指纹识别相关算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·生物特征识别 | 第8-10页 |
| ·生物识别的分类 | 第8-9页 |
| ·生物识别的特点 | 第9-10页 |
| ·指纹识别及其发展历史 | 第10-11页 |
| ·国内外自动指纹识别技术的研究概况 | 第11-13页 |
| ·评价标准 | 第13页 |
| ·课题的理论与应用价值 | 第13-14页 |
| ·本课题完成的主要工作及创新 | 第14-15页 |
| ·本课题的主要工作 | 第14-15页 |
| ·本课题创新点 | 第15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 自动指纹识别技术 | 第16-19页 |
| ·指纹采集 | 第16页 |
| ·预处理 | 第16-17页 |
| ·特征提取 | 第17-18页 |
| ·指纹匹配 | 第18-19页 |
| 第三章 指纹方向图 | 第19-25页 |
| ·指纹方向图 | 第19-20页 |
| ·方向图常见算法 | 第20-22页 |
| ·Sobel 梯度法 | 第20-21页 |
| ·邻域灰度方差法 | 第21-22页 |
| ·邻域灰度差值法 | 第22页 |
| ·一种方向图快速算法 | 第22-23页 |
| ·实验结果 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 指纹图像增强 | 第25-35页 |
| ·常见的增强算法 | 第25-29页 |
| ·方向图滤波 | 第25-26页 |
| ·Gabor 滤波 | 第26-29页 |
| ·方向中值滤波在二值化上的应用 | 第29-30页 |
| ·方向中值滤波 | 第29-30页 |
| ·在二值化图像上的应用 | 第30页 |
| ·改进的 Gabor 滤波 | 第30-32页 |
| ·Gabor 滤波算法研究分析 | 第30页 |
| ·融合的Gabor 滤波算法 | 第30-32页 |
| ·实验结果 | 第32-34页 |
| ·二值化方向中值滤波实验 | 第32-33页 |
| ·Gabor 滤波增强实验 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 指纹图像的二值化及细化 | 第35-41页 |
| ·二值化 | 第35页 |
| ·固定阈值法 | 第35页 |
| ·动态阈值法 | 第35页 |
| ·方向法 | 第35页 |
| ·指纹图像细化算法 | 第35-38页 |
| ·Hilditch 细化算法 | 第36-37页 |
| ·形态学细化算法 | 第37-38页 |
| ·改进的基于形态学的细化算法 | 第38-39页 |
| ·实验结果和讨论 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第六章 指纹特征点的提取及去伪 | 第41-50页 |
| ·提取 | 第41-42页 |
| ·常见的去伪算法 | 第42-43页 |
| ·脊线跟踪法 | 第42-43页 |
| ·方框法 | 第43页 |
| ·改进的去伪算法 | 第43-46页 |
| ·基于融合的指纹伪特征去除算法 | 第43-45页 |
| ·利用方向和频率的伪特征去除算法 | 第45-46页 |
| ·实验结果和讨论 | 第46-49页 |
| ·融合去伪实验 | 第46-48页 |
| ·利用频率和方向信息的去伪实验 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第七章 指纹匹配 | 第50-55页 |
| ·指纹匹配的基本算法 | 第50页 |
| ·基于结构特征信息的匹配算法 | 第50-53页 |
| ·数学建模 | 第51页 |
| ·指纹匹配 | 第51-53页 |
| ·实验结果和讨论 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第八章 总结与展望 | 第55-56页 |
| ·全文总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60页 |
