| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第10页 |
| ·印鉴鉴别的基本过程 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·印鉴鉴别所面临的难点问题 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 印鉴图像预处理研究 | 第15-26页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·印鉴图像的特点 | 第15-16页 |
| ·印鉴图像预处理 | 第16-25页 |
| ·颜色模型的选择 | 第18-19页 |
| ·基于HSV 空间的印鉴提取 | 第19-22页 |
| ·印鉴图像的自适应修复 | 第22-24页 |
| ·印鉴图像的平滑去噪 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于SIFT 特征匹配的印鉴图像配准 | 第26-35页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·印鉴配准算法的研究现状 | 第26-28页 |
| ·印鉴配准的经典算法 | 第26-27页 |
| ·其他配准算法 | 第27-28页 |
| ·基于SIFT 特征匹配的印鉴图像配准 | 第28-34页 |
| ·SIFT 特征匹配原理分析 | 第28-30页 |
| ·基于SIFT 特征匹配的印鉴配准算法流程 | 第30-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 印鉴的特征提取与鉴别 | 第35-54页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·基于Zernike 矩和SVM 的印鉴鉴别 | 第35-45页 |
| ·Zernike 矩 | 第36-38页 |
| ·支持向量机分类器（SVM) | 第38-40页 |
| ·基于Zernike 矩特征和SVM 的印鉴鉴别算法实现 | 第40-43页 |
| ·实验与分析 | 第43-45页 |
| ·基于差值图像统计特征的印鉴鉴别 | 第45-50页 |
| ·差图像分析 | 第45-48页 |
| ·Fisher 判别 | 第48-49页 |
| ·基于差图像统计特征鉴别的流程 | 第49页 |
| ·实验与分析 | 第49-50页 |
| ·基于环投影模板匹配的印鉴鉴别 | 第50-51页 |
| ·基于环投影模板匹配的印鉴鉴别原理分析 | 第50-51页 |
| ·实验与分析 | 第51页 |
| ·多种判决的决策综合 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·本文研究工作的总结 | 第54-55页 |
| ·对今后研究工作的展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |