自动指纹识别系统中的关键算法研究及应用
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-14页 |
| 缩略词注释表 | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-32页 |
| ·生物识别技术概述 | 第16-22页 |
| ·生物识别系统的一般结构 | 第17页 |
| ·生物识别系统的工作模式 | 第17-18页 |
| ·生物识别系统的分类 | 第18-22页 |
| ·指纹识别 | 第22-30页 |
| ·指纹识别的发展历史及国内外研究现状 | 第22-24页 |
| ·指纹识别中的基本概念 | 第24-26页 |
| ·自动指纹识别系统的构成 | 第26-28页 |
| ·自动指纹识别的性能指标 | 第28-29页 |
| ·自动指纹识别中存在的问题 | 第29-30页 |
| ·本文的主要工作 | 第30-32页 |
| 第二章 指纹图像的预处理 | 第32-90页 |
| ·指纹图像的评测 | 第32-43页 |
| ·指纹图像采集技术细则 | 第32-34页 |
| ·指纹图像的评测算法 | 第34-43页 |
| ·指纹图像的灰度变换 | 第43-48页 |
| ·指纹图像的均衡化 | 第43-46页 |
| ·指纹图像的归一化 | 第46-48页 |
| ·指纹图像的分割 | 第48-54页 |
| ·常见的指纹图像分割方法 | 第48-50页 |
| ·基于Gabor滤波器的指纹图像分割方法 | 第50-54页 |
| ·指纹图像的滤波增强 | 第54-74页 |
| ·指纹图像滤波增强的意义 | 第54页 |
| ·前人的指纹图像滤波增强算法 | 第54-57页 |
| ·本文研究的指纹图像滤波增强算法 | 第57-74页 |
| ·指纹图像的二值化 | 第74-78页 |
| ·二值化的概念 | 第74页 |
| ·常见的二值化方法 | 第74-78页 |
| ·指纹图像的细化 | 第78-84页 |
| ·图像细化的概念 | 第78-80页 |
| ·常见的指纹图像细化算法及比较 | 第80-84页 |
| ·指纹图像的修复 | 第84-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第三章 指纹的特征提取及分类 | 第90-106页 |
| ·指纹特征提取 | 第90-96页 |
| ·指纹特征提取简介 | 第90-91页 |
| ·常见的指纹特征提取算法 | 第91-96页 |
| ·指纹分类 | 第96-98页 |
| ·前人的指纹分类方法 | 第98-100页 |
| ·基于支持向量机理论的两级指纹分类方法 | 第100-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 第四章 指纹匹配算法研究 | 第106-122页 |
| ·指纹特征匹配概述 | 第106-109页 |
| ·基于点模式匹配的指纹特征匹配算法 | 第109-114页 |
| ·点模式匹配简介 | 第109-110页 |
| ·前人的点模式匹配算法 | 第110-111页 |
| ·点模式匹配中的刚性匹配和弹性匹配 | 第111-113页 |
| ·基于细节点匹配方法的优势和缺陷 | 第113-114页 |
| ·基于轮廓的指纹特征匹配算法 | 第114-120页 |
| ·本章小结 | 第120-122页 |
| 第五章 指纹识别技术的应用 | 第122-133页 |
| ·课题背景 | 第122-124页 |
| ·养老金发放在线指纹识别系统的结构 | 第124-125页 |
| ·基于UML的养老金发放在线指纹识别系统设计 | 第125-131页 |
| ·用例建模 | 第125-126页 |
| ·用例描述 | 第126-128页 |
| ·系统设计 | 第128-130页 |
| ·系统实现与部署 | 第130-131页 |
| ·养老金发放在线指纹识别系统中的关键技术 | 第131-132页 |
| ·本章小结 | 第132-133页 |
| 第六章 总结与展望 | 第133-136页 |
| ·本文的主要工作和贡献 | 第133-135页 |
| ·后续的研究工作 | 第135-136页 |
| 参考文献 | 第136-146页 |
| 致谢 | 第146-147页 |
| 攻读博士期间完成的研究成果及参加的科研工作 | 第147-149页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第149页 |
