基于手形特征和掌纹特征的生物识别算法的研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·生物识别技术 | 第8-10页 |
| ·掌纹识别技术的国内外研究状况 | 第10-12页 |
| ·掌纹识别技术的特点 | 第10-11页 |
| ·掌纹识别技术的国内外发展状况 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 掌纹识别的基本原理 | 第14-22页 |
| ·掌纹识别系统的框架 | 第14页 |
| ·掌纹图像的采集 | 第14-15页 |
| ·掌纹图像的定位 | 第15-16页 |
| ·掌纹图像的特征提取 | 第16-19页 |
| ·基于结构的特征提取方法 | 第16-17页 |
| ·基于空域频域变换的特征提取方法 | 第17-18页 |
| ·基于统计和子空间的特征提取方法 | 第18-19页 |
| ·掌纹特征提取方法的对比 | 第19页 |
| ·掌纹特征的特征匹配 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 手掌图像的预处理及手形特征提取 | 第22-36页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·手掌图像的初步处理 | 第22-29页 |
| ·图像的灰度转换 | 第22-23页 |
| ·图像增强 | 第23-25页 |
| ·图像二值化 | 第25-27页 |
| ·图像的形态学处理 | 第27-28页 |
| ·手掌图像的轮廓提取 | 第28-29页 |
| ·手掌轮廓特征点的提取方法 | 第29-34页 |
| ·改进的手形特征谷点检测算法 | 第29-30页 |
| ·角度矫正 | 第30-31页 |
| ·有效区域的提取 | 第31-34页 |
| ·手形特征的提取 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于小波变换的掌纹图像特征提取 | 第36-45页 |
| ·小波变换 | 第36-39页 |
| ·小波变换的基本原理 | 第36-38页 |
| ·快速小波变换算法 | 第38-39页 |
| ·利用小波分解原理处理掌纹图像 | 第39-41页 |
| ·小波能量特征的构造 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 特征匹配及实验结果 | 第45-57页 |
| ·手掌数据库 | 第45页 |
| ·手形特征匹配 | 第45-48页 |
| ·掌纹特征匹配 | 第48-53页 |
| ·匹配度归一化处理 | 第53-54页 |
| ·匹配策略及实验结果 | 第54-56页 |
| ·匹配度融合 | 第54-55页 |
| ·双匹配 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 全文总结 | 第57-59页 |
| ·主要工作和总结 | 第57-58页 |
| ·今后待研究的问题 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 摘要 | 第63-65页 |
| ABSTRACT | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 导师及作者简介 | 第69页 |
