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基于分类因子的多模式指纹识别技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-21页
   ·引言第10页
   ·生物识别方式与指纹识别的意义第10-13页
     ·生物识别方式第10-11页
     ·指纹识别的重要性与应用领域第11-13页
   ·指纹识别技术研究现状第13-18页
     ·图像增强第14-16页
     ·特征提取第16页
     ·匹配算法第16-18页
   ·指纹识别中存在的问题第18页
   ·本文的主要研究内容第18-21页
第2章 指纹图像的采集与预处理第21-32页
   ·引言第21页
   ·指纹图像的采集第21-23页
   ·指纹图像的预处理实现第23-31页
     ·图像归一化第23-25页
     ·关键区域提取第25-26页
     ·滤波第26-28页
     ·二值化第28-30页
     ·细化第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 多模式指纹识别技术第32-51页
   ·引言第32页
   ·多种匹配模式的研究及选择第32-39页
     ·基于细节点的匹配模式第32-36页
     ·基于图的匹配模式第36-38页
     ·基于频谱信息的匹配模式第38页
     ·不同匹配模式的比较及选择第38-39页
   ·分类因子第39-43页
     ·分类因子的数学描述第39-40页
     ·规则度描绘因子第40-41页
     ·能量集中度描绘因子第41-43页
     ·平行度描绘因子第43页
     ·均匀度描绘因子第43页
   ·分类因子的整合第43-48页
     ·全局总分第44页
     ·局部总分第44-47页
     ·实验结果及分析第47-48页
   ·基于分类因子的多模式指纹识别处理流程第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第4章 基于 FMT与自适应绑定频域带宽的匹配算法第51-73页
   ·引言第51页
   ·POC/BLPOC算法的局限分析第51-53页
     ·POC算法基本原理第51-52页
     ·POC/BLPOC算法存在问题第52-53页
   ·基于 FMT与自适应绑定算法流程概述第53-54页
   ·FMT算法的旋转配准第54-60页
     ·STR不变性研究第54-56页
     ·FMT变换基本原理第56-57页
     ·对数极坐标变换及其性质第57-58页
     ·旋转配准的主要步骤第58-60页
   ·自适应绑定频域带宽算法第60-68页
     ·自适应椭圆绑定频域相关第60-63页
     ·峰值对比能量模式第63-66页
     ·实验结果及分析第66-68页
   ·复合指纹模板图像注册第68-72页
     ·复合模板图像融合第68-71页
     ·实验结果及分析第71-72页
   ·本章小结第72-73页
第5章 开发测试平台构建第73-80页
   ·引言第73页
   ·实验开发环境第73页
   ·系统结构框架第73-74页
   ·系统各模块功能实现第74-77页
   ·测试平台和实验结果第77-79页
   ·本章小结第79-80页
第6章 总结和展望第80-82页
   ·本文的研究成果第80-81页
   ·工作展望第81-82页
参考文献第82-87页
附录: 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加的科研项目第87-88页
致谢第88页

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