基于纹理与深度学习的指纹活体检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 指纹活体检测国内外研究现状 | 第13-21页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 本文主要内容及结构 | 第21-23页 |
| 第2章 指纹活体检测相关知识 | 第23-33页 |
| 2.1 指纹活体检测基准数据库 | 第23-26页 |
| 2.2 指纹活体检测性能评价指标 | 第26-27页 |
| 2.3 提高指纹活体检测性能的方法 | 第27-28页 |
| 2.3.1 指纹图像裁剪 | 第27-28页 |
| 2.3.2 指纹图像去噪及直方图均衡化 | 第28页 |
| 2.4 指纹活体检测中的局部纹理描述符 | 第28-30页 |
| 2.5 图像分类方法 | 第30-32页 |
| 2.6 小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于导向滤波及复合纹理的指纹活体检测 | 第33-43页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 指纹图像预处理及特征提取算子 | 第34-37页 |
| 3.2.1 图像预处理 | 第34-36页 |
| 3.2.2 特征提取算子 | 第36-37页 |
| 3.3 具体检测方案 | 第37-38页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 3.4.1 实验参数设置 | 第38-39页 |
| 3.4.2 检测结果及对比分析 | 第39-41页 |
| 3.5 小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于卷积神经网络的指纹活体检测 | 第43-52页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 提出的检测方法 | 第44-48页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第44-46页 |
| 4.2.2 卷积神经网络结构 | 第46-48页 |
| 4.3 实验设置 | 第48-49页 |
| 4.3.1 实验数据集 | 第48页 |
| 4.3.2 性能评价指标 | 第48页 |
| 4.3.3 实现细节 | 第48-49页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 4.4.1 指纹裁剪的效果 | 第49-50页 |
| 4.4.2 数据集交叉验证 | 第50页 |
| 4.4.3 处理时间 | 第50-51页 |
| 4.5 小结 | 第51-52页 |
| 第5章 指纹活体检测仿真系统的设计与实现 | 第52-61页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 需求分析与模块设计 | 第52-53页 |
| 5.3 系统实现 | 第53-55页 |
| 5.3.1 参数选择模块 | 第53-54页 |
| 5.3.2 模型训练模块 | 第54页 |
| 5.3.3 指纹活体检测模块 | 第54页 |
| 5.3.4 图像加载与裁剪模块 | 第54-55页 |
| 5.4 基本功能测试 | 第55-59页 |
| 5.4.1 系统主界面 | 第55页 |
| 5.4.2 参数选择及图像大小计算 | 第55-56页 |
| 5.4.3 tf_recorder制作和模型训练 | 第56页 |
| 5.4.4 批量及单张指纹活体检测 | 第56-58页 |
| 5.4.5 指纹图像显示及裁剪 | 第58-59页 |
| 5.5 遇到问题及改进建议 | 第59-60页 |
| 5.6 小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A 发表论文和参加科研情况说明 | 第70页 |
