基于掌纹验证方式门禁系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-20页 |
| ·现代自动识别技术的概述 | 第11-14页 |
| ·生物识别技术的简介 | 第14-18页 |
| ·生物识别技术的发展及现状 | 第14-16页 |
| ·典型的生物识别技术比较 | 第16-18页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第18-19页 |
| ·论文主要内容及结构安排 | 第19-20页 |
| 第2章 掌纹识别技术概述 | 第20-24页 |
| ·掌纹的纹理特征及优势 | 第20-21页 |
| ·掌纹识别系统的构成 | 第21-22页 |
| ·掌纹识别技术的发展现状 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 掌纹图像的预处理 | 第24-33页 |
| ·掌纹图像的归一化 | 第24-27页 |
| ·手掌轮廓的提取 | 第24-25页 |
| ·轮廓特征点的提取 | 第25-26页 |
| ·掌纹图像坐标系的确定 | 第26页 |
| ·手掌图像有效区域的确定 | 第26-27页 |
| ·掌纹图像的锐化处理 | 第27-28页 |
| ·掌纹图像二值化及形态学去噪 | 第28-29页 |
| ·轮廓特征点定位 | 第29-31页 |
| ·掌纹ROI 截取及尺寸、灰度归一化 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 掌纹特征提取算法及匹配 | 第33-47页 |
| ·基于空-频变换的掌纹特征提取方法 | 第33-38页 |
| ·基于小波分解的灰度曲面方法 | 第33-36页 |
| ·基于2D-Gabor 方向滤波的方法 | 第36-38页 |
| ·基于子空间的掌纹特征提取方法 | 第38-44页 |
| ·PCA 方法 | 第39-42页 |
| ·2DFLD 方法 | 第42-44页 |
| ·特征提取方法的选取 | 第44-45页 |
| ·掌纹特征匹配 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于掌纹识别的门禁系统设计 | 第47-61页 |
| ·门禁系统的总体设计 | 第47-48页 |
| ·门禁系统的硬件构成 | 第48-52页 |
| ·采集装置的选取 | 第48-51页 |
| ·CCD 摄像机 | 第51-52页 |
| ·门禁系统的软件实现 | 第52-57页 |
| ·软件实现 | 第52-55页 |
| ·软件主界面 | 第55-56页 |
| ·识别过程分析 | 第56-57页 |
| ·硬件电路设计 | 第57-59页 |
| ·基于掌纹识别的门禁系统设计 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 门禁系统调试及实验 | 第61-65页 |
| ·门禁系统掌纹数据库的建立 | 第61-62页 |
| ·门禁系统的调试 | 第62-63页 |
| ·门禁系统身份识别实验 | 第63-64页 |
| ·结果分析 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第70-71页 |
| 附录 | 第71-80页 |
