基于指纹与手指静脉的双模态识别算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究的背景、目的和意义 | 第11-14页 |
| ·课题的国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·指纹识别技术研究现状 | 第14-15页 |
| ·手指静脉识别技术研究现状 | 第15-16页 |
| ·多模态生物特征识别技术研究现状 | 第16-17页 |
| ·多模态识别系统的整体框架 | 第17-18页 |
| ·论文的主要内容及结构安排 | 第18-19页 |
| 第2章 指纹识别技术研究 | 第19-42页 |
| ·指纹图像方向图的求取 | 第19-21页 |
| ·指纹图像的分割 | 第21-23页 |
| ·指纹图像增强 | 第23-26页 |
| ·Gabor 滤波增强 | 第23-25页 |
| ·方向滤波增强 | 第25-26页 |
| ·指纹图像的二值化及其后处理 | 第26-27页 |
| ·指纹图像的细化 | 第27-29页 |
| ·指纹图像的特征提取 | 第29-33页 |
| ·指纹细节点的提取 | 第30页 |
| ·指纹伪细节点的分析 | 第30页 |
| ·指纹伪细节点的滤除 | 第30-31页 |
| ·指纹奇异点的提取 | 第31-33页 |
| ·指纹图像的匹配 | 第33-38页 |
| ·指纹图像的配准 | 第34页 |
| ·配准后图像的细节点匹配 | 第34-38页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 手指静脉识别技术研究 | 第42-61页 |
| ·手指静脉图像的灰度化 | 第43页 |
| ·手指区域的提取 | 第43-45页 |
| ·静脉图像的增强与去噪 | 第45-49页 |
| ·直方图均衡 | 第45-47页 |
| ·中值滤波 | 第47-48页 |
| ·高斯滤波 | 第48-49页 |
| ·静脉图像的分割 | 第49-52页 |
| ·静脉图像的细化 | 第52页 |
| ·静脉图像的特征提取与匹配 | 第52-53页 |
| ·静脉图像的特征点的提取 | 第52-53页 |
| ·伪特征点的去除 | 第53页 |
| ·静脉图像的匹配 | 第53-57页 |
| ·基于MHD 距离的手指静脉匹配方法 | 第54-56页 |
| ·基于相对距离的手指静脉匹配方法 | 第56-57页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 多模态识别系统的构建与实现 | 第61-77页 |
| ·融合系统算法结构的选择 | 第61-62页 |
| ·模式源的选择 | 第62页 |
| ·融合层次的选择 | 第62-65页 |
| ·传感器层融合 | 第62-63页 |
| ·特征层融合 | 第63-64页 |
| ·决策层融合 | 第64-65页 |
| ·基于指纹和手指静脉的多模态系统的构建 | 第65-71页 |
| ·指纹图像的质量评价 | 第65-68页 |
| ·手指静脉图像的质量评价 | 第68-69页 |
| ·指纹与手指静脉系统的决策级融合 | 第69-71页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第71-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
