警用指纹识别系统中图像预处理的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| ·指纹自动识别技术 | 第9-17页 |
| ·生物特征识别技术概况 | 第9-14页 |
| ·指纹自动识别技术的发展及现状 | 第14-16页 |
| ·指纹自动识别系统的分类 | 第16-17页 |
| ·警用指纹自动识别系统 | 第17-19页 |
| ·指纹识别在刑事司法领域的运用 | 第17-18页 |
| ·警用指纹自动识别系统的发展和现状 | 第18-19页 |
| ·本文的主要研究背景和研究重点 | 第19-20页 |
| ·论文的组织结构 | 第20-21页 |
| 2 警用指纹自动识别系统概述 | 第21-33页 |
| ·警用指纹自动识别系统的主要功用 | 第21-22页 |
| ·警用指纹自动识别系统的技术流程 | 第22-29页 |
| ·指纹图像的输入 | 第23-24页 |
| ·指纹图像的预处理 | 第24-25页 |
| ·指纹图像的特征提取 | 第25-27页 |
| ·指纹图像库的分类和建库 | 第27-28页 |
| ·指纹图像的匹配 | 第28-29页 |
| ·警用指纹自动识别系统的系统构成 | 第29-30页 |
| ·警用指纹自动识别系统的主要特点 | 第30-31页 |
| ·警用指纹自动识别系统的操作步骤 | 第31-33页 |
| 3 警用指纹识别系统中的指纹图像分割 | 第33-54页 |
| ·图像分割的一般理论 | 第33-34页 |
| ·指纹图像分割算法回顾 | 第34-36页 |
| ·警用指纹识别系统中指纹图像的主要来源及各自特点 | 第36-39页 |
| ·警用指纹识别系统中图像分割的目的分析 | 第39-40页 |
| ·基于自适应方差阈值和方向性的复合分割算法 | 第40-49页 |
| ·指纹图像的灰度规格化 | 第41页 |
| ·自适应阈值的方差分割算法 | 第41-42页 |
| ·方向图算法的选择 | 第42-44页 |
| ·指纹方向图和方向一致性度量的计算 | 第44-47页 |
| ·基于方向一致性度量的分割算法 | 第47-48页 |
| ·复合分割判据的确定 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 4 指纹图像的增强 | 第54-66页 |
| ·指纹图像增强方法的回顾 | 第54-57页 |
| ·基于Gabor 滤波的指纹图像增强 | 第57-61页 |
| ·Gabor 滤波器概述 | 第57-60页 |
| ·算法流程 | 第60页 |
| ·算法的基本思想 | 第60-61页 |
| ·算法的实现 | 第61页 |
| ·实验结果 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 5 活体采集指纹图像的质量评估 | 第66-72页 |
| ·指纹图像质量评估的意义 | 第66-67页 |
| ·指纹图像质量评估算法简述 | 第67-68页 |
| ·基于分割图像面积的质量评估算法 | 第68页 |
| ·基于方向计算的质量评估算法 | 第68-69页 |
| ·综合的指纹图像质量评估方法 | 第69页 |
| ·实验结果 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 6 总结 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
