基于频谱能量和判别熵的指纹分类算法
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-28页 |
| ·自动指纹识别技术简介 | 第13-22页 |
| ·指纹采集 | 第14-16页 |
| ·指纹匹配 | 第16-21页 |
| ·细节点提取 | 第16-20页 |
| ·指纹匹配 | 第20-21页 |
| ·指纹分类 | 第21-22页 |
| ·指纹分类算法的研究现状 | 第22-26页 |
| ·基于奇异点的指纹分类 | 第23-24页 |
| ·基于结构的指纹分类 | 第24-25页 |
| ·基于方向图的指纹分类 | 第25-26页 |
| ·混合特征指纹分类 | 第26页 |
| ·课题选择 | 第26-27页 |
| ·论文的组织与主要贡献 | 第27-28页 |
| 第2章 基于频谱能量的指纹方向图构建算法 | 第28-37页 |
| ·指纹方向图算法研究现状 | 第28-31页 |
| ·基于梯度的方向图构建 | 第28页 |
| ·基于模板的方向图构建 | 第28-29页 |
| ·基于方向滤波器的方向图构建 | 第29-31页 |
| ·现状分析 | 第31页 |
| ·基于频谱能量的方向图构建 | 第31-36页 |
| ·傅立叶变换 | 第31-32页 |
| ·构建指纹的方向图 | 第32-34页 |
| ·实验结果 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于判别熵最小化的特征提取算法 | 第37-43页 |
| ·特征向量的提取 | 第37-38页 |
| ·降维 | 第38-42页 |
| ·PCA降维 | 第39-40页 |
| ·LDA降维 | 第40-41页 |
| ·基于判别熵最小化的特征提取 | 第41-42页 |
| ·降维方法的选择 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章指纹分类算法的实现 | 第43-50页 |
| ·基于SVM的指纹分类器 | 第43-45页 |
| ·指纹分类器的研究现状 | 第43-44页 |
| ·SVM分类器 | 第44-45页 |
| ·拒绝决策 | 第45-47页 |
| ·实验结果 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 结束语 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间参加的工作 | 第59-60页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第60页 |
