自动指纹识别系统研究
| 提要 | 第1-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·生物特征识别的含义 | 第8-12页 |
| ·指纹识别 | 第9页 |
| ·人脸识别 | 第9-10页 |
| ·手形识别 | 第10页 |
| ·视网膜与虹膜识别 | 第10-11页 |
| ·笔迹识别 | 第11页 |
| ·语音识别 | 第11页 |
| ·DNA 基因识别 | 第11-12页 |
| ·指纹识别技术研究概况 | 第12-13页 |
| ·本文主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 指纹图像的增强 | 第14-37页 |
| ·指纹图像分割 | 第14-21页 |
| ·边缘保持滤波 | 第15-16页 |
| ·图像正规化 | 第16页 |
| ·标注背景块 | 第16-18页 |
| ·第二级分割 | 第18-19页 |
| ·第三级分割 | 第19-21页 |
| ·方向场的计算 | 第21-30页 |
| ·掩膜法 | 第22-25页 |
| ·公式法 | 第25-27页 |
| ·一种改进的计算方向场的算法 | 第27-30页 |
| ·图像的增强 | 第30-37页 |
| ·Gabor 滤波增强 | 第30-32页 |
| ·基于傅里叶滤波的指纹增强算法 | 第32-37页 |
| ·二维DFT 及其反变换 | 第32-33页 |
| ·算法介绍 | 第33-37页 |
| 第三章 二值化和细化算法 | 第37-48页 |
| ·二值化 | 第37-43页 |
| ·基本全局阈值法 | 第37-38页 |
| ·最大类间方差法 | 第38-39页 |
| ·自适应二值化 | 第39-41页 |
| ·基于方向场的局部阈值二值化 | 第41页 |
| ·实验结果 | 第41-43页 |
| ·细化算法 | 第43-47页 |
| ·基本知识 | 第44-45页 |
| ·Zhang 快速并行细化算法 | 第45页 |
| ·改进的OPTA 细化算法 | 第45-46页 |
| ·实验效果对比图 | 第46-47页 |
| ·实验结论 | 第47-48页 |
| 第四章 指纹图像的分类 | 第48-67页 |
| ·指纹分类技术 | 第48-49页 |
| ·基于奇异点的指纹分类 | 第49-59页 |
| ·基于Poincare Index 的奇异点检测 | 第50-56页 |
| ·分类方法 | 第56-57页 |
| ·实验结果 | 第57-59页 |
| ·基于神经网络的指纹分类 | 第59-67页 |
| ·特征提取 | 第59-60页 |
| ·神经网络分类 | 第60-62页 |
| ·实验过程 | 第62-67页 |
| 第五章 细节特征提取 | 第67-76页 |
| ·后处理 | 第67-72页 |
| ·伪特征点的分类及特点 | 第67-69页 |
| ·指纹伪细节点的处理 | 第69-72页 |
| ·特征类型 | 第72-73页 |
| ·特征提取方法 | 第73-74页 |
| ·特征提取结果 | 第74-76页 |
| 第六章 指纹图像的匹配 | 第76-89页 |
| ·基于点模式的匹配算法 | 第76-83页 |
| ·基于遗传算法的指纹匹配 | 第83-86页 |
| ·基本原理 | 第83-85页 |
| ·算法的步骤 | 第85-86页 |
| ·实验结果 | 第86-89页 |
| 第七章 总结 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-96页 |
| 摘要 | 第96-98页 |
| ABSTRACT | 第98-101页 |
| 致谢 | 第101页 |
