基于局部特征描述子的掌纹识别算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 掌纹识别技术研究概述 | 第16-21页 |
| 1.2.1 掌纹识别技术研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 掌纹特征简介 | 第17-18页 |
| 1.2.3 经典的掌纹识别研究方法 | 第18-21页 |
| 1.3 掌纹识别的常用数据库和性能评价指标 | 第21-25页 |
| 1.3.1 常用数据库 | 第21-23页 |
| 1.3.2 掌纹识别的性能评价 | 第23-25页 |
| 1.4 本文主要工作及内容安排 | 第25-27页 |
| 第二章 相关理论介绍 | 第27-35页 |
| 2.1 MFRAT算法介绍 | 第27-29页 |
| 2.2 影像金字塔算法介绍 | 第29-32页 |
| 2.2.1 带限相位相关法介绍 | 第29-31页 |
| 2.2.2 影像金字塔算法介绍 | 第31-32页 |
| 2.3 特征点理论介绍 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于Harris角点检测的掌纹匹配算法 | 第35-49页 |
| 3.1 Harris角点检测原理介绍 | 第35-38页 |
| 3.2 结合Harris角点检测的掌纹匹配算法 | 第38-43页 |
| 3.2.1 掌纹图像降噪处理 | 第38-39页 |
| 3.2.2 使用Harris角点检测算法获取角点 | 第39-40页 |
| 3.2.3 获取偏移量信息 | 第40-41页 |
| 3.2.4 掌纹图像匹配 | 第41-43页 |
| 3.3 本算法的实验结果和分析 | 第43-48页 |
| 3.4 本算法的创新点 | 第48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于SIFT算法的掌纹匹配算法 | 第49-63页 |
| 4.1 SIFT算法原理介绍 | 第49-53页 |
| 4.2 基本理论介绍 | 第53-56页 |
| 4.2.1 掌纹图像降噪处理 | 第53-54页 |
| 4.2.2 SIFT算法提取特征点 | 第54-55页 |
| 4.2.3 获取偏移量信息 | 第55页 |
| 4.2.4 掌纹图像匹配 | 第55-56页 |
| 4.3 本算法的实验结果和分析 | 第56-60页 |
| 4.4 本算法的创新点 | 第60-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 作者简介 | 第71-72页 |
