掌纹识别技术中的不变性特征研究
| 中文摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 序 | 第4-7页 |
| 1 综述 | 第7-25页 |
| ·主要的生物特征识别技术 | 第8-18页 |
| ·指纹识别 | 第9-10页 |
| ·人脸识别 | 第10-12页 |
| ·虹膜识别 | 第12-13页 |
| ·掌纹与手形识别 | 第13-15页 |
| ·其它生物特征识别方法 | 第15-17页 |
| ·生物特征识别技术的发展方向 | 第17-18页 |
| ·论文的研究目的和意义 | 第18-25页 |
| ·掌纹识别技术及其研究方法 | 第18-22页 |
| ·不变性特征 | 第22-23页 |
| ·本文主要内容及组织结构 | 第23-25页 |
| 2 掌纹识别技术的研究方法 | 第25-34页 |
| ·掌纹识别技术的发展过程 | 第25-26页 |
| ·主要的掌纹识别特征提取及识别方法 | 第26-34页 |
| ·基于线特征的表示和匹配方法 | 第26-27页 |
| ·基于正交变换和统计方法的掌纹特征提取与识别 | 第27-30页 |
| ·不变性特征方法 | 第30-34页 |
| 3 基于最大有效圆的掌纹不变性特征提取方法 | 第34-51页 |
| ·基于最大有效圆的掌纹不变性特征提取方法 | 第34-44页 |
| ·算法流程 | 第35-36页 |
| ·掌纹图像与背景的分离 | 第36-37页 |
| ·搜索最大内切圆(MIC) | 第37-39页 |
| ·最大有效圆(MEC)的定位 | 第39-42页 |
| ·子图的截取 | 第42-44页 |
| ·算法的有效性验证实验 | 第44-51页 |
| ·最大内切圆(MIC)的搜索过程 | 第45-46页 |
| ·算法对旋转、平移、缩放的鲁棒性测试 | 第46-48页 |
| ·子图的有效性讨论 | 第48-51页 |
| 4 实验系统实现与演示 | 第51-55页 |
| ·系统开发环境及运行环境 | 第51页 |
| ·实验系统基本功能 | 第51-52页 |
| ·系统界面与演示 | 第52-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-58页 |