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指纹识别技术相关算法的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-35页
   ·研究背景第11-14页
     ·指纹识别技术的产生与发展第11-12页
     ·指纹识别的优势及重要性第12-13页
     ·指纹识别技术的发展前景第13-14页
   ·指纹识别技术背景第14-27页
     ·模式识别第14-20页
     ·图像纹理分析第20页
     ·指纹自动识别相关技术第20-27页
   ·指纹识别过程第27-33页
     ·指纹特征第27-28页
     ·指纹图像预处理第28-31页
     ·指纹特征提取第31-32页
     ·指纹匹配第32-33页
   ·主要研究成果第33-34页
   ·论文结构第34-35页
第二章 改进的指纹细化方法第35-47页
   ·相关分析第35-41页
     ·细化算法特点及分类第35-37页
     ·形态学细化第37-39页
     ·指纹图像形态学细化第39-41页
   ·改进的ZS细化算法第41-44页
     ·ZS细化算法模型第41-42页
     ·改进的ZS细化算法第42-44页
   ·实验结果第44-45页
   ·本章小结第45-47页
第三章 基于Gabor频域滤波器的指纹图像增强技术第47-65页
   ·指纹图像特点第47-49页
     ·指纹图像的空域特征第47-48页
     ·指纹图像的频域响应特征第48-49页
   ·指纹增强滤波器第49-53页
     ·指纹增强滤波器的功能要求第49-50页
     ·空域增强滤波器第50-52页
     ·频域增强滤波器第52-53页
   ·Gabor小波滤波器第53-63页
     ·相关概念第53-56页
     ·Gabor小波变换第56-60页
     ·Gabor小波滤波器模型第60-63页
   ·本章小结第63-65页
第四章 基于改进型Gabor滤波器的频域指纹增强算法第65-81页
   ·滤波器参数估计第65-70页
     ·基于梯度计算的空域纹理参数估计第65-68页
     ·频域纹理参数估计第68页
     ·Gauss包络常数计算第68-70页
   ·Gabor频域指纹增强滤波器第70-77页
     ·改进的Gabor频域滤波器第70-72页
     ·滤波器纹理参数的确定第72-73页
     ·Gauss包络常数估计第73-77页
   ·Gabor频域滤波器滤波过程第77-78页
   ·实验结果第78-79页
   ·本章小结第79-81页
第五章 基于快速遗传算法的指纹匹配第81-97页
   ·相关工作分析第81-90页
     ·遗传算法第81-86页
     ·点模式指纹匹配算法第86-90页
   ·基于加速遗传算法的指纹匹配第90-94页
     ·适应度计算第90-91页
     ·算子及参数选择第91-92页
     ·GA加速算法第92-94页
   ·实验结果第94-95页
   ·本章小结第95-97页
第六章 结束语第97-99页
   ·工作总结第97-98页
   ·工作展望第98-99页
参考文献第99-111页
致谢第111-113页
作者攻读学位期间发表的学术论文第113页

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