基于生物特征的身份认证技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·课题背景 | 第13页 |
| ·生物特征识别技术概述 | 第13-15页 |
| ·掌纹识别技术简介 | 第15-19页 |
| ·虹膜识别技术简介 | 第19-21页 |
| ·本文完成的工作 | 第21-23页 |
| 第二章 生物特征识别算法理论 | 第23-30页 |
| ·掌纹图像预处理算法 | 第23-25页 |
| ·对掌纹图像进行定位的重要性 | 第24页 |
| ·掌纹图像的轮廓特征点 | 第24-25页 |
| ·掌纹图像的轮廓特征点定位的研究现状 | 第25页 |
| ·掌纹特征提取及识别算法理论 | 第25-28页 |
| ·基于线匹配的掌纹识别算法 | 第25-26页 |
| ·基于纹理能量的掌纹识别算法 | 第26-28页 |
| ·虹膜定位算法的理论基础 | 第28-29页 |
| ·活动圆模板匹配法 | 第28页 |
| ·两步法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 生物特征识别算法研究 | 第30-49页 |
| ·掌纹图像预处理算法研究 | 第30-33页 |
| ·一种快速鲁棒的掌纹图像预处理方法 | 第30-32页 |
| ·测试及结果分析 | 第32-33页 |
| ·基于排序测度特征的掌纹识别 | 第33-40页 |
| ·特征提取的基本原则 | 第33-35页 |
| ·排序测度特征 | 第35-37页 |
| ·基于排序测度特征的掌纹特征提取 | 第37-40页 |
| ·掌纹特征的匹配 | 第40-42页 |
| ·基于hamming 距离的掌纹特征匹配 | 第40页 |
| ·测试及结果分析 | 第40-42页 |
| ·虹膜定位算法及实现 | 第42-48页 |
| ·虹膜图像中的光斑 | 第42-43页 |
| ·基于虹膜光斑的虹膜定位算法 | 第43-47页 |
| ·测试及结果分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 嵌入式掌纹识别系统的研究 | 第49-87页 |
| ·硬件平台的组成 | 第50-60页 |
| ·中央处理器:S3C2440A | 第51-54页 |
| ·电源与复位电路 | 第54-55页 |
| ·时钟电路 | 第55页 |
| ·SDRAM 数据存储器 | 第55-57页 |
| ·NOR FLASH 和NAND FLASH | 第57-59页 |
| ·ZC0301 芯片及掌纹图像采集摄像头 | 第59-60页 |
| ·PCB 电路板设计 | 第60-61页 |
| ·Linux 操作系统的移植 | 第61-82页 |
| ·移植的概念 | 第62页 |
| ·Bootloader 的移植 | 第62-66页 |
| ·Linux 向 S3C2440A 的移植 | 第66-71页 |
| ·加载系统到开发板 | 第71-75页 |
| ·掌纹图像采集 | 第75-82页 |
| ·嵌入式掌纹识别系统软件实现 | 第82-86页 |
| ·Qt/Embedded 简介 | 第84页 |
| ·掌纹识别系统的软件实现 | 第84-85页 |
| ·测试及结果分析 | 第85-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第五章 结论 | 第87-89页 |
| ·本文的主要工作及成果 | 第87-88页 |
| ·后续的研究工作 | 第88页 |
| ·结束语 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-94页 |
| 附录 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第96页 |
