| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-22页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·生物特征识别技术概述 | 第10-16页 |
| ·生物特征识别系统工作原理 | 第11-14页 |
| ·生物特征识别技术的应用 | 第14-16页 |
| ·指纹自动分类技术的研究现状 | 第16-20页 |
| ·自动指纹识别系统概述 | 第16-17页 |
| ·指纹分类检索算法述评 | 第17-19页 |
| ·分类检索算法的性能评估 | 第19-20页 |
| ·本文的研究内容和结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 指纹图像预处理 | 第22-34页 |
| ·指纹图像采集与归一化 | 第22-25页 |
| ·指纹图像的采集 | 第22-24页 |
| ·指纹图像的表征参数 | 第24页 |
| ·指纹图像的归一化 | 第24-25页 |
| ·指纹图像的质量评价方法 | 第25-28页 |
| ·常见的指纹质量评估方法 | 第26页 |
| ·基于全局特征与局部特征相结合的质量评测方法 | 第26-27页 |
| ·实验结果及分析 | 第27-28页 |
| ·指纹图像分割 | 第28-29页 |
| ·指纹方向场的计算 | 第29-30页 |
| ·指纹图像的平滑滤波增强 | 第30-31页 |
| ·指纹图像的二值化与细化 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 指纹分类特征信息的提取 | 第34-51页 |
| ·指纹分类概述 | 第34-36页 |
| ·指纹分类的基本依据 | 第34-35页 |
| ·指纹分类特征 | 第35-36页 |
| ·基于复数滤波和Gaussian-Hermite矩的奇异点定位算法 | 第36-44页 |
| ·奇异点提取方法概述 | 第36-37页 |
| ·基于复数滤波的奇异点定位 | 第37-39页 |
| ·基于Gaussian-Hermite矩的奇异点定位 | 第39-42页 |
| ·基于复数滤波和Gaussian-Hermite矩的奇异点定位算法流程 | 第42-44页 |
| ·奇异点间脊线数目的求取 | 第44-45页 |
| ·基于频谱特征分析的脊线平均频率算法 | 第45-47页 |
| ·指纹图像预处理 | 第45-46页 |
| ·指纹脊线平均频率的计算 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-50页 |
| ·奇异点提取实验 | 第47-48页 |
| ·脊线数计算实验 | 第48-49页 |
| ·指纹中心区域平均频率计算实验 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于独立分类特征的指纹多级分类检索方法 | 第51-62页 |
| ·多级分类检索方法的总体思路 | 第51-52页 |
| ·基于指纹奇异点信息的纹型分类方法 | 第52-54页 |
| ·基于指纹奇异点间脊线数分布的分类方法 | 第54-56页 |
| ·指纹奇异点间脊线数的分布分析 | 第54-55页 |
| ·基于奇异点间脊线数的分类检索方法及搜索半径的确定 | 第55-56页 |
| ·基于脊线平均频率分布的分类方法 | 第56-58页 |
| ·指纹中心区域脊线平均频率的分布分析 | 第57页 |
| ·基于脊线平均频率的分类检索方法及搜索半径的确定 | 第57-58页 |
| ·指纹多级分类算法的性能评价 | 第58-61页 |
| ·指纹多级分类算法及其检索策略 | 第58-60页 |
| ·分类结果的准确率分析 | 第60页 |
| ·分类算法的效率分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第71页 |
