| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·生物识别技术简介 | 第10页 |
| ·掌纹识别技术 | 第10-15页 |
| ·掌纹特征 | 第10-12页 |
| ·掌纹识别技术发展现状 | 第12-14页 |
| ·掌纹识别系统简介 | 第14-15页 |
| ·课题来源及研究意义 | 第15-16页 |
| ·课题来源 | 第15-16页 |
| ·课题研究意义 | 第16页 |
| ·论文的主要研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 图像的采集 | 第18-23页 |
| ·典型的掌纹采集方式 | 第18-20页 |
| ·掌纹离焦成像成因及退化模型 | 第20-22页 |
| ·图库的采集 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 物距与掌纹图像清晰度的关系研究 | 第23-32页 |
| ·掌纹图像有效区域定位 | 第23-25页 |
| ·图像二值化及形态学去噪 | 第23-24页 |
| ·轮廓提取及关键点定位 | 第24页 |
| ·有效区域分割及归一化 | 第24-25页 |
| ·掌纹图像清晰度评价函数介绍 | 第25-26页 |
| ·基于梯度算子的清晰度评价函数与物距之间的关系研究 | 第26-31页 |
| ·各种梯度算子幅值矩阵计算 | 第26页 |
| ·去噪声处理 | 第26-27页 |
| ·实验的建立及模型的分析 | 第27-30页 |
| ·误差分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 离焦模糊掌纹特征提取 | 第32-46页 |
| ·基于图像变换的特征提取方法 | 第32-35页 |
| ·2DPCA方法 | 第32-33页 |
| ·2DFLD方法 | 第33-35页 |
| ·基于掌纹结构特征的识别算法 | 第35-43页 |
| ·基于类线特征的分块均值方法 | 第35-36页 |
| ·基于方向空间的的主线特征提取方法 | 第36-43页 |
| ·基于掌纹纹理特征的识别算法 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 图像匹配、识别实验及图像清晰度与误识率的关系研究 | 第46-55页 |
| ·清晰位置样本实验 | 第46-51页 |
| ·基于变换域的特征匹配 | 第46-47页 |
| ·掌纹线特征匹配方法 | 第47-50页 |
| ·基于掌纹纹理的特征匹配 | 第50-51页 |
| ·不同清晰度下的掌纹样本识别实验 | 第51-53页 |
| ·建立掌纹清晰程度与识别率的关系 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 非接触采集式在线掌纹识别模拟系统的实现 | 第55-59页 |
| ·模拟系统界面及软件流程设计 | 第55-57页 |
| ·模拟系统界面演示 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 总结及展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 在学研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |