| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8-10页 |
| ·指纹识别 | 第10-15页 |
| ·指纹识别历史和现状 | 第10-11页 |
| ·自动指纹识别系统 | 第11-14页 |
| ·自动指纹识别存在的问题 | 第14-15页 |
| ·本文研究的目的及内容 | 第15-16页 |
| 第2章 指纹图像采集技术 | 第16-22页 |
| ·离线指纹采集 | 第16页 |
| ·在线指纹采集 | 第16-20页 |
| ·光学传感器 | 第16-17页 |
| ·固态传感器 | 第17-20页 |
| ·超声波传感器 | 第20页 |
| ·指纹传感器技术小结 | 第20-22页 |
| 第3章 指纹图像预处理 | 第22-58页 |
| ·图像重构 | 第23-33页 |
| ·Atmel系列热敏指纹传感器工作原理 | 第24-26页 |
| ·图像帧采集 | 第26-30页 |
| ·基于最小平均误差的图像重构算法 | 第30-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-33页 |
| ·背景分割 | 第33-42页 |
| ·基于线性分类器的图像分割算法的分析 | 第34-37页 |
| ·基于指纹方向场和灰度特征的背景分割 | 第37-40页 |
| ·结合方向场和灰度特征的分割算法效果分析 | 第40-41页 |
| ·背景分割小结 | 第41-42页 |
| ·指纹图像增强 | 第42-51页 |
| ·FFT图像增强算法分析 | 第43-44页 |
| ·基于Gabor滤波器和广义对称度的图像增强算法 | 第44-50页 |
| ·改进Gabor滤波器的图像增强结果分析 | 第50-51页 |
| ·图像增强小结 | 第51页 |
| ·二值化 | 第51-54页 |
| ·全局阈值二值化 | 第52-53页 |
| ·局部阈值二值化 | 第53页 |
| ·二值化小结 | 第53-54页 |
| ·细化及其后处理 | 第54-56页 |
| ·指纹图像预处理技术小结 | 第56-58页 |
| 第4章 指纹特征提取及匹配 | 第58-68页 |
| ·奇异点提取 | 第59-64页 |
| ·Poincare. index | 第60-61页 |
| ·改进Poincare. index | 第61-64页 |
| ·实验结果分析 | 第64页 |
| ·细节点提取 | 第64-66页 |
| ·匹配 | 第66-68页 |
| 第5章 嵌入式自动指纹识别系统设计 | 第68-76页 |
| ·基于ARM7的指纹识别硬件系统 | 第68-72页 |
| ·具有ARM7TDMI内核的AT91FR40162 | 第69页 |
| ·指纹传感器选型 | 第69-71页 |
| ·硬件设计方案 | 第71-72页 |
| ·串口协议 | 第72-73页 |
| ·flash存储 | 第73-75页 |
| ·系统设计小结 | 第75-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·总结 | 第76页 |
| ·展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 附录 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86页 |