| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第9-11页 |
| 1．1 生物识别技术 | 第9页 |
| 1．2 指纹识别技术发展历史 | 第9-10页 |
| 1．3 指纹识别技术的优势及应用现状 | 第10-11页 |
| 2 指纹基本概念及自动指纹识别系统(AFIS) | 第11-15页 |
| 2．1 指纹基本概念 | 第11-12页 |
| 2．1．1 全局特征 | 第11-12页 |
| 2．1．2 局部特征 | 第12页 |
| 2．2 自动指纹识别系统(AFIS) | 第12-13页 |
| 2．2．1 指纹采集 | 第12-13页 |
| 2．2．2 指纹分类 | 第13页 |
| 2．2．3 指纹匹配 | 第13页 |
| 2．3 识别系统的可靠性问题 | 第13-15页 |
| 3 指纹分类及其算法改进 | 第15-37页 |
| 3．1 算法概述 | 第15-16页 |
| 3．2 基于奇异点的指纹分类算法 | 第16-22页 |
| 3．2．1 算法概述[42] | 第16页 |
| 3．2．2 图像预分割 | 第16-17页 |
| 3．2．3 方向图计算 | 第17-20页 |
| 3．2．4 奇异点提取 | 第20-21页 |
| 3．2．5 分类判决 | 第21-22页 |
| 3．3 基于统计性特征的指纹分类算法[29,30] | 第22-31页 |
| 3．3．1 算法概述 | 第22-23页 |
| 3．3．2 构造基于 Gabor滤波的特征向量指纹码 | 第23-29页 |
| 3．3．3 几种常用分类器 | 第29-31页 |
| 3．4 本文提出的基于图像旋转不变性程序模块的指纹分类算法 | 第31-37页 |
| 3．4．1 概述 | 第31-32页 |
| 3．4．2 嵌入式指纹图像旋转不变性程序模块 | 第32-33页 |
| 3．4．3 加入旋转不变性模块后的分类算法 | 第33-37页 |
| 4 指纹匹配及其算法改进 | 第37-54页 |
| 4．1 算法概述 | 第37-38页 |
| 4．2 本文提出的新的基于细节点扇区采样的指纹匹配算法 | 第38-51页 |
| 4．2．1 指纹图像的方向图和参考点计算 | 第38-39页 |
| 4．2．2 指纹特征向量的构造 | 第39-51页 |
| 4．2．3 指纹特征向量的匹配 | 第51页 |
| 4．3 实验结果及分析 | 第51-54页 |
| 5 自动指纹识别技术的前景展望 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第62页 |
