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基于移动终端纹理防伪标签自动识别系统的设计和实现

摘要第4-5页
ABSTEACT第5页
1 绪论第9-14页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-12页
        1.2.1 非数码防伪第10页
        1.2.2 数码防伪第10-12页
    1.3 本文研究主要内容第12页
    1.4 论文结构安排第12-14页
2 基于DCT的纹理防伪标签的自动识别算法第14-19页
    2.1 纹理防伪概念第14-15页
    2.2 基础理论第15-16页
        2.2.1 离散余弦变换(DCT)第15页
        2.2.2 一维离散余弦变换(1D-DCT)第15页
        2.2.3 二维离散余弦变换(2D-DCT)第15-16页
        2.2.4 归一化相关系数(NC)的概念及公式第16页
    2.3 算法研究第16-18页
        2.3.1 防伪纹理图像特征向量的选取第16-17页
        2.3.2 实验验证算法第17-18页
    2.4 本章小结第18-19页
3 相关概念和核心技术第19-34页
    3.1 智能手机操作平台——ANDROID平台第19-29页
        3.1.1 Android平台简介第19-20页
        3.1.2 Android平台架构概述第20-23页
        3.1.3 Android四大基本组件第23-28页
        3.1.4 Android的五大布局第28-29页
    3.2 后台和前端开发相关知识第29-33页
        3.2.1 B/S结构概述第29页
        3.2.2 Hibernate简介第29-30页
        3.2.3 Struts2框架第30页
        3.2.4 Servlet第30-31页
        3.2.5 JSP技术第31-32页
        3.2.6 JavaScript语言第32-33页
    3.3 本章小结第33-34页
4 纹理防伪标签系统的设计与实现第34-42页
    4.1 系统整体架构第34页
    4.2 软件架构第34-37页
        4.2.1 软件概述第35页
        4.2.2 软件功能第35-36页
        4.2.3 用户界面(User Interface)第36-37页
    4.3 后台模块的设计、实现及效果第37-41页
        4.3.1 登录验证模块第37-41页
    4.4 本章小结第41-42页
5 基于ANDROID模拟器的实验分析第42-49页
    5.1 汉明距离第42页
    5.2 峰值性噪比(PSNR)第42-43页
    5.3 实验结果第43-48页
        5.3.1 无噪声干扰查询实验第43页
        5.3.2 高斯噪声干扰实验第43-45页
        5.3.3 中值滤波实验第45页
        5.3.4 旋转攻击实验第45-46页
        5.3.5 缩放攻击实验第46-47页
        5.3.6 平移攻击实验第47-48页
        5.3.7 扭曲攻击第48页
    5.4 本章小结第48-49页
6 手机实际测试第49-52页
    6.1 光照强度较弱的环境下的实际测试第49-50页
    6.2 光照强度正常的环境下的实际测试第50页
    6.3 光照强度较强的环境下的实际测试第50-51页
    6.4 本章小结第51-52页
7 总结与展望第52-54页
    7.1 本文总结第52-53页
    7.2 展望第53-54页
参考文献第54-58页
硕士期间的成果和参与课题第58-59页
致谢第59页

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