多模态生物特征编码融合识别方法



多模态生物特征编码融合识别方法

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多模态生物特征编码融合识别方法

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7页
第一章绪论	第11-22页
1.1 课题背景及意义	第11-12页
1.2 生物特征识别技术研究现状	第12-18页
1.2.1 指纹识别技术	第14-15页
1.2.2 指静脉识别技术	第15-16页
1.2.3 指节纹识别技术	第16-17页
1.2.4 多模态生物特征融合识别技术	第17-18页
1.3 生物特征编码的研究现状	第18-20页
1.4 本文主要研究内容	第20-22页
第二章手指多模态特征图像采集和分析	第22-28页
2.1 引言	第22页
2.2 模式源的选取	第22-24页
2.3 手指多模态的问题分析及解决思路	第24-25页
2.3.1 手指多模态问题分析	第24页
2.3.2 解决思路	第24-25页
2.4 手指特征识别系统的性能评价	第25-27页
2.5 小结	第27-28页
第三章基于局部编码的特征描述方法	第28-38页
3.1 引言	第28页
3.2 局部编码算子的构建	第28-31页
3.2.1 SLGS算子	第28-29页
3.2.2 SCW-LGS算子	第29-31页
3.3 基于局部编码的指静脉识别	第31-33页
3.3.1 指静脉图像增强	第31-32页
3.3.2 特征编码方案	第32-33页
3.4 实验结果与分析	第33-37页
3.4.1 编码邻域对识别性能的影响	第34-35页
3.4.2 姿态稳定性分析	第35-36页
3.4.3 识别性能分析	第36-37页
3.5 小结	第37-38页
第四章基于局部编码的多模态特征识别	第38-46页
4.1 引言	第38页
4.2 改进的局部编码方案	第38-39页
4.3 基于改进的局部编码的多模态融合识别	第39-41页
4.4 实验结果与分析	第41-45页
4.4.1 编码方向数对识别性能的影响	第41页
4.4.2 参数确定	第41-43页
4.4.3 单模态与多模态识别对比分析	第43-44页
4.4.4 识别性能分析	第44-45页
4.5 小结	第45-46页
第五章基于局部编码与CNN模型的多模态特征识别	第46-59页
5.1 引言	第46页
5.2 局部编码模块与CNN模型	第46-50页
5.2.1 传统编码算子	第47-48页
5.2.2 编码算子的重构	第48-50页
5.2.3 改进后的卷积神经网络	第50页
5.3 LC-CNN模型的构建	第50-51页
5.4 基于LC-CNN模型的指静脉识别	第51-53页
5.4.1 模型稳定性分析	第51-53页
5.4.2 识别性能分析	第53页
5.5 基于LC-CNN模型的多模态融合识别	第53-57页
5.5.1 性能评价指标	第54-55页
5.5.2 融合策略	第55-57页
5.5.3 识别性能分析	第57页
5.6 小结	第57-59页
第六章总结与展望	第59-62页
6.1 本文工作总结	第59-60页
6.2 未来工作展望	第60-62页
致谢	第62-64页
参考文献	第64-71页
攻读硕士期间发表论文	第71页

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