基于多生物识别考试认证模式的理论与应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·传统身份认证技术 | 第9页 |
| ·现行考试的身份识别存在一定的问题 | 第9-10页 |
| ·在考试中采用生物特征识别技术 | 第10页 |
| ·生物特征识别技术 | 第10-15页 |
| ·常用的生物特征认证技术 | 第11-13页 |
| ·生物识别技术的应用现状 | 第13-15页 |
| ·多模态生物特征认证技术 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作内容及工作安排 | 第16-17页 |
| 第二章 指纹与虹膜识别技术 | 第17-42页 |
| ·指纹识别技术 | 第17-29页 |
| ·指纹图像采集 | 第19页 |
| ·指纹图像预处理 | 第19-26页 |
| ·指纹特征提取 | 第26-28页 |
| ·指纹匹配 | 第28-29页 |
| ·虹膜识别技术 | 第29-36页 |
| ·虹膜图像采集 | 第30页 |
| ·虹膜图像预处理 | 第30-34页 |
| ·虹膜特征提取 | 第34-36页 |
| ·虹膜匹配 | 第36页 |
| ·相关识别代码 | 第36-40页 |
| ·Sobel 算子图像边缘提取 | 第36-38页 |
| ·基于Daugman 理论的虹膜提取算法 | 第38-40页 |
| ·Gabor 滤波函数 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 识别技术中提高效率的改进部分 | 第42-49页 |
| ·图像采集质量评估 | 第42-44页 |
| ·灰度情况评估 | 第42-43页 |
| ·有效图像大小评估 | 第43页 |
| ·指纹质心点偏移量评估 | 第43-44页 |
| ·一种改进的指纹图像方向场算法 | 第44-46页 |
| ·虹膜内外圆圆心不同的定位方法 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 多模态生物特征融合识别 | 第49-57页 |
| ·信息融合结构 | 第49-51页 |
| ·数据层融合 | 第49-50页 |
| ·特征层融合 | 第50页 |
| ·匹配层融合 | 第50页 |
| ·决策层融合 | 第50-51页 |
| ·采用模糊集理论进行匹配层融合 | 第51-52页 |
| ·基于隶属度函数的融合算法 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 多生物识别考试认证系统开发技术 | 第57-64页 |
| ·C/S 模式与B/S 模式相结合 | 第57-58页 |
| ·操作系统要求 | 第58页 |
| ·采用SQL Server 2005 数据库 | 第58-59页 |
| ·采用Microsoft .NET 开发平台 | 第59-61页 |
| ·N ET 平台概述 | 第59-60页 |
| ·N ET 平台中的数据库连接技术 | 第60-61页 |
| ·系统安全机制 | 第61-63页 |
| ·生物特征加密 | 第62页 |
| ·数据库安全 | 第62-63页 |
| ·C# .Net 与MATLAB 混合编程 | 第63-64页 |
| ·MATLAB 简介 | 第63页 |
| ·利用C# .Net 开发MATLAB | 第63-64页 |
| 第六章 多生物考试认证系统模型设计 | 第64-80页 |
| ·业务流程设计 | 第64-71页 |
| ·考生报名流程 | 第64-67页 |
| ·考试数据管理及分配流程 | 第67-68页 |
| ·考场识别流程 | 第68-71页 |
| ·数据库设计 | 第71-74页 |
| ·多生物识别考试认证实现描述 | 第74-75页 |
| ·功能模块设计 | 第75-80页 |
| 第七章 总结与展望 | 第80-82页 |
| ·总结 | 第80-81页 |
| ·展望 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 作者攻硕期间取得的研究成果 | 第86-87页 |
