移动端复杂背景下掌纹图像预处理技术的研究及系统实现
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 移动端掌纹认证相关技术 | 第16-28页 |
| 2.1 移动端掌纹识别系统原理 | 第16-19页 |
| 2.1.1 移动端掌纹识别的工作模式 | 第16-18页 |
| 2.1.2 移动端掌纹识别主要功能模块 | 第18-19页 |
| 2.2 移动端掌纹图像预处理方法 | 第19-24页 |
| 2.2.1 基于肤色信息的掌纹预处理方法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 基于形变模型的掌纹预处理方法 | 第22页 |
| 2.2.3 掌纹ROI提取方法 | 第22-24页 |
| 2.3 掌纹特征提取与匹配方法 | 第24-26页 |
| 2.4 掌纹识别系统的性能评价指标 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 移动端掌纹图像预处理技术的研究 | 第28-46页 |
| 3.1 改进的ASM手掌图像分割算法 | 第28-41页 |
| 3.1.1 手掌图像特征点标定 | 第29-30页 |
| 3.1.2 样本特征点的对齐配准 | 第30-33页 |
| 3.1.3 手掌形状的建模 | 第33-34页 |
| 3.1.4 改进的特征点局部模型 | 第34-35页 |
| 3.1.5 手掌图像的搜索分割 | 第35-37页 |
| 3.1.6 实验结果 | 第37-41页 |
| 3.2 掌纹ROI的提取 | 第41-45页 |
| 3.2.1 手掌轮廓提取 | 第41-42页 |
| 3.2.2 谷点定位及掌纹ROI的提取 | 第42页 |
| 3.2.3 实验结果 | 第42-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 移动端掌纹认证系统的设计与实现 | 第46-59页 |
| 4.1 掌纹认证系统开发环境 | 第46-47页 |
| 4.2 掌纹认证系统需求分析 | 第47-48页 |
| 4.3 掌纹认证系统架构设计 | 第48-49页 |
| 4.4 功能模块的设计与实现 | 第49-54页 |
| 4.4.1 图像采集模块 | 第49-50页 |
| 4.4.2 掌纹注册模块 | 第50-52页 |
| 4.4.3 掌纹认证模块 | 第52-54页 |
| 4.5 掌纹认证系统测试 | 第54-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 工作总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 工作总结 | 第59页 |
| 5.2 工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-66页 |
| 学位论文数据集 | 第66页 |
