摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-9页 |
1 绪论 | 第9-21页 |
·生物特征识别技术概述 | 第9-12页 |
·生物特征识别技术及应用前景 | 第9-11页 |
·生物特征识别技术系统模型与技术指标 | 第11-12页 |
·指纹识别技术 | 第12-16页 |
·指纹的基本特征 | 第12-14页 |
·自动指纹识别的基本原理和方法 | 第14-15页 |
·指纹识别技术研究的难点 | 第15-16页 |
·人脸识别技术 | 第16-20页 |
·自动人脸识别的基本原理和方法 | 第17-19页 |
·人脸识别技术研究的难点 | 第19-20页 |
·本课题研究背景和内容 | 第20-21页 |
·研究背景及意义 | 第20页 |
·论文的内容与结构 | 第20-21页 |
2 指纹图像的预处理 | 第21-39页 |
·指纹图像预处理技术概述 | 第21页 |
·图像去噪及灰度规范化处理 | 第21-23页 |
·图像平滑去噪 | 第22页 |
·灰度统计归一化 | 第22-23页 |
·指纹图像的方向场与频率场 | 第23-29页 |
·概述 | 第24页 |
·方向场的计算 | 第24-28页 |
·频率场的计算 | 第28-29页 |
·指纹图像的模式域与背景域的分割 | 第29-34页 |
·灰度方差分割算法 | 第29-30页 |
·改进的灰度统计分割算法 | 第30-32页 |
·方向图分割算法 | 第32页 |
·复合分割算法 | 第32-34页 |
·指纹图像增强 | 第34-36页 |
·概述 | 第34页 |
·基于方向场和频率场的脊线Gabor滤波增强 | 第34-36页 |
·指纹图像的二值化处理 | 第36-37页 |
·自适应局部阈值二值化 | 第36-37页 |
·值化后处理 | 第37页 |
·实验结果与结论 | 第37-38页 |
·本章小结 | 第38-39页 |
3 指纹图像的细化及特征提取 | 第39-49页 |
·概述 | 第39页 |
·指纹图像的细化 | 第39-42页 |
·基本概念 | 第40页 |
·全并行细化算法 | 第40-41页 |
·SPTA细化算法 | 第41-42页 |
·实验分析 | 第42页 |
·细化后处理 | 第42-45页 |
·毛刺删除 | 第43页 |
·短线删除 | 第43-44页 |
·断线连接 | 第44-45页 |
·小孔去除 | 第45页 |
·指纹图像细节特征提取 | 第45-46页 |
·实验结果与结论 | 第46-48页 |
·本章小结 | 第48-49页 |
4 人脸图像的预处理 | 第49-59页 |
·概述 | 第49页 |
·人脸图像几何预处理 | 第49-54页 |
·几何变换 | 第49-51页 |
·灰度插值 | 第51-53页 |
·实验结果 | 第53-54页 |
·人脸图像灰度预处理 | 第54-58页 |
·图像平滑去噪 | 第54页 |
·基于灰度的光照补偿处理 | 第54-58页 |
·人脸库实验测试 | 第58页 |
·本章小结 | 第58-59页 |
5 人脸区域确定与轮廓提取 | 第59-75页 |
·概述 | 第59-60页 |
·基于模板的人脸区域确定 | 第60-64页 |
·人脸模板形状确定 | 第61-62页 |
·人脸模板参数确定 | 第62-63页 |
·实验结果 | 第63-64页 |
·图像的边缘检测 | 第64-69页 |
·边缘检测算子 | 第64-68页 |
·实验分析 | 第68-69页 |
·基于Canny边缘检测的人脸轮廓提取 | 第69-73页 |
·人脸图像的初始化 | 第70页 |
·人脸轮廓的Canny边缘检测提取 | 第70页 |
·人脸轮廓提取算法的改进 | 第70-73页 |
·实验结果与结论 | 第73-74页 |
·本章小结 | 第74-75页 |
结论 | 第75-77页 |
参考文献 | 第77-81页 |
附录 | 第81-87页 |
附录A FVC2002指纹库部分指纹图像 | 第81-82页 |
附录B BAC2005指纹库部分指纹图像 | 第82-83页 |
附录C CAS-PEAL_R1人脸库部分人脸图像 | 第83-84页 |
附录D BAC2005 FDIB_B人脸库部分人脸图像 | 第84-85页 |
附录E 第二届中国生物特征识别竞赛(BAC2005)评测结果 | 第85-86页 |
附录F 第二届中国生物特征识别竞赛(BAC2005)获奖情况 | 第86-87页 |
攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第87页 |
攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第87-88页 |
致谢 | 第88-89页 |
大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第89页 |