基于指纹与指静脉的多模态身份识别方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-17页 |
| ·单模态生物特征识别现状 | 第10-11页 |
| ·指纹识别现状 | 第11-12页 |
| ·手指静脉识别现状 | 第12-14页 |
| ·多模态生物特征识别现状 | 第14-16页 |
| ·指纹与指静脉融合识别现状 | 第16-17页 |
| ·论文的结构安排 | 第17-19页 |
| 2 多模态识别中的信息融合理论与方法 | 第19-25页 |
| ·信息融合的定义与基本原理 | 第19-20页 |
| ·信息融合的定义 | 第19页 |
| ·信息融合的原理 | 第19-20页 |
| ·多模态识别中信息融合层次 | 第20-23页 |
| ·图像层融合 | 第20-21页 |
| ·特征层融合 | 第21页 |
| ·匹配层融合 | 第21-22页 |
| ·决策层融合 | 第22页 |
| ·四种融合层次的比较 | 第22-23页 |
| ·多模态识别中信息融合方法 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 3 单模态生物特征识别技术 | 第25-49页 |
| ·生物特征识别系统性能评价标准 | 第25-26页 |
| ·指纹识别子系统 | 第26-42页 |
| ·指纹图像增强 | 第26-28页 |
| ·指纹特征提取 | 第28-36页 |
| ·基于特征点串距离的匹配算法 | 第36-39页 |
| ·基于 Gabor 滤波的纹理匹配算法 | 第39-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-42页 |
| ·指静脉识别子系统 | 第42-48页 |
| ·指静脉图像分割及特征提取 | 第42-44页 |
| ·基于 MHD 距离的手指静脉识别 | 第44-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 4 融合指纹与指静脉的多模态身份识别技术 | 第49-63页 |
| ·多模态数据库的构建 | 第49-51页 |
| ·基于动态加权的特征层融合方法 | 第51-59页 |
| ·图像的预处理及特征提取 | 第51-52页 |
| ·特征的降维 | 第52-53页 |
| ·特征层动态加权融合策略 | 第53-59页 |
| ·基于序列分类器的匹配层融合方法 | 第59-62页 |
| ·序列分类器的设计 | 第59-60页 |
| ·融合匹配策略 | 第60-61页 |
| ·算法实现 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 5 实验分析及系统平台设计 | 第63-75页 |
| ·特征层动态加权融合实验 | 第63-65页 |
| ·兴趣特征质量评价 | 第63-64页 |
| ·实验结果及分析 | 第64-65页 |
| ·序列分类器融合实验 | 第65-70页 |
| ·Sum 融合权值的选取 | 第65-66页 |
| ·序列分类器融合时阈值的设定 | 第66-67页 |
| ·实验结果及分析 | 第67-70页 |
| ·多模态融合识别算法平台设计 | 第70-74页 |
| ·GUIDE 简介 | 第70-71页 |
| ·模式源的选择 | 第71页 |
| ·算法平台设计与实现 | 第71-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 6 结论与展望 | 第75-77页 |
| ·论文的主要结论 | 第75页 |
| ·不足与展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 附录 | 第85页 |
| A．作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第85页 |
| B．作者在攻读学位期间参与的科研项目目录 | 第85页 |
