自动指纹识别系统算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·生物识别技术 | 第8-10页 |
| ·生物识别技术的概念 | 第8-9页 |
| ·生物识别技术的要求 | 第9页 |
| ·生物识别技术的优缺点 | 第9-10页 |
| ·指纹识别技术 | 第10-11页 |
| ·指纹识别技术的发展和研究现状 | 第11-14页 |
| ·指纹识别技术存在的问题 | 第14页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| ·论文的组织 | 第15-16页 |
| 第二章 自动指纹识别系统 | 第16-22页 |
| ·自动指纹识别系统的组成 | 第16-19页 |
| ·指纹图像采集 | 第16-17页 |
| ·指纹分类 | 第17-18页 |
| ·指纹图像压缩 | 第18页 |
| ·指纹验识 | 第18-19页 |
| ·本研究设计的自动指纹识别算法 | 第19页 |
| ·硬件设备 | 第19页 |
| ·算法系统 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-22页 |
| 第三章 预处理 | 第22-43页 |
| ·归一化 | 第22-23页 |
| ·指纹图像分割 | 第23-29页 |
| ·改进的指纹图像灰度方差分割算法 | 第24-25页 |
| ·方向性和灰度特性相结合的像分割算法 | 第25-26页 |
| ·方差和像素聚类相结合的分割算法 | 第26-28页 |
| ·实验结果和分析 | 第28-29页 |
| ·方向图的求取 | 第29-32页 |
| ·基于方向灰度差分析法 | 第29页 |
| ·方向微分模板分析法 | 第29-30页 |
| ·改进的方向灰度差分析法 | 第30-31页 |
| ·实验结果和分析 | 第31-32页 |
| ·方向滤波 | 第32-35页 |
| ·Gabor滤波器 | 第32-34页 |
| ·基于方向匹配的方向滤波器 | 第34-35页 |
| ·二值化 | 第35-36页 |
| ·细化 | 第36-42页 |
| ·快速细化算法 | 第37-38页 |
| ·改进的OPTA算法 | 第38-39页 |
| ·细化后算法 | 第39-40页 |
| ·改进的细化后算法 | 第40-41页 |
| ·实验结果和分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 指纹特征提取和匹配 | 第43-50页 |
| ·指纹细节特征的表述 | 第43-44页 |
| ·指纹特征的提取 | 第44-46页 |
| ·指纹匹配方法 | 第46-49页 |
| ·点匹配算法 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·论文的总结 | 第50-51页 |
| ·今后的工作 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读硕士期间的主要研究成果 | 第57页 |
