| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 指纹识别技术概述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 指纹识别流程 | 第11-13页 |
| 1.2.2 困难指纹识别存在的挑战 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 指纹识别的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 深度学习的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 论文主要研究内容和章节安排 | 第16-19页 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 经典的指纹匹配算法及基于极限学习机的指纹识别 | 第19-31页 |
| 2.1 基于相关性的匹配方法 | 第19页 |
| 2.2 基于细节点的匹配方法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 点模式匹配算法概述 | 第20-21页 |
| 2.2.2 初匹配阶段 | 第21页 |
| 2.2.3 二次匹配阶段 | 第21-22页 |
| 2.2.4 算法存在的问题 | 第22页 |
| 2.3 基于非细节点的匹配方法 | 第22-23页 |
| 2.4 基于极限学习机的指纹识别 | 第23-29页 |
| 2.4.1 单隐层前馈神经网络 | 第23-26页 |
| 2.4.2 极限学习机识别算法 | 第26-28页 |
| 2.4.3 基于极限学习机的指纹图像识别 | 第28页 |
| 2.4.4 极限学习机，深度学习及支持向量机的联系与区别 | 第28-29页 |
| 2.5 本文用到的指纹数据库 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于深度学习的困难指纹识别 | 第31-43页 |
| 3.1 卷积神经网络（CNN） | 第31-35页 |
| 3.1.1 深度学习的概念 | 第31-32页 |
| 3.1.2 深度学习的常用方法 | 第32页 |
| 3.1.3 卷积神经网络结构 | 第32-33页 |
| 3.1.4 卷积神经网络的训练过程 | 第33-35页 |
| 3.2 基于卷积神经网络的指纹特征点模糊化图识别算法（FFPF_CNN） | 第35-38页 |
| 3.2.1 指纹特征点提取 | 第35-36页 |
| 3.2.2 指纹特征点模糊化 | 第36-37页 |
| 3.2.3 FFPF_CNN算法 | 第37-38页 |
| 3.3 基于卷积神经网络的指纹中心块图识别算法（CBF_CNN） | 第38-39页 |
| 3.3.1 指纹中心点提取 | 第38页 |
| 3.3.2 指纹中心块图截取 | 第38-39页 |
| 3.3.3 CBF_CNN算法 | 第39页 |
| 3.4 实验仿真与分析 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 改进型的困难指纹识别算法 | 第43-56页 |
| 4.1 引入多分块图的困难指纹识别算法 | 第43-46页 |
| 4.1.1 多分块指纹图像截取 | 第43-44页 |
| 4.1.2 引入过程及效果分析 | 第44-46页 |
| 4.2 基于改进型的多特征图困难指纹识别算法 | 第46-55页 |
| 4.2.1 本文所用的卷积神经网络结构 | 第46-48页 |
| 4.2.2 多特征图的合并过程 | 第48-49页 |
| 4.2.3 实验仿真与分析 | 第49-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 结束语 | 第56-58页 |
| 5.1 论文总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录 | 第64页 |
