| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·社会需要指纹识别 | 第8-9页 |
| ·指纹识别技术有待提高 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-18页 |
| ·指纹识别简介和性能评价 | 第10-12页 |
| ·指纹图像增强 | 第12-15页 |
| ·指纹图像的传统增强算法 | 第12-14页 |
| ·低质量指纹图像增强算法 | 第14-15页 |
| ·指纹图像匹配 | 第15-18页 |
| ·指纹图像匹配算法 | 第15-17页 |
| ·形变指纹图像匹配 | 第17-18页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| ·低质量指纹增强的研究 | 第18-19页 |
| ·小面积指纹识别的研究 | 第19页 |
| ·形变指纹匹配的研究 | 第19页 |
| ·论文结构 | 第19-20页 |
| 第二章 基于Log Gabor滤波的指纹增强 | 第20-38页 |
| ·基于Gabor滤波的指纹增强算法 | 第20-21页 |
| ·Log Gabor滤波器设计 | 第21-32页 |
| ·Log Gabor函数性能分析 | 第21-24页 |
| ·Log Gabor滤波器的构造 | 第24-25页 |
| ·指纹纹线方向和纹线频率估计 | 第25-31页 |
| ·滤波器带宽设计 | 第31-32页 |
| ·基于Log Gabor滤波的指纹增强算法 | 第32-36页 |
| ·加窗傅里叶变换 | 第33-34页 |
| ·指纹图像滤波 | 第34-35页 |
| ·脊线提取与脊线组合 | 第35页 |
| ·实验结果 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于Log Gabor滤波的纹理匹配 | 第38-53页 |
| ·基于细节点的指纹匹配算法 | 第38-39页 |
| ·指纹的纹理特点及其结构分析 | 第39-40页 |
| ·Log Gabor滤波器的指纹特征提取的物理模型 | 第40页 |
| ·基于Log Gabor滤波的纹理匹配 | 第40-52页 |
| ·参考点定位 | 第41-44页 |
| ·图像子块划分 | 第44-45页 |
| ·指纹图像滤波 | 第45-47页 |
| ·特征编码 | 第47-48页 |
| ·特征匹配 | 第48-51页 |
| ·实验结果 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于曲线坐标系的形变指纹匹配 | 第53-60页 |
| ·极坐标与曲线坐标的节点关系表示 | 第53-54页 |
| ·节点关系计算 | 第54-57页 |
| ·节点与奇异点 | 第54页 |
| ·坐标轴的提取 | 第54-56页 |
| ·坐标计算 | 第56-57页 |
| ·节点匹配 | 第57-59页 |
| ·实验结果 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第69页 |