基于可调控方向滤波器的掌纹主线特征提取及分类研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章、绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 掌纹主线与疾病之间的关系 | 第9-13页 |
| 1.2.1 掌纹主线的特征 | 第10-11页 |
| 1.2.2 掌纹主线的分类 | 第11-12页 |
| 1.2.3 掌纹主线与疾病之间的关系 | 第12-13页 |
| 1.3 掌纹主线特征提取技术 | 第13-16页 |
| 1.3.1 掌纹主线特征提取技术的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 掌纹主线特征提取的难点 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要工作内容及安排 | 第16-17页 |
| 第二章、图像预处理 | 第17-23页 |
| 2.1 图像二值化 | 第17-19页 |
| 2.2 最大内切圆算法对掌纹图像的分割定位 | 第19-23页 |
| 2.2.1 最大内切圆算法 | 第19-20页 |
| 2.2.1.1 掌纹图像的分割定位 | 第19-20页 |
| 2.2.1.2 最大内切圆算法 | 第20页 |
| 2.2.2 掌纹ROI区域的提取 | 第20-23页 |
| 第三章、掌纹主线的提取 | 第23-38页 |
| 3.1 掌纹方向特征提取 | 第23-30页 |
| 3.1.1 可调控方向滤波器 | 第23-24页 |
| 3.1.2 掌纹纹理方向特征提取 | 第24-30页 |
| 3.2 方向跟踪性算法主线特征点的提取 | 第30-32页 |
| 3.3 最小二乘算法拟合掌纹主线 | 第32-38页 |
| 3.3.1 最小二乘法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 主线的拟合 | 第34-36页 |
| 3.3.3 拟合结果比对 | 第36-38页 |
| 第四章、实验结果 | 第38-46页 |
| 4.1 实验数据 | 第38-39页 |
| 4.2 实验过程 | 第39-40页 |
| 4.3 实验结果 | 第40-45页 |
| 4.4 实验后续 | 第45-46页 |
| 第五章、总结和展望 | 第46-49页 |
| 5.1 工作总结 | 第46-47页 |
| 5.2 本文的创新点 | 第47页 |
| 5.3 工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 硕士期间参加的科研项目及发表学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
