低质量指纹图像增强和匹配算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 缩略语 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·指纹识别技术的发展和现状 | 第12-13页 |
| ·研究课题的来源、目的及意义 | 第13页 |
| ·论文的主要工作及组织结构 | 第13-17页 |
| ·主要工作 | 第13-14页 |
| ·组织结构 | 第14-17页 |
| 第二章 指纹识别技术 | 第17-31页 |
| ·指纹识别技术的原理和特点 | 第17-19页 |
| ·指纹识别技术的基本概念 | 第19-21页 |
| ·自动指纹识别系统中的关键问题 | 第21-27页 |
| ·指纹图像采集 | 第21-22页 |
| ·指纹图像预处理 | 第22-24页 |
| ·细节点提取 | 第24-25页 |
| ·指纹匹配 | 第25-27页 |
| ·指纹识别系统的性能指标 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 指纹图像的增强算法研究 | 第31-49页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·指纹增强概述 | 第31-32页 |
| ·指纹增强的方法 | 第32-34页 |
| ·基于像素的指纹增强 | 第33页 |
| ·基于纹理的指纹增强 | 第33-34页 |
| ·基于Gabor滤波的指纹增强的方法 | 第34-38页 |
| ·指纹图像的频域特征 | 第34页 |
| ·Gabor滤波器的频域特征和增强原理 | 第34-36页 |
| ·Gabor滤波器的关键参数的估计 | 第36-38页 |
| ·改进的基于Gabor的方法 | 第38-45页 |
| ·Gabor滤波器的缺陷 | 第38-39页 |
| ·STFT分析指纹图像的原理 | 第39-42页 |
| ·结合频域分析和概率算法对关键参数的估计 | 第42-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-48页 |
| ·主观分析结果 | 第45-46页 |
| ·客观分析结果 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 指纹图像的匹配算法研究 | 第49-61页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·指纹匹配概述 | 第49-51页 |
| ·基于细节点的指纹匹配的方法 | 第51-54页 |
| ·基于多个细节点构成的局部特征的匹配算法 | 第51-53页 |
| ·基于细节点周围领域的局部特征的匹配算法 | 第53-54页 |
| ·基于图论和广度优先搜索的k-plet匹配算法 | 第54-59页 |
| ·背景介绍 | 第54页 |
| ·k-plet算法的原理分析 | 第54-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-64页 |
| ·论文工作总结 | 第61页 |
| ·存在的问题 | 第61-62页 |
| ·下一步工作 | 第62页 |
| ·前景与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第68页 |
