| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究目的和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外现状分析 | 第9-12页 |
| ·奇异点提取算法的研究现状 | 第9-10页 |
| ·密钥产生的研究 | 第10-12页 |
| ·研究内容和方法 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·研究方法 | 第13页 |
| ·研究成果及创新点 | 第13-14页 |
| ·主要成果 | 第13-14页 |
| ·创新点 | 第14页 |
| ·本文的组织 | 第14-15页 |
| 第二章 指纹识别系统技术的研究与实现 | 第15-39页 |
| ·预处理技术的研究与实现 | 第15-21页 |
| ·基于分形维数的指纹图像分割算法 | 第16-17页 |
| ·基于Gabor图像智能增强算法 | 第17-19页 |
| ·基于领域分析法的图像二值化 | 第19-20页 |
| ·基于OPTA改进算法的指纹图像细化 | 第20-21页 |
| ·指纹匹配技术的研究与实现 | 第21-31页 |
| ·基于8方向模版匹配法的特征细节点提取 | 第21-23页 |
| ·奇异点的提取 | 第23-24页 |
| ·去除伪特征点 | 第24-26页 |
| ·指纹特征点的配准 | 第26-27页 |
| ·基于界限盒模型的指纹匹配 | 第27-31页 |
| ·指纹识别系统图 | 第31-38页 |
| ·综合演示平台 | 第31-36页 |
| ·指纹识别比对系统 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于指纹图像边缘修复的奇异点检测 | 第39-53页 |
| ·指纹图像基本构成 | 第39-40页 |
| ·基于加权平均插值法的边缘修复 | 第40-42页 |
| ·加权平均插值法的修复模型 | 第40-41页 |
| ·加权平均插值算法 | 第41-42页 |
| ·算法流程 | 第42页 |
| ·基于GAUSSIAN-HERMITE矩奇异点区域确定 | 第42-45页 |
| ·Gaussian-Hermite矩分布特性原理分析 | 第42-44页 |
| ·Gaussian-Hermite矩算法 | 第44-45页 |
| ·算法流程 | 第45页 |
| ·改进的POINCARE INDEX方法 | 第45-47页 |
| ·Poincare Index算法原理 | 第45-46页 |
| ·改进的Poincare Index方法 | 第46-47页 |
| ·算法流程 | 第47页 |
| ·算法的基本思想 | 第47-49页 |
| ·指纹图像的背景分割与求图像方向场 | 第47-48页 |
| ·指纹图像边缘修复 | 第48页 |
| ·奇异点区域的确定 | 第48页 |
| ·奇异点的精确定位 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于指纹信息的加密系统的研究与实现 | 第53-64页 |
| ·指纹特征生成密钥的过程 | 第53-57页 |
| ·随机数发生器 | 第54-56页 |
| ·指纹随机数发生器演示系统 | 第56-57页 |
| ·椭圆加密算法 | 第57-59页 |
| ·基于指纹信息的文件加密系统的实现 | 第59-63页 |
| ·伪指纹随机加解密存储文件优势 | 第59页 |
| ·指纹文件加密系统图 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文工作总结 | 第64-65页 |
| ·今后工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录一 作者简介 | 第71页 |