| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 目录 | 第11-15页 |
| 第一章 综述 | 第15-36页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第15-17页 |
| ·多模态生物特征识别研究概述 | 第17-23页 |
| ·多模态生物特征识别研究历程 | 第17-19页 |
| ·多模信息融合系统结构与层次划分 | 第19-23页 |
| ·手部特征定义与相关研究 | 第23-30页 |
| ·手部特征的定义 | 第23-26页 |
| ·手部特征溯源 | 第26-27页 |
| ·掌纹与手形识别算法研究进展 | 第27-30页 |
| ·手部图像数据库 | 第30-34页 |
| ·多模态生物特征识别数据库 | 第31-32页 |
| ·手部图像采集设备 | 第32-34页 |
| ·论文的主要内容及结构安排 | 第34-36页 |
| 第二章 基于子空间分析的掌纹识别算法研究 | 第36-66页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·掌纹图像预处理 | 第36-39页 |
| ·掌纹ROI的提取 | 第36-38页 |
| ·掌纹灰度调整与归一化 | 第38-39页 |
| ·基于线性变换的掌纹识别 | 第39-48页 |
| ·基于线性变换的掌纹特征提取 | 第40-42页 |
| ·三种算法的理论分析 | 第42-45页 |
| ·特征有效性指标 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-48页 |
| ·基于改进二维主成分分析方法的掌纹识别 | 第48-55页 |
| ·改进二维主成分分析(I2D-PCA)方法的定义 | 第48-49页 |
| ·I2D-PCA的实现方法 | 第49-50页 |
| ·重构效果与算法物理意义 | 第50-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-55页 |
| ·基于GMM的正切子空间在掌纹识别中的应用 | 第55-65页 |
| ·切空间距离 | 第55-57页 |
| ·类内差距子空间的实现 | 第57-59页 |
| ·正切空间概率密度函数 | 第59-62页 |
| ·基于最大似然的分类器设计 | 第62页 |
| ·实验与分析 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第三章 新手部特征——指横纹识别算法研究 | 第66-84页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·指横纹特征发现 | 第67-70页 |
| ·基于PCA的手指灰度图像识别 | 第68-69页 |
| ·实验结果分析 | 第69-70页 |
| ·基于Gabor滤波和互相关点匹配的指横纹认证算法 | 第70-76页 |
| ·指横纹预处理 | 第70-72页 |
| ·基于Gabor滤波的指横纹特征提取 | 第72-74页 |
| ·指横纹特征匹配 | 第74-76页 |
| ·实验结果与讨论 | 第76-83页 |
| ·匹配算法参数的确定 | 第76-77页 |
| ·中指指横纹认证实验 | 第77-79页 |
| ·其它手指对应指横纹测试 | 第79-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第四章 基于关系度量的特征级融合方法 | 第84-111页 |
| ·引言 | 第84-85页 |
| ·决策级融合算子 | 第85-90页 |
| ·决策级融合算子的理论依据 | 第86-87页 |
| ·独立性假设的测试 | 第87-90页 |
| ·基于关系度量的特征级融合方法 | 第90-95页 |
| ·基于PCA子空间的特征串连融合带来的启示 | 第92-93页 |
| ·基于关系度量融合方法的构成 | 第93-95页 |
| ·已有算法与关系度量方法的联系 | 第95-104页 |
| ·Fisher准则下串连算法的解释 | 第96-97页 |
| ·基于广义PCA、FLD变换的特征融合算法 | 第97-99页 |
| ·广义的特征并连算法 | 第99-100页 |
| ·基于典型相关分析的串连融合算法 | 第100-101页 |
| ·基于核矩阵的特征融合算法 | 第101-102页 |
| ·特征级融合方法的讨论 | 第102-104页 |
| ·基于RMF的指横纹特征级融合认证算法 | 第104-109页 |
| ·基于RMF的指横纹特征融合的实现 | 第105-106页 |
| ·实验结果与分析 | 第106-109页 |
| ·本章小结 | 第109-111页 |
| 第五章 基于KPCA的手部特征融合及跟踪识别系统实现 | 第111-139页 |
| ·引言 | 第111-112页 |
| ·基于KPCA的手部特征融合算法 | 第112-117页 |
| ·KPCA算法 | 第112-114页 |
| ·基于KPCA的特征级融合 | 第114-117页 |
| ·实验结果与讨论 | 第117-131页 |
| ·实验设置 | 第117-118页 |
| ·基于KPCA的手部特征融合实验 | 第118-127页 |
| ·融合算法效果的实验对比 | 第127-131页 |
| ·基于KPCA的手部特征实时跟踪识别系统 | 第131-138页 |
| ·基于CAMSHIFT的手部图像检测跟踪 | 第132-135页 |
| ·掌纹、中指定位与预处理 | 第135-137页 |
| ·系统实现与测试 | 第137-138页 |
| ·本章小结 | 第138-139页 |
| 第六章 结论 | 第139-142页 |
| ·本文的主要研究成果 | 第139-141页 |
| ·下一步拟进行的研究工作 | 第141页 |
| ·结束语 | 第141-142页 |
| 参考文献 | 第142-151页 |
| 攻读博士期间完成的论文 | 第151-153页 |
| 致谢 | 第153页 |