指纹图像分割与匹配算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-27页 |
| 1 指纹识别技术简介 | 第12-18页 |
| ·指纹识别系统的一般结构及工作模式 | 第13-15页 |
| ·指纹识别的研究内容 | 第15-17页 |
| ·指纹采集 | 第15-16页 |
| ·指纹预处理 | 第16页 |
| ·指纹细节特征定义和提取 | 第16-17页 |
| ·指纹匹配 | 第17页 |
| ·自动指纹识别技术的应用 | 第17页 |
| ·自动指纹识别技术存在的问题 | 第17-18页 |
| 2 指纹图像分割方法综述 | 第18-23页 |
| ·图像分割的有关概念 | 第18-19页 |
| ·指纹图像分割方法 | 第19-23页 |
| ·基于边界的图像分割方法 | 第19-20页 |
| ·基于区域的图像分割方法 | 第20-21页 |
| ·基于特殊技术的图像分割方法 | 第21-23页 |
| 3 指纹匹配算法综述 | 第23-25页 |
| 4 课题的选择 | 第25-26页 |
| 5 本论文的组织和创新之处 | 第26-27页 |
| 第二章 基于块图像的指纹分割方法 | 第27-31页 |
| 1 算法思想 | 第27页 |
| 2 特征定义 | 第27-28页 |
| ·块内平均灰度 | 第27页 |
| ·块内平均方差 | 第27-28页 |
| 3 算法步骤 | 第28页 |
| 4 实验结果 | 第28-30页 |
| 5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于二次曲面模型的指纹图像分割方法 | 第31-43页 |
| 1 基于CMV指标的像素点的空间分布 | 第31-33页 |
| ·CMV指标定义 | 第31-32页 |
| ·方向一致性(C) | 第32页 |
| ·局部灰度均值(M) | 第32页 |
| ·局部灰度方差(V) | 第32页 |
| ·特征值归一化 | 第32页 |
| ·基于CMV指标的像素分布图 | 第32-33页 |
| 2 二次曲面模型的建立 | 第33-36页 |
| ·二次曲面模型假设 | 第33-34页 |
| ·模型系数的获取 | 第34-35页 |
| ·二次曲面模型的呈现 | 第35-36页 |
| 3 实验结果 | 第36-42页 |
| 4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 指纹匹配算法研究 | 第43-50页 |
| 1 局部结构 | 第43-45页 |
| 2 全局结构 | 第45-46页 |
| 3 改进之处与算法步骤 | 第46-47页 |
| 4 实验结果 | 第47-49页 |
| 5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结和探讨 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加的工作 | 第57-58页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第58页 |
