基于ARM的指纹识别算法的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-19页 |
| 1.1.1 生物特征识别技术 | 第16-18页 |
| 1.1.2 指纹识别 | 第18-19页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第19-20页 |
| 1.3 论文的主要内容和章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 指纹识别技术基础理论 | 第22-30页 |
| 2.1 指纹识别的处理流程 | 第22-23页 |
| 2.2 指纹图像的获取 | 第23-25页 |
| 2.2.1 光学指纹传感器 | 第23-24页 |
| 2.2.2 半导体指纹传感器 | 第24页 |
| 2.2.3 超声波指纹传感器 | 第24-25页 |
| 2.3 指纹的特征 | 第25-28页 |
| 2.3.1 全局特征 | 第25-27页 |
| 2.3.2 局部细节特征 | 第27-28页 |
| 2.4 指纹识别中的评估参数 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 指纹图像预处理 | 第30-56页 |
| 3.1 指纹方向场与梯度场 | 第30-34页 |
| 3.2 指纹图像分割 | 第34-38页 |
| 3.2.1 基于灰度的分割算法 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于方向特征的分割方法 | 第36-37页 |
| 3.2.3 基于梯度场分割的方法 | 第37-38页 |
| 3.3 指纹图像增强 | 第38-45页 |
| 3.3.1 指纹增强算法概述 | 第38-39页 |
| 3.3.2 指纹图像均衡化 | 第39-41页 |
| 3.3.3 基于方向图的Gabor滤波 | 第41-45页 |
| 3.4 指纹图像的二值化 | 第45-48页 |
| 3.4.1 指纹图像二值化模型 | 第45页 |
| 3.4.2 灰度阈值二值化 | 第45-47页 |
| 3.4.3 智能二值化领域分析法 | 第47-48页 |
| 3.5 指纹图像细化 | 第48-54页 |
| 3.5.1 指纹细化基础理论 | 第48-49页 |
| 3.5.2 快速细化算法 | 第49-50页 |
| 3.5.3 OPTA细化算法 | 第50-52页 |
| 3.5.4 基于形态学的查表法细化 | 第52-53页 |
| 3.5.5 细化后处理 | 第53-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 指纹特征提取和匹配 | 第56-66页 |
| 4.1 本文使用的特征结构 | 第56-57页 |
| 4.2 指纹特征提取算法 | 第57-61页 |
| 4.2.1 特征点方向说明 | 第57-58页 |
| 4.2.2 搜索特征端点和叉点 | 第58-60页 |
| 4.2.3 伪特征点删除 | 第60-61页 |
| 4.3 特征比对算法 | 第61-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 指纹识别系统设计 | 第66-80页 |
| 5.1 硬件平台设计 | 第66-72页 |
| 5.1.1 电源模块 | 第66-67页 |
| 5.1.2 指纹采集模块 | 第67-69页 |
| 5.1.3 处理器模块 | 第69-71页 |
| 5.1.4 串口通信模块 | 第71-72页 |
| 5.2 软件系统设计 | 第72-77页 |
| 5.2.1 MatlabGUI界面设计 | 第72-75页 |
| 5.2.2 ARM程序设计 | 第75-77页 |
| 5.3 指纹识别系统测试 | 第77-79页 |
| 5.3.1 算法识别率测试 | 第77页 |
| 5.3.2 算法耗时测试 | 第77-78页 |
| 5.3.3 算法改进前后对比测试 | 第78-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 总结 | 第80页 |
| 6.2 展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 作者简介 | 第88-89页 |
