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第1章 绪论1

1.1 指纹识别背景介绍1

1.2 指纹识别综述2

1.2.1 指纹识别的基本概念3

1.2.2 指纹识别的传统方法4

1.2.3 传统指纹识别方法的不足和当前的研究热点9

第2章 现场重叠指纹的分离与特征提取11

2.1 引言11

2.2 估计初始方向场13

2.3 分离重叠方向场15

2.3.1 松弛标注16

2.3.2 分离算法17

2.4 分离重叠指纹及特征提取22

2.5 奇异点信息的应用25

2.6 实验27

2.6.1 仿真实验27

2.6.2 真实现场指纹上的实验29

2.6.3 统计实验31

第3章 从细节点恢复方向场及其应用33

3.1 引言33

3.2 基于模型的方向场表示33

3.2.1 零极点模型及其改进34

3.2.2 多项式模型35

3.2.3 组合模型35

3.3 从细节点恢复方向场36

3.3.1 有效区域估计37

3.3.2 插值37

3.3.3 用模型拟合恢复方向场39

3.3.4 性能分析41

3.4 恢复方向场应用于指纹识别43

3.4.1 基于方向场的比对43

3.4.2 方向场比对与基于细节点比对相融合45

3.5 实验47

3.5.1 数据库47

3.5.2 融合算法的实验结果48

3.5.3 与前人相关工作的比较49

第4章 指纹奇异点检测52

4.1 引言52

4.2 指纹的拓扑分析53

4.2.1 数学背景53

4.2.2 指纹图像上的分析55

4.3 DORIC特征及其在去除虚假细节点上的应用56

4.3.1 DORIC特征56

4.3.2 去除虚假奇异点59

4.4 利用全局信息选择奇异点的最优组合60

4.4.1 去除不可能的奇异点组合61

4.4.2 选择奇异点的最优组合62

4.5 实验65

4.5.1 DORIC特征的性能65

4.5.2 与其他基于Poincaré指数算法的比较66

4.5.3 与非Poincaré指数方法的比较67

第5章 多特征融合与快速比对69

5.1 引言69

5.2 多特征指纹识别的比较研究69

5.2.1 指纹特征介绍70

5.2.2 融合算法73

5.2.3 实验与分析74

5.3 基于分级结构的指纹多特征辨认77

5.3.1 特征的选择77

5.3.2 算法描述77

5.3.3 实验82

第6章 基于分级结构的指纹快速匹配84

6.1 引言84

6.2 相关工作85

6.2.1 配准86

6.2.2 比对86

6.2.3 比对时间分析87

6.3 基于分级结构的指纹快速比对87

6.3.1 分级辨认搜索算法87

6.3.2 时间分析88

6.4 实验91

6.4.1 数据库91

6.4.2 搜索到第一个满足条件即退出91

6.4.3 全部搜索取最佳匹配92

6.4.4 与现有方法的比较92

参考文献94