| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-17页 |
| 1．1 生物识别技术 | 第7-8页 |
| 1．2 指纹识别的历史、现在和未来 | 第8-9页 |
| 1．3 指纹识别中的基本概念 | 第9-11页 |
| 1．4 指纹识别系统的构成 | 第11-15页 |
| 1．5 论文工作简介 | 第15-17页 |
| 2 基于细节点特征的指纹自动识别系统 | 第17-38页 |
| 2．1 方法概述 | 第17-19页 |
| 2．2 方向图的计算 | 第19-22页 |
| 2．3 指纹图像的滤波 | 第22-24页 |
| 2．4 基于方向图的动态阈值指纹图像二值化方法 | 第24-26页 |
| 2．5 指纹图像的细化算法 | 第26-28页 |
| 2．6 特征提取及其后处理 | 第28-30页 |
| 2．7 指纹识别中细节点的匹配 | 第30-38页 |
| 3 基于统计特性的指纹自动识别系统 | 第38-54页 |
| 3．1 方法介绍 | 第38-40页 |
| 3．2 分类部分 | 第40-51页 |
| 3．2．1 概述 | 第40页 |
| 3．2．2 基于Gabor滤波的特征向量的形成 | 第40-46页 |
| 3．2．3 新的分类特征矢量——基于方向图的分类特征矢量 | 第46-47页 |
| 3．2．4 分类器 | 第47-51页 |
| 3．3 匹配部分 | 第51-54页 |
| 4 实验结果 | 第54-62页 |
| 4．1 实验环境及条件 | 第54页 |
| 4．2 结构化算法的实验结果 | 第54-58页 |
| 4．2．1 求取方向图的实验示例 | 第54-55页 |
| 4．2．2 滤波部分的实验结果 | 第55-56页 |
| 4．2．3 基于方向图的动态阈值指纹图像二值化算法的实验结果 | 第56-57页 |
| 4．2．4 特征提取结果示例 | 第57-58页 |
| 4．3 统计性算法的实验结果 | 第58-62页 |
| 4．3．1 分类部分 | 第58-61页 |
| 4．3．2 匹配部分 | 第61-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5．1 论文总结 | 第62-63页 |
| 5．2 前景展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |