基于小波变换的指纹识别算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·选题的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状及趋势 | 第8-9页 |
| ·课题研究目的和内容 | 第9-10页 |
| ·研究目的 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10页 |
| ·论文结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 小波变换与图像处理 | 第12-23页 |
| ·小波简述 | 第12页 |
| ·小波变换 | 第12-16页 |
| ·连续小波变换 | 第12-14页 |
| ·离散小波变换 | 第14-15页 |
| ·多分辨率分析 | 第15-16页 |
| ·小波分解滤波器 | 第16-18页 |
| ·双正交滤波器 | 第16-17页 |
| ·正交滤波器 | 第17-18页 |
| ·Mallat算法 | 第18-20页 |
| ·图像的小波分解 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 指纹图像预处理 | 第23-34页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·指纹图像的规格化及均衡化 | 第24-27页 |
| ·规格化 | 第24-25页 |
| ·直方图均衡化 | 第25-27页 |
| ·基于小波变换的自适应阂值指纹增强 | 第27-31页 |
| ·自适应阂值选择 | 第27-29页 |
| ·实验与结果分析 | 第29-31页 |
| ·指纹图像的二值化 | 第31-32页 |
| ·指纹图像的细化 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 指纹图像的特征提取 | 第34-43页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·指纹图像的特征 | 第34-36页 |
| ·总体特征 | 第34-36页 |
| ·局部特征 | 第36页 |
| ·基于小波变换的指纹特征提取 | 第36-42页 |
| ·中心区域的分割 | 第37-38页 |
| ·中心区域的二维小波分解 | 第38-39页 |
| ·特征向量的计算 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 指纹特征匹配 | 第43-54页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·模式识别的基本理论 | 第43-44页 |
| ·模式识别概述 | 第43-44页 |
| ·分类决策理论方法 | 第44页 |
| ·基于概率神经网络的指纹特征匹配识别 | 第44-49页 |
| ·神经网络概述 | 第45页 |
| ·神经网络拓扑结构 | 第45-48页 |
| ·神经网络的平滑因子最佳动态范围的研究 | 第48-49页 |
| ·实验仿真 | 第49-53页 |
| ·匹配灵敏度最佳动态范围选择 | 第50-53页 |
| ·匹配结果仿真分析 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·全文总结 | 第54页 |
| ·后续工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录 硕士期间发表论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
