| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 生物特征识别技术 | 第12-15页 |
| 1.3 掌纹识别特征 | 第15-17页 |
| 1.4 掌纹识别研究的现状与发展 | 第17-19页 |
| 1.5 掌纹识别系统的开发应用现状 | 第19-20页 |
| 1.6 论文的整体结构内容 | 第20-22页 |
| 第二章 掌纹图像的采集及预处理 | 第22-47页 |
| 2.1 掌纹身份识别系统简介 | 第22-23页 |
| 2.2 掌纹图像的采集 | 第23-25页 |
| 2.3 掌纹图像的预处理 | 第25-43页 |
| 2.3.1 掌纹图像的灰度化 | 第25-27页 |
| 2.3.2 掌纹图像的二值化 | 第27-29页 |
| 2.3.3 手掌轮廓提取 | 第29-32页 |
| 2.3.4 掌纹图像的定位分割 | 第32-43页 |
| 2.3.4.1 手掌轮廓特征点的定义 | 第34页 |
| 2.3.4.2 提取手掌轮廓特征点 | 第34-40页 |
| 2.3.4.3 掌纹感兴趣区域的定位分割 | 第40-41页 |
| 2.3.4.4 感兴趣区域的尺寸归一化 | 第41-43页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第43-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第三章 掌纹图像特征提取与匹配 | 第47-62页 |
| 3.1 常用的掌纹特征提取方法 | 第47-49页 |
| 3.2 掌纹特征提取技术方案的确定 | 第49-50页 |
| 3.3 Gabor小波变换 | 第50-53页 |
| 3.3.1 二维Gabor小波变换 | 第50页 |
| 3.3.2 二维Gabor小波参数的意义与选择 | 第50-52页 |
| 3.3.3 Gabor小波变换表示掌纹图像的方案选择 | 第52-53页 |
| 3.4 Fisher掌方法 | 第53-57页 |
| 3.5 Gabor小波与Fisher掌相结合的识别方法 | 第57-58页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第58-61页 |
| 3.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 掌纹身份识别系统的开发实现 | 第62-69页 |
| 4.1 系统开发环境 | 第62页 |
| 4.2 系统总体功能模块开发概述 | 第62-67页 |
| 4.2.1 用户掌纹管理模块开发 | 第63-65页 |
| 4.2.2 掌纹身份识别模块开发 | 第65-67页 |
| 4.3 系统测试结果与分析 | 第67-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-72页 |
| 5.1 总结 | 第69-70页 |
| 5.2 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76页 |