基于细节特征的自动指纹识别系统的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| ·研究身份识别的意义 | 第8页 |
| ·生物识别简介 | 第8-12页 |
| ·指纹识别技术简介 | 第12-14页 |
| ·指纹识别的起源 | 第12-13页 |
| ·自动指纹识别系统简介 | 第13-14页 |
| ·指纹识别技术研究现状 | 第14-17页 |
| ·指纹图像获取 | 第14-15页 |
| ·指纹的特征提取 | 第15-17页 |
| ·指纹特征的匹配 | 第17页 |
| ·本文研究内容和结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 基于光学的指纹采集技术 | 第19-22页 |
| ·指纹采集技术综述 | 第19-20页 |
| ·光学指纹传感器采集技术 | 第20-22页 |
| 第三章 基于结构的指纹图像预处理 | 第22-42页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·基于特征融合的指纹分割算法 | 第23-29页 |
| ·指纹图像分割的概述 | 第23-24页 |
| ·特征融合分割算法的提出 | 第24页 |
| ·指纹图像梯度的计算 | 第24-25页 |
| ·基于梯度的初次分割 | 第25-26页 |
| ·基于方向一致性的二次分割 | 第26-29页 |
| ·指纹图像的质量评价 | 第29-30页 |
| ·指纹方向的计算 | 第30-34页 |
| ·指纹局部方向提取算法研究现状 | 第30-31页 |
| ·基于梯度的指纹方向提取算法 | 第31-32页 |
| ·方向计算的改进 | 第32-34页 |
| ·指纹平均周期的计算 | 第34-36页 |
| ·指纹图像的增强 | 第36-42页 |
| ·指纹图像增强概述 | 第36-37页 |
| ·基于 Gabor滤波增强算法 | 第37-38页 |
| ·Gabor滤波增强算法的改进 | 第38-40页 |
| ·指纹图像增强的实现 | 第40-42页 |
| 第四章 指纹特征的提取 | 第42-50页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·指纹图像的二值化 | 第42-44页 |
| ·指纹图像二值化概述 | 第42-43页 |
| ·基于方向和纹线波形二值化方法 | 第43-44页 |
| ·指纹图像的细化 | 第44-47页 |
| ·指纹特征的提取 | 第47-50页 |
| ·指纹细节特征的提取 | 第47-49页 |
| ·指纹结构特征的提取 | 第49-50页 |
| 第五章 指纹特征的匹配 | 第50-56页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·基于局部细节特征集匹配算法剖析 | 第51-52页 |
| ·基于统计的匹配算法 | 第52-56页 |
| ·基于统计的匹配算法概述 | 第52-53页 |
| ·基于统计方法的匹配的实现 | 第53-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间的主要研究成果 | 第64页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第64页 |
