基于小波变换的掌纹识别算法的研究及DSP实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8页 |
| ·生物识别的介绍 | 第8-13页 |
| ·生物识别的概述 | 第8-11页 |
| ·掌纹识别的优势 | 第11-13页 |
| ·掌纹识别算法的研究现状 | 第13-14页 |
| ·基于图像变换的掌纹识别 | 第13页 |
| ·基于掌纹结构特征的识别算法 | 第13页 |
| ·基于掌纹纹理特征的识别算法 | 第13-14页 |
| ·掌纹识别的发展状况 | 第14-15页 |
| ·论文的安排 | 第15-16页 |
| 2 掌纹预处理 | 第16-29页 |
| ·掌纹识别过程 | 第16页 |
| ·掌纹图像的采集 | 第16-18页 |
| ·掌纹图像的消噪 | 第18-19页 |
| ·掌纹图像的二值化 | 第19-20页 |
| ·边缘提取 | 第20-21页 |
| ·改进8 方向prewitt算子 | 第20-21页 |
| ·8 方向prewitt算子结果分析 | 第21页 |
| ·角点提取 | 第21-25页 |
| ·形态学原理 | 第21-23页 |
| ·基于二值形态学的角点提取过程 | 第23-24页 |
| ·角点细化 | 第24-25页 |
| ·掌纹图像有效区域截取 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 3 掌纹特征提取 | 第29-42页 |
| ·小波变换原理 | 第29-31页 |
| ·第二代小波变换 | 第31-33页 |
| ·第二代小波变换的特点和过程 | 第31-32页 |
| ·提升小波小波分解与重构 | 第32-33页 |
| ·小波分解过程 | 第33-34页 |
| ·提升5/3 小波变换 | 第34-36页 |
| ·特征提取与匹配 | 第36-41页 |
| ·小波能量特征的构造 | 第36-39页 |
| ·小波能量特征的匹配 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 掌纹识别软件环境与DSP硬件平台 | 第42-52页 |
| ·CCS介绍 | 第42-44页 |
| ·DM6446 开发板简介 | 第44-47页 |
| ·CCS中图像的读取和显示 | 第47-49页 |
| ·代码调试与优化 | 第49-52页 |
| 5 实验结果分析 | 第52-59页 |
| ·掌纹的识别与注册及删除过程 | 第52-54页 |
| ·掌纹的识别率的测试过程 | 第54-56页 |
| ·识别精度测试 | 第56-59页 |
| ·测试方法与结果 | 第56-58页 |
| ·结果分析 | 第58-59页 |
| 6 结论 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
