基于主线特征的掌纹识别系统的研究
| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-22页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·生物识别技术介绍 | 第8-14页 |
| ·生物识别技术概述 | 第8-9页 |
| ·各种生物识别技术简介 | 第9-12页 |
| ·生物识别技术的应用 | 第12-14页 |
| ·掌纹识别技术介绍 | 第14-21页 |
| ·掌纹特征介绍 | 第14-15页 |
| ·掌纹识别系统构成原理 | 第15页 |
| ·掌纹识别研究发展现状 | 第15-21页 |
| ·本文主要内容及章节安排 | 第21-22页 |
| 第二章 掌纹图像的定位分割 | 第22-31页 |
| ·掌纹图像的背景分割算法 | 第22-23页 |
| ·掌纹轮廓提取及角点检测 | 第23-26页 |
| ·掌纹轮廓线提取 | 第24页 |
| ·角点检测 | 第24-26页 |
| ·定位分割与粗匹配特征提取 | 第26-28页 |
| ·实验结果及分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 线特征提取及分类器设计 | 第31-55页 |
| ·数字图像中的边缘检测算法 | 第31-35页 |
| ·经典边缘检测算法 | 第31-33页 |
| ·多尺度方法 | 第33-34页 |
| ·基于模糊理论的边缘检测方法 | 第34页 |
| ·其它方法 | 第34-35页 |
| ·掌纹线提取的主要方法介绍 | 第35-37页 |
| ·基于散度和对比度的掌纹主线提取 | 第37-48页 |
| ·灰度调整 | 第38页 |
| ·中值滤波 | 第38-39页 |
| ·掌纹主线提取 | 第39-42页 |
| ·图像细化 | 第42-45页 |
| ·短线和毛刺的删除 | 第45-47页 |
| ·断点连接 | 第47-48页 |
| ·掌纹特征向量构造 | 第48-51页 |
| ·掌纹主线的线段近似 | 第49-50页 |
| ·融合特征向量的构造 | 第50-51页 |
| ·基于两层策略的分类器设计 | 第51-54页 |
| ·由粗到细的掌纹识别分类器 | 第51-53页 |
| ·线段匹配准则 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 系统实现与结果分析 | 第55-65页 |
| ·掌纹识别系统的构架 | 第55-57页 |
| ·掌纹识别系统设计及功能实现 | 第57-61页 |
| ·图像采集模块 | 第57-58页 |
| ·图像预处理模块 | 第58-59页 |
| ·线特征提取模块 | 第59页 |
| ·注册模块 | 第59-61页 |
| ·匹配识别模块 | 第61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-64页 |
| ·识别系统的性能指标 | 第61-63页 |
| ·实验结果分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 结论 | 第65-68页 |
| ·本文完成的主要工作 | 第65-66页 |
| ·工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 摘要 | 第74-77页 |
| Abstract | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
