基于反向误差传播的指纹识别设计
| 第一章 绪论 | 第1-23页 |
| ·引言 | 第7-9页 |
| ·国外研究动态 | 第9-14页 |
| ·国内研究动态 | 第14-18页 |
| ·研究前景及研究内容 | 第18-23页 |
| 第二章 神经网络 | 第23-38页 |
| ·人工神经网络 | 第23-25页 |
| ·神经网络计算模型 | 第25-29页 |
| ·Hopfield 神经网络 | 第26-27页 |
| ·多层感知器 | 第27页 |
| ·自组织神经网络 | 第27-28页 |
| ·概率神经网络(PNN) | 第28-29页 |
| ·BP 网络 | 第29-38页 |
| ·BP 学习算法 | 第30-31页 |
| ·BP 算法的数学原理 | 第31-34页 |
| ·BP 算法的改进 | 第34-35页 |
| ·BP 网络的设计考虑 | 第35-38页 |
| 第三章 指纹图像预处理 | 第38-53页 |
| ·图像的二值化 | 第38-39页 |
| ·方向图的计算 | 第39-41页 |
| ·指纹图像的分离 | 第41-42页 |
| ·图像的增强 | 第42-47页 |
| ·细化 | 第47-53页 |
| 第四章 特征提取与识别 | 第53-71页 |
| ·指纹分类方法 | 第53-54页 |
| ·指纹的特征 | 第54-56页 |
| ·指纹特征提取及结构模型的建立 | 第56-61页 |
| ·指纹特征提取 | 第56-60页 |
| ·指纹结构模型 | 第60-61页 |
| ·指纹识别 | 第61-67页 |
| ·BP 算法的改进 | 第62-64页 |
| ·神经网络训练 | 第64-66页 |
| ·神经网络识别 | 第66-67页 |
| ·实验结果 | 第67-68页 |
| ·实验结论 | 第68-71页 |
| 第五章 全文总结 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 摘要 | 第77-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
