| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·生物特征识别技术 | 第8-12页 |
| ·概述及研究意义 | 第8-9页 |
| ·几种常见的生物特征识别 | 第9-12页 |
| ·掌纹识别技术概述 | 第12-16页 |
| ·掌纹识别流程 | 第12-13页 |
| ·掌纹识别算法的研究现状 | 第13-14页 |
| ·系统的研究现状 | 第14-16页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第16-17页 |
| ·本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 掌纹图像的获取和预处理 | 第18-26页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·掌纹图像获取的技术 | 第18-22页 |
| ·掌纹图像的预处理 | 第22-24页 |
| ·2D掌纹图像的ROI获取 | 第22-23页 |
| ·3D掌纹图像的ROI获取 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 3D掌纹曲率特征提取 | 第26-35页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·曲率相关知识和离散曲率的估算方法的概述 | 第26-30页 |
| ·曲率相关知识 | 第26-28页 |
| ·离散曲率的估算方法 | 第28-30页 |
| ·曲率特征提取的方法 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 3D掌纹的MCI图像特征提取和匹配方法 | 第35-50页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·3D掌纹的MCI图像数据库 | 第35-36页 |
| ·MCI图像的特征抽取方法 | 第36-44页 |
| ·基于PCA主成分分析的特征提取 | 第36-37页 |
| ·基于固定点的ICA方法（Fixed-point ICA） | 第37-39页 |
| ·局部保留投影（LPP）方法 | 第39-41页 |
| ·RLDA方法 | 第41-44页 |
| ·各种算法的实验结果比对 | 第44-49页 |
| ·匹配结果的比较和分析 | 第44-47页 |
| ·识别结果的比较和分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |