| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 选题的背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 指纹识别技术的演变历史和发展现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 指纹识别技术的历史 | 第11-13页 |
| 1.2.2 指纹识别技术国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 指纹识别在数字化校园中的应用 | 第14-17页 |
| 1.3.1 数字化校园的介绍 | 第14页 |
| 1.3.2 当前校园卡使用的不足 | 第14-15页 |
| 1.3.3 指纹识别系统整体方案 | 第15-17页 |
| 1.4 本文研究的内容 | 第17页 |
| 1.5 本论文安排结构 | 第17-19页 |
| 第二章 指纹圈像的预处理研究 | 第19-34页 |
| 2.1 图像均衡归一化 | 第20-22页 |
| 2.2 图像场计算 | 第22-26页 |
| 2.2.1 梯度场计算 | 第23页 |
| 2.2.2 方向场计算 | 第23-26页 |
| 2.3 图像的分割 | 第26-27页 |
| 2.4 图像的平滑 | 第27-28页 |
| 2.5 指纹图像滤波增强 | 第28-29页 |
| 2.6 图像二值化 | 第29-30页 |
| 2.7 圈像的细化 | 第30-33页 |
| 2.8 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 指纹的特征提取研究 | 第34-45页 |
| 3.1 奇异点特征的判定和提取 | 第34-37页 |
| 3.1.1 Poincare index算法 | 第34-36页 |
| 3.1.2 改进Poincare公式集合提取奇异点 | 第36-37页 |
| 3.2 指纹细节点特征的判定和提取 | 第37-39页 |
| 3.3 指纹伪细节点的处理 | 第39-42页 |
| 3.4 实验结果 | 第42-44页 |
| 3.4.1 奇异点实验结果 | 第42页 |
| 3.4.2 细节特征点实验结果 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于改进的Hausdorff距离指纹识别匹配 | 第45-54页 |
| 4.1 特征匹配算法概述 | 第45页 |
| 4.2 基于Hausdorff距离指纹识别匹配 | 第45-47页 |
| 4.2.1 Hausdorff距离基本原理 | 第46页 |
| 4.2.2 部分Hausdroff距离 | 第46-47页 |
| 4.2.3 基于均值的Hausdroff距离 | 第47页 |
| 4.2.4 基于代价函数的Hausdroff距离 | 第47页 |
| 4.3 本文采用的改进的代价函数Hausdorff距离匹配算法 | 第47-49页 |
| 4.4 常用距离介绍 | 第49-51页 |
| 4.4.1 欧氏距离 | 第49-50页 |
| 4.4.2 网格距离 | 第50页 |
| 4.4.3 D T网格距离 | 第50-51页 |
| 4.4.4 和本文所用方法比较 | 第51页 |
| 4.5 实验结果和分析 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 指纹识别系统在校园图书馆内的实现 | 第54-69页 |
| 5.1 硬件平台 | 第54页 |
| 5.2 硬件的选择和设计 | 第54-64页 |
| 5.2.1 核心器件的选择 | 第55-58页 |
| 5.2.2 硬件电路的设计 | 第58-64页 |
| 5.3 软件设计 | 第64-66页 |
| 5.3.1 设计环境和平台 | 第64-65页 |
| 5.3.2 系统运作流程 | 第65-66页 |
| 5.4 系统在校园图书馆内的实现 | 第66-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第69页 |
| 6.2 未来展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
