置第90-91页
     ·改进型GA-PSO算法的性能检测第91-93页
     ·与相关算法的比较第93-94页
   ·本章小结第94-97页
第五章 基于BMHASH算法的指纹索引第97-111页
   ·前人工作回顾第98-99页
   ·基于聚类算法的索引特征提取第99-102页
     ·细节点三元组第99-100页
     ·基于x-means聚类的索引特征构造第100-102页
   ·基于BMHASH的指纹索引算法第102-105页
     ·b-bit Minwise Hashing第102-103页
     ·索引算法第103-105页
   ·仿真实验和分析第105-110页
     ·NIST指纹库介绍第105页
     ·索引算法性能检测第105-108页
     ·与相关算法的比较第108-110页
   ·本章小结第110-111页
第六章 总结和展望第111-115页
   ·本文工作总结第111-112页
   ·今后工作展望第112-115页
参考文献第115-127页
致谢第127-128页
作者攻读学位期间发表的学术论文第128-129页

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