基于SDAPCI-MS成像技术手写签名识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·生物特征识别技术 | 第12-13页 |
| ·手写签名概述 | 第13-14页 |
| ·手写签名识别技术的原理及关键技术 | 第14-16页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第16-17页 |
| ·课题研究内容及论文的组织 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 签名数据采集、处理及特征值提取 | 第19-29页 |
| ·数据采集 | 第19-21页 |
| ·签名图像预处理 | 第21-24页 |
| ·特征值提取 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 表面解吸常压化学电离质谱技术 | 第29-40页 |
| ·质谱技术 | 第29-32页 |
| ·质谱技术概述 | 第29-31页 |
| ·质谱仪的分类 | 第31页 |
| ·常用的电离源 | 第31-32页 |
| ·SDAPCI 概述 | 第32-34页 |
| ·SDAPCI 概述 | 第32-33页 |
| ·SDAPCI 优点 | 第33页 |
| ·SDAPCI 技术应用领域 | 第33-34页 |
| ·SDAPCI 原理及其过程 | 第34-37页 |
| ·表面解吸常压化学电离原理 | 第34-35页 |
| ·签名图像处理过程 | 第35-37页 |
| ·解吸结果 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于相似度算法的签名识别 | 第40-49页 |
| ·常用于签名识别的算法 | 第40-42页 |
| ·人工神经网络 | 第40-41页 |
| ·贝叶斯网络 | 第41-42页 |
| ·相似度算法基本理论 | 第42-44页 |
| ·相似度算法概念 | 第42-43页 |
| ·相似度算法基本原理 | 第43页 |
| ·相似度算法基本思想 | 第43-44页 |
| ·实验结果 | 第44-48页 |
| ·实验条件 | 第44-45页 |
| ·算法实现过程 | 第45-46页 |
| ·辨别结果 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 相似度算法的改进 | 第49-52页 |
| ·相似度算法的改进 | 第49页 |
| ·实验结果 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·本文的主要工作 | 第52页 |
| ·下一步工作展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附表 A | 第58-60页 |
