| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·生物特征识别技术简介 | 第9-13页 |
| ·掌纹识别 | 第13-20页 |
| ·2D 掌纹识别简介 | 第13-18页 |
| ·3D 掌纹识别简介 | 第18-20页 |
| ·本文主要研究内容和结构安排 | 第20-22页 |
| 第2章 3D 掌纹识别相关工作介绍 | 第22-28页 |
| ·3D 掌纹图像采集 | 第22-23页 |
| ·掌纹图像预处理 | 第23-27页 |
| ·ROI 提取的意义 | 第24页 |
| ·2D 掌纹图像 ROI 提取 | 第24-25页 |
| ·3D 掌纹图像 ROI 提取 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 一种基于线特征的 3D 掌纹快速识别算法 | 第28-41页 |
| ·3D 掌纹曲率特征提取 | 第28-31页 |
| ·3D 掌纹图像线特征提取 | 第31-35页 |
| ·3D 掌纹线特征提取 | 第32-34页 |
| ·图像尺寸压缩 | 第34-35页 |
| ·线特征匹配 | 第35-38页 |
| ·Translated matching 匹配算法 | 第36页 |
| ·基于二值图像互相关匹配算法 | 第36-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-40页 |
| ·验证实验 | 第38-39页 |
| ·识别实验 | 第39页 |
| ·速度 | 第39-40页 |
| ·实验结论 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于方向特征编码的 3D 掌纹识别方法 | 第41-54页 |
| ·Guided 滤波简介 | 第41-44页 |
| ·基于 2D Gabor 滤波器的方向特征提取 | 第44-49页 |
| ·竞争编码(Competitive code) | 第45-46页 |
| ·二值方向共生向量(BOCV)编码 | 第46-48页 |
| ·基于二值图像组的掌纹特征提取 | 第48-49页 |
| ·方向特征匹配 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-53页 |
| ·验证实验 | 第51-52页 |
| ·速度 | 第52-53页 |
| ·实验总结 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第61页 |