| 【中文题名】 | 基于PCNN指纹特征提取算法研究与实现 |
| 【英文题名】 | Research and Implementation of Fingerprint Extracted Arithmetic Based on PCNN |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-12-12 |
| 【中关键词】 | 指纹特征,脉冲耦合神经网络,点火时间序列信号,捕获率,, |
| 【英关键词】 | fingerprint recognition,pulse couple neural network,ignition-time-sequence-sign,capture-ratio, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>模式识别与装置 |
| 【论文摘要】 |
在网络技术迅猛发展的时代,网络应用、电子商务的发展使我们越来越多地依赖智能卡、身份证、密码、数字证书等安全措施进行身份识别和安全认证。但各种措施都或多或少地伴随着要携带、易遗忘、易丢失、被盗用等不方便和不安全的因素。随着各种安全认证措施相继在网络应用上搁浅,生物识别技术开始进入安全认证的舞台。生物识别技术是依据人的生物特征的惟一性、不变性和可测量性进行个体识别的。指纹识别技术以方便易用、高准确率和低价格等诸多优势倍受关注,近年来有了长足的进步和发展,是目前人体特征识别技术市场占有率最高的方式之一,也是目前生物识别技术发展中最成熟的。虽然目前有很多指纹系统的商业产品和研究成果,但仍不能达到某些特定应用的性能要求。本文在原有指纹识别技术的基础上,融入一新的图像处理技术,打破了常规的指纹特征描述方法。
纹理图像的个性特征主要表现在图像像素之间的空间几何特征上,利用脉冲耦合神经网络可以提取纹理图像的点火时间序列信号,这是从一个新的角度描述指纹特征。经过对捕获率序列的仔细研究发现,它不仅反映了局部图像的灰度分布信息,更重要的是它还包含了图像中相邻象素之间的空间几何信息。因此,在所提取的特征中,纹理的几... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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ABSTRACT |
6-10 |
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第1章 绪论 |
10-16 |
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1.1 课题提出的背景及意义 |
10 |
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1.2 指纹识别国内外发展状况 |
10-15 |
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1.2.1 指纹识别的理论研究状况 |
10-14 |
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1.2.2 指纹识别的应用状况 |
14-15 |
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1.3 本文的研究内容及创新点 |
15 |
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1.4 本文的组织结构 |
15-16 |
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第2章 脉冲耦合神经网络(PCNN)基本原理与分析 |
16-23 |
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2.1 介绍 |
16 |
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2.2 脉冲耦合神经网络的结构模型 |
16-18 |
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2.3 脉冲耦合神经网络的工作原理 |
18-21 |
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2.3.1 脉冲耦合神经网络的基本特性 |
19-20 |
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2.3.2 PCNN 的性能优势 |
20-21 |
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2.4 脉冲耦合神经网络的简化模型 |
21-22 |
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2.5 脉冲耦合神经网络的研究现状 |
22-23 |
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第3章 PCNN 在指纹图像上的应用 |
23-28 |
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3.1 PCNN 用于纹理图像处理 |
23-24 |
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3.2 图像的空间特性描述 |
24-26 |
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3.3 PCNN 用于指纹特征提取的算法描述 |
26-28 |
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第4章 基于 PCNN 的指纹识别 |
28-46 |
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4.1 介绍 |
28-29 |
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4.2 指纹图像的预处理 |
29-31 |
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4.2.1 指纹图像归一化 |
29 |
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4.2.2 指纹图像分割 |
29-30 |
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4.2.3 指纹图像增强 |
30-31 |
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4.3 指纹图像方向图计算 |
31-32 |
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4.4 指纹图像子块的划分 |
32-35 |
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4.5 指纹特征编码 |
35-41 |
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4.5.1 指纹特征分类 |
36-38 |
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4.5.2 指纹特征提取 |
38-41 |
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4.6 匹配 |
41-43 |
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4.6.1 介绍 |
41-42 |
|
4.6.2 匹配算法 |
42-43 |
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4.7 实验结果及分析 |
43-46 |
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4.7.1 实验结果 |
43-45 |
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4.7.2 不足之处 |
45-46 |
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结论与展望 |
46-48 |
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参考文献 |
48-51 |
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致谢 |
51-52 |
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(附录 A)攻读学位期间发表的论文 |
52-53 |
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(附录 B)源程序 1 |
53-56 |
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(附录 C)源程序 2 |
56-57 |
|
(附录 D)源程序 3 |
57-67 |
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详细摘要 |
67-73 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.365389 |
