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多模态生物特征识别关键技术研究
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多模态生物特征识别关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-18页
　　　　1.1 研究背景及研究意义第10-12页
　　　　　　　　1.1.1 传统的身份识别第10页
　　　　　　　　1.1.2 单模态指纹识别技术趋势第10-11页
　　　　　　　　1.1.3 多模态融合识别技术趋势第11-12页
　　　　1.2 国内外研究现状及发展第12-15页
　　　　　　　　1.2.1 单模态指纹识别研究现状第13页
　　　　　　　　1.2.2 多模态生物特征融合研究现状第13-14页
　　　　　　　　1.2.3 多生物特征融合的相关工作第14-15页
　　　　1.3 论文研究内容及后续章节安排第15-18页
　　　　　　　　1.3.1 论文主要研究内容第15-16页
　　　　　　　　1.3.2 论文章节安排第16-18页
第2章 基于特征维度扩展的小面积指纹识别第18-33页
　　　　2.1 卷积神经网络(CNN)第18-21页
　　　　　　　　2.1.1 深度学习基本概念第18-19页
　　　　　　　　2.1.2 深度学习基本方法第19-20页
　　　　　　　　2.1.3 卷积神经网络结构第20页
　　　　　　　　2.1.4 卷积神经网络训练方式第20-21页
　　　　2.2 指纹预处理第21-25页
　　　　　　　　2.2.1 指纹图像归一化第22页
　　　　　　　　2.2.2 指纹图像背景分割第22-23页
　　　　　　　　2.2.3 指纹图像方向场计算第23-24页
　　　　　　　　2.2.4 指纹图像增强第24页
　　　　　　　　2.2.5 指纹图像二值化和细化第24-25页
　　　　2.3 基于卷积神经网络的ROI指纹特征维度扩展识别算法(ROIFE_CNN)第25-29页
　　　　　　　　2.3.1 指纹中心点提取和对齐第25-27页
　　　　　　　　2.3.2 Gabor滤波器提取纹理信息第27-28页
　　　　　　　　2.3.3 多特征图的合并过程第28-29页
　　　　2.4 实验仿真与分析第29-32页
　　　　　　　　2.4.1 实验主要步骤第30页
　　　　　　　　2.4.2 实验结果分析第30-32页
　　　　2.5 本章小结第32-33页
第3章 基于贝叶斯决策的动态权值双模态融合策略第33-43页
　　　　3.1 基于声纹的身份识别第33-34页
　　　　3.2 融合策略提出思想第34-35页
　　　　3.3 基于贝叶斯决策的动态权值融合策略(DWMF-decision)第35-40页
　　　　　　　　3.3.1 分类错误代价最小化第36页
　　　　　　　　3.3.2 DWMF-decision融合策略第36-38页
　　　　　　　　3.3.3 DWMF-decision算法理论支持第38-40页
　　　　3.4 实验仿真与分析第40-42页
　　　　　　　　3.4.1 单模态与多模态性能比较第40页
　　　　　　　　3.4.2 DWMF-decision算法鲁棒性第40-41页
　　　　　　　　3.4.3 DWMF-decision算法有效性第41-42页
　　　　3.5 本章小结第42-43页
第4章 改进型的指纹声纹决策及融合识别算法第43-51页
　　　　4.1 融合模型建立思想第43-45页
　　　　4.2 二次比较选择模型(SCCM)第45-46页
　　　　　　　　4.2.1 等错误率曲线第45页
　　　　　　　　4.2.2 SCCM阈值选择第45-46页
　　　　4.3 实验仿真与分析第46-50页
　　　　　　　　4.3.1 SCCM融合数据处理量第47-48页
　　　　　　　　4.3.2 SCCM算法鲁棒性第48-49页
　　　　　　　　4.3.3 SCCM算法有效性第49-50页
　　　　4.4 本章小结第50-51页
第5章 结束语第51-53页
　　　　5.1 论文总结第51-52页
　　　　5.2 未来展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-59页
附录第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。
 
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