基于核函数的手部特征识别算法研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-24页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·生物特征识别技术简介 | 第11-16页 |
| ·生物特征识别系统结构 | 第11-13页 |
| ·生物特征中的数据融合 | 第13-15页 |
| ·生物特征识别的性能评价指标 | 第15-16页 |
| ·手部特征识别技术回顾 | 第16-19页 |
| ·掌纹识别技术研究现状 | 第16-18页 |
| ·指横纹识别技术 | 第18-19页 |
| ·存在的主要问题 | 第19页 |
| ·本文使用的数据库 | 第19-21页 |
| ·本文的主要内容及结构安排 | 第21-24页 |
| 2 基于分形计盒维数的掌纹动态粗分类 | 第24-32页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·掌纹的粗分类研究现状 | 第24页 |
| ·分形介绍 | 第24-27页 |
| ·分形理论的基本概念 | 第25页 |
| ·分形方法用于图像处理 | 第25-26页 |
| ·计盒分形维数 | 第26-27页 |
| ·掌纹的动态粗分类方法 | 第27-29页 |
| ·分形计盒维数法用于动态分类 | 第27-28页 |
| ·动态分类实验过程 | 第28-29页 |
| ·实验结果及分析 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于KPCA的手部特征识别算法 | 第32-48页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·核主成分分析方法 | 第32-39页 |
| ·核技术的产生 | 第32-34页 |
| ·核函数基本原理 | 第34-35页 |
| ·核技术的应用——KPCA方法简述 | 第35-38页 |
| ·常用核函数 | 第38-39页 |
| ·基于条件正定核的手部特征算法 | 第39-43页 |
| ·条件正定核的基本概念 | 第39-42页 |
| ·条件正定核用于手部特征 | 第42-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 4 特征级融合方法在手部特征的应用 | 第48-68页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·特征级融合 | 第49-54页 |
| ·特征级融合基本原理 | 第49-50页 |
| ·RMF框架下的特征融合方法 | 第50-53页 |
| ·基于核矩阵的特征级融合算法 | 第53-54页 |
| ·基于手部图像的算法研究 | 第54-60页 |
| ·特征级融合算法流程 | 第54-56页 |
| ·基于KPCA的掌纹和指横纹的特征级融合 | 第56-58页 |
| ·基于核函数融合的手部特征融合 | 第58-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-65页 |
| ·多模融合实验结果及分析 | 第60-63页 |
| ·核函数融合实验结果及分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-68页 |
| 5 结论 | 第68-70页 |
| ·本文工作总结 | 第68-69页 |
| ·对后续工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 作者简历 | 第76-80页 |
| 学位论文数据集 | 第80页 |
