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基于人脸与指纹的多模态身份识别系统研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-13页
1 绪论第13-22页
   ·课题背景及研究价值第13-14页
   ·生物特征身份识别技术第14-18页
     ·人脸识别技术第15页
     ·指纹识别技术第15-16页
     ·虹膜识别技术第16页
     ·手形识别技术第16页
     ·掌纹识别技术第16-17页
     ·声纹识别技术第17页
     ·各种生物特征识别技术的比较第17-18页
   ·多模态融合身份识别技术研究背景第18-22页
     ·多模态融合身份识别概述与研究现状第18页
     ·数据融合原理和方法第18-22页
2 人脸识别技术第22-38页
   ·人脸识别技术概述第22-23页
     ·人脸识别的研究内容第22页
     ·人脸识别的研究现状第22-23页
   ·人脸识别系统基本组成第23-24页
   ·人脸检测技术第24-28页
     ·人脸检测技术简介第24-25页
     ·基于adaboost的人脸检测技术第25-28页
   ·人脸识别算法第28-34页
     ·基于PCA的识别算法第28-29页
     ·基于LDA的识别算法第29-30页
     ·基于gabor特征的识别算法第30-32页
     ·基于LBP的识别算法第32-34页
   ·实验及结果分析第34-37页
     ·人脸检测实验第34-35页
     ·人脸检测实验结果分析第35页
     ·人脸识别实验第35-36页
     ·人脸识别实验结果分析第36-37页
   ·本章小结第37-38页
3 指纹识别系统研究第38-52页
   ·指纹识别系统概述第38页
   ·指纹识别系统基本组成第38-39页
   ·指纹图像预处理第39-41页
     ·对输入的指纹图像滤波第39-40页
     ·二值化指纹图像第40页
     ·细化指纹的纹线第40-41页
   ·指纹特征提取第41-44页
     ·特征点的提取第41-43页
     ·伪特征点的去除第43-44页
   ·指纹的匹配第44-48页
     ·局部特征向量及特征点的数据结构第45-46页
     ·初匹配第46-47页
     ·二次匹配(极坐标匹配)第47-48页
   ·实验及结果分析第48-50页
     ·指纹识别实验第48-50页
     ·指纹识别实验结果分析第50页
   ·本章小结第50-52页
4 基于人脸与指纹的多模态身份识别技术第52-66页
   ·融合策略与方法第52-53页
   ·广义典型相关分析(GCCA)第53-56页
     ·典型相关分析的基本思想第53-54页
     ·组合特征抽取的原理第54-55页
     ·广义典型相关判别准则第55-56页
   ·自适应加权融合方法第56-58页
     ·归一化处理第56-57页
     ·自适应权重分配第57-58页
   ·基于D-S证据理论的融合方法第58-61页
     ·D-S证据理论的基本内涵第58-60页
     ·基本概率分布函数的构造第60-61页
     ·D-S联合识别原则第61页
   ·实验及结果分析第61-65页
     ·GCCA融合实验第61-62页
     ·GCCA融合实验结果分析第62页
     ·人脸与指纹融合实验第62-64页
     ·人脸与指纹融合实验结果分析第64-65页
   ·本章小结第65-66页
5 多模态身份识别系统的设计第66-74页
   ·系统概述第66-67页
     ·实现目标第66页
     ·系统构件设计第66-67页
   ·基础结构设计与实现第67-71页
     ·数据库的设计第67-68页
     ·可扩展的类设计第68-70页
     ·文件结构的设计第70-71页
   ·功能模块设计与实现第71-73页
     ·数据库管理模块第71-72页
     ·识别与检索模块第72-73页
     ·算法测试模块第73页
   ·本章小结第73-74页
6 总结与展望第74-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-82页
附录第82页

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