掌纹识别预处理和特征提取算法的研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 符号说明 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-32页 |
| ·研究目的和意义 | 第13-15页 |
| ·生物特征识别技术 | 第15-26页 |
| ·各种常用生物特征识别技术及其比较 | 第15-23页 |
| ·生物特征识别系统框架 | 第23-24页 |
| ·两种工作模式及评价准则 | 第24-26页 |
| ·掌纹识别技术 | 第26-32页 |
| ·掌纹特征的定义及描述 | 第27-28页 |
| ·掌纹样本采集方式 | 第28-29页 |
| ·国内外掌纹识别研究现状 | 第29-32页 |
| 第二章 掌纹图像的预处理 | 第32-41页 |
| ·掌纹采集系统 | 第32-33页 |
| ·本文所采用掌纹库 | 第33-34页 |
| ·掌纹感兴趣区域的获取 | 第34-38页 |
| ·掌纹边缘的提取 | 第35-36页 |
| ·新坐标系的建立 | 第36-38页 |
| ·感兴趣区域的提取 | 第38页 |
| ·仿真实验及结果 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第三章 特征提取算法 | 第41-54页 |
| ·基于结构的特征提取 | 第41-44页 |
| ·点特征 | 第42-43页 |
| ·线特征 | 第43-44页 |
| ·基于空域-频域变换的特征提取 | 第44-45页 |
| ·傅里叶变换 | 第44页 |
| ·Gabor变换 | 第44-45页 |
| ·小波变换 | 第45页 |
| ·基于统计的特征提取 | 第45-47页 |
| ·基于子空间的特征提取 | 第47-49页 |
| ·主成分分析 | 第48页 |
| ·Fisher掌方法 | 第48-49页 |
| ·几种识别方法 | 第49-54页 |
| ·独立成分分析 | 第49-51页 |
| ·局部保持投影 | 第51-52页 |
| ·二维技术 | 第52页 |
| ·基于核技术的非线性子空间方法 | 第52-54页 |
| 第四章 几种特征提取算法的研究 | 第54-64页 |
| ·主分成分分析 | 第54-59页 |
| ·传统PCA | 第54-56页 |
| ·加权PCA | 第56-57页 |
| ·仿真实验 | 第57-59页 |
| ·线性判别分析 | 第59-64页 |
| ·LDA原理概述 | 第59-61页 |
| ·小样本下的LDA | 第61-62页 |
| ·仿真实验 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73-74页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第74页 |
