| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 符号说明 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-27页 |
| ·研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·生物识别技术 | 第13-26页 |
| ·几种典型生物识别技术介绍 | 第13-17页 |
| ·生物识别技术的发展及现状 | 第17-19页 |
| ·生物特征识别系统框架 | 第19-20页 |
| ·两种工作模式及评价准则 | 第20-26页 |
| ·掌纹识别技术 | 第26-27页 |
| ·国内外研究掌纹识别的团队 | 第26-27页 |
| 第二章 掌纹识别系统 | 第27-39页 |
| ·掌文库及感兴趣区域的获取 | 第27-33页 |
| ·掌纹采集系统的发展 | 第27-28页 |
| ·本文采用掌纹库的基本介绍 | 第28-30页 |
| ·掌纹库图像中感兴趣区域的获取 | 第30-33页 |
| ·特征提取 | 第33-38页 |
| ·目前主要的几类掌纹特征提取方法 | 第33页 |
| ·基于形态学的掌纹线的提取 | 第33-36页 |
| ·基于小波变换的能量特征提取 | 第36-38页 |
| ·分类算法 | 第38-39页 |
| 第三章 基于主分量分析与Fisher线性判别分析的掌纹识别 | 第39-48页 |
| ·主分量分析和Fisher线性判别分析的理论基础 | 第39-43页 |
| ·主分量分析 | 第39-42页 |
| ·Fisher线性判别分析 | 第42-43页 |
| ·主分量分析与Fisher判别分析的融合 | 第43-44页 |
| ·仿真实验 | 第44-47页 |
| ·实验步骤 | 第44-45页 |
| ·实验结果 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于二维主分量分析的掌纹识别 | 第48-54页 |
| ·二维主分量分析的理论分析 | 第48-52页 |
| ·2DPCA变换 | 第48-50页 |
| ·特征空间基向量的选取 | 第50-52页 |
| ·实验 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 已发表论文 | 第64-65页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第65页 |