基于多模态生物特征识别的身份认证技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第6-14页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第6-9页 |
| 1.1.1 现有的身份认证技术 | 第6页 |
| 1.1.2 存在的问题及研究意义 | 第6-9页 |
| 1.2 多模态生物特征融合的层次分类 | 第9-10页 |
| 1.3 指纹识别与声纹识别相融合的流程图 | 第10-12页 |
| 1.4 本文的主要内容及章节安排 | 第12-13页 |
| 1.5 本章小节 | 第13-14页 |
| 第二章 指纹识别 | 第14-31页 |
| 2.1 指纹的基本特征 | 第15-16页 |
| 2.2 指纹图像的预处理 | 第16-21页 |
| 2.2.1 归一化处理 | 第16-17页 |
| 2.2.2 图像分割 | 第17页 |
| 2.2.3 指纹图像的方向场 | 第17-19页 |
| 2.2.4 图像增强 | 第19页 |
| 2.2.5 图像二值化 | 第19-20页 |
| 2.2.6 图像的细化 | 第20-21页 |
| 2.3 指纹的特征提取 | 第21-22页 |
| 2.4 指纹图像的匹配 | 第22-29页 |
| 2.4.1 指纹图像的配准 | 第24页 |
| 2.4.2 图像的细节点匹配 | 第24-29页 |
| 2.5 实验及结果 | 第29-30页 |
| 2.5.1 指纹数据库 | 第29页 |
| 2.5.2 实验结果 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 声纹识别 | 第31-41页 |
| 3.1 语音特征提取 | 第31-34页 |
| 3.1.1 特征提取准则 | 第32页 |
| 3.1.2 特征参数介绍及选取 | 第32-33页 |
| 3.1.3 MFCC特征提取流程 | 第33-34页 |
| 3.2 说话人模型训练 | 第34-38页 |
| 3.2.1 高斯混合模型 | 第34-36页 |
| 3.2.2 GMM-UBM | 第36-38页 |
| 3.3 打分与判决 | 第38页 |
| 3.4 性能评价指标 | 第38-39页 |
| 3.5 实验 | 第39-40页 |
| 3.5.1 声纹数据库 | 第39页 |
| 3.5.2 实验结果 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小节 | 第40-41页 |
| 第四章 多模态生物特征融合技术 | 第41-52页 |
| 4.1 融合的层次及框图 | 第41-42页 |
| 4.2 加权融合算法 | 第42-45页 |
| 4.2.1 归一化处理 | 第42-43页 |
| 4.2.2 融合算法和权重的分配 | 第43页 |
| 4.2.3 实验 | 第43-45页 |
| 4.3 基于D-S证据理论的融合 | 第45-50页 |
| 4.3.1 D-S证据理论的基本内容 | 第45-48页 |
| 4.3.2 构造基本概率分配函数 | 第48-49页 |
| 4.3.3 D-S的合并识别原则 | 第49-50页 |
| 4.4 实验 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 本文总结 | 第52-53页 |
| 5.2 下一步工作和展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 | 第58-59页 |
