指纹方向场计算方法研究
| 目录 | 第1-6页 |
| 表目录 | 第6-7页 |
| 图目录 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·自动指纹识别技术广泛应用 | 第11页 |
| ·指纹识别系统有待改善 | 第11-12页 |
| ·指纹识别系统新的研究课题 | 第12-13页 |
| ·研究现状 | 第13-16页 |
| ·方向场计算的重要作用 | 第13-14页 |
| ·现有的纹路方向场计算方法 | 第14-15页 |
| ·低质量指纹和非接触指纹方向场计算问题 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第16-18页 |
| ·基于形态学运算的指纹方向场计算方法 | 第16-17页 |
| ·基于梯度算子自适应的指纹方向场计算方法 | 第17页 |
| ·建立非接触指纹纹路间距统计模型 | 第17-18页 |
| ·研究成果 | 第18页 |
| ·论文结构 | 第18-20页 |
| 第二章 基于形态学运算的指纹方向场计算方法 | 第20-29页 |
| ·相关工作分析 | 第20-21页 |
| ·基于形态学运算计算褶皱型低质量指纹方向场 | 第21-24页 |
| ·图像初步分割 | 第21-22页 |
| ·初始方向场计算 | 第22-23页 |
| ·方向修正 | 第23-24页 |
| ·实验结果与分析 | 第24-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于梯度算子自适应的指纹方向场计算方法 | 第29-45页 |
| ·相关工作分析 | 第29-31页 |
| ·非接触指纹识别技术难题 | 第29-30页 |
| ·梯度算子自适应的计算原理 | 第30-31页 |
| ·基于梯度算子自适应的指纹方向场计算方法 | 第31-41页 |
| ·旋转待识别指纹图像 | 第32-35页 |
| ·确定待识别图像的有效区域 | 第35-37页 |
| ·梯度算子自适应计算有效区域纹路方向 | 第37-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第四章 非接触指纹图像纹路间距统计模型 | 第45-55页 |
| ·相关工作分析 | 第45-46页 |
| ·建立非接触指纹图像纹路间距统计模型 | 第46-51页 |
| ·图像初步分割与旋转 | 第47页 |
| ·确定样本图像有效区域的边界 | 第47-48页 |
| ·计算样本图像有效区域的纹路间距 | 第48-50页 |
| ·修正错误结果并建立统计模型 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-54页 |
| ·样本图像纹路间距计算结果 | 第52-53页 |
| ·纹路间距统计模型结果 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结束语 | 第55-57页 |
| ·工作总结 | 第55-56页 |
| ·工作展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第63页 |
