基于梅尔频率倒谱系数的掌纹识别的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·生物特征识别简介 | 第10-12页 |
| ·生物特征识别技术框架 | 第10-11页 |
| ·生物特征识别技术的工作模式及评价标准 | 第11-12页 |
| ·掌纹识别技术 | 第12-14页 |
| ·掌纹识别技术的发展及其定义 | 第12-14页 |
| ·掌纹识别技术的发展现状 | 第14页 |
| ·论文的主要研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 掌纹识别关键技术 | 第16-28页 |
| ·掌纹图像的采集 | 第16-17页 |
| ·掌纹图像的预处理 | 第17-22页 |
| ·掌纹图像定位 | 第18页 |
| ·掌纹图像的二值化 | 第18-20页 |
| ·手掌边缘轮廓提取 | 第20页 |
| ·手掌感兴趣区域提取 | 第20-22页 |
| ·掌纹图像增强 | 第22页 |
| ·掌纹图像特征提取 | 第22-26页 |
| ·基于结构的特征提取 | 第22-23页 |
| ·基于空域-频域变换的特征提取 | 第23-25页 |
| ·基于统计方法的特征提取 | 第25页 |
| ·基于子空间方法的特征提取 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 掌纹梅尔频率倒谱系数的提取 | 第28-42页 |
| ·图像特征的概念 | 第28-29页 |
| ·特征提取的重要性 | 第28页 |
| ·特征提取的基本原则和指标 | 第28-29页 |
| ·傅里叶变换和离散余弦变换 | 第29-34页 |
| ·连续傅里叶变换和离散傅里叶变换 | 第29-31页 |
| ·快速傅里叶变换 | 第31-33页 |
| ·离散余弦变化 | 第33-34页 |
| ·梅尔频率倒谱系数的介绍及提取 | 第34-41页 |
| ·梅尔频率倒谱系数的介绍 | 第34-35页 |
| ·掌纹梅尔频率倒谱系数的提取 | 第35-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 BP神经网络分类器 | 第42-58页 |
| ·神经网络的介绍 | 第42-43页 |
| ·神经网络理论介绍 | 第42页 |
| ·神经网络的发展史 | 第42-43页 |
| ·神经网络的发展现状及展望 | 第43页 |
| ·BP神经网络 | 第43-49页 |
| ·BP神经网络简介及其结构 | 第43-44页 |
| ·标准BP算法 | 第44-48页 |
| ·BP算法的设计原则 | 第48-49页 |
| ·BP网络的优点不足及改进 | 第49页 |
| ·BP神经网络工具箱及其函数 | 第49-56页 |
| ·Matlab神经网络工具箱简介 | 第49-50页 |
| ·BP神经网络的工具箱函数 | 第50-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第58-62页 |
| ·识别基础及实验数据归一化 | 第58页 |
| ·BP神经网络的构建及训练 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
