指横纹识别方法的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 生物识别技术简介 | 第11-14页 |
| 1.2.1 生物特征特点 | 第11页 |
| 1.2.2 生物识别系统的工作模式 | 第11-12页 |
| 1.2.3 生物识别的评价准则 | 第12-13页 |
| 1.2.4 几种典型的生物特征 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要内容和其他章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 指横纹识别技术 | 第16-23页 |
| 2.1 手部特征识别技术简介 | 第16-18页 |
| 2.2 指横纹特征的定义与特点 | 第18-19页 |
| 2.3 指横纹识别过程 | 第19-21页 |
| 2.4 指横纹识别技术的研究现状 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 指横纹图像获取与预处理 | 第23-35页 |
| 3.1 手部图像的获取 | 第23-24页 |
| 3.2 指横纹定位的必要性 | 第24页 |
| 3.3 手部与背景的分割 | 第24-28页 |
| 3.3.1 基于灰度图像的二值化 | 第24-26页 |
| 3.3.2 基于HSV 颜色模型的二值化 | 第26-28页 |
| 3.4 手部角点的检测 | 第28-33页 |
| 3.4.1 角点检测方法简介 | 第28-29页 |
| 3.4.2 Harris 算法 | 第29-30页 |
| 3.4.3 Harris 角点检测算法的改进 | 第30-33页 |
| 3.5 ROI 区域的提取 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 指横纹特征提取 | 第35-48页 |
| 4.1 手部特征提取方法概述 | 第35-38页 |
| 4.1.1 基于结构特征的方法 | 第35-36页 |
| 4.1.2 基于统计特征的方法 | 第36页 |
| 4.1.3 基于子空间分析的方法 | 第36-37页 |
| 4.1.4 基于时频变换的方法 | 第37-38页 |
| 4.2 Gabor 变换理论 | 第38-43页 |
| 4.2.1 Gabor 变换的产生 | 第38-39页 |
| 4.2.2 Gabor 变换的定义 | 第39-41页 |
| 4.2.3 二维Gabor 滤波器模型 | 第41-42页 |
| 4.2.4 二维Gabor 滤波器的参数意义 | 第42-43页 |
| 4.3 指横纹特征码的提取与匹配 | 第43-47页 |
| 4.3.1 指横纹图像滤波 | 第44-45页 |
| 4.3.2 指横纹特征码编码 | 第45-46页 |
| 4.3.3 指横纹特征码匹配 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第48-55页 |
| 5.1 指横纹数据库的建立 | 第48-49页 |
| 5.2 图像预处理试验 | 第49-51页 |
| 5.2.1 手部图像的二值化实验 | 第49-50页 |
| 5.2.2 指横纹ROI 提取实验 | 第50-51页 |
| 5.3 指横纹特征识别实验 | 第51-54页 |
| 5.3.1 指横纹匹配实验 | 第51-53页 |
| 5.3.2 指横纹识别结果 | 第53-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 结论 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第62页 |
