| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 生物特征识别技术概述 | 第10-13页 |
| 1.2 掌纹识别技术概述 | 第13-20页 |
| 1.2.1 掌纹识别的研究目的和意义 | 第13-16页 |
| 1.2.2 掌纹识别技术的发展过程 | 第16-19页 |
| 1.2.3 掌纹识别面临的挑战 | 第19-20页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第21-23页 |
| 第二章 掌纹识别系统框架 | 第23-36页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 掌纹数据库介绍 | 第24-27页 |
| 2.3 掌纹图像预处理 | 第27-28页 |
| 2.4 特征提取算法 | 第28-32页 |
| 2.5 掌纹识别系统的性能评价标准 | 第32-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于双Gabor方向韦伯局部描述子的掌纹识别 | 第36-55页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 韦伯局部描述子 | 第37-39页 |
| 3.2.1 差分激励 | 第37-38页 |
| 3.2.2 方向 | 第38-39页 |
| 3.3 双Gabor方向韦伯局部描述子 | 第39-45页 |
| 3.3.1 差分激励改进 | 第39-41页 |
| 3.3.2 双Gabor方向 | 第41-43页 |
| 3.3.3 DGWLD特征提取 | 第43-44页 |
| 3.3.4 交叉匹配 | 第44-45页 |
| 3.4 实验分析 | 第45-54页 |
| 3.4.1 参数测试 | 第45-46页 |
| 3.4.2 DGWLD方法改进效果验证 | 第46-48页 |
| 3.4.3 真假匹配分析 | 第48-51页 |
| 3.4.4 对比分析 | 第51-53页 |
| 3.4.5 速度分析 | 第53-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于局部联合边缘和方向模式的多光谱掌纹融合识别 | 第55-72页 |
| 4.1 引言 | 第55-56页 |
| 4.2 局部联合边缘和方向模式 | 第56-64页 |
| 4.2.1 局部最大边缘模式 | 第57-58页 |
| 4.2.2 Gabor滤波器 | 第58-59页 |
| 4.2.3 改进的有限Radon变换 | 第59-60页 |
| 4.2.4 局部联合边缘和方向模式 | 第60-62页 |
| 4.2.5 多光谱掌纹融合识别 | 第62-64页 |
| 4.3 实验分析 | 第64-71页 |
| 4.3.1 参数测试 | 第64-67页 |
| 4.3.2 与现有掌纹识别方法的比较分析 | 第67-68页 |
| 4.3.3 融合识别实验 | 第68-70页 |
| 4.3.4 与现有多光谱掌纹融合识别方法的比较 | 第70页 |
| 4.3.5 速度分析 | 第70-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-75页 |
| 5.1 本文总结 | 第72-73页 |
| 5.2 工作展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-82页 |
| 附图 | 第82-84页 |
| The appended figures | 第84-86页 |
| 附表 | 第86-87页 |
| Schedules | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第89页 |