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基于子空间分析法的指纹特征提取

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-26页
   ·引言第10页
   ·生物特征识别技术第10-12页
   ·指纹识别技术的研究现状第12-16页
     ·指纹采集第13页
     ·指纹预处理第13-14页
     ·指纹特征提取第14-15页
     ·指纹匹配第15-16页
   ·指纹库第16-17页
   ·子空间分析法简介第17-23页
     ·PCA第18-19页
     ·LDA第19-20页
     ·ICA第20-23页
   ·论文主要研究工作和论文结构第23-26页
第二章 指纹图像分割算法第26-32页
   ·基于多特征的自适应指纹分割算法第26-28页
   ·阈值计算第28-29页
   ·分割方案第29-30页
   ·仿真结果第30页
   ·本章小结第30-32页
第三章 指纹感兴趣区域提取算法第32-44页
   ·基于曲率和Poincare Index的指纹感兴趣区域提取算法第33-34页
   ·方向场估计第34-36页
   ·改进的方向场平滑方法第36-38页
   ·方向场图的跳变点集第38-39页
   ·基于曲率的参考点提取算法第39-40页
   ·基于Poincare Index的参考点提取算法第40-41页
   ·参考点和感兴趣区域的提取第41-42页
   ·仿真结果第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第四章 子空间分析法第44-52页
   ·子空间分析法第44页
   ·PCA第44-47页
     ·PCA的基本思想第44页
     ·PCA最佳投影空间求解第44-45页
     ·2DPCA第45-47页
   ·LDA第47-50页
     ·LDA的基本思想第47页
     ·LDA最佳投影空间求解第47-49页
     ·2DLDA第49-50页
   ·本章小结第50-52页
第五章 基于子空间分析法的指纹特征提取第52-64页
   ·仿真数据库第52-55页
     ·Gabor滤波增强第52-54页
     ·指纹的频谱特征第54-55页
     ·仿真数据第55页
   ·分类器第55-57页
   ·子空间分析法用于指纹特征提取第57-63页
     ·2DPCA仿真结果与分析第57-60页
     ·2DLDA仿真结果与分析第60-61页
     ·2DPCA和2DLDA仿真结果对比第61-63页
   ·本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
   ·论文工作总结第64页
   ·展望第64-66页
参考文献第66-69页
附录第69-72页
 附录1 公式法估计指纹方向场的推导过程第69-71页
 附录2 LDA特征值求解不稳定问题第71-72页
致谢第72-73页
攻读学位期间发表的学术论文目录第73页

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