| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第16页 |
| 1.2 生物特征识别技术概述 | 第16-18页 |
| 1.3 掌纹识别技术概述 | 第18-20页 |
| 1.3.1 掌纹的特征 | 第18-19页 |
| 1.3.2 掌纹识别技术的优势 | 第19-20页 |
| 1.4 掌纹识别技术的研究现状 | 第20-21页 |
| 1.5 本文主要工作及内容安排 | 第21-24页 |
| 第二章 掌纹识别系统的结构及原理 | 第24-34页 |
| 2.1 掌纹识别系统的基本结构 | 第24-26页 |
| 2.2 掌纹识别的基本流程 | 第26-31页 |
| 2.2.1 掌纹图像的采集 | 第26-27页 |
| 2.2.2 掌纹图像的预处理 | 第27-28页 |
| 2.2.3 掌纹图像的特征提取与匹配 | 第28-31页 |
| 2.3 掌纹识别系统的性能评价 | 第31-33页 |
| 2.4 掌纹识别系统的常用的数据库 | 第33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于Gabor滤波和方向编码的分块掌纹识别 | 第34-52页 |
| 3.1 基本理论介绍 | 第34-40页 |
| 3.1.1 Gabor滤波器简介 | 第34-35页 |
| 3.1.2 半Gabor滤波器简介 | 第35-37页 |
| 3.1.3 基于半Gabor滤波器的掌纹主线提取 | 第37-38页 |
| 3.1.4 掌纹图像方向编码 | 第38-39页 |
| 3.1.5 掌纹图像分块匹配 | 第39-40页 |
| 3.2 基于Gabor滤波和方向编码的分块掌纹识别的具体步骤 | 第40-47页 |
| 3.3 本算法的实验结果和分析 | 第47-49页 |
| 3.4 本算法的创新点 | 第49-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于MFRAT和方向编码的分块掌纹识别 | 第52-68页 |
| 4.1 基本理论介绍 | 第52-58页 |
| 4.1.1 MFRAT变换简介 | 第52-54页 |
| 4.1.2 半MFRAT滤波器简介 | 第54-56页 |
| 4.1.3 基于半MFRAT滤波器的掌纹主线提取 | 第56-57页 |
| 4.1.4 掌纹图像的编码与匹配 | 第57-58页 |
| 4.2 基于MFRAT和方向编码的分块掌纹识别的具体步骤 | 第58-64页 |
| 4.3 本算法的实验结果和分析 | 第64-66页 |
| 4.4 本算法的创新点 | 第66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 作者简介 | 第76-77页 |
