| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题背景及研究的目的和意义 | 第11-13页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·现代生物特征识别技术及应用 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·掌纹特征 | 第13页 |
| ·掌纹识别流程 | 第13-14页 |
| ·掌纹识别技术的研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 2D 和 3D 掌纹图像的获取和预处理 | 第17-29页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·2D 掌纹图像和感兴趣区域的获取 | 第17-19页 |
| ·3D 掌纹图像和 3D 掌纹 R O I 的获取 | 第19-23页 |
| ·3D 掌纹图像的获取 | 第19-22页 |
| ·3D掌纹图像感兴趣区域的获取 | 第22-23页 |
| ·3D掌纹图像曲率特征提取 | 第23-28页 |
| ·曲率准备知识 | 第23-24页 |
| ·3D 掌纹曲率提取 | 第24-28页 |
| ·掌纹库 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于 3D掌纹平均曲率图像特征融合的掌纹识别 | 第29-39页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·3D掌纹均值曲率图像的去噪 | 第29-30页 |
| ·基于掌纹线特征的识别方法 | 第30-34页 |
| ·掌纹线的形成和特点 | 第30页 |
| ·均值曲率图像二值化 | 第30-31页 |
| ·基于二值化图像的匹配识别 | 第31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-34页 |
| ·基于3D掌纹MCI方向和线特征融合的识别 | 第34-37页 |
| ·3D掌纹 MCI 方向和线特征基于权值匹配的融合 | 第34页 |
| ·基于权值匹配的实验结果及分析 | 第34-35页 |
| ·3D掌纹 MCI 方向和线特征基于特征级融合的掌纹识别 | 第35-36页 |
| ·基于特征级融合的实验结果和分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于二维 GABOR 滤波器的2D和3D掌纹特征融合的掌纹识别 | 第39-48页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·特征提取 | 第39-44页 |
| ·Gabor变换和Gabor滤波器简介 | 第39-40页 |
| ·3D 掌纹MCI图像特征提取 | 第40-44页 |
| ·2D掌纹特征和3D掌纹特征融合的匹配识别 | 第44-45页 |
| ·特征匹配 | 第44-45页 |
| ·基于权值匹配的掌纹识别 | 第45页 |
| ·算法实现 | 第45-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于多尺度多方向2D和3D掌纹图像融合的掌纹识别 | 第48-63页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·基于离散小波变换的图像分解和重构 | 第48-51页 |
| ·离散小波变换和图像分解融合过程 | 第48-49页 |
| ·基于离散小波的掌纹图像的融合过程 | 第49-51页 |
| ·基于小波变换融合的掌纹识别算法实现 | 第51页 |
| ·影响小波变换图像融合的因素 | 第51-52页 |
| ·Contourlet变换原理和掌纹图像的分解 | 第52-54页 |
| ·变换原理 | 第52-54页 |
| ·基于 Contourlet变换的掌纹图像分解 | 第54页 |
| ·2D和 3D掌纹图像融合 | 第54-57页 |
| ·基于 Contourlet变换的融合过程 | 第55页 |
| ·基于 Contourlet变换的特征融合规则 | 第55-57页 |
| ·特征提取和匹配识别 | 第57页 |
| ·基于 Contourlet变换的掌纹图像融合的掌纹识别算法实现 | 第57-58页 |
| ·实验结果及分析 | 第58-62页 |
| ·匹配分布实验 | 第58-60页 |
| ·识别率对比和分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-73页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 作者简介 | 第75页 |
